(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211243681.5 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 江苏筑升 土木工程科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市开发区星湖大 道1101号星湖1 101广场6幢15、 16层 (72)发明人 陈峰　彭冬　胡翔　宫少博　 郭凡荣　 (74)专利代理 机构 深圳天融专利代理事务所 (普通合伙) 44628 专利代理师 张莉 (51)Int.Cl. G08B 21/18(2006.01) G08B 31/00(2006.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 基于数字孪生的水下工程结构智能检测方 法及系统 (57)摘要 本发明公开了基于数字孪生的水下工程结 构智能检测方法及系统， 具体涉及水利工程领 域， 用于解决现有对水闸脱空的监控常常仅利用 单一的监测仪器对水闸附近土壤进行分析控制， 对水闸附近的土壤状态监测常常存在不准确性 和表面性， 难以实现对水闸脱空风险的精准的监 控的问题； 包括数据采集单元、 环境分析单元、 状 态分析单元、 长期影响单元、 直观反馈单元和显 示终端； 通过公式化的处理、 归一化的分析以及 信号整合输出的方式， 对水闸附近土壤的状态进 行分析处理， 从而实现了对水闸脱空风险的等级 划分， 能够对水闸脱空进行精准 监控。 权利要求书3页 说明书9页 附图1页 CN 115311828 A 2022.11.08 CN 115311828 A 1.基于数字 孪生的水 下工程结构智能检测方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 步骤S10， 获取 水闸附近 土壤的土壤 湿润度量 值 、 渗透率值 和板结量 值sh， 依据公式： 求得水荷载影响系数 ， 、 、 分别为土壤湿润度量值、 渗透率值和板结量值的权重 因子系数， 且 ＞ ＞ ＞1， 其中， i ＝{1， 2， 3 ……n}， 且i表示区域个数； 步骤S20， 获取水闸附近土壤的土壤压力差与土壤变形次数， 并将其进行归一化分析， 求得水闸附近各区域土壤的状态系数； 步骤S30， 将水荷载影响系数与水闸附近各区域土壤的状态系数进行整合分析处理， 据 此生成零 风险脱空信号、 低风险脱空信号以及高风险脱空信号； 在步骤S3 0中， 具体的整合分析处 理的操作步骤如下： 步骤S31， 设置水荷载影响系 数W的梯度参照值RV1与RV2以及设置水闸附近各区域土壤 的状态系数 的梯度参照值RV3与RV4， 其中， RV1>RV2， RV3>RV4； 步骤S32， 将水荷载影响系数W带入梯度参照值RV1与RV2中1进行比对分析： 当水荷载影响系数W大于RV1时， 则生成高风险等级水荷载信号； 当水荷载影响系数W大于RV2小于RV1时， 则生成低风险等级水荷载信号； 当水荷载影响系数W小于RV2时， 则生成零 风险等级水荷载信号； 步骤S33， 将水闸附近各区域土壤的状态系数 带入梯度参照值RV3与RV4中进行比对分 析： 当水闸附近各区域土壤的状态系数 大于RV3时， 则生成高风险等级自身状态信号； 当水闸附近各区域土壤的状态系数 大于RV4小于RV3时， 则生成低风险等级自身状态信 号； 当水闸附近各区域土壤的状态系数 小于RV4时， 则生成零 风险等级自身状态信号； 步骤S34， 采集分析同一土壤区域的水荷载影响风险信号以及自身状态风险信号： 若同一土壤区域水荷载影响风险信号以及自身状态风险信号均为零风险等级信号， 则 生成零风险脱空信号； 若水荷载影响风险信号以及自身状态风险信号一个为零风险等级信号， 另一个为低 风 险等级信号， 则生成低风险脱空信号； 其他情况下， 则生成高风险脱空信号。 2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水下工程结构智能检测方法， 其特征在于： 在 步骤S30后， 还包括步骤S40； 统计水闸附近各土壤区域中零风险脱空信号、 低 风险脱空信号以及高风险脱空信号的 数量和， 生成水闸整体区域的状态信号。 3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的水下工程结构智能检测方法， 其特征在于： 在 步骤S40中， 具体的生成水闸整体区域的脱空风险状态步骤如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115311828 A 2步骤S41， 将零风险脱空信号、 低风险脱空信号以及高风险脱空信号的数量和分别标定 为S1、 S2和S3， 并将其进行 数据比对分析； 若S1≥S2+S3时， 则生成水闸整体区域状态良好信号； 若S1≥S2+S3时， 则生成水闸整体区域状态差信号。 4.根据权利要求2所述的基于数字孪生的水下工程结构智能检测方法， 其特征在于： 在 步骤S40后， 还 包括步骤S50； 在水闸整体区域状态良好的土壤区域上根据对水闸脱空具有长期累积效应的影响因 素进行定向评估分析处 理。 5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的水下工程结构智能检测方法， 其特征在于： 在 步骤S50中， 对水闸脱空具有长期累积效应的影响因素进行定向评估分析处理具体步骤如 下： 步骤S51， 获取 水闸附近区域 一段时间内的降雨 量以及土地温度； 步骤S52， 分别设置降雨 量以及土地温度的标准阈值TH1和TH2， 根据公式： ； 获得某一段时间内的降雨 量浮动系数； 并根据公式： ； 获得某一段时间内的土地温度浮动系数； 式中， k＝{1， 2， 3 ……m}， 需要说明 的是， k表示为未来某一阶段的单位时间， 为该阶段 时间内的降雨量浮动系数， 为该阶段时间内的降雨总量， 为该阶段时间内的土 地温度浮动系数， 为该阶段时间内的土地平均温度； 步骤S53， 分别设置降雨量浮动系数 与土地温度浮动系数 的浮动参考值C1与C2， 比 将其进行比对； 若降雨量浮动系数 大于浮动参考值C1， 且该阶段时间内的降雨总量 大于降雨 量标准阈值， 则生成该 段时间的降雨 量提示预警信号； 若土地温度浮动系 数 大于浮动参考值C2， 则生成该段时间的土地温度提示预警信 号。 6.基于数字孪生的水下工程结构智能检测系统， 用于实现上述权利要求1 ‑5任一项所 述的基于数字孪生的水下工程结构智能检测方法， 其特征在于： 包括数据采集单元、 环境分 析单元、 状态分析 单元、 长期影响单 元、 直观反馈单 元和显示终端； 所述数据采集单元， 用于采集水闸自身所处的环境信息、 水闸自身的状态信息以及采 集对水闸脱空具有长期累积效应的影响因素数据， 并将其分别发送至环境分析单元、 状态 分析单元以及长期影响单 元； 所述环境分析单元， 用于对接收的水闸自身所处的环境信 息进行选地定向评估分析处 理， 并结合状态分析单元 的评估分析生成零风险脱空信号、 低风险脱空信号以及高风险脱 空信号， 并将生成的零风险脱空信号、 低风险脱空信号以及高风险脱空信号均发送至直观权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115311828 A 3