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龙图腾网获悉水利部南京水利水文自动化研究所申请的专利寒区闸坝工程安全预警方法及智能监控系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115270604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210767537.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权寒区闸坝工程安全预警方法及智能监控系统是由方卫华;张慧;徐孟启;王江燕;王健健设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本寒区闸坝工程安全预警方法及智能监控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了寒区闸坝工程安全预警方法及智能监控系统，采用端－边－云协同架构，由智能传感器采用压缩感知技术感知闸坝荷载和结构响应信息，经边缘服务器去噪、特征提取、物理量计算转换和现地判别等过程上传至云端计算中心，计算中心采用多源信息融合进行智能判别或基于模型修正的多场耦合数值模拟，其中智能综合判别采用TimeGAN和MAD‑GAN模型进行；数值模拟采用水、温度、风雨和冰雪荷载的水－热－力多场耦合模型。系统和模型稳定后通过运行工况识别，将预警指标、约束条件和增强样本定期更新部署到边缘端，从而便于边缘端采用相关数据和TimeGAN等模型快速预警。本发明创新性和实用性突出，具有良好转化推广应用潜力。

本发明授权寒区闸坝工程安全预警方法及智能监控系统在权利要求书中公布了：1.寒区闸坝工程安全预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、收集坝区气温、冰厚、水位、变形实测资料，形成多样本时间序列数据；进行样本测值相关性检验和分布检验；当样本数量不够检验要求时，采用以测点测值影响因素为输入、实测有限样本为真值的生成式对抗网络TimeGAN模型对样本进行生成补充，直至满足样本数要求； 步骤2、选取冰厚实测数据，通过与设计荷载所选定的冰厚对比，大于设计冰厚的冰厚即为厚冰极值序列；当设计未考虑冰荷载时则将所有冰厚大于0的实测数据都作为极值，从而得到冰厚极值序列；根据实测数据计算平均水位，将设计水位作为高水位阈值，大于设计选定的水位值即认定为高水位，从而得到高水位极值序列；当无连续冰厚实测数据时根据气温数据利用经验公式计算得到冰厚数据； 步骤3、根据步骤2得到的冰厚极值序列和高水位极值序列两组极值序列，根据步骤1检验结果采用相应的概率密度估计方法得到其各自的概率密度函数，并进行拟合优度检验直到通过检验为止； 步骤4、冰厚－水位联合分布概率函数获取；采用二元Copula函数确定作用在闸坝上的冰厚与水位的联合概率分布；联合概率分布Copula函数形式根据变量之间的相关性和正态性检验确定，对于恶劣条件下水位和冰厚存在正相关，选用Gumbel-HougarardCopula函数，由Kendall秩相关系数推求函数系数； 步骤5、采用闸坝工程设计洪水重现期的倒数确定为临界概率，洪水重现期时间单位为年，根据步骤4确定的联合概率密度函数，根据工程运行寿命期内可能的极大冰厚和水位计算大冰厚－高水位联合概率密度函数是否大于临界概率；如不大于临界概率则继续收集资料返回步骤1，否则进行下一步； 步骤6、当存在结构安全风险后则需要进行结构强度、渗流和变形响应监测项目及其测点的完备性检查；当监测项目和测点完备时，先采用生成式对抗网络TimeGAN模型结合趋势变化、超预测值置信度法或数值计算临界值法进行单测点预警，其中TimeGAN模型的输出为测点实测闸坝结构响应信息，输入为对应荷载信息，包括风向、风力、冰厚、水压、温度、时间、雪荷载；然后再采用生成式对抗网络MAD-GAN进行分坝段最后整个坝体的多监测项目多测点局部和整个闸坝的预警，其中MAD-GAN的输入为多个测点的实测响应值，输出为结构分坝段闸坝整体安全的判断； 当监测结构响应的项目不完备时，则进行下一步； 步骤7、根据闸坝材料和结构类型选择相应的考虑冻胀的水－热－力耦合模型，该模型考虑冰胀和相变对闸坝及其基础应力和变形的影响；水热力耦合模型包括：伴随相变的非稳态热传导方程，用显热容法模型描述相变；水分迁移控制方程采用质量守恒的流体连续方程结合带启动压力梯度的饱和－非饱和Forchheimer渗透定律结合温度梯度水分扩散率及含冰量确定；材料应变考虑温度、湿度、应力应变和徐变；本构模型采用分数阶本构模型；材料屈服准则采用三剪强度准则，裂缝开裂采用应变能释放率准则；结合整体平衡方法即得到水－热－力耦合模型；荷载条件根据感知系统实测资料计入气温水温、冰厚、风向风速、雪厚及其分布，数值模拟计算时输入上下游库水表层冰压力、下层水压力、泥沙压力，同时考虑坝体本身的温度应力和水冰相变作用以及冻胀力体积力；根据材料强度准则、渗透破坏准则以及整体屈服稳定准则进行闸坝的局部和整体安全预警；同时将计算获得的临界状态的变形值、渗透压力值部署到边缘端，作为预警指标，将计算过程中获得的样本用于边缘端概率统计检验的样本增强。

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