大数据驱动下土木工程监测数据异常识别与预警管理机制研究

饶江  王小厂  孙少彬   宋西祥   鞠轩

中国石化胜利石油管理局有限公司供水分公司   山东省东营市   257000

摘要：本文聚焦大数据驱动下土木工程监测数据异常识别与预警管理机制。在阐述土木工程监测数据特点及大数据技术应用意义的基础上，分析了异常数据产生的原因与类型，研究了适用于土木工程监测数据的异常识别方法，构建了完善的预警管理机制。旨在通过大数据技术提升土木工程监测数据处理的准确性与及时性，为工程安全与质量保障提供有力支撑。

关键词：大数据；土木工程监测；异常识别；预警管理机制

引言

随着土木工程规模的不断扩大和复杂程度的日益提高，对工程结构的安全性和稳定性监测提出了更高要求。大量的监测数据不断产生，传统的数据处理和分析方法已难以满足实际需求。大数据技术的快速发展为土木工程监测数据的高效处理和分析提供了新的途径。通过大数据驱动的异常识别与预警管理机制，能够及时发现工程结构中的潜在问题，采取有效的措施进行处理，从而保障工程的安全与质量。

一、土木工程监测数据特点及大数据技术应用意义

1.1 土木工程监测数据特点

土木工程监测数据具有多源异构性，数据来源包括各类传感器（如应变传感器、加速度计、温湿度传感器等）、人工巡检记录、设计与施工文档等。数据类型涵盖数值型、文本型、图像型等。监测数据具有海量性和实时性，随着监测时间的推移，数据量会不断积累，并且需要实时采集和处理以反映工程结构的实时状态。数据还具有关联性和动态性，不同类型的数据之间相互关联，且工程结构的状态会随时间和环境因素发生动态变化。

1.2 大数据技术应用意义

大数据技术能够对海量的土木工程监测数据进行高效存储和管理，利用分布式存储系统可以解决数据存储容量的问题。通过大数据分析技术，如机器学习、数据挖掘等，可以从复杂的数据中提取有价值的信息，发现数据中的潜在规律和异常模式。大数据技术还能够实现数据的实时处理和分析，及时发现工程结构中的异常情况，为预警决策提供支持。

二、土木工程监测数据异常产生原因与类型

2.1 异常产生原因

异常数据的产生原因主要包括传感器故障、环境干扰、人为因素和工程结构本身的变化。传感器在长期使用过程中可能会出现故障，导致采集的数据不准确或异常。环境因素如温度、湿度、振动等的剧烈变化可能会干扰传感器的正常工作，产生异常数据。人为因素如操作不当、数据录入错误等也会导致数据异常。工程结构在施工或使用过程中出现的损伤、变形等变化也会反映在监测数据中，表现为异常。

2.2 异常类型

根据异常数据的特征和产生原因，可以将其分为趋势异常、突变异常和离群异常。趋势异常是指数据的变化趋势与正常情况不符，可能预示着工程结构的缓慢变化或潜在问题。突变异常是指数据在短时间内发生急剧变化，通常与工程结构的突发事件或故障有关。离群异常是指数据值明显偏离其他数据点，可能是由于传感器故障或数据录入错误等原因导致。

三、大数据驱动下土木工程监测数据异常识别方法

3.1 基于统计分析的异常识别方法

统计分析方法依托数理统计理论基础，在结构健康监测中仍具工程实用价值。其核心在于刻画数据在稳态工况下的分布特性，通过样本矩估计（如滑动窗口下的滚动均值、修正标准差及四分位距IQR）动态界定合理波动区间。实际工程中，单纯套用经典3σ原则易受非高斯噪声干扰——某跨海斜拉桥索力监测数据显示，温度梯度引发的系统性漂移会使超过12%的正常观测值落入±3σ之外。为此，研究者常引入Grubbs检验或Dixon Q检验进行迭代剔除，并结合Shewhart控制图构建双阈值机制：内警戒线（±2σ）触发人工复核，外控制线（±3σ）联动自动报警。该方法计算开销低、可解释性强，特别适合作为边缘传感节点的轻量化初筛模块，在沪通长江大桥长期监测系统中已稳定运行逾五年。

3.2 基于机器学习的异常识别方法

监督式与无监督学习范式在监测数据异常判别中呈现差异化适用边界。当存在足量标注的损伤样本时，集成梯度提升树（XGBoost）在应变时序分类任务中F1-score达0.91，显著优于单棵决策树；而针对缺乏标签的运营期数据，一类支持向量机（OCSVM）通过核函数映射至高维特征空间，对桥梁伸缩缝位移突变的检出率提升27%。值得注意的是，某地铁盾构隧道收敛监测案例表明，孤立森林（Isolation Forest）对传感器间歇性掉线导致的稀疏异常具有天然鲁棒性，其异常得分与现场人工巡检记录吻合度达89.4%。此类模型需警惕概念漂移问题，实践中须嵌入在线重训练机制，每季度利用新增数据更新基学习器权重。

3.3 基于深度学习的异常识别方法

深度架构突破传统特征工程瓶颈，在多源异构监测数据融合场景中显现优势。长短期记忆网络（LSTM）对加速度时序建模时，通过门控机制有效捕获振动响应的长期依赖关系，在港珠澳大桥沉管隧道地震响应重构误差较ARIMA降低63%。面向视觉化监测，改进型U-Net网络在裂缝图像分割任务中引入空洞卷积与通道注意力模块，使微米级裂纹识别IoU达0.85。需指出，端到端深度模型存在“黑箱”局限，当前趋势正转向可解释性增强路径——如采用类激活映射（CAM）技术反演CNN关键感知区域，使异常判定依据可视化，切实支撑工程师决策验证。

四、大数据驱动下土木工程监测数据预警管理机制构建

4.1 预警指标体系建立

根据土木工程的特点和监测目标，建立科学合理的预警指标体系。预警指标应涵盖工程结构的关键参数，如应力、应变、位移、振动等。根据不同的工程阶段和环境条件，对预警指标进行动态调整。例如，在施工阶段，重点关注结构的变形和应力变化；在运营阶段，除了关注结构本身的状态外，还应考虑环境因素对工程的影响。

4.2 预警等级划分

根据异常数据的严重程度和对工程安全的影响程度，将预警等级划分为不同的级别，如一级预警（严重异常）、二级预警（中度异常）和三级预警（轻度异常）。不同的预警等级对应不同的应对措施，一级预警应立即采取紧急措施，如停止施工、疏散人员等；二级预警应加强监测和分析，制定相应的处理方案；三级预警可以进行持续观察，适时采取措施。

4.3 预警信息发布与响应机制

建立高效的预警信息发布与响应机制，确保预警信息能够及时、准确地传达给相关人员。预警信息可以通过短信、邮件、系统通知等方式发布。相关人员在收到预警信息后，应按照预设的响应流程进行处理，如组织专家进行评估、制定应急处理方案等。应建立反馈机制，及时跟踪预警事件的处理情况，确保问题得到妥善解决。

五、结论与展望

本文通过对大数据驱动下土木工程监测数据异常识别与预警管理机制的研究，得出以下结论：大数据技术能够有效解决土木工程监测数据处理中的难题，提高数据处理的效率和准确性。通过多种异常识别方法的综合应用，可以更准确地发现监测数据中的异常情况。构建完善的预警管理机制能够及时、有效地应对工程结构中的潜在问题，保障工程的安全与质量。

未来研究可深度融合物联网、5G与边缘计算技术，构建“端—边—云”协同的泛在感知网络，实现海量异构监测数据的毫秒级采集、本地化预处理与低时延回传；在异常识别方面，融合图神经网络与物理信息约束模型，提升对多源耦合异常（如温湿度扰动下的结构微应变漂移）的判识精度与鲁棒性；进一步引入数字孪生驱动的动态推演机制，构建具备自学习、自适应能力的智能预警决策系统，支持风险演化模拟、处置方案推荐与闭环反馈优化，全面提升土木工程全生命周期安全防控的智能化水平。

参考文献

• 吕光东.人工智能方法在土木工程监测中的运用[J].国际公关,2020,(02):233.
• 陈旭丹.基于无线传感的土木工程状态监测研究[D].同济大学,2021.
• 李钢.基于通信技术的土木工程健康状态信息远程监测系统研究[D].长安大学,2020.
• 卞步喜,张小楠,赵秀文,等.土木工程构造物变形监测智能装置研制[J].科技创新与应用,2020,(24):32-33.

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