论文总字数：22731字

目 录

1 引言 1

1.1 课题研究背景 1

1.2 大坝安全监测研究的现状 1

1.2.1 国外研究现状 1

1.2.2 国内研究现状 1

1.2.3 物联网大坝安全监测技术 2

1.3 大坝安全监测系统的难点 2

1.4 课题研究的意义 3

2 系统需求分析 4

2.1 需求描述 4

2.2 系统需求分析 4

2.2.1 用户需求 4

2.2.2 功能模块需求 4

2.2.3 界面需求 4

2.3 系统的可行性分析 4

2.4 系统特色 5

3 技术介绍 5

3.1 Microsoft Visual Studio 2012开发工具 5

3.2 SQL Server 2012 数据库 6

3.3 ASP.NET开发平台 6

3.4 C#编程语言 6

3.5 Web脚本 7

3.5.1 JavaScript 7

3.5.2 jQuery 7

3.5.3 JSON 7

4 相关预警算法介绍 7

4.1 综合预警算法 7

4.1.1 综合状态提示文字 7

4.1.2 数据范围展示文字根据预警信息变色 8

4.2 48小时数据算法 8

5 系统总体设计 9

5.1 系统结构设计 9

5.1.1 首页设计 9

5.1.2 数据预警模块设计 9

5.1.3 后台管理设计 10

5.2 本地数据库设计 10

5.2.1 数据库概念设计 10

5.2.2 数据库逻辑设计 11

5.3 远程数据库 13

6 系统实现 14

6.1 首页模块实现 14

6.1.1 管理员登录子模块 15

6.1.2 区域天气预报子模块 17

6.1.3 实时监测子模块 17

6.1.4 主界面的其他设计 18

6.2 数据预警模块实现 18

6.2.1 综合预警子模块 19

6.2.2 预警数据可视化子模块 19

6.2.3 预警节点列表子模块 20

6.2.4 数据折线图展示子模块 20

6.3 后台管理模块实现 21

6.3.1 预警参数管理子模块 23

6.3.2 管理员账号管理子模块 23

6.3.3 节点数据类型管理子模块 25

7 总结与展望 25

参考文献 26

致谢 27

基于数据可视化的大坝安全监测系统设计与实现

刘木沐

, China

Abstract: There exists some risks in various types of dams China has built, which will threaten the lives and property of those in the downstream areas, thus safe monitoring of dams seems especially important. Traditional monitoring methods inevitably have various limitations and defects, which cannot meet the needs of the management informationization of water conservancy project. This paper designs a safety monitoring system for dams based on data visualization through existing software and hardware facility, mainly for the problems such as spatial distribution of monitoring instruments, large number of monitoring projects and processing and analysis of massive monitoring data. The development platform of the design are Microsoft Visual Studio 2012 and Microsoft SQL Server 2012, and the programming language used for web development is C#,combined with jQuery. This system gets dam real-time information from the server, which overcomes the limitations of traditional methods, and it has many advantages such as reliability, instantaneity and strong mobility, so it provides basic support for the ultimate implementation of multi-source monitoring and visualization system for earth-rock dam safety.

Key words: dam safety monitoring; data visualization; jQuery; data line chart

1 引言

1.1 课题研究背景

水库大坝在江河防洪工程体系中占据重要位置，可以用来处理与水资源配置及时空分布有关的优化问题，为人类的生存和发展做出了巨大的贡献。随着世界各国水利水电工程事业的发展，水坝在国民经济和社会发展中起到越来越重要的作用。然而，水库大坝作为工程措施的同时存在着安全问题^[1][2]，这些风险将有可能给人类带来自然灾害、对生态环境产生严重的破坏。

我国是水利、水电工程大国，大坝数量众多，但是其中存在着许多严重问题的水库仍占有一定的比例。根据我国近几年各类大坝的统计资料可知，其中约3000座大坝已溃堤。坝高小于10米的堤坝有1500多座，当然也有近100座是高度35-55米的高坝，例如1993年8月沟后水库溃决的混凝土面板堆石坝坝高71米。从数据和实例中可以看出，我国大坝安全问题突出、形势严峻，其总体状况令人担忧。

大坝安全问题通常需要通过对坝体周围各种数据信息的实时监测才能得到有效的预防，大坝安全预警建立在实时监测的基础之上，更是实现防灾减灾的重要手段，目前我国已经展开安全预警技术研究和预警机制探索。评估大坝的安全状况是安全监测工作的重点，其一，通过安全监测可以尽早发现大坝的险情和异常并及时预警以便改善并维护大坝工程，其二，采用大坝安全监测技术^[3]，可以在确保水库安全运行的同时，充分发挥其综合效益。因此，可靠、高效的大坝安全监测预警系统对保障其安全状态而言具有重大的意义。

1.2 大坝安全监测研究的现状

1.2.1 国外研究现状

步入20世纪后，人们逐渐地意识到保障大坝安全在社会生活和经济发展方面具有重要意义，各国越来越多的专家及研究人员开始研究安全监测的各个环节。从20世纪60年代开始，国外研究大坝监测的自动化，从而使得大坝安全监测技术得到较为快速的发展。在70年代末至90年代初期间，计算机和电子科技技术日新月异，大坝安全自动化监测技术发展迅速^[4]，日趋实用化、成熟化。

美国、意大利、日本等发达国家是最早开发大坝安全预警系统的。特别地，意大利所研发的系统不但能够采集、校验、存储和传输大坝现场数据，而且可以快速地在线判断大坝是否处于安全状态并及时报警。虽然，各国在大坝安全监测研究方面的发展道路不一样，但是随着科学技术的不断进步和发展，大坝安全监测系统逐渐地摒弃了单机系统离线、集中处理的缺点，具有在线、自动化等特点。

1.2.2 国内研究现状

我国大坝安全自动化监测的研究工作开始于20世纪50年代，起步相对晚于国外的发达国家。直到80年代，我国逐步实现了自动化遥测，较大程度地提高了总体的技术水平。90年代以来，随着大坝安全监测技术快速的发展，国家在许多水库、发电站安装并改造了自动化监测系统。在一定程度上，科学技术的进步和人们大坝安全监测认识的提高促进了大坝安全监测在内容、分析方法和技术手段方面的新的拓展。

虽然国内已有不少关于大坝安全监测自动化系统的研究，例如，运用VB语言和GIS平台开发安全监测信息管理系统，以实现实时监测和评估，但是相比之下，在实现监测系统的可视化、管理以及功能的集中性方面，以Visual Studio为开发平台能够达到更好的效果。

1.2.3 物联网大坝安全监测技术

作为全球信息产业发展的第三次浪潮，物联网充分地将信息技术应用于各行各业，通过在各类物体上安装由RFID、二维码、全球定位系统等组成的智能传感器，实现人与物、物与物之间获取、传输与处理信息的智能化，其核心是智能传感网技术^[5]。

该技术针对大坝的温度、湿度、电压、水位、降雨量、渗压、变形、应力应变等数据进行采集、处理、整编、分析和预警，包括自动化数据采集、信息采集、数据分析等多方面的内容。到目前为止，已有不同类型、多种形式的传感器广泛应用于大坝安全监测，传感器技术已经发展得较为成熟。

（1）多传感器数据融合

目前，在智能机器与系统领域，多传感器的集成与融合技术是重要的研究方向。多传感器信息融合技术未来的核心是军事应用，并不断地涉及到工业、农业等各个领域以及各个行业，从而更加广泛地应用于生活的方方面面。大坝多源监测系统需要对多传感器监测信息进行数据融合，随着工业系统的复杂化和智能化，该技术已从军事领域推广到民用领域和工程领域。目前，根据融合对象的抽象层次，将数据融合划分为决策级融合、数据级融合和特征级融合三种类别。按照数据流的传送方式和融合发生的位置，一般将数据融合的体系结构分为分布式融合、集中式融合和混合式融合。

（2）大坝监测可视化

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