公开/公告号CN116663962A
专利类型发明专利
公开/公告日2023-08-29
原文格式PDF
申请/专利权人 合肥天秤检测科技有限公司;
申请/专利号CN202310463245.7
申请日2023-04-26
分类号G06Q10/0639(2023.01);G06Q50/06(2012.01);G06Q50/08(2012.01);G06Q10/0635(2023.01);G01D21/02(2006.01);
代理机构合肥锦辉利标专利代理事务所(普通合伙) 34210;
代理人陈捷
地址 231200 安徽省合肥市肥西县桃花镇城西湖路与延乔路交口联海商务1＃厂房
入库时间 2024-01-17 01:25:44
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2023-09-15
实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/0639 专利申请号:2023104632457 申请日:20230426
实质审查的生效
2023-08-29
公开
发明专利申请公布
技术领域
本发明涉及堤坝材料检测技术领域，更具体地说，涉及一种用于水利工程堤坝材料质量检测分析系统。
背景技术
水利工程用堤坝，一般用于河湖边缘进行拦水防洪，堤坝的材质选择十分重要，如果选择不当则让洪水泛滥，水利工程堤坝是重要的水利建筑物，其材料质量的安全与稳定性直接影响到工程的可靠性和寿命；
而现有技术中的数据分析方法往往比较单一，难以全面地考虑各种因素和影响因素的综合作用，导致预测的准确性和精度不高，现有的数据采集和分析手段可能存在一定的滞后性，难以实时地反映堤坝材料质量的变化趋势和规律，无法及时进行预警和处理。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于水利工程堤坝材料质量检测分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题：
现有技术中的数据分析方法往往比较单一，难以全面地考虑各种因素和影响因素的综合作用，导致预测的准确性和精度不高，现有的数据采集和分析手段可能存在一定的滞后性，难以实时的反映堤坝材料质量的变化趋势和规律，无法及时进行预警和处理。
一种用于水利工程堤坝材料质量检测分析系统，包括：
数据采集模块，所述数据采集模块用于采集堤坝材料的物理、化学和力学性质数据，包括材料的密度、强度、韧性、吸水率、渗透性；
数据处理模块，所述数据处理模块对采集到的数据进行处理，包括数据清洗、数据分析、数据挖掘，提取出有效的信息；
分析预测模块，所述分析预测模块根据数据处理结果，采用机器学习技术进行分析和预测，识别出材料的质量问题，预测出可能出现的故障和损坏情况；
报告输出模块，所述报告输出模块将分析预测结果输出为报告，提供给工程师和相关人员参考，以便于制定相应的修复和维护计划；
数据库管理模块，所述数据库管理模块管理系统中的数据，包括数据的存储、备份、恢复；
系统安全模块，所述系统安全模块保障系统的安全性，包括用户身份验证、访问权限控制、数据加密。
所述数据采集模块和数据处理模块连接，所述数据处理模块和分析预测模块连接，所述分析预测模块和报告输出模块连接，所述数据库管理模块和数据采集模块、数据处理模块、分析预测模块、报告输出模块连接，所述系统安全模块和数据采集模块、数据处理模块、分析预测模块、报告输出模块连接。
所述数据处理模块包括：
数据清洗和去噪处理模块，所述数据清洗和去噪处理模块剔除噪声和异常值，清洗缺失数据，使数据集可用于后续的分析和预测；
数据整合和转换模块，所述数据整合和转换模块将不同数据来源的数据整合为一个数据集，将数据转换为可供分析使用的格式；
数据归一化和标准化模块，所述数据归一化和标准化模块将不同量纲的数据转化为相同量纲的数据，方便数据分析和处理；
数据可视化模块，所述数据可视化模块将数据可视化呈现，包括绘制图表、地图，便于人们理解和分析。
所述数据清洗和去噪处理模块包括：
数据去重模块，所述数据去重模块检查数据集中是否有重复数据，并将其剔除；
异常值处理模块，所述异常值处理模块检查数据集中是否有异常值，并对其进行处理；
数据格式转换模块：对于格式不同的数据进行格式转换，以便进行后续的数据分析和处理。
数据归一化模块：所述数据归一化模块对于不同量纲的数据，采用归一化处理方法将其转换为同一量纲的数据，以便进行比较和分析；
数据集成模块，所述数据集成模块将来自不同数据源的数据集成到一起，以便进行统一的分析和处理。
所述分析预测模块包括：
特征选择和降维模块，所述特征选择和降维模块从数据集中选择对预测结果有影响的特征，通过降维来减少特征数量，提高模型的训练效率；
模型选择和训练模块，所述模型选择和训练模块根据预测任务的性质，选择合适的模型，包括线性回归、决策树、神经网络，通过训练得到合适的模型。
模型评估和优化模块，所述模型评估和优化模块评估模型的性能和效果，通过调整模型的参数来优化模型的预测能力和泛化能力。
预测结果可视化模块，所述预测结果可视化模块将预测结果可视化呈现，便于人们理解和分析。
所述报告输出模块包括：
检测结果概览模块，所述检测结果概览模块通过文字、表格、图表形式，展示检测结果的概括性信息，包括数据的基本统计信息、异常点的数量、异常点所在的位置。
分析预测结果模块，所述分析预测结果模块通过数据可视化方式，将数据分析和预测结果呈现给用户，帮助用户了解材料质量的趋势、变化和规律，并提供基于模型预测的结论和建议；
报告生成和导出模块，所述报告生成和导出模块将生成的报告保存为电子文档格式，方便用户查看和共享，并提供导出数据的功能，以便用户在其他分析工具中使用；
用户交互和反馈模块，所述用户交互和反馈模块提供用户反馈的接口，接收用户的意见和建议，并根据用户的反馈持续改进系统的性能和功能；
安全性和隐私保护模块，所述安全性和隐私保护模块确保系统生成的报告数据安全可靠，不泄露用户隐私信息，符合相关的数据保护法规和规范。
所述系统安全模块包括：
用户身份验证模块，所述用户身份验证模块系统需要对用户进行身份验证，以确保只有合法用户才能访问系统；
访问权限控制模块：所述访问权限控制模块系统需要对用户的访问权限进行控制，以保证用户只能访问其有权限的数据和功能。
数据加密模块：所述数据加密模块系统对敏感数据进行加密，以保证数据在传输和存储过程中的安全性；
防火墙，所述防火墙保护系统免受网络攻击，防火墙过滤非法访问和攻击，阻止来自不信任网络的访问和恶意代码的入侵；
审计日志模块：所述审计日志模块便于发现和解决潜在的安全问题，审计日志记录用户的登录、操作、修改、删除操作行为，同时记录时间戳和用户信息。
相比于现有技术，本发明的优点在于：
1)提高检测精度：采用多种检测手段和算法，结合大数据分析和预测模型，能够提高堤坝材料质量的检测精度和准确性，发现隐患和缺陷，减少事故和损失的发生。
2)增强预警能力：通过实时监测和分析，能够提前发现堤坝材料质量变化的趋势和规律，预测可能存在的风险和危险，及时预警并采取相应的措施和对策。
3)优化管理流程：通过数字化和自动化的管理方式，可以大大减少人力和物力的消耗，提高管理效率和效益，减少管理成本和工作量。
4)提高工作安全：通过对堤坝材料质量的全面监测和分析，可以提高工作人员的安全保障水平，减少工作风险和工作压力，提高工作满意度和质量。
5)加强信息共享：通过建立统一的数据平台和数据库，可以实现数据的共享和交换，促进信息的互通和流通，推动科技进步和知识创新，提高行业的整体水平和竞争力。
附图说明
图1为一种用于水利工程堤坝材料质量检测分析系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种用于水利工程堤坝材料质量检测分析系统，包括：
数据采集模块，数据采集模块用于采集堤坝材料的物理、化学和力学性质数据，包括材料的密度、强度、韧性、吸水率、渗透性；
数据处理模块，数据处理模块对采集到的数据进行处理，包括数据清洗、数据分析、数据挖掘，提取出有效的信息；
分析预测模块，分析预测模块根据数据处理结果，采用机器学习技术进行分析和预测，识别出材料的质量问题，预测出可能出现的故障和损坏情况；
报告输出模块，报告输出模块将分析预测结果输出为报告，提供给工程师和相关人员参考，以便于制定相应的修复和维护计划；
数据库管理模块，数据库管理模块管理系统中的数据，包括数据的存储、备份、恢复；
系统安全模块，系统安全模块保障系统的安全性，包括用户身份验证、访问权限控制、数据加密。
数据采集模块和数据处理模块连接，数据处理模块和分析预测模块连接，分析预测模块和报告输出模块连接，数据库管理模块和数据采集模块、数据处理模块、分析预测模块、报告输出模块连接，系统安全模块和数据采集模块、数据处理模块、分析预测模块、报告输出模块连接。
数据处理模块包括：
数据清洗和去噪处理模块，数据清洗和去噪处理模块剔除噪声和异常值，清洗缺失数据，使数据集可用于后续的分析和预测；
数据清洗：
数据清洗是指对数据中存在的错误、不完整或不一致的部分进行修正或删除，以保证数据的质量和准确性。常见的数据清洗操作包括去重、填充缺失值、纠正错误值等。
去噪处理：
去噪处理是指对数据中存在的噪声进行处理，以消除噪声的影响。常见的去噪处理方法包括平滑处理、滤波处理等。
均值滤波器公式为：
y_i＝\frac{1}{n}\sum_{j＝i-k}^{i+k}x_j
其中，x为原始数据，y为处理后的数据，n为窗口大小，k为窗口半径。
中值滤波器公式为：
y_i＝median(x_{i-k},x_{i-k+1},...,x_{i+k})
其中，x为原始数据，y为处理后的数据，k为窗口半径。
线性插值其公式为：
y_i＝y_{i-1}+\frac{x_{i}-x_{i-1}}{x_{i+1}-x_{i-1}}(y_{i+1}-y_{i-1})
其中，x为已知数据的位置，y为已知数据的值，y_i为需要填充的数据的值
数据整合和转换模块，数据整合和转换模块将不同数据来源的数据整合为一个数据集，将数据转换为可供分析使用的格式；
数据归一化和标准化模块，数据归一化和标准化模块将不同量纲的数据转化为相同量纲的数据，方便数据分析和处理；
采用最大最小归一化：
最大最小归一化是将原始数据线性映射到[0,1]区间内，其公式为：
x_{new}＝\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}
其中，x为原始数据，x_{min}和x_{max}分别为原始数据中的最小值和最大值。
数据可视化模块，数据可视化模块将数据可视化呈现，包括绘制图表、地图，便于人们理解和分析。
数据清洗和去噪处理模块包括：
数据去重模块，数据去重模块检查数据集中是否有重复数据，并将其剔除；
异常值处理模块，异常值处理模块检查数据集中是否有异常值，并对其进行处理；
数据格式转换模块：对于格式不同的数据进行格式转换，以便进行后续的数据分析和处理。
数据归一化模块：数据归一化模块对于不同量纲的数据，采用归一化处理方法将其转换为同一量纲的数据，以便进行比较和分析；
数据集成模块，数据集成模块将来自不同数据源的数据集成到一起，以便进行统一的分析和处理。
分析预测模块包括：
特征选择和降维模块，特征选择和降维模块从数据集中选择对预测结果有影响的特征，通过降维来减少特征数量，提高模型的训练效率；
特征选择和降维是数据分析中常用的操作，用于从数据集中选择对预测结果有影响的特征，并通过降维来减少特征数量，提高模型的训练效率和预测性能。常用的特征选择和降维方法包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、相关系数法、卡方检验等。
以主成分分析为例，其具体操作如下：
对原始数据进行中心化处理，即将每个特征的均值减去原始数据中该特征的平均值，得到零均值的数据集。
计算数据的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
选择前k个特征向量对数据进行降维，其中k为保留的特征数。
将降维后的数据用于后续的建模和预测。
对原始数据进行中心化处理，即将每个特征的均值减去原始数据中该特征的平均值，得到零均值的数据集。
计算数据的协方差矩阵，并对其进行特征值分解，得到特征值和特征向量。
选择前k个特征向量对数据进行降维，其中k为保留的特征数。
将降维后的数据用于后续的建模和预测。
主成分分析的数学公式如下：
设有n个样本，每个样本有m个特征，原始数据矩阵为X(n×m)，则主成分分析的计算过程如下：
对数据进行中心化处理，得到零均值的数据矩阵Z(n×m)：
Z＝X-1/n*∑(X)
其中，1/n是归一化因子，∑(X)是数据矩阵每列的均值向量。
计算数据的协方差矩阵C(m×m)：
C＝1/n*Z^T*Z
其中，Z^T表示Z的转置矩阵。
对协方差矩阵C进行特征值分解，得到特征值λ1，λ2，...，λm和特征向量v1，v2，...，vm，其中特征向量按照对应的特征值大小从大到小排列。
选择前k个特征向量，将数据矩阵Z进行降维，得到降维后的数据矩阵Y(n×k)：
Y＝Z*V_k
其中，V_k为包含前k个特征向量的矩阵。
模型选择和训练模块，模型选择和训练模块根据预测任务的性质，选择合适的模型，包括线性回归、决策树、神经网络，通过训练得到合适的模型，具体包括以下步骤：
模型选择：
在选择模型时，需要考虑模型的性能和适用性，以及数据的特点和数量。常见的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
数据预处理：
在训练模型之前，需要对数据进行预处理，以确保数据的质量和准确性。数据预处理的操作包括数据清洗、数据归一化、特征选择等。
采用最小二乘法模型训练：
模型训练的目的是通过训练数据来确定模型的参数，以便对未知数据进行预测。在训练模型时，需要将数据分为训练集和测试集。
最小二乘法是一种常用的线性回归模型训练算法。其公式为：
argmin_{w}||Xw-y||^2_2
其中，w为模型参数，X为特征矩阵，y为目标值。
采用R平方值模型评估：
模型评估的目的是评估模型的性能和准确性，以便调整模型参数和选择更合适的模型。
R平方值：
R平方值是一种用于评估模型性能的指标，其公式为：
R^2＝1-\frac{\sum_{i＝1}^{n}(y_i-\hat{y_i})^2}{\sum_{i＝1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}
其中，y为真实值，\hat{y}为预测值，\bar{y}为平均值。
模型评估和优化模块，模型评估和优化模块评估模型的性能和效果，通过调整模型的参数来优化模型的预测能力和泛化能力。
预测结果可视化模块，预测结果可视化模块将预测结果可视化呈现，便于人们理解和分析。
报告输出模块包括：
检测结果概览模块，检测结果概览模块通过文字、表格、图表形式，展示检测结果的概括性信息，包括数据的基本统计信息、异常点的数量、异常点所在的位置。
分析预测结果模块，分析预测结果模块通过数据可视化方式，将数据分析和预测结果呈现给用户，帮助用户了解材料质量的趋势、变化和规律，并提供基于模型预测的结论和建议；
报告生成和导出模块，报告生成和导出模块将生成的报告保存为电子文档格式，方便用户查看和共享，并提供导出数据的功能，以便用户在其他分析工具中使用；
用户交互和反馈模块，用户交互和反馈模块提供用户反馈的接口，接收用户的意见和建议，并根据用户的反馈持续改进系统的性能和功能；
安全性和隐私保护模块，安全性和隐私保护模块确保系统生成的报告数据安全可靠，不泄露用户隐私信息，符合相关的数据保护法规和规范。
系统安全模块包括：
用户身份验证模块，用户身份验证模块系统需要对用户进行身份验证，以确保只有合法用户才能访问系统；
访问权限控制模块：访问权限控制模块系统需要对用户的访问权限进行控制，以保证用户只能访问其有权限的数据和功能。
数据加密模块：数据加密模块系统对敏感数据进行加密，以保证数据在传输和存储过程中的安全性；
防火墙，防火墙保护系统免受网络攻击，防火墙过滤非法访问和攻击，阻止来自不信任网络的访问和恶意代码的入侵；
审计日志模块：审计日志模块便于发现和解决潜在的安全问题，审计日志记录用户的登录、操作、修改、删除操作行为，同时记录时间戳和用户信息。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。
机译： 一种用于检测至少一个引起压力波非随机持续变化的物体的方法。一种计算机分析方法，用于分析检测到的地震或声波信号，以便检测至少一个在频带F中引起信号非随机持续变化的物体。检测至少一个引起感兴趣的地震或声音信号的物体。一种计算机系统，分析检测到的信号，以便检测至少一个引起感兴趣的信号的物体。计算机模块，分析检测到的信号，以便检测至少一个物体引起感兴趣的信号，该设备程序可以被机器读取。检测至少一个物体引起感兴趣的地震或声音的方法是一种有序的方法和计算机程序
机译： 一种制备用于分析液体迁移的材料的方法，该材料含有用于评估液体样品相对于特定分析物的质量
机译： 用于检测材料质量的装置例如基于材料的光致发光分析的钙石，具有光检测器，可检测材料的激发发光部分并将发光转换为电信号
