摘要：大坝是一类尤为重要的建筑设施，其设施的构建对于水资源的管理和使用影响极大，其构建的目的就是为了发电和防洪。所以安全正常的应用大坝能够让我国国民经济水平变得更高，同时还可以切实的保障人们的呃健康生活状态，其是国家和人民发展的需要。本文主要就大坝安全监测数据分析方法进行探究，分析大坝监测的具体化原因，掌握大坝的数据处理要点，使用合理的处理方法，识别计算机所得到的信息内容，保障大坝所处水文环境的安全性。

关键词：大坝;安全监测;数据分析方法

引言：当前，自动化监测是我国大坝安全监测工作发展的趋势，同时也是水电站现代化管理工作开展的标识。系统设计一般会自动化监测工作为前提条件，所以高效合理化的开展设计工作尤为关键，要及时的分析模型当中所存在的缺陷以及不足之处，分析混凝土坝变形监测数据的变化，选择适宜的理论分析方法监测大坝数据内容，提高监测数据分析预测的精确程度，这样才会使得大坝评价的效果变得更好，提升其评价的合理性，从而达到工程项目实际发展的需要，以大坝安全监测自动化系统设计为出发点，解决大坝安全监测自动化系统设计时期所存在的各类技术性问题。

1大坝监测的原因

当前，我国大坝工程持续性的发展，这就使得人们对于水资源的认知变得更加的充分，我国会相继构建较多代表性较强的大坝，这无一不在凸显出我国建设大坝的实力，例如三峡重力坝或者溪洛渡拱坝等，水坝的类别会比较多，由小型土坝至大型的混凝土坝，大坝安全监测是设计优化升级以及运行等多项环节当中尤为关键的一项内容，并且长期高效的监测大坝安全系统的运行状态，可以第一时间获取崩坝的数据内容，同时还能够及时的报警，这样能够较好的保护大坝下游的人民生命财产安全。目前，我国开始注重大坝安全检测，各类监测仪器应用效果越来越好，会引进更为先进的监测技术，同时数据分析方式也在趋于完善，这就能够逐步实现理想化的大坝安全监测工作目标，解决其存在的大坝安全问题。

2大坝的数据处理及描述

大坝运行状态评估工作的开展需要以大坝安全监测工作得到的数据信息为基准，初步观测出来的大量数据信息并不能较为清晰直观的反馈出坝实际运行情况，所以要分析提取并识别大坝的观测数据内容，就大量的观测数据当中找出其存在的关键性问题，并对其内容进行正确化的判断，接受规律，这样才能够了解坝实际运行情况，让大坝能够更为安全且持久化的运行。

2.1监测数据分析的作用

初始数据信息所涵盖的内容能够给大坝建设以及运行管理供给一定的帮助，同时让其后续所开展的各项工作能够顺畅的进行，大坝结构状态的数据一般会涵盖在大坝监测数据当中，并对其内容进行真实的反馈，观测数据的分析具有较强的科学研究意义，可以将其投入到工程项目当中。

2.2监测信息的处理步骤

首先，是认知规律。对数据信息的变化趋势进行观察和判断，结合时间的变化点，例如周长以及频率等，明确不同位置数据点的特征，得到相应的数据目标，数据分析观测信息的影响因素，并分别就外部和内部两方面处理这部分影响因素，了解其对彼此的影响，这样就能够得到大坝实际运行情况以及具体位置点的变化。其次，是查找问题。观测数据信息，明确其在特殊位置上的空间时间分布情况，结合相对应的因素和条件处理信息内容，让其能够在适宜范围内得到变化，并对其内容进行正确化的处理，找出问题出现的具体化原因。再次，是预测变化。分析其产生的变化规律，预测未来发展走向以及可能产生的后果。最后，是推动安全处理观测的数据资料，由其资料内容去推断大坝能否在规定的时间点保持正常的运行状态，并预测在最坏的情况下大坝的运行情况。通常情况下，大坝的数据处理主要分成反演分析以及正向分析，实证分析是一类数学模型，需要以其数据信息为前提条件，构建物理视图，对其内容进行评估和判断，可以了解大坝能否处于正常的工作范围当中，反演分析会以系统辨识为基础为基准，利用正向分析得出最终的规律，并处理相关参数标准。

3监测数据的处理方法

3.1多元回归分析

大坝监测数据分析当中，多元回归分析的使用方式效果会比较好，同时其方法的应用范围较广，逐步回归分析法是其较为常见的一类使用方式，要借助逐步回归分析法监测变量并进行建模的工作，以大坝变形当做基础的模型因变量，并以大坝环境质量当做模型独立变量，构建多元线性回归模型。这是一类统计分析方式，所以其需要一致性的观察序列，其会由自变量和相关变量共同组建而成，若大坝模型当中存在多重共线性的回归模型，其会对环境变量等因素形成一定的影响，这是大坝的回归模型参数估计准确度较差，并对其后续的分析工作形成不利的影响，若关于测数据序列长度无法达到大坝模型的要求标准，其会使得大坝模型内数据随机性较强，会形成拟合现象，无法保证数据分析的准确度。在分析回归阶段，如果大坝模型的环境量相关性较强，可以使用主成分分析，也可以应用领回归分析的形式，在分析大坝模型时，应当及时地改进并解决回个模型当中的相关性，缺少拟合现象的问题，分析偏回归模型，利用其方式探究其主成分，这样其所使用的线性回归模型分析效果就会变得更好，借助遗传算法估算模型参数，应用局部回归模型监测分析大坝数据信息，该方法的使用效果会比较好。

3.2时间序列分析

时间序列处理方能够分析并预测数据的变化趋势，这种分析方式在短期的预测效果会比较好，同时其预测变化的数据较为平稳，且最有随机性的特征，因此在应用这类方式进行分析时，应当借助修改过的模型，其是播报大型大坝的变形状况，用其来直接性的反馈出大坝结构变量，使用EM算法估算老化构件的状态，由此可以了解到其方式的使用拟合以及预测能力会比较好，同时还可以较快速的将老化构件当中的数据信息提取出来，精确评价出大坝的运行情况。

3.3人工神经网络法

人工神经网络会被投入到我国的各个领域当中，其会集中分布在模式识别、专家系统以及信号处理等多方面，大坝的影响因素和观测值会存在非线性以及线性的关系，在分析处理人工神经网络方法时，可以把生物学特性转变设置为工程计算流程，编辑并分析大量的数据内容。

3.4频谱分析

大坝在时间域以及过程域进行数据编辑时，应当分析变换数据的内容，依据其最终得到的数据信息，实现其所需要的振幅发展需要。除此之外，最大编辑应当让振幅和频率相一致，这样其数据信号在不得到在时间域中，利用转换频率等多种方式能够精确的观测出其所需要的数据，只利用估计函数模型，分析环境影响因素，评估解释解释数据信号的输入和输出关联性，并判断其是否存在变形以及其他主要因素，这类方式的使用需要大量的样本支撑，同时其使用的数据必须要具备稳定的线形特征。

3.5灰色理论分析

在开展各项观测工作时，如果其得到的观测数据样本数量较少，同时数据长度不能达到回归分析模型或者时间序列分析要求标准，那么应用灰色系统理论可以进行建模的处理，这一方式的使用会借助累加生成技术，把原始序列转变生成为生成序列。由此可以，有效的减小序列数据的随机性影响，提高数据系列的规律性，并且在大坝安全变形监测数据分析工作时，其构成趋势模型，从中提取大坝变形的灰色趋势微分方程，利用其方程构建组合模型，要分析各个点的相关性，由其得到最终的结果。一般时间序列分析主要会以单点数据系列为主，另外还应当在水利观测数据分析当中应用灰色系统理论，分析其所使用的实验标准，由此可以了解到其模型的理论和理性会比较强，同时其最终得到的数据分析结果精确度也会比较高。

3.6Kalman滤波法

Kalman滤波方法的使用主要是构建一般框架，将物体当做一个动态的系统，处理大坝的各项数据信息，使用状态方程以及观测方程描绘其方式的系统状态，状态方程当中会同时涵盖信息速率等各项内容，要估计参数，并考量预测报告的影响，Kalman滤波方法结论较为严谨，并不需要保留好以往的观测数值。

结语：综上所述，大坝开展安全监测数据分析工作十分的关键，要立足研究成果和实际应用成果，分析模型的内容，选择更为适宜的优化方法，提高整体数据监测分析的效果。

参考文献

[1]大坝安全多源信息融合综合评判体系研究与工程应用[J]. 林芝，郭善成，于德明.  水利水电技术. 2020（S2）

[2]集团大坝安全管控平台助推智慧发电企业建设[J]. 徐金英，潘利坦.  企业管理. 2020（S2）

[3]大坝安全监管：当前各国实践概述[J]. 崔弘毅.  大坝与安全. 2019（06）

[4]相关国别大坝安全监管实践现状概览[J]. 崔弘毅.  大坝与安全. 2019（06）

[5]水利大坝安全施工问题探讨[J]. 廖习龙.  科技风. 2020（18）

[6]大坝安全控制信息管理系统——葡萄牙的经验[J]. António Tavaresde Castro，Juan Mata，José Barateiro，Pedro Miranda，崔弘毅.  大坝与安全. 2020（05）

[7]中国水力发电工程学会大坝安全专业委员会2018年会征文通知[J].   大坝与安全. 2018（02）

[8]美国大坝安全事故的经验教训及灾后恢复[J]. 谭婧.  水利水电快报. 2017（01）

[9]基于安全监测系统的大坝安全多层次模糊综合评判方法分析[J]. 王静云.  低碳世界. 2016（34）

[10]水利水电工程中设计、风险对大坝安全的影响分析[J]. 刘雪松.  黑龙江科技信息. 2016（33）