基于多傳感器的水利引水渠道動態水位監測預警方法

關鍵詞：多傳感器；水利；引水渠道；動態水位；監測預警

中圖分類號：TP274 文獻標志碼：A 文章編號：1003-5168（2025）13-0058-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.13.011

Multi-Sensor Based Dynamic WaterLevel Monitoring and Early Warning Method for Water Diversion Channels

GONG Yonglin1LI Yunbo2 YANGGuozhu3

（1.Jiangsu Jiangbo Construction Co.，Ltd.，Nanjing 2115oo， China; 2.Jiangsu Liheng Engineering Consulting

Co.，Ltd.，Nanjing 21Oo14，China; 3.Jiangsu Agricultural Reclamation Engineering Project Construction Management Co.， Ltd.， Nanjing 210014， China）

Abstract： [Purposes] In order to timely detect and issue early warnings about abnormal water levels and ensure the safe operation of water conservancy projects，it is necessary to conduct dynamic water level monitoring and early warning for the diversion channels.Therefore，a multi-sensor based dynamic water level monitoring and early warning method for water diversion channels is proposed.[Methods]Firstly， waterlevel data is collected inreal time by multiple sensors installed at critical locationsand automatically transmited to the data center.Low power polling acquisition technology is adopted during the collection process to ensure accurate collected data and low energy consumption in acquisition. Secondly， preprocess and fuse the collected multi-sensor data to improve its accuracy and reliability.Finally，an RTS monitoring and early warning model is built to receive and analyze water level monitoring data in real time，and automatically trigger the early warning mechanism when the water level exceeds the preset threshold.[Findings] The monitoring and early warning results of this method are consistent with reality， with an early warning accuracy of over 90% . [Conclusions] The design method can accurately accom plish for the intelligent monitoring and early warning tasks for dam water levels，ensuring the optimization of monitoring effect.

Keywords： multi-sensor; water conservancy; water diversion channel; dynamic water level; monitoring and early warning

0 引言

水利引水渠道作為水資源調配和輸送的重要設施，其安全性和穩定性對保障水資源供應和減少自然災害具有重要意義。然而，在實際運行過程中，水利引水渠道受地形、氣候、水文等多種因素的影響，水位變化往往難以預測和控制。一旦水位出現異常，就有可能引發渠道決堤、洪澇災害等嚴重后果，對人民生命財產安全造成威脅。一般情況下，通過對引水渠道動態水位進行監測預警來提高水利設施的運行效率，保障水資源的安全利用。通過實時監測預警，可以及時發現水位異常波動情況，并進行處理，避免因水位過高或過低而引發安全事故。

魏翔等1利用圖像處理技術提取水面線，即長江水位的邊界線，從而獲取水位信息。根據提取的水位信息，結合歷史數據和實時監測數據，進行水位變化分析。長江水域的水位監測可能受水面波浪的影響，導致水位邊界線的提取不準確，從而影響水位監測的精度。鐘春霞通過在基坑周邊設置水位觀測井，利用水位計等設備實時監測地下水位的變化。但是，利用機器學習算法對基坑開挖過程中的變形趨勢進行預測，在一些偏遠或復雜環境中實時監測難度較大。因此，為了能取得更好的應用效果，本研究提出水利引水渠道動態水位監測預警方法，運用多傳感器并結合實際情況進行試驗與分析。

1動態水位監測預警

1.1基于多傳感器的水位監測數據采集

為了準確掌握水庫水位的變化情況，定期采集水位監測數據，通過安裝在關鍵位置的多個水位傳感器實時獲取數據，并自動傳輸至數據中心進行存儲和分析[3]。為了滿足現場需求，采用低功耗輪詢采集。在輪詢采集時，主控節點發送采集命令后等待一段時間，然后切換至采集信道接收數據。其公式見式（1）。

T=T_d+10T_c

式中： T_d 為時延； T_c 為間隔時長。從節點在接收到命令后喚醒，采集數據存入內存，等待一段時間后切換至采集信道上報數據。通過調整 T_c ，可以避免信號碰撞。在完成調試后，若一段時間內沒有接收數據，從節點開始會自動進入低功耗待機狀態，減少不必要的能耗，以確保穩定性。本研究通過采集水位監測數據，為后續研究提供數據支撐。

1.2水位數據融合處理

為確保水位監測過程中的監測精度，需要對這些多傳感器初始采集的數據進行預處理4。采用濾波算法對采集的數據進行濾波，以提高數據的準確性。卡爾曼濾波算法是基于線性系統的遞推估計算法，其利用動態系統模型和噪聲模型，逐步估算出系統的真實狀態，并能最小化噪聲和不確定性對系統的影響。濾波處理過程見式（2）。

x（k）=x（k）_i-1+H[x（k）_i-x（k）_i-1]

式中： H 為信息映射矩陣； 為傳感器采集數據。經過平行濾波處理后，運用多傳感器數據融合技術識別數據中的冗余信息，獲取數據分布趨勢[5]。處理過程如下：首先，進行特征提取，即從傳感器輸出數據中提煉關鍵信息形成特征矢量，這些矢量能概括數據的主要屬性；其次，對特征矢量實施模式識別，通過對比分析，明確各傳感器數據如何描述同一目標；再次，將這些描述按目標整合，確保信息的一致性；最后，采用融合算法綜合所有傳感器的數據，依據各自的特性和權重，通過精密計算，得出關于目標的一致、準確且可靠的解釋與描述，為決策提供堅實基礎。

根據監測環境需求，通過多傳感器融合技術得到的輸出結果見式（3）。

式中： x_i 為傳感器的權重值，反映了該傳感器在數據融合過程中的重要性； χ_t 為傳感器的采集時間。在實際應用中，權重值 w_i 可以根據傳感器的布設位置等因素進行確定。通過多傳感器數據融合，可以得到更加準確的水位數據。按照上述過程，可以完成水位數據的融合處理操作，為接下來的水位監測與預警提供數據支持。

1.3水位監測與預警

在完成水位監測數據的采集與融合后，構建RTS監測預警模型。在監測過程中，根據引水渠道水位變化，明確監控區域，設置多目標的管控點。通過計算監測傳感器所測得數據與預設預警閥值之間的距離，可獲得水位的監測預警誤差值，以更準確地把握水位的變化趨勢。其公式見式（4）。

U=M-R

式中： M 為實際監測值； R 為預警值。為了全面評估渠道的安全狀況，利用等效電磁法計算渠道的綜合應力 B ，見式（5）。

式中： L 為應力與距離關系的函數。通過上述運算可以構建RTS監測預警模型，以實時接收并分析水位監測數據和準確地反映引水渠道的水位變化及渠道的安全狀況。當水位超過預設閾值時，將自動觸發預警機制。為了精確顯示水位的監測結果，在監測預警模型中設計了一個水位實時顯示程序，讀取并分析串行緩沖中的數據，通過解析這些字符，可以得到實時的水位監測點數據。根據不同水位管控點的位置，將其標記為 （_x，y） ，則水位監測結果見式（6）。

式中： （x₀，y₀） 為原點坐標位置。將水位監測數據上傳至系統數據庫，并與警戒水位 S_k 進行比較。當水位超過警戒水位 （Sgt;S_k） 時，會立即發出警告；如果水位未超過警戒水位 （Sk） 時，則能獲取當前沿岸的水位曲線。通過上述步驟，可實現對水利引水渠道動態水位的實時準確監測，并及時預警可能發生的安全隱患，從而確保工程的安全運行。

綜上所述，應用本研究提出的方法，能顯著提升監測的精確度與預警的時效性。首先，通過集成多種類型的水位傳感器，并在關鍵位置進行部署，結合低功耗輪詢采集技術，實現對水位變化的全面、連續且精準捕捉。其次，引入濾波算法和多傳感器數據融合技術，對采集到的原始數據進行預處理和融合，消除數據中的噪聲和冗余，顯著提高了數據的準確性和可靠性。在此基礎上，構建了RTS監測預警模型，該模型能實時接收并分析水位監測數據，準確反映引水渠道的水位變化和安全狀況，當水位超過預設閾值時，會自動觸發預警機制，實現了對安全隱患的及時發現和智能預警。

2 試驗測試與分析

2.1 研究區概況

某地區水利引水渠道所在地區地形復雜多變，且分布眾多溪流，這些河流在雨季時水流湍急，對下游地區的水文條件和生態環境影響較大。同時，劃定監測區域為A～E，在區域C中存在水位超出現象。

2.2搭建試驗環境

本研究為模擬真實水位變化，通過多次加水并重新收集水位值，重復此操作，以模擬多種水位變化場景。連續3d監測水位變化，從而驗證本研究提出的監測預警方法的有效性。在測試過程中搭建試驗所用的環境，具體見表1。

表1試驗軟硬件環境

在模擬實際環境條件時，選用適當水深的開孔船，通過注人適量水來模擬邊水位，設定起始點并標記，以確保測試起點具有代表性。在測試設備方面，采用微型孔隙超聲水位傳感器（型號為TER-SD012），其完全滿足性能測量需求。采用WE測試儀采集數據，采樣頻率為1.8，其支持USB接口，可控制1500個測試點，具備強大的抗干擾能力。通過傳感器實時測量水位，并利用串口將數據傳輸至主機，最終在顯示屏實時展示水位變化。

2.3 結果與分析

基于MATLAB開發的智能監測系統模擬水位變化，通過可視化的操作界面，實現了監測數據顯示功能。其能實時監測不同測點的水位動態變化，并自動觸發預警機制。在監測預警場景中，不同區域測點的預警結果如圖1所示。

由圖1可知，在監測區域A～E中，將測定水位與預警水位進行對比發現，在監測區域C的測定水位為 25cm ，超出了預警水位 5cm 。該監測預警結果與實際一致，說明運用本研究設計的監測預警方法能精準完成堤壩水位的智能監測與預警任務，能有效應對各種異常情況，提升了預警的及時性。

圖1監測預警結果

為了進一步驗證該方法的實際應用效果，對監測區域A～E的2個月內所有水位預警的總次數進行統計，結果見表2。

表2監測區域A-E的2個月內水位預警精度

由表2可知，采用該方法可以對水位進行準確預警，預警準確率在 90% 以上，具有較好的應用價值。

3結語

本研究基于多傳感器的水利引水渠道動態水位監測預警方法，通過整合多種高精度傳感器技術與先進的數據分析算法，實現對引水渠道水位變化的實時監測與精準預警。該方法不僅提高了水位監測的準確性和時效性，還能有效降低因水位異常波動而引發的安全隱患與環境風險。但該方法還存在一些不足，今后可將水位監測、數據分析、預警發布、應急指揮等功能集成到一個統一的平臺上，實現信息的共享和協同工作，提高監測預警的效率和決策的科學性。

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