某水电站大坝监测数据自动化处理系统设计

王茁霖

（辽宁西北供水有限责任公司，辽宁 沈阳 110000）

0 引言

水利工程安全对下游居民的正常生产、生活有重要的影响。随着计算机技术的发展，大坝安全管理信息化建设已经成为现实。利用现代计算机技术，对大坝安全运行状态进行监测，同时，进行数据处理、分析。通过搭建信息化平台，可降低水库安全管理工作的难度，远程实现大坝管控。目前，已有较多的水利工程搭建了信息化管理平台，如：玛纳斯河流域灌区、都江堰灌区、黄壁庄水库、淇河盘石头水库、双塔水库[1]等。各项水利枢纽在近期改造、建设过程中，均引入了“信息化”、“智慧化”监测系统，建设完成后，实现了水利工程安全自动化监测，险情预警等功能，有效保障了水利工程的正常运行[2-4]。针对目前水电站大坝安全监测存在数据不能实时计算分析、展示，长期运行产生大量数据难以管理且需要投入大量人力计算分析等问题，设计基于Flask框架的大坝监测数据自动化处理系统，为大坝监测数据分析提供接口，实现数据查询、计算、绘图、实时监控及数据、图形远程展示等功能。

1 框架与技术介绍

1.1 Flask框架

Flask 属 于 微 框 架（micro-framework），基 于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务，框架十分轻量，更新时依赖比较少，数据处理速度快。Werkzeug是Socket服务端，用于接收HTTP请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架。交互的内容比较简单时只需要开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户；如果返回的数据内容结构复杂程度高，需要通过jinja2模板两步操作实现数据的传送即：先将融合了数据的模板预先渲染处理，接着将渲染完成的字符串返回给浏览器[5，6]。

1.2 Flask实现流程介绍

从Web程序的一般流程来看，当客户端想要获取动态资源时，这个时候就会发起一个HTTP请求（比如用浏览器访问一个URL），此时Web应用程序就会在服务器后台进行相应的业务处理（比如对数据库进行操作或是进行一些计算操作等），取出用户需要的数据，生成相应的HTTP响应（如果访问的是静态资源 ，服务器则会直接返回用户所需的资源，不会进行业务处理）。整个处理工程如图1所示。

图1 处理流程图

在实际的应用中，不同的请求可能会调用相同的处理逻辑。这里有着相同业务处理逻辑的HTTP请求可以用同一类URL来标识，接着在后台定义一个获取URL函数，用来获取请求中相应的数据，此外还需要建立URL和函数之间的一一对应关系。这就是Web开发中所谓的路由分发，如图 2所示：

图2 多相同请求处理流程

1.3 HTML5核心技术

HTML (Hyper Text Markup Language)指的是超文本标记语言，浏览器网页上所有的显示内容都是通过一系列HTML标签进行描述。它包括一系列标签如文本段落标签（＜p＞）、图片标签（＜img＞）、标题标签（＜h1＞＜h2＞＜h3＞＜h4＞）等。通过这些标签可以将网络上的文档格式统一，使分散的Internet资源连接为一个逻辑整体，被认为是互联网的核心技术之一。HTML5是最新一代的HTML语言标准，语法特征更加明显，对原有的功能进行调整和修改，通过对新需求的分析，融合进了其他的标签，如画布标签（＜canvas＞），本文监测数据的显示便是基于画布标签，这一标准为所有开发人员提供标准化工作基础。此外，HTML5提高了网络服务应用的轻便性和独立性，减少了插件依赖。

2 系统开发环境

2.1 结构的选择

系统的软件设计采用B/S架构，B/S是一种以Web技术为基础的新型的MIS(Management Information Systems)系统平台模式。基于C/S架构用户需要在本地计算机上安装专门的客户端程序，软件分布功能弱，无法实现快速部署安装和配置。B/S架构优点在于无需安装应用程序，而只需安装通用的浏览器软件；安装过程更加简便、网络结构更加灵活。

2.2 系统运行环境与开发工具的选择

考虑到系统的移植性和跨平台性，本系统选择IntelliJ IDEA的J2EE( Java2 Platform Enterprise Edition)平台，使用IDEA作为B/S模式的开发工具。J2EE是一个适用于企业级计算的支持多层、分布式应用的平台，它具有安全性、可移植性、健壮性、多层次结构等特点，能够通过JDBC方便连接各类数据库，调用各类接口。根据目前网页平台制作的流程，选用开发环境及开发工具如表 1所示。

表1 开发环境表

3 系统业务功能设计

根据大坝监测数据自动化处理系统的应用需求，通过对需求分析和业务设计分析，进行全方位阐述系统的功能设计。

3.1 数据准备

3.1.1 数据来源

某实际工程在建设早期没有在坝体内部安装监测仪器，随着工程运行时间的不断增加，运行管理人员通过人工观测方式来掌握工程的运行状态已逐渐显得力不从心。因此逐步转向自动化监测。从工程自动化监测改造之初，通过对监测仪器的布置，接口的设置，数据存储格式设计，前台页面功能设计等实现监测数据采集、存储、处理及可视化展示。

3.1.2 数据存储

传统的数据分析是人工在Excel软件中对数据进行计算分析绘图处理，在多张表格之间进行数据复制粘贴与索引，相当麻烦而且容易出错。

本文采用的网页端读取数据，不涉及到人工对数据的处理。在监测仪器的埋设过程中，将监测仪器的接口与数据读取程序的接口进行对接，远程设置仪器的数据读取间隔时间，监测仪器读取完监测数据后，将读取的监测数据以预先拟定好的数据结构以文本文件（.txt）形式存放到计算机相应位置。首次读取数据时将生成相应名称的数据文件，当不断读取新数据时程序会将最新的数据不断追加到相应的数据文件中生成最新数据文件[7，8]。

3.2 数据读取

本系统不涉及后台数据库，开发周期简短，便捷迅速。数据读取首先要从本地读取txt文件，然后将读取出的字符进行处理，生成对应字符的数值，然后做进一步处理，图3为文件读取流程。

图3 文件读取流程

3.3 数据展示

监测数据是评价大坝运行状况的可靠依据，实时并能够远程在线展示监测数据意义十分重要。依据监测数据的时间序列将监测数据显示在表格内，具体步骤为：把读取完成后截取的数据由字符转变成数值；遍历转换完成后的列表；将列表里的数值与时间和测控单元号进行字符拼接；将拼接完成的字符添加到表格内形成规整、可视化的数据格式。图4为监测数据在页面上的展示图。

3.4 图形绘制

图形展示相对比数据展示更加直观，更能把握监测数据的走势，这对于掌握大坝运行状况十分重要。

3.4.1 单测点全时段显示

大坝的各坝段并不是单独独立存在的，一个坝段的变化反应的是坝体整体的变化，因此单个测点的全时段监测数据对于掌握单个监测仪器所对应的位置处数据变化至关重要，数据的时间前后对比对掌握大坝整体运行状态十分重要。图5为单测点全时段的监测数据时程图。

图4 监测数据

图5 单测点全时段监测数据

3.4.2 多测点全时段显示

单测点监测数据的显示只能反应当前监测仪器处的相关监测数据变化，我们需要多个仪器进行空间对比才能更加直观的得出监测数据的变化进而得出坝体运行状况，例如顺河向位移分析，我们需要将所有坝段内同一高程的监测仪器所监测得到的数据进行对比，这样才能反应出大坝顺河向的整体位移情况，图6为多测点全时段监测数据图。

图6 多测点全时段监测数据

3.4.3 报警信息展示

展示监测数据的目的是为了得到大坝运行的状况，大坝良好的运行状况对应着合理的监测数据范围。可以预先设置好大坝运行良好的监测数据范围，通过自动化的数据计算判断出哪些数据是异常或者超标，进而自动判断出坝体的监测仪器出现问题或者大坝的某个部位出现问题，然后做出相应处理措施。

4 结论

系统采用的是Flask框架开发模式，既不需要上传数据，保证了数据的可靠性、安全性，又极大的提高了数据的处理效率，简化了管理的复杂度，节省了大量人力物力成本；同时数据的实时展示、警报设置便于对大坝的安全状况做出更加客观、专业的评价，实现了监测数据的可视化及大坝安全监测管理的信息化和网络化。但是对于不同厂站间的数据借鉴、对比与传输和整个流域内工程监测数据的智能管控还难以实现，数据孤岛现象等还有待进一步研究。