【BK-WY1】山東博科儀器團(tuán)結(jié)、拼搏、務(wù)實(shí)，共創(chuàng)企業(yè)美好明天。

　　一體化GNSS地表位移監(jiān)測站數(shù)據(jù)異常檢測算法需兼顧實(shí)時(shí)性、高靈敏度與低誤報(bào)率，通過融合物理模型、統(tǒng)計(jì)規(guī)律與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)變形監(jiān)測中的異常精準(zhǔn)識(shí)別。以下為算法核心架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)路徑：

　　1. 多層級(jí)異常檢測框架

　　基礎(chǔ)層：閾值與統(tǒng)計(jì)校驗(yàn)

　　動(dòng)態(tài)閾值設(shè)定：基于歷史數(shù)據(jù)(30天以上)計(jì)算位移速率(ΔD/Δt)的95%置信區(qū)間，結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)設(shè)定閾值(如混凝土壩水平位移速率>2mm/d觸發(fā)警報(bào))。

　　3σ準(zhǔn)則剔除飛點(diǎn)：對(duì)每期GNSS解算結(jié)果(E/N/U三方向)計(jì)算均值與標(biāo)準(zhǔn)差，剔除偏離均值>3倍標(biāo)準(zhǔn)差的異常值。例如，某監(jiān)測站單日位移量從0.5mm突增至15mm，算法自動(dòng)標(biāo)記為飛點(diǎn)并剔除。

　　周期性波動(dòng)過濾：針對(duì)庫水位、溫度等周期性因素導(dǎo)致的位移波動(dòng)(如混凝土壩日周期形變幅值±1mm)，通過傅里葉變換提取周期成分并濾除，保留趨勢性異常。

　　特征層：時(shí)空關(guān)聯(lián)分析

　　位移梯度異常檢測：計(jì)算監(jiān)測點(diǎn)間位移差分(ΔD_ij)，當(dāng)相鄰點(diǎn)位移差超過閾值(如5mm)且持續(xù)時(shí)間>3天時(shí)，判定為局部異常。例如，在土石壩監(jiān)測中，某區(qū)域3個(gè)監(jiān)測點(diǎn)位移差達(dá)8mm，觸發(fā)裂縫預(yù)警。

　　空間一致性校驗(yàn)：基于克里金插值生成位移場，標(biāo)記孤立高值/低值區(qū)域(如某點(diǎn)位移>周邊均值2倍且面積<10m2)，結(jié)合地質(zhì)剖面圖判斷是否為巖溶塌陷或測量誤差。

　　時(shí)序突變檢測：采用CUSUM累積和控制圖，對(duì)位移速率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。當(dāng)累計(jì)偏差超過閾值(如5mm/d)時(shí)，判定為突變事件(如地震或滑坡啟動(dòng))。

　　2. 智能學(xué)習(xí)層：動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模型

　　LSTM-Attention時(shí)序預(yù)測：構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)(隱藏層128單元)捕捉位移長期趨勢，結(jié)合Attention機(jī)制聚焦關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)(如暴雨期)，預(yù)測未來24小時(shí)位移。當(dāng)實(shí)際值偏離預(yù)測值>3倍RMSE(如預(yù)測沉降2mm，實(shí)測6mm)時(shí)觸發(fā)預(yù)警。

　　孤立森林異常識(shí)別：將位移速率、加速度、環(huán)境因子(降雨量、庫水位)作為特征向量，訓(xùn)練孤立森林模型(樹深度=8，子樣本數(shù)=256)，識(shí)別低密度區(qū)域樣本。例如，某監(jiān)測點(diǎn)在低水位期出現(xiàn)高沉降速率(4mm/d)，模型判定為滲漏通道發(fā)育異常。

　　在線遷移學(xué)習(xí)更新：每季度用新數(shù)據(jù)更新模型參數(shù)，適應(yīng)大壩長期變形特征變化(如混凝土徐變減緩)。實(shí)測顯示，遷移學(xué)習(xí)使模型對(duì)深層滑動(dòng)預(yù)警的準(zhǔn)確率提升18%。

　　3. 異常分級(jí)與溯源機(jī)制

　　風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估：將異常分為四級(jí)(I-IV級(jí))，綜合考慮位移量級(jí)、速率、持續(xù)時(shí)間及空間分布。例如，某點(diǎn)持續(xù)7天位移速率>1mm/d且累計(jì)>10mm，判定為III級(jí)(需現(xiàn)場核查)。

　　多源數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證：聯(lián)動(dòng)滲壓計(jì)、裂縫計(jì)數(shù)據(jù)，若位移異常伴隨滲壓突變(>0.2MPa/d)或裂縫擴(kuò)展(>0.3mm/d)，則升級(jí)為II級(jí)預(yù)警(需緊急處置)。

　　數(shù)字孿生溯源：將GNSS數(shù)據(jù)輸入大壩數(shù)字孿生模型(有限元網(wǎng)格精度0.5m)，反向推演應(yīng)力集中區(qū)與破壞路徑。例如，某面板壩監(jiān)測顯示，位移異常點(diǎn)對(duì)應(yīng)模型中壩體接縫張開區(qū)，指導(dǎo)注漿加固方案。

　　4. 算法性能驗(yàn)證

　　歷史數(shù)據(jù)回測：對(duì)某水庫10年監(jiān)測數(shù)據(jù)(含2次滲漏、1次地震事件)進(jìn)行回溯，異常檢測準(zhǔn)確率92%，誤報(bào)率6%，平均預(yù)警提前量14天。

　　實(shí)時(shí)對(duì)抗測試：模擬GNSS信號(hào)遮擋(加入20%隨機(jī)噪聲)、傳感器故障(輸出固定偏差)等場景，算法在95%的干擾下仍能正確識(shí)別真實(shí)異常。

　　部署優(yōu)化：采用TensorRT加速模型推理，單站檢測延遲<0.5秒，滿足實(shí)時(shí)性要求;通過ONNX模型壓縮，嵌入式終端算力需求降低40%。

　　該算法已應(yīng)用于南水北調(diào)中線工程、烏東德水電站等20余個(gè)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)地表位移異常檢測靈敏度0.5mm/d、誤報(bào)率<5%，為大壩安全運(yùn)行提供智能技術(shù)保障。