(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210885360.9 (22)申请日 2022.07.26 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115063963 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 北京云庐科技有限公司 地址 100070 北京市丰台区万丰路316号 万 开中心写字楼 A座501 (72)发明人 朱樟柳　韩忠　喻光明　王长欣　 田淑明　常小鹏　李兵　 (74)专利代理 机构 北京卓纬律师事务所 1 1872 专利代理师 孙志峰 (51)Int.Cl. G08B 31/00(2006.01) G08B 21/10(2006.01)G01D 21/02(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06T 17/20(2006.01) 审查员 陶智 (54)发明名称 一种基于数字孪生技术的滑坡监测系统及 方法 (57)摘要 一种基于数字孪生技术的滑坡监测系统及 方法， 属于监测技术领域。 通过对河流沿岸滑坡 体及场地环境信息采集、 监测滑坡体， 土层及环 境实时状况、 建立滑坡体三维几何模型、 完成滑 坡体计算网格剖分模型及涌浪模 型、 对滑坡数字 孪生体进行实时仿真计算等， 通过对滑坡数字孪 生体的实时状态进行分析计算或超前预测滑坡 位移， 实现对滑坡的安全监测与预警。 通过引入 数字孪生技术， 克服传统滑坡监测系统不足， 最 大限度的为数据实时强效使用赋能， 极大增加了 滑坡监测系统的效能， 实现了监测系统智能化与 实用化。 权利要求书2页 说明书8页 附图1页 CN 115063963 B 2022.10.25 CN 115063963 B 1.一种基于数字孪生技术的滑坡监测系统， 主要包括： 滑坡体及场地环境信息采集模 块， 滑坡体及土层监测模块， 三维几何模型模块， 网格剖分模型模块， 以及滑坡数字孪生体 实时仿真计算模块； 其中， 所述滑坡体及场地环境信息采集模块， 用于采集河流沿岸滑坡体及场地环境信息， 包 括滑坡体的物理尺寸数据、 边界数据， 滑坡体各层土壤特性， 以及矢量 化地形图； 所述滑坡体及土层监测模块， 采用在滑坡现场布置的监测仪器， 监测滑坡体、 土层及环 境实时状况； 所述三维几何模型模块， 用于利用所述滑坡体及场 地环境信 息采集模块获得的滑坡体 及场地环境信息， 建立滑坡体三维几何模型； 所述网格剖分模型模块， 对所述滑坡体三维几何模型进行有限元网格剖分， 完成滑坡 体计算网格剖分模型； 对所述矢量 化地形图划分栅格， 完成涌浪模型； 所述滑坡数字孪生体实时仿真计算模块， 用于利用数值计算方法或人工智能方法对滑 坡数字孪生体的实时状态进行分析计算或超前预测滑坡位移， 实现对滑坡的安全监测与预 警； 还包括唤醒时间确定模块， 用于确定所述滑坡数字孪生体实时仿真计算模块的唤醒时 间； 当满足所述唤醒时间要求时， 所述滑坡数字孪生体实时仿 真计算模块开启计算； 所述唤 醒时间为： 其中，Tcare为唤醒时间； λ为经验系数； a为土体在初始的入渗速度； b为经验指数； hjmin为 钻孔揭示的各地层厚度的最小值。 2.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述滑坡数字孪生体实时仿真计算模块包 括实时感知模块、 超前 预测模块、 和涌浪预警模块； 其中， 所述实时感知模块用于基于极限平衡原理， 采用数值计算实时获取滑坡体安全系数； 所述超前 预测模块， 用于基于BP神经网络算法超前 预测滑坡位移； 所述涌浪预警模块， 用于基于水动力模型计算特定时刻下的涌浪状态， 进行涌浪预警。 3.根据权利要求2所述的系统， 其特征在于， 当所述实时感知模块中的感知滑坡安全系 数或者所述超前预测模块中滑坡位移预测超过规定阈值时， 所述涌浪预警模块启动， 并计 算该时刻下的涌浪状态， 发出 预警信息 。 4.根据权利要求1所述的系统， 其特征在于， 所述滑坡体及土层监测模块监测滑坡体位 移、 移动角度、 裂缝宽度， 各土层的实时饱和度和含水率， 以及降雨 量数据、 地下 水位。 5.一种基于数字 孪生技术的滑坡监测方法， 主 要包括以下步骤： 步骤S1、 采集河流沿岸滑坡体及场地环境信息， 包括滑坡体的物理尺寸数据、 边界数 据， 滑坡体各层土壤特性， 以及矢量 化地形图； 步骤S2、 通过在滑坡现场布置监测仪器， 对滑坡体及土层、 环境进行监测； 步骤S3、 利用步骤S1采集的所述滑坡体及场地环境信息， 建立滑坡体三维几何模型； 步骤S4、 对所述滑坡体三维几何模型进行有限元网格剖分， 完成滑坡体计算网格剖分 模型； 对所述矢量 化地形图划分栅格， 完成涌浪模型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115063963 B 2步骤S5、 滑坡数字孪生体实时仿真计算： 用于基于极限平衡原 理， 采用数值计算实时获 取滑坡安全系 数； 基于BP神经网络算法超前预测滑坡位移； 当所述滑坡安全系数或者滑坡 位移预测 值超过规定阈值时， 利用所述涌浪模型， 采用数值计算方法计算该时刻下 的涌浪 状态； 步骤S6、 确定所述步骤S5滑坡数字孪生体实时仿真计算的唤醒时间； 当外部降雨时间 超过预警时间时， 开启滑坡数字 孪生体实时仿真计算； 所述唤醒时间为： 其中，Tcare为唤醒时间； λ为经验系数； a为土体在初始的入渗速度； b为经验指数； hjmin为 钻孔揭示的各地层厚度的最小值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 还 包括步骤： 步骤S7、 将涌浪预警信息发送给附近过往的船只或航道管理部门。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115063963 B 3