基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析研究

文富勇

(1.水能資源利用關鍵技術湖南省重點實驗室， 湖南 長沙 410014；2.中國電建集團 中南勘測設計研究院有限公司， 湖南 長沙 410014)

大壩安全監測是服務于大壩安全的，通過安全監測可及時獲取第一手資料，分析大壩及基巖的運行狀態，為掌握大壩的工作形態、評價大壩安全狀況、發現大壩異常跡象提供依據[1]。隨著計算機技術的不斷發展和進步，監測自動化和信息化水平不斷提高，新建大中型工程基本建立了大壩安全監測自動化系統，不同程度的實現了自動化監測。但目前很多工程均存在人工觀測用Excel處理數據、多套監測自動化系統獨立運行的現象，以及實施單位施工期利用Excel處理數據的現象，信息化程度低，監測資料沒有實現標準化、信息化管理，不利于及時分析和發現大壩安全監測數據中重要信息[2]。

云服務簡單的說就是將監測信息存放在云端，為了需要的用戶提供專業的服務，有利于實現監測信息的標準化管理和提高工作效率，同時云服務模式能夠架起前方技術人員與后方專家間溝通的橋梁，及時反饋監測信息[3]。本文試圖利用云服務解決目前大壩安全監測信息管理與分析中存在的問題，實現大壩全監測信息的標準化管理和分析，提高監測資料分析效率。

1 存在的問題

監測信息管理與分析主要為監測基本信息管理、監測數據管理、圖形管理、監測分析等，目前在監測信息管理與分析方面普遍存在以下問題：

(1) 信息化程度低。多數在建工程安全監測數據采集均以人工觀測、現場紙質記錄為主，然后錄入Excel文件進行數據管理和圖形制作[4]；監測儀器基本信息(設計編號、部位、埋設位置、樁號、計算參數)的存儲也以Excel文件為主。Excel文件管理模式為傳統監測信息管理模式，不屬于信息化管理手段，在數據整編和圖形繪制過程中存在工作重復高、效率低等問題。

(2) 數據形式多樣，無法實現標準化管理。很多工程存在部分變形監測采用人工觀測，內部滲流及應力應變等采用監測自動化監測，人工觀測數據通常采用Excel存儲，自動化監測數據則存儲在自動化系統內，甚至有些工程存在多套監測自動化系統，這種數據格式多樣，管理無法統一，整編與分析工作效率低，無法實現標準化管理。

(3) 資料整編工作量大，不利于編寫高質量的分析報告。由于監測信息管理信息化程度低、標準化程度不高，使得監測資料分析工作需要花大量的時間和精力進行前期數據整編工作才能得到分析所需的圖形、報表。在有效的監測資料分析工作時間內，由于前期投入大量時間和精力去整編資料，一定程度上導致監測資料分析工作時間被壓縮，不利于編寫高質量的監測分析報告。

(4) 不符合當前信息化發展的需要。隨著當前計算機、信息化技術的不斷發展和進步，采用傳統Excel文件、以及其他人工投入多、自動化程度低、重復高、效率低的管理模式已經不能適應當前監測信息化發展的需要，不符合當前流域中心或集控中心建設規劃的需要，不符合實時了解和掌握大壩結構安全性狀的要求。

2 云服務對大壩安全監測管理與分析的意義

將云服務引入大壩安全監測信息管理與分析工作中去，主要有以下幾方面的意義和優越性。

(1) 提高監測信息管理信息化、標準化程度。利用云服務平臺數據導入接口將人工觀測數據導入平臺，同時可通過自動化數據轉化插件將自動化監測數據定時導入平臺，所有數據集中到云服務平臺上，可實現圖形、報表和報告等標準化管理，提高監測信息管理的信息化、標準化程度。

(2) 提高安全監測資料分析工作效率。云服務平臺具有圖形、報表等制作功能，能夠自動生成監測資料分析報告和附圖，節省前期監測數據整編的時間和精力，提高監測資料分析工作的效率，特別針對多項目可利用云服務平臺的集中管控模式減少重復工作量，顯著提高了工作效率。

(3) 推動流域中心或集控中心的建設。運行期安全監測重點是通過對大壩安全監測數據進行實時監控，實時分析和評估大壩安全性狀。隨著信息化和云技術的發展，利用云服務平臺構建流域中心或集控中心將公司管轄的所有電站監測信息集中管理將是未來發展的必然趨勢，改變現有各電廠分散管理的模式，實現了集中管理，提高了管理的標準化程度和工作效率，同時也能提供更為專業的技術支持。

(4) 遠程監控、實時掌握大壩安全性狀。 云服務管理模式可實時獲取安全監測信息，遠程實時監控數據動態變化，及時提供專家的技術支撐，實時分析和評價大壩安全性狀，改變原來只有在電廠的工控機上才能獲取監測信息的模式，在某種程度上也提高了監測信息的價值。

3 云服務系統設計

3.1 云服務模式

基于云服務的方式開發大壩安全監測信息管理與分析系統，用戶以獲取服務的方式使用軟件，而不再為軟件使用支付費用。

目前，監測系統有C/S(客戶端/服務器)和B/S(瀏覽器/服務器)2種模式。C/S模式屬于胖客戶端結構，客戶端實現絕大多數的業務邏輯處理和界面展示，需承受很大的壓力，對客戶機要求較高，優點是效率較高，對服務器要求較低；B/S模式屬于瘦客戶端結構，是對C/S結構的一種變化或者改進的結構，用戶工作界面通過瀏覽器來實現，主要事務邏輯在服務器端實現，大大簡化了客戶端載荷，減輕了系統維護與升級的成本和工作量，降低了用戶的總體成本[5]。大壩安全監測云服務系統開發采用B/S模式。

3.2 云服務部署形式

云服務平臺分為公有云、私有云和混合云。公有云是第三方提供商為用戶提供的云服務，用戶可直接通過Internet使用，服務成本低廉甚至免費，是一種共享資源服務；私有云是面向單獨客戶提供服務的一種云服務，與公有云相比，私有云能夠在較大程度上提供數據的安全性和可靠性，服務水平有一定程度的提升；混合云具有公有云和私有云的特點，能夠滿足云計算資源量的需求和數據安全的需求，也可控制成本[6]。由于水利水電工程根據大壩等級的不同其保密程度也不同，對于監測數據保密程度很高的工程，一般數據不能放在公網上，基本通過在企業內部架設云服務平臺實現，對于保密程度不高的工程，可選擇購買混合云平臺，根據不同安全級別劃分資源分別存放在公有云和私有云上。

3.3 系統功能

基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析主要目的在于改變現有監測信息化管理程度低、數據分散管理、多項目個性化管理等現象[7]，通過云服務實現集中化、標準化、信息化管理水平。基于此目的，云服務系統主要有系統管理、數據采集與控制、數據管理、數據分析和報告制作等功能，主要功能框架詳見圖1。

圖1 基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析功能框架挑重擔

(1) 系統管理。對項目的基本信息(工程概況、背景圖、工程等級)進行管理與維護，會員權限管理，系統管理日志管理[8]。

(2) 巡檢日志。根據巡檢情況及時填寫巡檢日志，包括影像資料和文字資料，以及標識管理過程中各種異常現象，如標記數據異常測點及原因、標識故障測點及故障原因。

(3) 數據采集。 主要包括數據采集、采集設備管理、采集模式設置等功能，考慮到現場自動化采集設備的多樣化、以及通訊協議不公開，因此，可視情況設置此功能，而不是必備的[9]。

(4) 儀器信息。 主要包括監測儀器的基本信息、單位、圖形設置、測點對應數據庫等信息管理，其中基本信息可視情況進行調整，如果系統沒有數據采集與控制功能，則基本信息就只需要設計編號、埋設部位等重要信息即可。

(5) 數據導入。以大壩安全監測信息管理與分析為主的云服務平臺管理核心是數據，因此，數據導入是云服務平臺成敗的關鍵指標之一，云服務平臺包括人工數據導入、各種自動化系統數據導入功能，其中人工導入接口可做成標準的通用接口，而各種自動化系統數據導入則可外置數據導入插件針對具體項目調整，數據導入不受廠家自動化系統通訊協議不公開的影響，可直接分析系統數據庫從數據庫中直接導數據[10]。

(6) 數據管理。 數據管理主要包括數據修改、刪除、添加、數據導出等基本功能，應設置批處理功能區，主要應包括批量剔粗差或異常值(如設條件刪除)、批量導入、批量刪除等批處理功能，可極大提高數據管理效率。

(7) 圖形管理。 圖形管理主要包括過程線、分布圖、相關圖等通用圖形繪制，還應包括針對不同工程特點需要繪制的特性分布圖形。

(8) 統計模型管理。 統計模型主要包括統計建模和模型分析，統計建模包括選擇不同的時效因子、溫度因子、降雨量因子、水位因子構建統計模型的功能，模型分析包括回歸結果統計(復相關系數、剩余標準差、各建模因子權重、擬合公式)、圖形分析(擬合曲線、誤差曲線、各溫度、水位、降雨、時效分量曲線)等。

(9) 報表管理。主要包括各種類型周報、月報、年報等報表制作、特征值統計、特征值分布圖形制作等功能。

(10) 自動生成報告。自動生成報告主要為根據不同模板自動生成不同深度要求的周報、月報、年報、監測資料分析專題報告、以及附圖集等，主要應包括測點基本信息統計(比如標識出總測點數、故障點、停測點等信息)、特征值統計信息、典型過程線、以及異常預警提示信息等內容。

(11) 預警輔助系統。目前，安全監測預警基本停留在理論層面，對實際工程的指導性質不強，盡管預警理論應用存在一定的問題，但仍可利用一些簡單的預警方法組合起來形成預警輔助系統，旨在眾多測點中找出偏于異常的測點，然后分級歸類，為預警決策者提供輔助技術支持，同時將預警輔助結果反映到自動生成的報告中，提示報告編寫者關注。預警輔助系統主要包括基于限制控制、最值控制、基于數據趨勢等判斷依據組成的綜合預警算法。

4 云服務應用的關鍵和核心

基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析的關鍵和核心在于實現信息化、標準化管理，最終目的在于提高工作效率。為了提高工作效率，云服務平臺設計應重點關注通用數據庫、數據導入、數據管理、圖形管理、實時預警輔助、自動生成報告等功能的設計，主要功能見圖2。

(1) 通用數據庫。大壩安全監測有引張線式水平位移計、水管式沉降儀、測縫計、滲壓計、多點位移計、測斜管、量水堰、錨索測力計、三向測縫計、幾何水準、正倒垂線、引張線、控制網等不同類型監測儀器設施[11]，這些監測儀器設施的監測數據格式各不相同，同時可能出現的監測數據格式也因各個項目的差異而有所不同。通用數據庫設計旨在通過分析不同類型工程各種可能出現的不同類型監測儀器設施，然后對應數據格式構建通用數據庫，使得任何工程在不修改云服務平臺的情況下即可快速接入平臺，同時通用數據庫能夠快速擴展，對于特殊的儀器設施能夠在僅修改數據庫不改動平臺的情況下順利接入。

圖2 基于云服務平臺的主要功能

(2) 數據導入。 通常情況下，監測數據存儲在Excel文件、以及不同的監測自動化系統中，怎么快速、高效的將數據導入云平臺是關鍵。如果數據導入接口適應差，使得導入者需進行大量的初始化調整才能導入，這種云服務平臺明顯是不成功的。數據導入功能設計應做到人工參與少，自動化程度高、通用強、能夠適應各種數據的格式導入[12]，其中對于不同監測自動化系統中監測數據導入應以直接分析系統數據庫、專門編寫插件的方式導入。

(3) 數據管理。由于監測數據中存在粗差、異常值、錯誤值等無效數據，因此，監測數據入庫后關鍵是整理出有效監測數據供后續分析用。數據管理設計應具有能夠顯著提高數據整編效率的批處理功能，快速剔除粗差、異常值、錯誤值。

(4) 圖形管理。 圖形管理是形象、生動呈現監測數據的關鍵，因此，設計時應具備監測資料分析所需過程線、分布圖、相關圖等基本圖形制作功能[13]，同時云平臺功能操作設計應簡單，所見即所得。

(5) 實時預警輔助。一般工程都有上千支儀器，大型工程有幾千甚至上萬支儀器，且每天每支儀器都會采集新的數據[14]，特別針對多項目的集中管控，每天面對海量的監測數據信息，管理人員很難從海量數據中找出異常信息并預警。由于限制控制、最值控制為依據的預警理論效果差，應用率低，因此，實時預警輔助設計時應在限制控制、最值控制基礎上開發基于監測數據的自適應預警輔助算法，通過定時計算分級預警提示。

(6) 自動生成報告。盡管具備上述5大功能后能夠在監測信息管理與分析過程中提高工作效率，但是如果不能自動生成監測資料分析報告將是云服務平臺的最大缺陷。自動化生成報告應是云服務平臺必備的，設計時應能生成不同深度的監測資料分析報告[15]，以及提供基本預警提示信息。

具備以上功能即可實現從數據獲取-數據管理-結果輸入全過程信息化管理，提高監測信息管理與分析的工作效率。

5 應用實例

某勘測設計單位承接運行期監測系統維護和管理，現有10多個項目，項目分布詳見圖3，項目涉及水利水電工程、抽水蓄能、風電等工程，主要工作內容為將業主所有監測數據(人工數據+自動化數據)接入云平臺實現標準化數據管理，實時監控監測數據變化并及時預警，同時每月定期提供監測資料分析報告。

圖3 接入云服務平臺的項目分布

為了提高項目維護和管理的工作效率，減少人工投入，以及實時監控監測數據變化并及時預警，采用B/S模式開發基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析系統，系統部署在公有云上，主要包括系統管理、數據采集與控制、數據管理、圖形管理、預警輔助和自動化生成報告等功能。

由于各個項目均有監測自動化系統，同時也有一套Excel存儲的人工數據，針對自動化監測數據導入方式主要采用針對不同自動化系統編制數據導入插件，部署在各個項目工控機上定時將數據導入云服務平臺，針對人工監測數據則采用數據導入功能人工定時導入監測數據。接入云服務平臺即可實現監測數據管理、圖形制作、預警輔助和自動化生成報告等標準化操作，顯著減少了各項目在監測數據整編與分析方面的人工投入，提高了管理工作效率。

圖4為自動化監測數據導入插件，圖5為圖形功能界面，報告中包含必要基本信息、特征值統計、典型圖形、以及預警提示信息。

基于云服務的大壩安全監信息管理與分析系統可實現多項目的大壩安全監測信息化、標準化管理和分析水平，通過高效的批量數據管理、圖形管理、報表制作、自動生成報告及附圖等功能的應用，提高了數據管理和分析的效率，提高了編寫資料分析報告的效率。

6 結 語

應用實例表明基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析系統能夠實現多項目的標準化、信息化管理，能夠顯著減少各項目在監測數據管理與分析方面的人工投入，提高了管理和分析效率。未來隨著信息化技術發展，云服務在大壩安全監測領域應用將會越來越廣，具有廣闊的應用前景，本文對基于云服務的大壩安全監測信息管理與分析研究還不夠深入，旨在拋磚引玉，以便更多的監測人員應用云服務平臺，使其更好地應用和服務于大壩安全監測。

圖4 自動化系統數據導入插件

圖5 圖形繪制