基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法

技术领域

本发明涉及到路面下沉塌陷监测技术领域，具体涉及一种基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法。

背景技术

随着大量人口迁入城市，城市区域快速扩张，新建大中医院建筑众多，道路错综复杂。一般道路两侧会开挖管廊，布置防洪排水沟，污水雨水排水排水井，预埋室外综合管线，随着时间流逝，会伴随各种问题的出现，如道路沉降不均导致道路局部塌陷、局部开裂、局部隆起等地质安全问题。故需要一种道路路面塌陷监测报警方法，以避免地质问题带来人身意外伤害。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法，将路面地质变动参数信息与智慧医院运维平台联动，实时反应至智慧交通信号灯、显示器、消防广播等，来提示前方未知风险。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法，其关键在于包括如下步骤：

步骤1：智慧医院基础数据与智慧医院运维平台的准备；

步骤2：基于智慧医院基础数据创建智慧医院三维运维管理模型；

步骤3：通过智慧医院运维平台对实时监测地形变形数据进行综合分析，找出异常数据；

步骤4：对异常数据进行分析，并将分析结果进行图表分类归集，生成路面塌陷高风险区域，在智慧医院运维平台上与智慧医院三维运维管理模型进行联动挂接，及时预警，同时将病害信息共享至运维管理部门；

步骤5：运维管理部门收到地质报警信息后做出相应应急措施。

进一步的，步骤1中所述智慧医院基础数据包括医院模型、交通信号网络系统信息数据、三维激光扫描变形监测数据。

进一步的，步骤2中所述智慧医院三维运维管理模型的建立过程如下：

步骤2.1、建立方案模型：设计师使用二维及三维BIM设计软件进行方案模型建立；

步骤2.2、建立设计模型：在方案模型基础上进行污染物扩散分析、水平竖向交通模拟、风道设计、污水设计、雨水组织设计，形成设计模型；

步骤2.3、建立施工模型：进行装配式设计深化、钢结构设计深化、预留预埋深化、复杂节点钢筋深化、机电管综深化、施工深化图纸、工程量统计、施工模拟等，生成施工模型；

步骤2.4、建立智慧医院三维运维管理模型：基于施工模型录入进行轻量化处理，标准化分区，录入运维管理数据，建立三维运维管理模型。

进一步的，所述智慧医院三维运维管理模型的建立过程中，设施设备标准化、医护单元标准化、消防器材标准化、绿化区域标准化。

进一步的，步骤3中对数据进行综合分析包括线性比对、趋势分析、突变分析。

进一步的，步骤3中对数据进行综合分析，用以实现路面下沉监测、路面塌陷风险监测、监测结果综合展示、塌陷预警以及下沉回溯。

进一步的，步骤5中所述的应急措施包括：

立即调整该路段交通信号灯或显示器，提示行人车辆禁止驶入该条道路，或避开该位置；

调集交管人员、市政道路养护管理人员立即抵达该路段，检测具体问题，探究具体原因，向上级如实反映具体问题，并及时做好防护措施。

本发明的显著效果是：通过对路面地质变动参数信息与智慧医院运维平台联动，实时了将实时监测的路面下沉塌陷相关数据进行综合分析，并将分析结果进行显示，同时反应至智慧交通信号灯、显示器、消防广播等，来提示前方未知风险，从而可以有效的避免意外发生。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是TSP监控法试验的布置示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式以及工作原理作进一步详细说明。

如图1所示，一种基于智慧医院运维平台的路面下沉塌陷监测报警方法，具体步骤如下：

步骤1：智慧医院基础数据与智慧医院运维平台的准备；

所述智慧医院基础数据具体包括：

1、医院模型的准备，医院模型通过Revit、Rhino等软件，进行设计建模；

2、交通信号网络系统信息的准备，通过布置智慧路灯、智慧信号灯，监测道路形变、人流状态，通过PLC电力线载波传输至平台；

3、三维激光扫描变形监测数据的准备，三维激光扫描技术借用三维坐标测量仪器，非接触式测量，通过电子扫描快速形成物体(环境)表面的点云数据。

4、所述智慧医院运维平台的准备，由感知层传输的数据进行数据分析、归集，进行风险评估、风险响应、风险控制，实时对消防、安防、资产、人流、应急处置方案等进行全过程监管。

步骤2：基于智慧医院基础数据创建智慧医院三维运维管理模型；

具体的，工程师基于GIS数据+BIM数据构成智慧医院基础数据，通过智慧医院基础数据创建三维运维管理模型。运维管理模型是以运维信息数据为基数，建立起三维运维空间模型和运维信息的有机综合体。从范围上讲是大场景的GIS数据+小场景的BIM数据+物联网的有机结合。

与传统基于GIS的数字医院相比，运维管理模型将数据颗粒度细化到医院单体建筑物内部的一个机电配件、一扇门，一条道路上的指示灯、标示线，将传统静态的数字医院升级为可感知、动态在线、虚实交互的数字孪生医院，为医院敏捷管理和精细化治理提供了数据基础。

所述智慧医院三维运维管理模型的建立过程如下：

步骤2.1、建立方案模型：设计师使用二维及三维BIM设计软件进行方案模型建立；

步骤2.2、建立设计模型：在方案模型基础上进行污染物扩散分析、水平竖向交通模拟、风道设计、污水设计、雨水组织设计，形成设计模型；

步骤2.3、建立施工模型：进行装配式设计深化、钢结构设计深化、预留预埋深化、复杂节点钢筋深化、机电管综深化、施工深化图纸、工程量统计、施工模拟等，生成施工模型；

步骤2.4、建立智慧医院三维运维管理模型：基于施工模型录入进行轻量化处理，标准化分区，录入运维管理数据，建立三维运维管理模型。

所述智慧医院三维运维管理模型建立过程中以及建立后要达到的要求如下：

(1)建模信息标准化要求

①设施设备标准化

②医护单元标准化；

③消防器材标准化；

④绿化区域标准化；

(2)达到BIM模型轻量化要求

①几何转换；

②渲染处理；

(3)模型应用要求

①模型整体展示并能具体展示；

②拥有构件属性数据；

③进行模型数据编辑；

④模型可进行离线浏览。

步骤3：通过智慧医院运维平台对实时监测地形变形数据进行线性比对、趋势分析、突变分析等综合分析，找出异常数据；

地形变形数据采集方式包括智慧路灯远程无线监控、三维激光扫描变形监测等。

1)智慧路灯实时监控

智慧路灯远程无线监控系统，主要由前端杆体设备、通信控制终端、管理中心等组成，智慧路灯网关作为核心设备建立杆体控制器、摄像头、传感器等前端与管理系统的数据通道，实现道路塌陷数据实时采集、上传、远程监控、控制等功能，告别传统路灯管理模式，建立数字化、自动化、智能化的节能高效路灯远程无线监控系统。数据传递方式使用PLC电力线载波，利用现有电力线，通过载波方式将模拟或数字信号进行高速传输的技术。最大优势是不需要重新架设网络，只要有电线，就能进行数据传递。

2)三维激光扫描变形监测

与传统测绘技术相比，三维激光扫描技术提高了自动化提取信息的程度，它不需要布设测点，能够密集地、全面地对测区进行数据采集，相当于布设了一个高密度的网状变形监测网，为变形监测的研究提供了更为全面的实测数据。三维激光扫描技术获取的大面积地形点云模型是以离散采样点为基元的几何模型，不能直接应用于变形监测领域，需要通过数字描述、图形图像表达等方式重建地表曲面，从而提取不同时期地形表面的变形情况。将三维激光扫描技术应用于地形变形监测范围，主要采用神经网络方法和TSP监控法。

(1)神经网络法

针对激光扫描技术获取的点云数据的海量性，利用神经网络的方法进行曲面重建，分别模拟出两期点云数据的曲面及两期点云数据的下沉曲面，不仅可得出整个区域的下沉情况，并能直接获取任意一点的下沉值利用BP神经网络的方法进行曲面重建，并在Matlab中实现。该方法曲面重建的精度一般在mm级，点云数据量越大，其精度越高，计算量却几乎没有影响。

(2)TSP监控法

借用电子全站仪的水平位移监测基准点，作为变形监测控制点，控制点的三维坐标由电子全站仪实现传递，将一个监测控制点设置为全站仪架站点，另一个监测控制点设置为后视安向点，建立现场的局部坐标系；在地形表面设置固定基座，进行变形监测时，在基座上固定靶标球；在周边视野开阔处假设三维激光扫描仪，电子全站仪测量三维激光扫描仪的棱镜和靶标球坐标，如此不需要对变形监测控制点进行保护，在地形变形监测中有较大优势。将每次扫描获得的点云数据导入Leica软件进行降噪处理，将电子全站仪测量获得的棱镜坐标，以及靶标球坐标，共同形成CSV文件，导入到Leica软件中，并进行坐标转换，完成每期点云数据的坐标配准，最后将点云数据导进3D Reshaper软件进行变形分析。TSP监控法试验方案如下：

设置三维激光扫描仪和电子全站仪，如图2所示，同时设置好TSP定位系统与靶标球；将电子全站仪的临时控制点和后视点安置好，定向后视，建立临时坐标系，测量TSP定位系统棱镜和靶标球的三维坐标值。8个监测点的垂直位置通过移动基座来实现。进行第1次扫描，为贴近实际情况，在第2次扫描前，重新安置三维激光扫描仪和电子全站仪。

2次扫描获得的点云数据和定位靶标球的坐标位置导入到3D Reshaper软件，进行坐标匹配与转换，再提取出8个监测点的垂直位置，如表1所示。

表1TSP监控法得到的检测额数据(单位：mm)

将靶标球基座的量测高度值作为垂直位移的真值，监测误差为三维激光扫描仪测得的垂直位移值与真值的差值，可计算出TSP监控法的测量误差为2.8mm。

步骤4：对异常数据进行GIS定位、鱼骨图分析、解决方案分析，将分析结果进行图表分类归集，生成路面塌陷高风险区域。并在智慧医院运维管理平台上与模型联动挂接，及时预警，同时将病害信息共享至运维管理部门；

1、下沉监测

在系统中根据综合数据分析判别路面塌陷幅度、开裂程度、隆起高差，并将超出预设阈值的部位根据位置、时间、幅度等信息列表显示。

2、风险监测

根据系统中综合数据，判定路面塌陷高风险区域，并将识别出的风险区域按照位置、时间等信息列表显示。

当判定条件发生改变，如施工结束、空洞修复等，风险监测列表中所列风险自动重新识别评估，并实时更新风险列表。

3、综合展示

在智慧医院运维平台中按照塌陷实际位置显示塌陷标记，点击标记可查询所选位置的详细数据。

可按照塌陷数值或塌陷速率，根据设定的颜色显示全院道路塌陷概况。

在智慧医院运维平台中以红色显示塌陷高风险路段，点击具体路段弹出详细风险信息。可按照路段、风险类型等信息模糊查询风险信息，点击查询结果自动定位到智慧医院运维平台中的具体位置。

4、塌陷预警

当塌陷高风险区域发生如管网漏水、地下施工、超重车辆碾压等高风险事件时，在智慧医院运维平台中以红色警告标识高亮显示，并显示简要警告信息。

5、下沉回溯

对监测到的路面塌陷，可按时间排序查看选定部位的塌陷变化全过程，同时显示下沉速率曲线。

步骤5：运维管理部门收到地质报警信息后做出相应应急措施。

具体的应急措施可以是：

一，立即调整该路段交通信号灯或显示器，提示行人车辆禁止驶入该条道路，或避开该位置，避免风险意外发生；

二，调集交管人员、市政道路养护管理人员立即抵达该路段，检测具体问题，探究具体原因，向上级如实反映具体问题，并及时做好防护措施，防止意外发生。

调集交管人员、市政道路养护管理人员立即抵达该路段，检测具体问题，探究具体原因，向上级如实反映具体问题，并及时做好防护措施，防止意外发生。

本实施例通过对路面地质变动参数信息与智慧医院运维平台联动，实时了将实时监测的路面下沉塌陷相关数据进行综合分析，并将分析结果进行显示，同时反应至智慧交通信号灯、显示器、消防广播等，来提示前方未知风险，有效的避免了因路面下沉或塌陷引起的意外发生。

以上对本发明所提供的技术方案进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。