-
公开(公告)号：CN117723133A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311634278.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网新源集团有限公司富春江水力发电厂 , 长江水利委员会长江科学院
Abstract: 本发明提出了一种水文洪痕监测装置，涉及水文信息采集领域。该水文洪痕监测装置包括安装基础座，安装基础设置有定位组件、中心柱体，中心柱体设置有测量腔体，中心柱体开设有进水孔、导气孔；测量腔体设置有承载板，承载板开设有定位槽，定位槽设置有定位磁铁块，定位槽设置有连接定位磁铁块的弹性件，弹性件远离定位磁铁块的一端设置有电磁铁，承载板设置有第一导电头、第二导电头和两个导向柱，两个导向柱共同穿设有浮板，浮板设置有导电片，承载板设置有供电电源，供电电源的正极电连接电磁铁的正极接口，电磁铁的负极接口电连接第一导电头，第二导电头电连接供电电源的负极接口；中心柱体设置有第一可视窗。本发明具有测量精度高的优点。
-
公开(公告)号：CN117114240B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311161000.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q50/08 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种加高重力坝结构的安全评价方法、系统、设备及介质，涉及大坝安全监控领域。其包括：获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息；根据所述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息，并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息，所述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种；根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据，并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系；根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价，以得到安全评价结果。该方案通过优化安全评价体系的构建流程，能够用以提高对加高重力坝的安全评价的准确度。
-
公开(公告)号：CN118606657B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411073702.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 清华大学 , 广东粤海珠三角供水有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/211 , G06N20/20 , G06F18/15 , G01B21/32
Abstract: 本申请提出了一种大坝变形量的预测方法、系统、设备及存储介质，涉及大坝安全监控领域。该方法包括：获取大坝监测数据，大坝监测数据包括目标变形量和多个输入特征；基于Lasso回归算法对大坝监测数据进行数据挖掘，得到各个输入特征与目标变形量对应的特征权重；基于各个输入特征与目标变形量对应的特征权重，对多个输入特征进行排序和/或筛选，得到优化的输入特征；将优化的输入特征送入预置的LSTM网络的编码器部分，LSTM网络的解码器部分引入注意力机制，用以基于编码器的输出以及注意力机制的结果，对预测目标变形量进行时序预测。该方案能够提高对大坝变形量进行时序预测的时效性和准确性。
-
公开(公告)号：CN117521408A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311635979.5
申请日：2023-12-01
Applicant: 三峡金沙江川云水电开发有限公司 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F30/20 , G06F18/25 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种仿真‑监测融合的脚手架安全风险预警方法，包括：典型结构模型建立、数值模拟仿真分析、结构失效预警模型建立、传感器选点布设、实时量化预警提示和动态反馈优化过程。本发明的方法，综合考虑结构受力机理、多因素分项影响程度、量化监测预警模型及动态预警模型反馈优化，实现仿真分析、监测设计及动态预警模型的有机融合。本发明具有客观性、稳定性和准确性的特点，大大提高了脚手架安全风险预警系统的效率和可靠性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117114240A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311161000.5
申请日：2023-09-07
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q50/08 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种加高重力坝结构的安全评价方法、系统、设备及介质，涉及大坝安全监控领域。其包括：获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息；根据所述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息，并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息，所述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种；根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据，并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系；根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价，以得到安全评价结果。该方案通过优化安全评价体系的构建流程，能够用以提高对加高重力坝的安全评价的准确度。
-
公开(公告)号：CN119323346A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411249634.0
申请日：2024-09-06
Applicant: 中国长江电力股份有限公司 , 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/08 , G06F30/13 , G06F30/20
Abstract: 本发明提出一种基于中台架构的大坝运行安全在线监控系统，基于数据中台、模型中台、知识中台和业务中台，实现大坝运行安全在线监控系统的快速构建，可有效提高信息资源复用程度和利用效率，降低系统定制开发的工作量和周期，实现水库大坝在线监控和智能分析预警。基于中台架构对在线监控系统所使用的监测数据、专业模型以及知识库进行统一管理，并根据不同场景需求进行调取使用；同时，可对相关资源进行智能化组合应用，从而有效提升模型和知识适配能力，更好地满足复杂的应用需求。基于中台架构的大坝运行安全在线监控系统可实现工程安全实时分析预警、快速结构计算和工程安全综合评价，并对异常情况进行闭环处置，为大坝安全运行提供可靠支撑。
-
公开(公告)号：CN119129314A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411122046.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本申请提出了基于有限元模型预测蜗壳组合结构裂缝疲劳扩展的方法，涉及蜗壳组合结构混凝土疲劳寿命预测领域。该方法包括建立蜗壳组合结构平面轴对称有限元模型；对模型中的蜗壳组合结构施加内水压力和静态荷载后进行试算，得到混凝土结构在设计内水压力作用下的初始裂缝的分布区域，将初始裂缝的分布区域标记为开裂敏感区；对开裂敏感区内的网格区域进行加密以得到加密模型；对加密模型中的蜗壳组合结构施加荷载并将钢蜗壳内水压力加至最大值，以得到混凝土结构中形成的初始裂缝，提取混凝土与钢蜗壳接触面上各节点的接触压力；将接触压力作为循环荷载施加于混凝土内表面，得到混凝土裂缝疲劳扩展数据。为蜗壳组合结构整体耐久性的评估提供了有效的技术手段。
-
公开(公告)号：CN118673750A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410771870.2
申请日：2024-06-15
Applicant: 长江水利委员会长江科学院
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本申请提出了一种用于钢蜗壳疲劳设计的应力插值方法和系统，涉及钢蜗壳疲劳寿命预测领域。该方法包括：钢蜗壳网格化划分，监测信息采集及初步处理，物探检测及监测信息增补，仿真反演及多源数据融合和数据整理及统计分析；该系统包括：钢蜗壳网格化划分模块、监测信息采集及初步处理模块、物探检测及监测信息增补模块、仿真反演及多源数据融合模块和数据整理及统计分析模块。通过这样的设置，融合了监测、检测及仿真信息，扩展了信息源，解决了钢蜗壳应力监测信息少和仿真信息可靠性判定困难的问题。考虑了钢蜗壳单独‑联合承载状态变化及混凝土开裂对钢蜗壳应力值的影响，更加符合钢蜗壳承载过程的变化特征。
-
公开(公告)号：CN118606657A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411073702.2
申请日：2024-08-07
Applicant: 长江水利委员会长江科学院 , 清华大学 , 广东粤海珠三角供水有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/211 , G06N20/20 , G06F18/15 , G01B21/32
Abstract: 本申请提出了一种大坝变形量的预测方法、系统、设备及存储介质，涉及大坝安全监控领域。该方法包括：获取大坝监测数据，大坝监测数据包括目标变形量和多个输入特征；基于Lasso回归算法对大坝监测数据进行数据挖掘，得到各个输入特征与目标变形量对应的特征权重；基于各个输入特征与目标变形量对应的特征权重，对多个输入特征进行排序和/或筛选，得到优化的输入特征；将优化的输入特征送入预置的LSTM网络的编码器部分，LSTM网络的解码器部分引入注意力机制，用以基于编码器的输出以及注意力机制的结果，对预测目标变形量进行时序预测。该方案能够提高对大坝变形量进行时序预测的时效性和准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.108 seconds)
