电阻率法在区分堤坝隐患中的作用

在明确堤坝介质所具有的地球物理前提的基础上，利用电阻率法区分堤坝中不同性质的隐患，确定引起堤坝渗漏的地质原因和坝体内隐患的存在部位．通常隐患处介质和非隐患处介质电性差异不大，为提高电阻率法的探测效果，采用反射系数Ｋ法对ρｓ 资料进行解释，能进一步提高堤坝隐患探测的分辨能力，为堤坝隐患的治理提供可靠的地质依据，从而开拓了电阻率法的应用领域，为防洪减灾提供科学依据     

梯形堤坝对电测深ρ_s曲线的影响

研究了物理模拟和堤坝隐患探测中不同类型的梯形地形对电测深ｐｓ曲线的影响以及对电测深ｐｓ曲线解释结果的影响程度，可为正确评价堤坝隐患提供可靠依据。     

堤坝防渗加固技术研究

堤坝安全监测是保证大坝安全运行的重要技术之一,本文简述了几种常用的堤坝隐患探测技术,并结合堤坝潜在的隐患和现场的工况条件,对实际常用的防渗加固措施进行了介绍。     

堤防工程（土质堤坝）隐患探测技术研究与应用

通过开展土体电阻率和土工参数的联合测定,分析研究堤坝土体电阻率的影响因素,得出土体电阻率与含水量、饱和度、干密度、颗粒组成等土工参数的相关关系及变化趋势,提出判定堤坝隐患的电阻率异常特征分析.这对提高物探结果读解的准确性、查明堤坝隐患具有很大作用.     

FD-2000分布式智能堤坝隐患综合探测仪在山东黄河堤防工程中的应用

在山东黄河堤防工程中,使用电法物探技术进行堤防隐患探测,取得良好的应用效果,文章介绍了使用电法探测仪器FD-2000分布式智能堤坝隐患综合探测仪的测试方法及技术和应用。     

堤坝蚁穴发育规律及早期防治措施研究

土栖白蚁是一种蛀土为巢的群聚体。其生存繁衍与堤坝的土质成分、常年浸润线及气候、植被环境等有密切的关系。其分层而筑并横穿或斜穿堤坝的巢穴系统，严重地破坏了土层结构，是影响堤坝安全的重大隐患。因此，熟知白蚁的生活习性及其与环境的依存关系，掌握蚁穴系统的分布发育规律，是合理地采取早期防治措施，从根本上消除蚁害损失的重要保证。     

土石堤坝中近圆形渗漏通道的地质雷达响应特征研究

地质雷达是一种适用浅层目标探测的地球物理方法，具有使用场景多元化、无损探测、分辨率高和抗干扰能力强的特点.对土石堤坝中近圆形渗漏通道地质雷达响应特征的掌握，可以为土石堤坝中渗漏隐患的查明提供依据.使用基于有限时域差分法的GprMax软件，对土石堤坝中具有不同规模、埋深及含水率的近圆形渗漏通道，在不同中心频率天线下的地质雷达响应特征进行数值模拟.数值模拟结果表明，地质雷达的响应特征以绕射弧的形态为主要特征，主要取决于近圆形渗漏通道的规模大小、埋深以及含水率.规模大小决定了绕射弧半波峰的宽度及中心厚度，埋深决定了绕射弧的反射次数及图像的可见度，含水率决定了绕射弧的反射次数与振幅的变化程度.进一步地，结合数值模拟成果，对珲春市珲春河综合治理工程中的渗漏隐患进行了应用研究，在珲春河右岸堤防中推断有直径约0.8 m和0.6 m、埋深为2 m的近圆形渗漏通道2处，这为该工程的后期治理提供了重要的依据.     

堤坝地基塑性变形分析方法

江河、湖泊堤坝地基一般属软土地基，大多没有经过地基处理，在高水位下容易发生管涌、滑坡等渗透变形，危及堤坝的安全。堤坝地基渗透变形与地基塑性变形有密切关系。在堤坝防渗加固工程设计中应当重视塑性变形分析。本文针对江河、湖泊堤坝塑性变形的分析方法进行了探讨。认为在堤坝稳定分析中有限元塑性变形分析法和一点应力最小安全系数法是目前塑性变形分析较好的方法。     

电气火险隐患红外线和超声波诊断

电气火灾基本上是由过热型火险隐患和放电型火险隐患造成的。在初发期，用传统的电气检测方法一般很难发现，且目前尚不能在带电情况下直接进行检测，如果进行定期的停电检测，又由于运行状态已经改变，这类电气火灾隐患也很难发现。因此，有必要探求在电气装置运行状态下，如何进行电气火险隐患的诊断。对火险隐患用红外线测温和超声波探测，实践证明是有效的。其理论依据有物理学理论、电工理论、红外线理论和无线电电子学理论。电气火险隐患诊断包括红外线测温和超声波探测电火花和电弧。     

江河水下地层探测技术及设备

应用从美国引进的江河水下地层探测设备StrataBox进行消化吸收和研究,并成功地应用于长江水下示范工程的实地测量,获得了该河段河底以下40m内的沉积物剖面图,提高了我国江河水下地层探测技术和安全监测水平,并为进一步深入研究水库堤坝的病险隐患、河床地质状况和水下工程运用效果提供了准确数据和科学决策依据。     

基于异常检测的入侵检测技术

对目前的异常检测技术进行了全面概述, 按照采用的不同技术将异常检测分为基于统计、 基于机器学习和基于数据挖掘3种, 阐述了各种异常检测技术的特征, 并描述了目前基于异常入侵检测系统用到的各种算法及其实现方法. 通过实验结果, 比较了各种算法的检测效果.     

基于传感网络的混凝土坝体振动信息检测的布置

在混凝土坝体振动检测的过程中,需要对传感网络节点进行合理布置。但是,在坝体振动信号的传递过程中,对于路由单个传感网络节点的依赖性过大,造成布置过程负载不均匀,检测精确度下降。提出一种基于密度自动调节的传感网络节点布置方法,并应用到了坝体振动检测中。利用得到的坝体节点初始坐标位置。利用振动反馈理论判断坝体上的节点密度情况,根据判断结果调整节点的最优位置。实验结果表明,利用该方法进行大型坝体振动检测,能够提高检测的振动时间,提高了检测的效率。     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。     

基于混合入侵检测技术的网络入侵检测方法

总结了异常检测和误用检测的优缺点,结合其优点,并克服其缺点,提出了基于混合入侵检测技术的网络入侵检测系统模型.对于同一行为,异常检测结果和误用检测结果不总是一样的,跟踪算法有效地解决了异常检测结果与误用检测结果不完全相同的问题;采用了数据挖掘方法建立正常行为轮廓库,并采用了全序列比较法和相关函数法实现异常检测引擎;提出的模型较基于单一入侵检测技术的模型相比,具有更好的检测效果.     

关于异常检测中正常行为模式库创建算法的研究

基于程序行为的异常检测方法主要通过建立程序正常行为模式库来检测入侵。本文对异常检测中正常行为模式库的创建算法进行了研究,主要利用基于Teiresias算法的变长模式抽取方法构建程序正常行为模式库,并与TIDE方法作了比较。     

利用物探方法确定坝基卸荷回弹张裂面

在坝基施工过程中，利用声波测井方法确定坝基卸荷回弹张裂面应进行相对异常和地质物探趋势面分析研究，才能保证物探资料的可靠性，才能直接指导设计设计变更和施工组织。地质物控趋势面分析是作者的一种新提法。     

基于神经网络的程序异常监测

针对传统入侵检测系统的不足,研究了基于反向传播神经网络的程序异常检测方法,提出了一个改进的利用多层前馈网络的预测功能和异常区域判定方法检测系统异常的算法.详细讨论了算法的基本原理、数学基础、设计和实现方法.通过实验,分析算法的优缺点,验证了算法的可行性和有效性.     

基于经验耦合函数的动态运行参数异常检测

随着工业智能化的发展,工业生产系统中的工业设备都具备了智能管控系统,其中重要需求之一是智能异常检测。实现智能异常检测通常需要从动态运行参数入手,但动态运行参数的流式数据形式以及高维数据耦合给可靠、高效的异常检测带来了很大困难。为此,提出了一种基于联合分布的动态运行参数异常检测方法。该方法首先从实时检测和整体检测两个角度对动态运行数据进行采样,然后结合经验耦合函数对联合分布进行建模,最后根据模型得到异常分数来判断异常。通过在大渡河流域水电站排水系统的排水泵动态运行参数数据集上的实验验证表明,该方法相比传统的异常检测方法效率更高,并且在曲线下的面积(area under curve, AUC)和平均精确率上均有提升。同时,该方法的可解释性也为工作人员故障排除以及后续维护提供了可靠依据。     

基于数据挖掘的网络状态异常检测

针对目前网络状态异常行为检测正确率低的问题,提出一种基于数据挖掘的网络状态异常检测模型.首先提取网络状态信号,通过小波变换对信号进行预处理,并提取网络状态异常检测的特征;然后通过回声状态网络对网络状态异常检测进行建模,并通过遗传算法对回声状态网络的参数进行优化;最后采用网络状态异常数据集对模型的有效性进行测试.测试结果表明,数据挖掘技术可以准确检测各种网络状态异常行为.     

网络切片中物理节点的分布式在线异常检测方法

网络切片中的异常检测问题是实现网络切片自动化管理的重要研究内容,针对网络切片中物理节点的异常检测问题,提出了基于支持向量数据描述的分布式在线物理节点异常检测方法.基于支持向量数据描述建立了一种分布式的物理节点异常检测模型;通过引入随机近似函数,解决了数据分布式存储场景下的核函数计算问题,从而实现观测数据的切片内处理;基于随机梯度下降法,提出了一种在线的物理节点异常检测算法,保证了模型动态更新并减轻了异常数据导致的模型性能下降.在不同条件下进行了仿真分析,仿真结果表明,该方法可在避免切片间观测数据传输的同时,有效利用网络切片中虚拟网络功能的无标签观测信息检测物理节点异常.