基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析研究

文富勇

(1.水能资源利用关键技术湖南省重点实验室， 湖南 长沙 410014；2.中国电建集团 中南勘测设计研究院有限公司， 湖南 长沙 410014)

大坝安全监测是服务于大坝安全的，通过安全监测可及时获取第一手资料，分析大坝及基岩的运行状态，为掌握大坝的工作形态、评价大坝安全状况、发现大坝异常迹象提供依据[1]。随着计算机技术的不断发展和进步，监测自动化和信息化水平不断提高，新建大中型工程基本建立了大坝安全监测自动化系统，不同程度的实现了自动化监测。但目前很多工程均存在人工观测用Excel处理数据、多套监测自动化系统独立运行的现象，以及实施单位施工期利用Excel处理数据的现象，信息化程度低，监测资料没有实现标准化、信息化管理，不利于及时分析和发现大坝安全监测数据中重要信息[2]。

云服务简单的说就是将监测信息存放在云端，为了需要的用户提供专业的服务，有利于实现监测信息的标准化管理和提高工作效率，同时云服务模式能够架起前方技术人员与后方专家间沟通的桥梁，及时反馈监测信息[3]。本文试图利用云服务解决目前大坝安全监测信息管理与分析中存在的问题，实现大坝全监测信息的标准化管理和分析，提高监测资料分析效率。

1 存在的问题

监测信息管理与分析主要为监测基本信息管理、监测数据管理、图形管理、监测分析等，目前在监测信息管理与分析方面普遍存在以下问题：

(1) 信息化程度低。多数在建工程安全监测数据采集均以人工观测、现场纸质记录为主，然后录入Excel文件进行数据管理和图形制作[4]；监测仪器基本信息(设计编号、部位、埋设位置、桩号、计算参数)的存储也以Excel文件为主。Excel文件管理模式为传统监测信息管理模式，不属于信息化管理手段，在数据整编和图形绘制过程中存在工作重复高、效率低等问题。

(2) 数据形式多样，无法实现标准化管理。很多工程存在部分变形监测采用人工观测，内部渗流及应力应变等采用监测自动化监测，人工观测数据通常采用Excel存储，自动化监测数据则存储在自动化系统内，甚至有些工程存在多套监测自动化系统，这种数据格式多样，管理无法统一，整编与分析工作效率低，无法实现标准化管理。

(3) 资料整编工作量大，不利于编写高质量的分析报告。由于监测信息管理信息化程度低、标准化程度不高，使得监测资料分析工作需要花大量的时间和精力进行前期数据整编工作才能得到分析所需的图形、报表。在有效的监测资料分析工作时间内，由于前期投入大量时间和精力去整编资料，一定程度上导致监测资料分析工作时间被压缩，不利于编写高质量的监测分析报告。

(4) 不符合当前信息化发展的需要。随着当前计算机、信息化技术的不断发展和进步，采用传统Excel文件、以及其他人工投入多、自动化程度低、重复高、效率低的管理模式已经不能适应当前监测信息化发展的需要，不符合当前流域中心或集控中心建设规划的需要，不符合实时了解和掌握大坝结构安全性状的要求。

2 云服务对大坝安全监测管理与分析的意义

将云服务引入大坝安全监测信息管理与分析工作中去，主要有以下几方面的意义和优越性。

(1) 提高监测信息管理信息化、标准化程度。利用云服务平台数据导入接口将人工观测数据导入平台，同时可通过自动化数据转化插件将自动化监测数据定时导入平台，所有数据集中到云服务平台上，可实现图形、报表和报告等标准化管理，提高监测信息管理的信息化、标准化程度。

(2) 提高安全监测资料分析工作效率。云服务平台具有图形、报表等制作功能，能够自动生成监测资料分析报告和附图，节省前期监测数据整编的时间和精力，提高监测资料分析工作的效率，特别针对多项目可利用云服务平台的集中管控模式减少重复工作量，显著提高了工作效率。

(3) 推动流域中心或集控中心的建设。运行期安全监测重点是通过对大坝安全监测数据进行实时监控，实时分析和评估大坝安全性状。随着信息化和云技术的发展，利用云服务平台构建流域中心或集控中心将公司管辖的所有电站监测信息集中管理将是未来发展的必然趋势，改变现有各电厂分散管理的模式，实现了集中管理，提高了管理的标准化程度和工作效率，同时也能提供更为专业的技术支持。

(4) 远程监控、实时掌握大坝安全性状。 云服务管理模式可实时获取安全监测信息，远程实时监控数据动态变化，及时提供专家的技术支撑，实时分析和评价大坝安全性状，改变原来只有在电厂的工控机上才能获取监测信息的模式，在某种程度上也提高了监测信息的价值。

3 云服务系统设计

3.1 云服务模式

基于云服务的方式开发大坝安全监测信息管理与分析系统，用户以获取服务的方式使用软件，而不再为软件使用支付费用。

目前，监测系统有C/S(客户端/服务器)和B/S(浏览器/服务器)2种模式。C/S模式属于胖客户端结构，客户端实现绝大多数的业务逻辑处理和界面展示，需承受很大的压力，对客户机要求较高，优点是效率较高，对服务器要求较低；B/S模式属于瘦客户端结构，是对C/S结构的一种变化或者改进的结构，用户工作界面通过浏览器来实现，主要事务逻辑在服务器端实现，大大简化了客户端载荷，减轻了系统维护与升级的成本和工作量，降低了用户的总体成本[5]。大坝安全监测云服务系统开发采用B/S模式。

3.2 云服务部署形式

云服务平台分为公有云、私有云和混合云。公有云是第三方提供商为用户提供的云服务，用户可直接通过Internet使用，服务成本低廉甚至免费，是一种共享资源服务；私有云是面向单独客户提供服务的一种云服务，与公有云相比，私有云能够在较大程度上提供数据的安全性和可靠性，服务水平有一定程度的提升；混合云具有公有云和私有云的特点，能够满足云计算资源量的需求和数据安全的需求，也可控制成本[6]。由于水利水电工程根据大坝等级的不同其保密程度也不同，对于监测数据保密程度很高的工程，一般数据不能放在公网上，基本通过在企业内部架设云服务平台实现，对于保密程度不高的工程，可选择购买混合云平台，根据不同安全级别划分资源分别存放在公有云和私有云上。

3.3 系统功能

基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析主要目的在于改变现有监测信息化管理程度低、数据分散管理、多项目个性化管理等现象[7]，通过云服务实现集中化、标准化、信息化管理水平。基于此目的，云服务系统主要有系统管理、数据采集与控制、数据管理、数据分析和报告制作等功能，主要功能框架详见图1。

图1 基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析功能框架挑重担

(1) 系统管理。对项目的基本信息(工程概况、背景图、工程等级)进行管理与维护，会员权限管理，系统管理日志管理[8]。

(2) 巡检日志。根据巡检情况及时填写巡检日志，包括影像资料和文字资料，以及标识管理过程中各种异常现象，如标记数据异常测点及原因、标识故障测点及故障原因。

(3) 数据采集。 主要包括数据采集、采集设备管理、采集模式设置等功能，考虑到现场自动化采集设备的多样化、以及通讯协议不公开，因此，可视情况设置此功能，而不是必备的[9]。

(4) 仪器信息。 主要包括监测仪器的基本信息、单位、图形设置、测点对应数据库等信息管理，其中基本信息可视情况进行调整，如果系统没有数据采集与控制功能，则基本信息就只需要设计编号、埋设部位等重要信息即可。

(5) 数据导入。以大坝安全监测信息管理与分析为主的云服务平台管理核心是数据，因此，数据导入是云服务平台成败的关键指标之一，云服务平台包括人工数据导入、各种自动化系统数据导入功能，其中人工导入接口可做成标准的通用接口，而各种自动化系统数据导入则可外置数据导入插件针对具体项目调整，数据导入不受厂家自动化系统通讯协议不公开的影响，可直接分析系统数据库从数据库中直接导数据[10]。

(6) 数据管理。 数据管理主要包括数据修改、删除、添加、数据导出等基本功能，应设置批处理功能区，主要应包括批量剔粗差或异常值(如设条件删除)、批量导入、批量删除等批处理功能，可极大提高数据管理效率。

(7) 图形管理。 图形管理主要包括过程线、分布图、相关图等通用图形绘制，还应包括针对不同工程特点需要绘制的特性分布图形。

(8) 统计模型管理。 统计模型主要包括统计建模和模型分析，统计建模包括选择不同的时效因子、温度因子、降雨量因子、水位因子构建统计模型的功能，模型分析包括回归结果统计(复相关系数、剩余标准差、各建模因子权重、拟合公式)、图形分析(拟合曲线、误差曲线、各温度、水位、降雨、时效分量曲线)等。

(9) 报表管理。主要包括各种类型周报、月报、年报等报表制作、特征值统计、特征值分布图形制作等功能。

(10) 自动生成报告。自动生成报告主要为根据不同模板自动生成不同深度要求的周报、月报、年报、监测资料分析专题报告、以及附图集等，主要应包括测点基本信息统计(比如标识出总测点数、故障点、停测点等信息)、特征值统计信息、典型过程线、以及异常预警提示信息等内容。

(11) 预警辅助系统。目前，安全监测预警基本停留在理论层面，对实际工程的指导性质不强，尽管预警理论应用存在一定的问题，但仍可利用一些简单的预警方法组合起来形成预警辅助系统，旨在众多测点中找出偏于异常的测点，然后分级归类，为预警决策者提供辅助技术支持，同时将预警辅助结果反映到自动生成的报告中，提示报告编写者关注。预警辅助系统主要包括基于限制控制、最值控制、基于数据趋势等判断依据组成的综合预警算法。

4 云服务应用的关键和核心

基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析的关键和核心在于实现信息化、标准化管理，最终目的在于提高工作效率。为了提高工作效率，云服务平台设计应重点关注通用数据库、数据导入、数据管理、图形管理、实时预警辅助、自动生成报告等功能的设计，主要功能见图2。

(1) 通用数据库。大坝安全监测有引张线式水平位移计、水管式沉降仪、测缝计、渗压计、多点位移计、测斜管、量水堰、锚索测力计、三向测缝计、几何水准、正倒垂线、引张线、控制网等不同类型监测仪器设施[11]，这些监测仪器设施的监测数据格式各不相同，同时可能出现的监测数据格式也因各个项目的差异而有所不同。通用数据库设计旨在通过分析不同类型工程各种可能出现的不同类型监测仪器设施，然后对应数据格式构建通用数据库，使得任何工程在不修改云服务平台的情况下即可快速接入平台，同时通用数据库能够快速扩展，对于特殊的仪器设施能够在仅修改数据库不改动平台的情况下顺利接入。

图2 基于云服务平台的主要功能

(2) 数据导入。 通常情况下，监测数据存储在Excel文件、以及不同的监测自动化系统中，怎么快速、高效的将数据导入云平台是关键。如果数据导入接口适应差，使得导入者需进行大量的初始化调整才能导入，这种云服务平台明显是不成功的。数据导入功能设计应做到人工参与少，自动化程度高、通用强、能够适应各种数据的格式导入[12]，其中对于不同监测自动化系统中监测数据导入应以直接分析系统数据库、专门编写插件的方式导入。

(3) 数据管理。由于监测数据中存在粗差、异常值、错误值等无效数据，因此，监测数据入库后关键是整理出有效监测数据供后续分析用。数据管理设计应具有能够显著提高数据整编效率的批处理功能，快速剔除粗差、异常值、错误值。

(4) 图形管理。 图形管理是形象、生动呈现监测数据的关键，因此，设计时应具备监测资料分析所需过程线、分布图、相关图等基本图形制作功能[13]，同时云平台功能操作设计应简单，所见即所得。

(5) 实时预警辅助。一般工程都有上千支仪器，大型工程有几千甚至上万支仪器，且每天每支仪器都会采集新的数据[14]，特别针对多项目的集中管控，每天面对海量的监测数据信息，管理人员很难从海量数据中找出异常信息并预警。由于限制控制、最值控制为依据的预警理论效果差，应用率低，因此，实时预警辅助设计时应在限制控制、最值控制基础上开发基于监测数据的自适应预警辅助算法，通过定时计算分级预警提示。

(6) 自动生成报告。尽管具备上述5大功能后能够在监测信息管理与分析过程中提高工作效率，但是如果不能自动生成监测资料分析报告将是云服务平台的最大缺陷。自动化生成报告应是云服务平台必备的，设计时应能生成不同深度的监测资料分析报告[15]，以及提供基本预警提示信息。

具备以上功能即可实现从数据获取-数据管理-结果输入全过程信息化管理，提高监测信息管理与分析的工作效率。

5 应用实例

某勘测设计单位承接运行期监测系统维护和管理，现有10多个项目，项目分布详见图3，项目涉及水利水电工程、抽水蓄能、风电等工程，主要工作内容为将业主所有监测数据(人工数据+自动化数据)接入云平台实现标准化数据管理，实时监控监测数据变化并及时预警，同时每月定期提供监测资料分析报告。

图3 接入云服务平台的项目分布

为了提高项目维护和管理的工作效率，减少人工投入，以及实时监控监测数据变化并及时预警，采用B/S模式开发基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析系统，系统部署在公有云上，主要包括系统管理、数据采集与控制、数据管理、图形管理、预警辅助和自动化生成报告等功能。

由于各个项目均有监测自动化系统，同时也有一套Excel存储的人工数据，针对自动化监测数据导入方式主要采用针对不同自动化系统编制数据导入插件，部署在各个项目工控机上定时将数据导入云服务平台，针对人工监测数据则采用数据导入功能人工定时导入监测数据。接入云服务平台即可实现监测数据管理、图形制作、预警辅助和自动化生成报告等标准化操作，显著减少了各项目在监测数据整编与分析方面的人工投入，提高了管理工作效率。

图4为自动化监测数据导入插件，图5为图形功能界面，报告中包含必要基本信息、特征值统计、典型图形、以及预警提示信息。

基于云服务的大坝安全监信息管理与分析系统可实现多项目的大坝安全监测信息化、标准化管理和分析水平，通过高效的批量数据管理、图形管理、报表制作、自动生成报告及附图等功能的应用，提高了数据管理和分析的效率，提高了编写资料分析报告的效率。

6 结 语

应用实例表明基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析系统能够实现多项目的标准化、信息化管理，能够显著减少各项目在监测数据管理与分析方面的人工投入，提高了管理和分析效率。未来随着信息化技术发展，云服务在大坝安全监测领域应用将会越来越广，具有广阔的应用前景，本文对基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析研究还不够深入，旨在抛砖引玉，以便更多的监测人员应用云服务平台，使其更好地应用和服务于大坝安全监测。

图4 自动化系统数据导入插件

图5 图形绘制