一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统的制作方法

1.本发明涉及地质活动预测技术领域，具体为一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统。


背景技术：

2.绝大多数的地质活动都伴随着地下水的剧烈运动，并引起地质条件的巨大变化，直接或间接地导致各种地质灾害的发生。例如地震、火山、崩塌、滑坡、泥石流、地裂缝、坑道冒水,以及地面沉降、滥伐森林而引起的洪水泛滥和地表沙化等。
3.随着国民经济的迅速发展,对国土开发利用程度的不断提高,自然和人工诱发的地质灾害对人类的影响越来越大,并成为经济发展和工程建设中的一大隐患。据统计,近50年来,在中国土地沙化和水土流失面积都有扩大的趋势；滑坡、崩塌和山洪泥石流破坏大型工程和交通运输,危及人民生命财产的现象时有发生；无节制地开采地下水导致许多城市的地面沉降。
4.目前，地质灾害的研究已引起地质学界和有关部门的重视，被列为各项工程规划的重要内容。地质灾害具有种类多、危害大、涉及面广等特点，防治工作要以防为主，防治结合，综合治理。地质灾害的预防必须以精准的预测为基础，针对水文地质参数的变化趋势进行分析是一种可行的、准确的地质活动预测方法，为此，本发明提出一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统用于解决上述问题。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，系统的运行包括以下内容：
7.步骤一：钻取观测井，并下放水下监测装置至适应含水层深度；
8.步骤二：启动水下监测装置，实时测量该监测装置附近的水压、流速等数据，并通过无线数据传输模块发送给数据处理中心；
9.步骤三：数据处理中心对接收的数据进行处理，求得该监测装置所处深度，并绘制时间降深(t-s)曲线；
10.步骤四：求参功能模块采用粒子群优化算法将时间降深曲线与标准泰斯井函数曲线配线，并求解水文地质参数；
11.步骤五：预测功能模块通过比对水文地质参数的实时值与典型值，当出现较大的参数波动时，作出即将出现地质活动的预测判定。
12.优选的，水下监测装置包括压力计和流速仪，可以测量监测装置周围的水压p和流速v。
13.优选的，步骤二中，测量水流参数的时间间隔可以人为设定，其间隔越短，预测精
度越高。
14.优选的，步骤三中，以静水头h_静表示水下监测装置所处深度，公式为：h_静＝p/ρg-v^2/2g；
15.p为水压；v为流速；ρ为液体密度；g为重力系数；h_静为静水头高度。
16.优选的，步骤三中，以不同时刻t与初始时刻t0的静水头之差〖δh〗_静作为该时刻的水位降深s，用以绘制t-s曲线，公式为：s＝h_静-h_静'
17.式中：s为t时刻的水位降深；h_静为t0时刻的静水头；h_静'为t时刻的静水头。
18.优选的，步骤三中粒子群优化算法的内容为：应用最小二乘法，建立降深时间曲线与标准泰斯井函数配线离差平方和最小值目标函数fv＝minf(a，b)，利用粒子群算法求目标函数最小值，模拟人工配线计算水文地质参数。
19.目标函数：
[0020][0021]
式中：a为监测点(ti，si)沿横坐标轴移动的距离(a≥0)；b为监测点(ti，si)沿纵坐标轴移动的距离(b≥0)；ti为第i次监测的时间；si——第i次监测到的降深。
[0022]
优选的，步骤三中，所求的水文地质参数包括但不限于导水系数t、贮水系数s和压力传导系数α，其计算公式为：
[0023]
t＝q/4π[s][w(u)]
[0024]
s＝4t[t]/(r^2[1/u])
[0025]
α＝t/s
[0026]
式中：[1/u]、[w(u)]、[t]、[s]分别为匹配点对应的w(u)-1/u、s-t坐标系的横纵坐标值；r为观测井半径。
[0027]
优选的，步骤五中，将导水系数t、贮水系数s、压力传导系数α实测值与典型值的比值制成曲线图，当有任意一曲线的数值波动在安全波动范围(0.7～1.3)之外时，则作出即将发生较大地质活动的预测。
[0028]
优选的，步骤五中，曲线图的安全波动范围可以调整，其范围越小，则越容易预测程度较轻的地质活动。
[0029]
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
[0030]
1.提出了一种新型的水位降深确定方法，同时适用于承压含水层和潜水含水层等不同水文地质条件；
[0031]
2.提出了一种基于粒子群优化算法对水文地质参数进行配线求解的方法，能准确、迅速地观察地质参数的变化情况；
[0032]
3.提出了一种通过观测水文地质参数变化来预测地质活动的新思路，能够更直观、具体、准确、迅速地对地质活动进行预测。
附图说明
[0033]
图1为本发明降深时间曲线示意图；
[0034]
图2为本发明降深时间配线法示意图；
[0035]
图3为本发明地质参数波动图示意图；
[0036]
图4为本发明预测系统模块图示意图。
具体实施方式
[0037]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0038]
请参阅图1至图4，本发明提供一种技术方案：一种基于粒子群优化算法的地质活动预测系统，所述系统的运行包括以下内容：钻取观测井，并下放水下监测装置11至适应含水层深度，所述水下监测装置11包括压力计12和流速仪13，可以测量监测装置周围的水压p和流速v，可以通过测量水压p和流速v确定静水头h_静，用以确定地下水水位高度及其变化情况；
[0039]
启动水下监测装置11，实时测量该监测装置附近的水压、流速等数据，并通过无线数据传输模块14发送给数据处理中心21；数据处理中心21对接收的数据进行处理，以静水头h_静表示水下监测装置11所处深度，公式为：h_静＝p/ρg-v^2/2g；p为水压；v为流速；ρ为液体密度；g为重力系数；h_静为静水头高度，所述步骤三中，以不同时刻t与初始时刻t0的静水头之差〖δh〗_静作为该时刻的水位降深s，用以绘制t-s曲线，公式为：s＝h_静-h_静，式中：s为t时刻的水位降深；h_静为t0时刻的静水头；h_静为t时刻的静水头求得该监测装置所处深度，并绘制时间降深(t-s)曲线，其中水下监测装置11包括无线数据传输模块14，可将测得的水压、流速实时传输到数据处理中心21，数据处理中心21包含无线数据接收模块22、数据处理模块23、求参功能模块31、预测功能模块41，无线数据接收模块22，用以接受监测装置11发送的数据，并将其传输至数据处理模块23，数据处理模块23，采用h_静＝p/ρg-v^2/2g公式处理测得的实时数据来确定静水头，即水下监测装置11距离自由水面的高度，数据处理模块23在计算出不同时刻的静水头后，进一步求出各时刻的水位降深，绘制出时间降深曲线；
[0040]
求参功能模块(31)采用粒子群优化算法将时间降深曲线与标准泰斯井函数曲线配线，应用最小二乘法，建立降深时间曲线与标准泰斯井函数配线离差平方和最小值目标函数fv＝minf(a，b)，利用粒子群算法求目标函数最小值，模拟人工配线计算水文地质参数，目标函数：
[0041]
式中：a为监测点(ti，si)沿横坐标轴移动的距离(a≥0)；b为监测点(ti，si)沿纵坐标轴移动的距离(b≥0)；ti为第i次监测的时间；si——第i次监测到的降深，所述步骤三中，所求的水文地质参数包括但不限于导水系数t、贮水系数s和压力传导系数α，其计算公式为：
[0042]
t＝q/4π[s][w(u)]
[0043]
s＝4t[t]/(r^2[1/u])
[0044]
α＝t/s
[0045]
式中：[1/u]、[w(u)]、[t]、[s]分别为匹配点对应的w(u)-1/u、s-t坐标系的横纵坐标值；r为观测井半径，并求解水文地质参数；
[0046]
预测功能模块(41)通过比对水文地质参数的实时值与典型值，当出现较大的参数波动时，作出即将出现地质活动的预测判定，将导水系数t、贮水系数s、压力传导系数α实测值与典型值的比值制成曲线图，当有任意一曲线的数值波动在安全波动范围(0.7～1.3)之外时，则作出即将发生较大地质活动的预测，其中预测功能模块41，将实测值与典型值的比值制成地质参数波动图，当该数值波动在0.7～1.3之外时，则作出即将发生地质活动的预测。
[0047]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。