边坡地表多点裂缝位移闭环智能监测与趋势预警研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

For geological disasters, various industrial applications of various monitoring techniques, but all existing monitoring and control of a single data flow , monitoring frequency, monitoring elements are not flexible, especially in the event of sudden disasters, such as earthquakes, sudden heavy rainfall , human activities such as coping ability, can not be implemented autonomous intelligent monitoring . This study focused on improving the status of geological disaster monitoring unidirectional passive monitoring to avoid internal monitoring time to deal with unexpected situations untimely omissions monitoring to ensure the integrity and effectiveness of the monitoring data , focusing on intelligent closed-loop self- monitoring . Select the crack surface slope of the end- displacement multi-point monitoring research project , based on flexible multi- use monitoring technology magnetostrictive displacement effects, solve complex terrain slope displacement of surface cracks effective access to data ; using intelligent objects associated technologies, Research autonomous intelligent closed-loop reverse closed loop monitoring , data analysis, implementation of self-control ; Finally, based on monitoring data , in order to change the slope surface displacement velocity, acceleration , and contextual factors , such as analysis of trends in technology and methods of early warning research , and ultimately to the slope table crack displacement of the closed-loop multi-point monitoring and trend intelligence warning, and then expand the application to geological disaster monitoring industry , to achieve regional autonomy intelligent monitoring .
针对地质灾害频发,各行业应用了大量监测技术手段,但现有各监测的数据流向与控制方式单一,监测频次、监测要素不灵活, 尤其突发性灾害事件比如地震、突发强降雨、人为活动等应对能力差,不能实施自主智能监测。本研究着眼于改善地质灾害监测技术单向、被动监测的现状,避免监测时间内因突发情况应对不及时等漏项监测,确保监测数据的完整性与有效性,重点研究实现闭环自主智能监测。选取边坡地表裂缝位移多点监测为本项目研究的落脚点,利用基于磁致伸缩效应的柔性多点位移监测技术,解决边坡复杂地形的地表裂缝位移数据有效获取;利用智能物联技术,研究闭环自主智能监测的反向闭环、数据分析、自主控制的实现方法;最后根据监测数据,以边坡地表位移变化速度、加速度及背景因素等分析结果,研究趋势预警的技术方法,最终实现边坡地表多点裂缝位移的闭环智能监测与趋势预警,进而拓展应用到地质灾害监测行业,实现区域性的自主智能监测。

结项摘要

通过项目的实施,设计了基于雨量、裂缝位移、滑动面含水率等多要素的智能监测模型,实现根据雨量、位移量、滑动速度、加速度以及含水率变化趋势自主选择监测频次的动态闭环监测,避免了重大监测要素变化期间的漏项监测,开发了一套适用于边坡工程位移变形的智能化监测技术方法和设备,具有一定的科学意义和较好的应用前景,能够为我国地质灾害防灾减灾提供技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
云南鲁甸溶蚀堆积体滑坡研究——以龙头山镇葫芦桥滑坡为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地震工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨秀元;姚亚辉;王爱军
  • 通讯作者:
    王爱军
磁致伸缩多点地表裂缝位移监测装置的研制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    自动化与仪表
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋凡;郝文杰;王洪磊
  • 通讯作者:
    王洪磊
急倾斜煤层水平分层开采引发的地表变形监测技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国矿业
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郝文杰;魏洁;任涛;史彦新
  • 通讯作者:
    史彦新
矿山地质环境监测设备远程控制系统设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    中国地质灾害与防治学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蒋凡;郝文杰;张晓飞
  • 通讯作者:
    张晓飞

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其他文献

细胞内的氧化还原感受器蛋白与氧化还原信号传导
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国病理生理杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏亚萍;王媛;郭晓笋;蒋凡
  • 通讯作者:
    蒋凡
Effect of the laser-induced vapor in the keyhole on the weld surface roughness in fiber laser welding
光纤激光焊接小孔激光诱导蒸气对焊缝表面粗糙度的影响
  • DOI:
    10.2351/7.0000578
  • 发表时间:
    2022-02
  • 期刊:
    Journal of Laser Applications
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    邹江林;祝宝琦;张高磊;蒋凡;武强;肖荣诗
  • 通讯作者:
    肖荣诗
基于压电材料的钢筋砼-钢组合塔筒损伤监测
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    压电与声光
  • 影响因子:
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  • 作者:
    周天翔;许斌;李彦贺;蒋凡
  • 通讯作者:
    蒋凡
我国航天器新型热控系统构建进展评述
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    航空学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    宁献文;李劲东;王玉莹;蒋凡
  • 通讯作者:
    蒋凡
空心钨极中心负压电弧的物理性能
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    焊接学报
  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈树君;盛珊;蒋凡;闫朝阳;贺定勇
  • 通讯作者:
    贺定勇

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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