云平臺在流域多庫大壩安全監測中的應用實踐

0 引言

我國是世界上水庫大壩數量最多的國家，水庫大壩在國民經濟建設中發揮著巨大的作用。要讓水庫大壩充分發揮效益，除了正確的調度和高效的管理，還必須保障大壩的安全，因為一旦大壩出現事故將給當地經濟和人民安全帶來不可估量的損失。應用實施有效的監測設備和軟件平臺可以保障大壩安全，為大壩調度、管理提供決策信息。

為了監測水庫大壩的安全狀態，水庫大壩中都布置有應力、應變、位移、溫度、傾斜、沉降、滲流、水雨情等多種監測儀器，監測點往往成百上千個，甚至上萬，采集的數據處理、分析工作量大，并且對實時性要求較高。[1]

近年來，隨著技術的發展，自動化采集設備在大壩行業中大量普及應用。自動化采集設備對傳感器進行實時采集，通過一定的傳輸方式將數據發送至本地部署的服務器中，用戶打開安裝在本地電腦上的軟件客戶端操作設備、查看數據。這種軟件方式替代了人工測量，一定程度上實現了監測工作的自動化，但是也有一定的不便利性，例如運維成本大、軟件升級困難等。特別是對流域多庫大壩安全監測，這種軟件所帶來的局限性極為明顯。

流域多庫大壩安全監測難點主要有：

（1） 分布范圍廣：流域多庫大壩一般分布在多個流域，分布較為分散；

（2） 結構物數量多：共擁有多個多種結構物，每種類型數量不等；

（3） 結構物存在差異：無論是結構物的外部結構、內部結構,還是監測要求等均存在差異。

因此，針對流域多庫大壩安全監測，需要一種更切實有效的監測軟件。近年來，隨著互聯網、物聯網、云計算等新興技術的高速發展，一種新的軟件形式-云平臺應運而生，云平臺可完美應用于流域多庫大壩安全監測，解決上述監測難點，讓各個水庫大壩之間的數據有效互通，從而提高管理效率。

1 傳統監測軟件的局限性

1.1 運維成本大

一般來說，應用傳統的監測軟件需要購置一系列服務器、交換機、路由器等基礎設施硬件，這類硬件設備不僅安裝繁瑣，更需要配備專業人員進行持續維護。在很多水庫大壩，需要額外建造一個機房來放置這些硬件設備。因此在項目中會產生一定的設備購置成本，并且在項目持續運行的階段也會產生相當大的人員運維成本。此外，自建機房存在著潛在的人員操作故障風險，這也給大壩安全監測帶來了不穩定因素。

1.2 軟件整合困難

傳統監測軟件帶來更大的問題是軟件多而零散，沒有統一的標準，使得數據整合存在困難。一個個軟件猶如一個個封閉的孤島，用戶很難將數據融合在一起。

如果只有一個大壩工程，用傳統監測軟件也許并不能立刻看出這個問題，但是一旦大壩工程多起來，例如流域多庫多個大壩，或不同地區的多個大壩，這個問題就會凸顯出來。由于用戶無法有效將數據打通，因此無法更好的將數據應用起來。

1.3 軟件功能固定

從軟件功能上來看，傳統監測軟件一般功能都比較固定。如用戶在使用了一段時間以后，想對軟件功能進行升級是非常困難的，往往需要投入很大的成本。

并且，在這類軟件交付使用后，軟件廠商和用戶之間并無耦合關系。因此，不僅是軟件廠商后期對軟件的維護，還是后期需要對軟件功能進行更新都非常困難。

2 云平臺的優勢及特點

2.1 低成本免運維

云平臺基于SaaS的云計算架構實現。SaaS全稱為Software-as-a-service，意思是“軟件即服務”。 SaaS是一種基于互聯網提供軟件服務的應用模式，它打破了傳統軟件概念，SaaS模式隨著互聯網技術的發展和應用軟件的成熟不斷完善，是軟件科技發展的最新趨勢。[2]

圖1[3]中可看出單機版軟件、IaaS（基礎設施即服務）、PasS（平臺即服務）和SaaS（軟件即服務）的區別。從圖中可看出，在最后一列SaaS軟件架構中，完全沒有用戶在軟件部署中需要關注的部分(左邊標注有“You manage”的部分)。因此，應用云平臺時，需要用戶使用門檻和用戶投入成本均為零。

圖1 不同軟件架構的對比

基于SaaS架構的云平臺低成本免運維，云計算使得云平臺可動態提供可伸縮的計算、存儲、網絡等虛擬化資源，并以服務的方式提供給用戶。用戶不需要關注底層的硬件資源，從而可讓用戶把重點放在數據整合、軟件功能上，大大提高用戶體驗和軟件的有用性。

2.2 系統擴展性

云平臺整套架構采用互聯網技術中目前最先進的微服務架構進行設計，不僅保證系統的松耦合度，并且能夠最大程度的保證系統的彈性。云平臺整套系統采用模塊化和分布式設計，為整個系統提供極大的擴展性。

云平臺系統設計使得云平臺可在流域多庫大壩安全監測中對多個大壩工程進行復制并推廣應用。并且，云平臺兼容多種行業標準，軟件采用標準接口協議，可方便用戶與其他平臺進行對接。對于大型系統及工程，可方便的實現在一個平臺上進行統一管理。

2.3 輕松升級

云平臺負責管理所有的更新和升級，用戶無需自行下載或安裝補丁。同時，云平臺還管理著應用程序的可用性，所以用戶無需添加硬件和軟件，也不必隨著用戶或業務的增長而增加網絡資源。[4]

用戶一旦應用了云平臺，可輕松享有后續的升級服務，用戶完全不需擔心軟件的后續維護、升級更新等問題。

2.4 可靠安全性

大壩安全監測是關系國計民生的大事情，因此保障平臺的安全性是云平臺搭建的基礎。云平臺部署在與國內知名高校大學合作搭建的機房及服務器集群，采用運營商獨享專線以及國外專業廠商安全認證系統進行加密，最大程度的保證系統的可靠性、數據的安全性。

2.5 數據實時性

在大壩安全監測中，用戶往往最關心的是監測數據。實時的獲取監測數據，對安全監測情況做出預估，在大壩安全監測中是至為關鍵的一環。云平臺中運用以傳感器和自動化采集系統為主體的在線采集系統，實現全天候不間斷的從云端對大壩進行實時監控，全方位的了解大壩安全監測情況。

用戶可直接通過網頁或小程序等多種方式查看監測數據，方便快捷。通過在云平臺上設置的多種報警策略，用戶可接收到短信、微信、郵件等不同方式發送的報警推送，方便用戶實時排查問題。

2.6 支持大數據場景

云平臺數據庫采用時序數據庫、關系型和非關系型數據庫結合的方式，適合大數據量、高并發、高吞吐量的數據場景，可完美支撐大壩安全監測的不同場景。

2.7 彈性的服務及收費模式

云平臺采用即用即付，按需付費的形式，用戶可隨時在云平臺上進行對資源的購買，這種收費方式不僅節省成本，并且十分靈活方便。

并且，云平臺提供定制功能，用戶可在云平臺上按需購買，以滿足特定需求。

3 云平臺的系統架構

圖2 云平臺系統架構

云平臺的系統架構如圖 2 所示，用戶通過Web端、小程序、定制數據展板或接口的方式訪問云平臺，方便用戶在不同場合下隨時隨地對平臺進行使用。云平臺系統架構主要分為以下十二個部分：

(1) 采集設備：通過自動化采集設備，將傳感器數據進行采集，數據以一定的傳輸方式，一般為無線傳輸方式（4G/NB-IoT/WiFi等）傳輸至云平臺；

(2) 數據采集服務：通過數據采集服務，接收不同的設備及傳感器的采集數據，服務自動擴容支持海量設備連接，可支撐大數據場景；

(3) 消息隊列集群：在系統中承擔負載均衡、消息通知、流量削峰等角色；

(4) 數據分析：通過數據分析模塊，對采集數據進行自定義公式計算、數據閾值報警判斷等一系列分析計算；

(5) 日志中心：通過日志中心模塊管理日志，包括操作、報警、登錄、推送日志等；

(6) 基礎服務系統：包括推送中心、充值中心、文件中心等，為云平臺提供技術支撐；

(7) 工程管理：管理工程內相關數據及資源，包括工程、設備、測點、報表及數據等；

(8) 外部數據接入：外部數據可通過數據庫、接口的方式導入云平臺，靈活的與其他系統進行整合；

(9) 數據持久化：不同類型的數據以不同的方式進行存儲，支撐不同使用場景；

(10) 系統權限中心：采用基于用戶組角色的多級訪問系統和基于樹狀的數據權限控制系統，實現用戶權限管理的靈活性、安全性；

(11) 服務網關：動態管理用戶的調用請求，對接口訪問進行管理控制；

(12) 系統安全：通過流量監控、日志監控等方式對惡意訪問進行攔截，對系統進行管理，最大程度的保證系統的安全性。

4 應用案例

自云平臺正式上線以來，已廣泛應用在大壩、橋梁、房屋、工民建等各個工程領域。

4.1  黔江長江流域多個水電站安全監測

黔江長江流域多個水電站分布在長江支流烏江流域，監測項目包括內部和外部監測。內部主要監測項目包括：滲流（繞壩滲流）、滲壓、水位、應力（鋼板）、測縫（基巖、縫間、壩口）、內部溫度、環境量（大氣溫度、水庫水溫）。外部主要監測項目包括：引張線（倒垂）、GPS、沉降等。

云平臺對黔江長江流域多個水電站進行安全監測。通過云平臺，用戶登錄后即可總覽整個平臺的數據統計情況，在地圖上查看每個工程的測點數量和測點實時報警情況，測點統計標記會根據報警級別的不同顯示不同的顏色，用戶可隨時切換工程進行查看具體工程對應數據，如圖3所示。

圖3 平臺總覽頁面

進入具體工程，用戶可在圖4所示的工程總覽頁面實時查看具體工程里的測點分布圖，并通過在地圖布點或圖紙布點中點擊布點進一步查看數據。頁面右邊顯示出最新監測數據，可和監測數據頁面聯動，方便用戶查看更多數據。

圖4 工程總覽頁面

進入數據監測菜單，用戶在圖6所示的數據實時監測頁面可通過多視圖的方式查看數據最新情況，可選擇時間范圍，也可通過點擊“查看更多”按鈕進入具體傳感器的歷史數據頁面查看更多數據。

圖5 數據實時監測頁面

在圖6所示的數據管理頁面，用戶可根據時間范圍、多種篩選條件對數據進行篩選，精準查看歷史監測數據，導出數據表格或過程線圖片。

圖6 數據管理頁面

在圖7所示的測點管理頁面，用戶可添加測點資料并對測點信息進行管理。云平臺支持自動獲取傳感器計算參數，自定義計算公式等，支持大壩安全監測的不同傳感器類型和監測要求。

圖7 測點管理頁面

4.2  引江濟漢工程安全監測

引江濟漢工程，是從長江荊江河段引水至漢江高石碑鎮興隆河段的大型輸水工程，屬于南水北調中線一期漢江中下游治理工程之一。工程的主要任務是：向漢江興隆以下河段補充因南水北調中線一期工程調水而減少的水量，改善該河段的生態、灌溉、供水、航運等用水條件。[4]

云平臺和湖北省引江濟漢工程管理局進行合作，定制的數據可視化展板方便用戶和業主已極簡的方式查看測點分布圖，通過點擊測點查看實時數據，如圖9所示。用戶也可進入數據詳情頁面查看歷史數據，進行水平位移報表繪制及曲線圖繪制等。

圖9 引江濟漢數據展板

5 結語

文章主要介紹了云平臺和傳統監測軟件的區別，闡述了云平臺的優勢及架構，并通過在流域多庫大壩安全監測中的應用案例進行進一步說明云平臺優勢。

通過云平臺，可大大減少大壩安全監測運維成本和管理成本，方便用戶更加有效的管理工程數據，使大壩安全監測更有效、更便捷、更可靠?；谠破脚_的多種數據管理、數據分析、數據展示等功能，用戶可輕松將多個大壩工程的數據資源打通，讓監測數據更好的實現價值，從而有效推動大壩調度及管理決策。

參考文獻

[1]何勇軍.大壩安全監測與自動化[M].中國水利水電出版社,2008.

[2]https://www.ibm.com/cloud/learn/iaas-paas-saas

[3]https://venturebeat.com//cloud-iaas-paas-saas

[4]https://baike.baidu.com/item/引江濟漢工程