一种基于工业云的模块化滑坡监测预警系统

1.本发明涉及地质监测技术领域，具体涉及一种基于工业云的模块化滑坡监测预警系统。


背景技术：

2.我国山地面积约占国土总面积的69.4％，滑坡灾害是我国主要的地质灾害类型之一，主要发生在坡体坡度较大的山地地区，在当地强降水，强风等恶劣极端天气环境下易引发滑坡灾害。由于滑坡具有分布范围广、突发性强、危害强度大等特点，因此给人民生命财产安全带来了严重威胁，滑坡的监测预报与预警一直是地质灾害防治研究的热点。
3.本技术的发明人经过研究发现，现有滑坡防治主要通过布设监测设备后，工作人员现场手动记录监测数据，通过相关记录数据再对坡体进行稳定性评价及滑坡灾害的预测预警，由此不仅消耗大量的人力，而且难以保证滑坡预警的及时性。因此目前亟需一种具有自动化程度高，保证预警实时性的系统对滑坡进行动态监测。


技术实现要素：

4.针对现有滑坡预警主要采用工作人员现场手动记录监测数据，通过相关记录数据再对坡体进行稳定性评价及滑坡灾害的预测预警，由此不仅消耗大量的人力，而且难以保证滑坡预警及时性的技术问题，本发明提供一种基于工业云的模块化滑坡监测预警系统。
5.为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
6.一种基于工业云的模块化滑坡监测预警系统，包括数据传感收集装置、信号发射器和工业云平台；其中，所述数据传感收集装置包括位移监测仪、形变监测仪、土壤湿度探测仪、降水量监测仪和微震信号收集器，所述位移监测仪用于监测滑坡表面土壤位移信息，所述形变监测仪用于监测滑坡整体形变信息，所述土壤湿度探测仪用于监测滑坡土壤湿度信息，所述降水量监测仪用于监测坡体降水量信息，所述微震信号收集器用于收集对坡体产生扰动的各类微震信息；所述信号发射器与数据传感收集装置中的位移监测仪、形变监测仪、土壤湿度探测仪、降水量监测仪和微震信号收集器分别连接，用于将各监测仪器监测的信息数据通过物联网网络传输至工业云平台中；所述工业云平台包括云数据库、数据处理服务器和滑坡预警发布系统，所述云数据库用于将信号发射器传来的各监测信息数据进行记录存储，并对数据处理服务器迭代的优化算法进行匹配存储；所述数据处理服务器用于对各监测信息数据进行实时获取、处理分析与在线适配，利用链式数据处理策略，通过集群式数据管道进行分布式计算，并与云数据库存储算法实时交互；所述滑坡预警发布系统用于根据数据处理服务器处理后的数据对滑坡灾情等级进行实时评估及预警消息可视化发布。
7.与现有技术相比，本发明提供的基于工业云的模块化滑坡监测预警系统，通过位移、形变、土壤湿度、降水量和微震信号监测仪器，对滑坡位移、形变等数据进行采集传输，通过工业云平台对滑坡监测仪器进行广域连接与数据处理，具体通过工业云平台中的数据
处理服务器对各监测信息数据进行实时获取、处理分析与在线适配，利用链式数据处理策略，通过集群式数据管道进行分布式计算，以实现对不同滑坡区域及类型进行模块化监测预警，即将滑坡致灾机理与区域模块化处理，实现高精度与自动化的滑坡监测预警，从而提高滑坡监测预警精度与及时性和自动化程度。
8.进一步，所述位移监测仪选用位移传感器，所述位移传感器布设于坡体表面。
9.进一步，所述形变监测仪选用形变传感器，所述形变传感器布设于坡体内。
10.进一步，所述土壤湿度探测仪和降水量监测仪布设在坡顶与坡脚处。
11.进一步，所述土壤湿度探测仪选用插入式湿度探测仪。
12.进一步，所述微震信号收集器选用微震传感器，所述微震传感器布设于坡体内。
13.进一步，所述数据传感收集装置中各监测仪器监测的信息数据通过具有抗干扰能力的分布式光纤汇聚传输至信号发射器。
14.进一步，所述云数据库包括基础数据库和算法数据库，所述基础数据库用于将信号发射器传来的各监测信息数据进行分类记录存储，所述算法数据库与数据处理服务器实时交互，并用于记录存储包括坡体失稳阈值算法、链式数据处理算法、集群数据分布算法和机器学习算法在内的多种模型算法。
附图说明
15.图1是本发明提供的基于工业云的模块化滑坡监测预警系统结构示意图。
16.图2是本发明提供的工业云平台中云数据库的结构及工作原理示意图。
17.图中，1、数据传感收集装置；2、信号发射器；3、工业云平台。
具体实施方式
18.为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
19.请参考图1和图2所示，本发明提供一种基于工业云的模块化滑坡监测预警系统，包括数据传感收集装置1、信号发射器2和工业云平台3；其中，所述数据传感收集装置1包括位移监测仪、形变监测仪、土壤湿度探测仪、降水量监测仪和微震信号收集器，所述位移监测仪用于监测滑坡表面土壤位移信息，所述形变监测仪用于监测滑坡整体形变信息，所述土壤湿度探测仪用于监测滑坡土壤湿度信息，所述降水量监测仪用于监测坡体降水量信息，所述微震信号收集器用于收集对坡体产生扰动的各类微震信息；所述信号发射器2与数据传感收集装置1中的位移监测仪、形变监测仪、土壤湿度探测仪、降水量监测仪和微震信号收集器分别连接，用于将各监测仪器监测的信息数据通过物联网网络传输至工业云平台中，即各监测仪器获得监测传感数据后通过信号发射器2进行数据传输；所述工业云平台3包括云数据库、数据处理服务器和滑坡预警发布系统，所述云数据库用于将信号发射器2传来的各监测信息数据进行记录存储，并对数据处理服务器迭代的优化算法进行匹配存储；所述数据处理服务器用于对各监测信息数据进行实时获取、处理分析与在线适配，利用现有的链式数据处理策略，通过现有的集群式数据管道进行分布式计算，并与云数据库存储算法实时交互，及时调取与存储相关算法，以通过调取云数据库内的算法进行坡体稳定性计算；所述滑坡预警发布系统用于根据数据处理服务器处理后的数据对滑坡灾情等级进行
实时评估及预警消息可视化发布，同时可与现有智能终端进行连接，提升预警消息的及时性和灾害防治措施效率，以实现针对于不同类型矿区滑坡及其诱发次生灾害的模块化综合监测预警。
20.与现有技术相比，本发明提供的基于工业云的模块化滑坡监测预警系统，通过位移、形变、土壤湿度、降水量和微震信号监测仪器，对滑坡位移、形变等数据进行采集传输，通过工业云平台对滑坡监测仪器进行广域连接与数据处理，具体通过工业云平台中的数据处理服务器对各监测信息数据进行实时获取、处理分析与在线适配，利用链式数据处理策略，通过集群式数据管道进行分布式计算，以实现对不同滑坡区域及类型进行模块化监测预警，即将滑坡致灾机理与区域模块化处理，实现高精度与自动化的滑坡监测预警，从而提高滑坡监测预警精度与及时性和自动化程度。
21.作为具体实施例，所述位移监测仪选用现有的位移传感器来实现，所述位移传感器布设于坡体表面，假如每个位移传感器的监测范围为10cm2，由此通过在坡体表面特定点位布设多个位移传感器，即可实现对整个滑坡表面土壤位移信息的准确监测，各位移传感器收集的信息数据传输汇聚至信号发射器。
22.作为具体实施例，所述形变监测仪选用现有的形变传感器来实现，所述形变传感器布设于坡体内，假如每个形变传感器的监测范围为30
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30cm，由此通过在坡体监测范围内布设多个形变传感器形成形变监测网，即可实现对整个滑坡整体形变信息的准确监测，各位移传感器之间通过信号传输确定坡体形变情况，且收集的信息数据传输汇聚至信号发射器。
23.作为具体实施例，所述土壤湿度探测仪和降水量监测仪布设在坡顶与坡脚处，以此保证监测数据收集的广度与精度，从而分别实现滑坡土壤湿度信息和坡体降水量信息的有效监测，土壤湿度信息与降水量信息均传输至信号发生器。
24.作为优选实施例，考虑到雨水在坡体土壤中的渗流作用，导致坡体滑动的主要原因是渗流至坡体内部的雨水破坏其原有稳定结构，因而在坡体特定点位使用现有插入式湿度探测仪进行监测，由此提升降水量信息的准确性。
25.作为具体实施例，所述微震信号收集器选用现有的微震传感器，所述微震传感器布设于坡体内，通过在坡体内特定点位布设多个微震传感器，即可实现对整个坡体各类微震信息的准确监测，各微震传感器收集的信息数据传输汇聚至信号发射器。
26.作为具体实施例，所述数据传感收集装置1中各监测仪器监测的信息数据通过具有抗干扰能力的分布式光纤汇聚传输至信号发射器2，由此可以提升信息数据传输的稳定性。
27.作为具体实施例，请参考图2所示，所述云数据库包括基础数据库和算法数据库，所述基础数据库用于将信号发射器传来的各监测信息数据进行分类记录存储，即基础数据库对坡体收集的各类传感数据进行分类记录保存，所述算法数据库与数据处理服务器实时交互，并用于记录存储包括坡体失稳阈值算法、链式数据处理算法、集群数据分布算法和机器学习算法在内的多种模型算法。其中，加入的机器学习算法通过海量数据对模型算法进行迭代优化，迭代后的优化算法记录至算法数据库，算法数据库与数据处理服务器实时交互，及时调取与存储相关算法。
28.最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较
佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。