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公开(公告)号：CN119337706A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411335964.1
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国水电基础局有限公司 , 天津大学
IPC: G06F30/27 , G16C60/00 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06F119/14
Abstract: 本申请提出了一种基于可解释机器学习的感知混凝土配合比优化方法，包含以下步骤：构建电感混凝土抗压强度数据库并进行预处理以确定模型输入特征，构建可解释机器学习模型，与其他主流机器学习模型进行性能对比；采用特征循环方法减轻共线性影响，基于最佳特征函数对模型输入特征进行训练，从整体与局部两方面量化模型输入特征对预测结果的贡献；初步拟定配合比并带入特征贡献量化后的可解释机器学习模型，依据可解释性分析框架指导电感混凝土拌合物配合比优化设计。本申请依据可解释性分析框架指导电感混凝土拌合物配合比优化设计，能够量化配合比中各参数对材料性能的贡献程度，为基于性能的自感知混凝土配合比快速与智能设计提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119337705A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411335963.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国水电基础局有限公司 , 天津大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06F16/36 , G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本申请提出了一种基于机器学习的防渗墙缺陷检测及诊断方案推荐方法，该方法包括：通过数值模拟方法计算不同缺陷条件下的渗流场及渗漏量，形成数据集作为机器学习样本；基于PSO和SVM，训练得到高土石坝防渗墙缺陷诊断模型，以拟合高土石坝防渗墙缺陷部位、缺陷类型与渗漏情况之间的隐含关系；根据工程资料及文献调研构建防渗墙缺陷及检测案例库，并基于案例库形成防渗墙缺陷检测规则库；根据所构建的案例库及规则库形成知识图谱，实现对于特定缺陷位置及特定破坏类型的缺陷诊断方案推荐。本申请有效解决高土石坝防渗墙缺陷检测方案选取缺乏依据的问题，有效提高防渗墙检测效率，改善防渗墙检测效果。
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公开(公告)号：CN119165538A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411335592.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 中国水电基础局有限公司 , 天津大学
Abstract: 本申请提出了一种基于电法的多维度混凝土防渗墙全断面缺陷检测方法，该方法包括：在浇筑防渗墙体时预埋五列纵向电极探针及多层横向电极探针，形成探测网络；利用终端设备对埋设的电极探针进行电极控制，并按照需求进行缺陷检测，确定电极探针及控制终端的工作性能稳定性；接到联合检测需求后，利用横向电极自下而上进行高密度电阻率法分层检测，并统计全断面中存在的第一异常低阻区，以及利用纵向电极自左而右进行电透视法分段检测，并统计全断面中存在的第二异常低阻区；叠加第一异常低阻区与第二异常低阻区，将其重合区域作为最终确定的缺陷位置。基于本申请提出的方案能够实现坝基防渗墙这一隐蔽工程全断面缺陷识别定位。
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公开(公告)号：CN118072493A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410468442.2
申请日：2024-04-18
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 , 天津大学
Abstract: 本发明涉及水利工程信息化处理技术领域，公开了一种基于深度学习的施工期边坡开挖实时监测预警方法及系统，方法包括对监测数据进行预处理，预处理包括监测数据平滑与异常点去除；采用遗传算法自动搜索时序模型的最佳输入步长，并对模型的结构和参数进行优化，对边坡监测数据进行预测；采用监测数据统计分析的方法，建立边坡风险监测标准机制。系统包括预处理模块、模型建立模块、统计分析模块。本发明提高边坡监测数据的可靠性和有效性，减少地质灾害的发生风险。具体来说：对监测数据进行预处理，去除异常点能够减少因为噪声或异常数据而引起的误判。采用遗传算法自动搜索时序模型的最佳输入步长，能够更精确地预测边坡的变化趋势。
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公开(公告)号：CN115423263A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210954517.9
申请日：2022-08-10
Applicant: 天津大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Prophet‑LSTM的边坡风险预警及滑动体积预测方法，包括步骤，S1：采集边坡监测数据；S2：对步骤S1中采集到的边坡监测数据进行预处理；S3：基于Prophet‑LSTM算法，建立位移周期预测模型和趋势预测模型，对边坡位移进行预测，并对边坡位移值和边坡预测值进行实时预警；S4：利用边坡不同深度的位移监测数据，分析边坡潜在滑动面深度，将多个危险点位置连接起来形成斜坡滑动面，计算出滑动体积；S5：建立边坡多参数预警框架，对边坡进行多指标的综合评价。本发明中的方法能够进行边坡位移的预测和预警，估计潜在滑坡的体积和位置，以便根据风险损失评估确定应急措施，有助于根据现场监测快速有效地识别滑坡风险，提高对滑坡机理的认识和边坡风险管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115422630A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210942845.7
申请日：2022-08-08
Applicant: 天津大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种爆炸荷载作用下混凝土重力坝结构动力响应及破坏程度的评估方法，包括以下步骤：S1、建立混凝土重力坝有限元模型并划分训练集、验证集和测试集；S2、建立Attention‑LSTM模型，并根据步骤S1得到的训练集、验证集和测试集对Attention‑LSTM模型进行训练和评估，得到训练好的Attention‑LSTM模型；S3、利用步骤S2得到的训练好的Attention‑LSTM模型进行动态响应预测并对损伤评估参数进行提取，得到振动峰值速度和域频率；S4、根据步骤S3得到的振动峰值速度和域频率建立多层感知机模型，然后建立评价启动机制，根据多层感知机模型对大坝的破坏程度进行评价。
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公开(公告)号：CN113971774B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111181332.0
申请日：2021-10-11
Applicant: 天津大学
IPC: G06V20/68 , G06V20/05 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T5/90 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种输水结构表面淡水壳菜空间分布特征识别方法，包括以下步骤，S1：采集输水结构表面视频；S2：对步骤S1中采集到的输水结构表面视频进行预处理工作，得到预处理后的图像；S3：采用滑动窗口提取局部图像，基于轻量化L‑unet语义分割算法，对预处理后的图像进行语义分割处理；S4：根据语义分割处理后的图像，对淡水壳菜的特征进行识别计算。本发明中利用一套图像预处理方法，并基于优化后的Unet语义分割算法学习样本图像，通过训练得到淡水壳菜图像的语义分割模型，依据该模型进行淡水壳菜空间分布特征的识别，所提方法提高了淡水壳菜分割精度，为研究淡水壳菜对输水结构的影响规律提供技术支撑，保障长距离输水建筑物结构服役期的运行安全。
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公开(公告)号：CN118070681A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410466866.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 中水淮河规划设计研究有限公司 , 天津大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N5/022 , G06F16/2457 , G06F16/28 , G06F16/901 , F04D15/00 , G06F111/04 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及泵站机组优化运行技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的泵站机组优化方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：构建泵站机组运行方案知识图谱；分析历史数据，获取泵站机组运行特性曲线；基于知识图谱，采用相似度匹配方法进行运行方案推荐；实时监测各个机组的流量与扬程变化，获取当前时段已累计提水量；基于所述累计提水量和泵站机组运行特性曲线，优化下一时段泵站机组运行方案，获得叶片安放角度。通过构建泵站机组运行方案知识图谱和基于相似度匹配的运行方案推荐，可以智能地确定日提水量时段划分、运行机组数量、各时段各机组提水量分配、机组流量、叶片安放角度、扬程等关键参数，从而最大程度地提高了泵站的运行效率。
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公开(公告)号：CN117997548A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410070935.0
申请日：2024-01-17
Applicant: 天津大学 , 中水淮河规划设计研究有限公司
IPC: H04L9/32 , H04L67/1097 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及泵站安全环境技术领域，尤其涉及一种基于区块链的泵站安全控制环境建立方法及装置，其中，方法包括：利用椭圆曲线数字签名算法对泵站控制操作表单及泵站运行监测数据进行信息签名，并对上传数据的节点进行身份验证；构建数据区块，将身份验证后的数据进行安全存储；利用改进PBFT共识算法获得安全存储后区块链各节点的一致性共识协议，将完成共识验证的数据块记录在区块链中；通过部署智能合约自动对区块链中运行数据进行分析，检测异常数据及故障并触发警报。通过区块链的分布式网络架构和数字签名算法，能够确保泵站运行数据在传输和存储过程中的安全性，避免数据泄露、篡改或丢失的风险。
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公开(公告)号：CN113971774A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111181332.0
申请日：2021-10-11
Applicant: 天津大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06T5/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种输水结构表面淡水壳菜空间分布特征识别方法，包括以下步骤，S1：采集输水结构表面视频；S2：对步骤S1中采集到的输水结构表面视频进行预处理工作，得到预处理后的图像；S3：采用滑动窗口提取局部图像，基于轻量化L‑unet语义分割算法，对预处理后的图像进行语义分割处理；S4：根据语义分割处理后的图像，对淡水壳菜的特征进行识别计算。本发明中利用一套图像预处理方法，并基于优化后的Unet语义分割算法学习样本图像，通过训练得到淡水壳菜图像的语义分割模型，依据该模型进行淡水壳菜空间分布特征的识别，所提方法提高了淡水壳菜分割精度，为研究淡水壳菜对输水结构的影响规律提供技术支撑，保障长距离输水建筑物结构服役期的运行安全。
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