大坝安全数据管理技术精编版

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1、大坝安全数据管理技术,联系方式：025-83786957（O） 13851642258 E-Mail：su_,内容提要,第一部分 概述 第二部分 数据库系统 第三部分 大坝安全管理数据库系统 第四部分 工程应用,第一部分 概述,水资源概况 大坝安全问题及保障理念 大坝安全数据管理,一、水资源概况,世界水资源 淡水资源危机为世界第二大环境问题。 19世纪争煤、20世纪争石油、21世纪争水,一、水资源概况,中国水资源 江河众多，水资源总量大，人均少。 时空分布不均。 可用于发电的水能资源丰富。,目标： 水资源综合利用； 保障国家公共安全。 实现水资源综合利用的有效途径：修建水库大坝，最大限度变水患

2、为水利，造福中华民族。,一、水资源概况,我国水利工程建设成就 古代水利工程建设成就辉煌 都江堰、灵渠 建国后，水利工程建设迅速发展 水库大坝数量最多的国家 水电装机容量居世界第二 水电建设技术已具世界水平,二、大坝安全问题及保障理念,大坝安全问题 大量病险工程的存在； 超大规模的高坝大库建设。 工程教训： 法国马尔帕赛坝坝基滑移 意大利瓦依昂水库滑坡事件 中国：沟后、板桥,二、大坝安全问题及保障理念,大坝安全保障理念的转变 大坝工程全生命过程的健康； 追求工程结构物的可检性、可修性、可换性、可强性、可控性及可持续性的综合目标； 大坝安全已成为一个交叉性很强的应用基础性研究领域。,三、大坝安全数

3、据管理,目的和意义 安全数据量大、繁杂，采集、处理和分析的工作量很大。 管理人员很难进行及时的处理。 解决手段应用先进的人工智能以及计算机技术，建立大坝安全数据管理系统。,三、大坝安全数据管理,大坝安全数据管理系统依据有关大坝安全法规、设计规范和国内外在这一领域内的其它先进科技成果，结合具体工程，及时整理和分析有关资料，将定量分析和定性分析结合起来，对大坝安全状况进行综合评价和辅助决策，实现实时分析大坝安全状态、综合评价大坝安全状况等目标。,三、大坝安全数据管理,意义： 保障工程安全； 指导施工； 验证设计、反馈设计。,三、大坝安全数据管理,功能 信息管理与初分析工程档案、大坝安全监测资料等，

4、进行数据转换、存储和处理； 分析评价； 辅助决策。,三、大坝安全数据管理,对象：大坝安全监测资料 确定性（量化）信息变形、渗流、应力、水文及水力学、地震 不确定性（模糊）信息现场巡查（巡视检查）、现场检测,（1）现场巡查（巡视检查）,（2）现场检测,日常检查 年度检查 特别检查,时间、路线和 检查程序,汛期检查,特大洪水、地震、 安全事故检查,方法：锤、钎、钢尺、放大镜、望远镜、量杯、石蕊纸、回弹仪、照相机、录像机、闭路电路、潜水员等。,采用无损探测方法，包括高压探地雷达、电磁剖面仪、电阻率像伤仪、红外温度探测仪、超声检测仪、水声探测仪、水下电视探测仪、潜水器、潜水船等。,三、大坝安全数据管理

5、,大坝安全数据管理技术发展 人工管理； 信息管理系统 分析评价系统 决策支持系统 专家系统,计算机管理,专家系统的体系结构模型,专家系统的体系结构模型,国外大坝安全数据管理技术,法国和意大利 其他发达国家 美国 西班牙 葡萄牙,国外大坝安全数据管理技术,法国大坝监测处理系统 管理150多个大坝 较大型的大坝群安全监测系统。 意大利国际领先地位 20世纪80年代初MAMS 20世纪90年代INDACO、MISTRAL、DAMSAFE 大坝群安全监控系统,国外大坝安全数据管理技术,MAMS混凝土坝微机辅助监测系统，数据自动采集和在线监控。 INDACO模块化的自动化采集系统，采集数据、在线检验和超

6、限报警、绘制过程线、数据记录存贮、数据通信、监测网的远程操作和维护等。,国外大坝安全数据管理技术,MISTRAL专门处理自动化监测超界值的专家系统，可提供大坝性态的在线解释。 DAMSAFE结构综合安全管理的决策支持系统。人工智能互联网，使多个专家通过共享它们的知识及数据资源来合作管理大坝的安全。 大坝群安全监控系统,国外大坝安全数据管理技术,美国Tolt大坝的数据采集和传输系统 西班牙Guadalquivir流域的大坝群安全监控系统 葡萄牙大坝安全自动化监测和远程传输系统,国内大坝安全数据管理技术,安全监测工作始于20世纪50年代，80年代，监测数据自动化采集监测信息处理系统。 20世纪80

7、年代基于微机的大坝监测数据管理系统和数据处理程序，对数据进行存储、管理、制作图表及相关统计分析、在线监测、离线分析等。,国内大坝安全数据管理技术,20世纪90年代大坝安全监测信息管理系统。 河海大学大坝安全综合评价专家系统、在线安全监控及反馈分析系统、大坝群安全监测系统。 南京水利科学研究院土石坝安全管理系统。,国内大坝安全数据管理技术,南京水文自动化研究所DG型分布式数据采集系统、MDAP监测资料分析处理系统、DSIM大坝安全信息管理系统。 南京南瑞集团DAMS-型分布式监测数据采集系统以及DSIMS大坝安全监测信息管理系统。 北京水利科学研究院小浪底水利枢纽工程安全监测系统。,存在的问题和

8、发展趋势,存在的问题： 缺乏科学的测点管理、系统的数据库体系、及时高效的数据传输功能、深度可视化的数据挖掘方法、完善的异常报警体系、严密的软硬件系统安全策略以及“傻瓜化”的操作平台和人性化的界面设计风格。 缺乏整个水利枢纽和流域群坝管理。,存在的问题和发展趋势,发展趋势： 智能化 可视化 交互性 网络化 集成化,第二部分 数据库系统,基本概念 数据管理技术的发展 数据模型 数据库系统结构和组成 数据库设计 Office工具在大坝安全数据管理中的应用,一、基本概念,数据（Data） 数据库（DataBase，DB） 数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）

9、 数据库系统（DataBase System）,数据（Data）,对事实、概念或指令的一种特殊表达形式。 用人工的方式或者用自动化的装置进行通讯、翻译、转化或者加工处理。 信息,数据库（DataBase，DB）,存放数据的仓库，是长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 按一定的数据模型组织、描述、储存。 具有较小的冗余度、较高的数据独立性，能被各种用户所共享。,数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）,定义：科学地组织和存储数据，高效地获取和维护数据的一个系统软件。,数据库管理系统（DataBase Management System，DBM

10、S）,主要功能： 数据定义功能 数据操纵功能 数据库的运行管理 数据库系统的建立和维护。,数据库系统（DataBase System）,定义：在计算机系统中引入数据库后的系统。 基本组成： 由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户（及操作系统）构成。,二、数据管理技术的发展,人工管理阶段（20世纪50年代中期以前） 文件系统阶段（20世纪50年代后期到60年代中期） 数据库系统（20世界60年代后期以来）,人工管理阶段（20世纪50年代中期以前）,特点： 数据不保存； 应用程序管理数据； 数据不共享； 数据不具有独立性。,文件系统阶段（20世纪50年代后期到60年

11、代中期）,特点： 数据可以长期保存； 用文件系统管理数据； 数据共享性差，冗余度大； 数据独立性差。,数据库系统阶段（20世界60年代后期以来）,标志着数据管理技术的飞跃 特点： 数据结构化； 数据的共享性高，冗余度低，易扩充； 数据独立性高； 数据由DBMS统一管理和控制。,数据结构化数据库与文件系统的根本区别,数据的共享性高，冗余度低，易扩充。 数据面向整个系统； 节约存储空间； 避免数据之间的不相容性与不一致性； 数据库系统弹性大。 数据独立性高： 较高的物理独立性 一定的逻辑独立性,数据由DBMS统一管理和控制： 数据的安全性保护 数据的完整性检查 并发控制 数据库恢复,三、数据模型（

12、Data Model）,数据库技术的发展是沿着数据模型的主线展开的。 定义：现实世界数据特征的抽象，是对现实世界中数据的模拟。,三、数据模型（Data Model）,要求： 能比较真实地模拟现实世界； 容易为人们所理解； 便于在计算机上实现。 类型：概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型。,数据模型的组成要素和分类,组成要素： 数据结构：所研究的对象类型的集合。 数据操作：对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合。 数据的约束条件,数据模型的组成要素和分类,分类： 概念数据模型按用户的观点来对数据和信息建模。 逻辑数据模型按计算机系统的观点对数据建模。 物理数据模型反映数据的存储结构。,概

13、念数据模型,基本概念： 实体（Entity） 实体集（Entity Set） 属性（Attribute） 域（Domain） 联系（Relationship）,实体（Entity）客观存在并可相互区别的事物。 实体集（Entity Set）具有共同特征和性质的实体的集合。 属性（Attribute）实体所具有的某一特性。 域（Domain）属性的取值范围。 联系（Relationship）,概念数据模型,表示方法实体联系方法（Entity- Relationship Approach） 图例：,“监测系统”的概念模型,“监测系统”的概念模型,“工程档案”的概念模型,逻辑数据模型,以一定的方式存

14、储于数据库系统中，是DBMS中的存储模型。 类型： 层次模型（Hierarchical Model） 网状模型（Network Model） 关系模型（Relational Model） 面向对象模型（Object Oriented Model）。,关系数据模型,关系数据模型,关系（Relation）：表。 元组（Tuple）：行 属性（Attribute）：列。 主码（Key）：唯一确定一个元组的某个属性组。 域（Domain）：属性的取值范围。 分量：元组中的一个属性值。 关系模式：关系名（属性1、属性2、属性n）,四、数据库系统结构和组成,（一）数据库系统结构 从数据库管理系统角度三级模

15、式结构。 从数据库最终用户角度集中式结构、分布式结构、客户/服务器结构和并行结构。,数据库系统模式,数据模型“型”和“值”。 模式（Schema）是数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述。 模式是相对稳定的，实例是相对变动的。 三级模式结构。,数据库系统的三级模式结构,模式（Schema）：数据库中全体数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。 外模式（External Schema）：数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述。 内模式（Internal Schema）：数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式。,（二）数据库系统的组成,数据库 数

16、据库管理系统（及其开发工具） 应用系统 数据库管理员和用户,硬件平台,要求： 要有足够的内存。 有足够大的磁盘等直接存取设备。 要求系统有较高的通道能力。,软件平台,包括： DBMS。 OS。 高级语言及其编译系统。 以DBMS为核心的应用开发工具。 应用系统。,人员,包括： 数据库管理员 系统分析员 数据库设计人员 应用程序员 最终用户,数据库管理员（DataBase Administrator，DBA）,职责： 决定数据库中的信息内容和结构； 决定数据库的存储结构和存取策略； 定义数据的安全性要求和完整性约束； 监控数据库的使用和运行； 数据库的改进和重组重构。,系统分析员,职责： 负责应用系统的需求分析和规范说明； 确定系统的硬件软件配置； 参与数据库系统的概要设计。,数据库设计人员： 负责数据