监测数据分析

摘要： 大型水电工程石料场边坡开挖稳定问题突出,采用单一的数值计算方法——安全度度量,难以准确确定边坡稳定性,而结合监测方法可真实反映边坡内部力学效应、检验设计的可靠度及加固处理效果。为揭示猴子岩水电站色龙沟料场高边坡施工期开挖稳定性,对边坡表面变形、多点位移、锚杆应力及锚索荷载等进行了有效的监测。结果表明,色龙沟料场边坡施工期稳定性良好,其监测分析成果可供类似工程借鉴和参考。

摘要： 为体现保护性耕作技术的作用和优势,以科学的数据教育农民,进一步提高农民对保护性耕作技术的认识,章丘区农业农村局承担了农业部保护性耕作试验监测基地项目,建设了深松保护性耕作、保护性耕作、传统耕作对比田,开展了保护性耕作技术与传统耕作技术对比试验及效果监测,对小麦、玉米两种作物整个生育期数据进行了全面监测,取得了大量翔实的数据,对保护性耕作技术提供了强有力的数据支撑。一、试验监测目的对不同种植模式的土壤常规理化性状测定数据、作物生育期监测数据、测产数据等,进行比对,完善保护性耕作技术。

摘要： 结合杭州市某盾构掘进实际工程的地表竖向位移监测数据,总结了硬岩地区盾构掘进对周边环境的影响规律,并通过建立合适的数值模型分析了相关掘进参数对盾构掘进的影响,同时分析了不同区域浆体缺失对地表竖向位移的影响。研究结果表明:因边界条件不同、岩土不均匀性、注浆参数控制不当,硬岩地区盾构掘进仍能引起较大的地表沉降;某环掘进方向前后方浆体缺失均会对该环处地表沉降造成一定影响;后方浆体缺失时,临近4环以外浆体缺失造成影响较小,不足临近4环造成影响的10%;前方浆体缺失时,临近9环以外浆体缺失造成影响较小,不足临近9环造成影响的10%;某环掘进方向前方浆体缺失对该环处地表沉降的影响更大,约为后方浆体缺失影响的1.16倍。得到的结论可为类似工程提供参考借鉴。

摘要： 丰宁抽水蓄能电站地下厂房洞室群开挖规模大,在施工过程中,围岩变形量大,开挖后变形缓慢增长,收敛较慢,给支护造成了极大的困难,针对上述问题,本文以河北丰宁抽水蓄能电站一期地下厂房洞室群开挖为工程背景,结合施工地质条件,总结了一期地下厂房施工期洞室群围岩变形监测结果,分析了地质条件对围岩变形的影响,采用块体理论对不利结构面组合切割形成的定位块体进行识别和稳定性分析,最终阐明了导致围岩变形的量值特征、分布规律和时效特征的主要原因,研究成果能够为保障丰宁抽水蓄能电站地下厂房的长期稳定提供依据。

摘要： 该研究应用可拓理论综合考虑影响矸石边坡稳定的8种风险指标,建立了一套新的矸石边坡稳定性风险评价模型。与传统可拓理论评价模型相比,新模型在可拓距计算方面进行改进,并采用主客观权重相结合的综合分析法对8种风险指标进行权重分析,降低了传统理论算法在边坡稳定性风险评价过程中的系统误差。选取王家岭矸石边坡为案例,经新的边坡稳定性风险评价模型得出,2020年7月7日-2020年8月14日的风险等级变量特征值由原有的1.284上升到2.263,风险等级由低风险上升至中低风险等级,实现了现场矸石山边坡风险的定量评价。通过多个矸石边坡案例应用研究,发现改进的稳定性风险评价模型所得风险等级变量特征可与现有的边坡稳定性评估技术结合使用,实现矿山边坡安全指标与风险指标的综合评价。此外,该方法可以分析现场的实时监测数据,为矿山边坡安全风险评价提供一种客观简便的分析方法,进而有效改变目前矿山边坡工程监测重采集、轻分析的现状。

摘要： 介绍了导流洞封堵混凝土的设计要求、施工程序及工艺,并通过掺加氧化镁膨胀剂配制补偿收缩混凝土来控制混凝土开裂,从而实现封堵混凝土与洞壁紧密结合。重点分析了掺加氧化镁膨胀剂的水工混凝土的温度和应力变化,结果表明:掺加氧化镁膨胀剂的水工混凝土可很好的补偿混凝土收缩,使混凝土处于微膨胀状态,从而与原衬砌洞壁充分挤压密切,对导流洞封堵施工具有一定的指导意义。

摘要： 1、网络安全基本态势2020年12月,互联网网络安全状况整体评价为良。我国基础网络运行总体平稳,互联网骨干网各项监测指标正常,未发生较大以上网络安全事件。在我国互联网网络安全环境方面,位于境内感染木马或僵尸程序的IP地址数目,仿冒境内网站的页面数量等较上月有所增长,其他各类网络安全事件数量均有不同程度的下降。总体上,12月公共互联网网络安全态势较上月有所好转。

摘要： 随着现代电网中反映供用电双方兼容性的电力扰动问题日益突出,如何有效利用监测数据对于科学认知、理解和解决电力扰动相关难题以及电网安全稳定运行与营商环境改善具有重要意义.为此,不同于传统电能质量分析方法在扰动发生后被动采取补救性的分析和治理措施,文中提出在扰动发生、发展和影响之前主动挖掘电力扰动监测数据独特暂态信息以进行"感知-预警-诊断-服务"的主动应用框架.从这4个层面阐述了基于电力扰动数据分析进行敏感负荷辨识、风险预警、隐性故障诊断和优质电力运营模式等不同应用途径的研究价值、主要思路和关键难题.

摘要： 以母杜柴登煤矿30202工作面为工程背景,对工作面停复采期间的矿压监测数据进行分析,分析了工作面停复采前后矿压显现规律,提出了停复采过程中冲击地压防治的关键技术.分析结果表明:工作面停采后,微震事件能量及频次明显降低,煤层应力及支架阻力数据明显增大;工作面复采后,震动场活动强度整体经历"突增—降低—小幅增高"三个阶段;工作面复采初期前40刀(约35m)为冲击地压防治的关键区域;提出了停复采期间"应力预警-险情钻检确认-卸压解危-解危效果验证"为主要内容的冲击地压危险区处理流程,30202工作面实践效果良好,可为乌审旗地区相似条件工作面停复采期间的冲击地压防治提供借鉴.

摘要： 在大体积混凝土施工过程中,温度裂缝控制的好坏直接影响施工质量的优劣.以黄浦江某段防汛墙底板大体积混凝土施工为例,为避免有害裂缝的产生,采取了相应的温度控制措施及温度监测.分析有代表性的测点实测数据表明,各测位内表温差、表面与环境温差均在限值内,且拆模后混凝土表面未发现温度裂缝.验证了设计及温控施工措施的合理性,对后续项目实施具有指导意义.

摘要： 本文首先介绍了动力环境监控系统的作用及构成情况，对通信蓄电池组实施监控的重要性，蓄电池组接入监控系统情况、接入方案以及监控系统的可靠性问题，然后重点介绍动力环境监控系统有关蓄电池组运行监测数据的分析，及时发现问题及预见蓄电池组可能存在的隐患，指导设备维护人员及时对蓄电池组进行维护，同时详细介绍了有关电池组部分的监控系统故障的分析及处理方法，为监控系统维护人员积累经验、为快速处理监控故障提供参考。

摘要： 北川县白什乡老街后山滑坡位于四川省绵阳市北川县城以西,该滑坡发现时已处于变形发展较快的状态,前缘多处崩塌,坡面张拉裂缝密布.为了准确地判断滑坡的稳定性现状,预测预报滑坡的下滑时间指导避险,对滑坡开展了专业监测,专业监测工作持续到了滑坡失稳下滑.本文对滑坡从监测到下滑的变形演化阶段进行了划分,对各变形阶段滑坡的监测成果及变形破坏特征进行了分析研究.随后在此基础上分析滑坡形成演变过程及失稳机制,通过分析认为白什乡滑坡形成演变模式为弯曲-拉裂(倾倒)变形模式,滑坡形成后失稳机制为推移式和牵引式复合型.根据监测成果及宏观变形迹象对滑坡进行了分区,判断出滑坡失稳下滑的关键控制部位是滑坡前缘Ⅰ-3区,因此Ⅰ-3区监测数据是准确预测预报滑坡下滑时间的关键数据.

摘要： 北川县白什乡老街后山滑坡位于四川省绵阳市北川县城以西,该滑坡发现时已处于变形发展较快的状态,前缘多处崩塌,坡面张拉裂缝密布.为了准确地判断滑坡的稳定性现状,预测预报滑坡的下滑时间指导避险,对滑坡开展了专业监测,专业监测工作持续到了滑坡失稳下滑.本文对滑坡从监测到下滑的变形演化阶段进行了划分,对各变形阶段滑坡的监测成果及变形破坏特征进行了分析研究.随后在此基础上分析滑坡形成演变过程及失稳机制,通过分析认为白什乡滑坡形成演变模式为弯曲-拉裂(倾倒)变形模式,滑坡形成后失稳机制为推移式和牵引式复合型.根据监测成果及宏观变形迹象对滑坡进行了分区,判断出滑坡失稳下滑的关键控制部位是滑坡前缘Ⅰ-3区,因此Ⅰ-3区监测数据是准确预测预报滑坡下滑时间的关键数据.

摘要： 北川县白什乡老街后山滑坡位于四川省绵阳市北川县城以西,该滑坡发现时已处于变形发展较快的状态,前缘多处崩塌,坡面张拉裂缝密布.为了准确地判断滑坡的稳定性现状,预测预报滑坡的下滑时间指导避险,对滑坡开展了专业监测,专业监测工作持续到了滑坡失稳下滑.本文对滑坡从监测到下滑的变形演化阶段进行了划分,对各变形阶段滑坡的监测成果及变形破坏特征进行了分析研究.随后在此基础上分析滑坡形成演变过程及失稳机制,通过分析认为白什乡滑坡形成演变模式为弯曲-拉裂(倾倒)变形模式,滑坡形成后失稳机制为推移式和牵引式复合型.根据监测成果及宏观变形迹象对滑坡进行了分区,判断出滑坡失稳下滑的关键控制部位是滑坡前缘Ⅰ-3区,因此Ⅰ-3区监测数据是准确预测预报滑坡下滑时间的关键数据.

摘要： 北川县白什乡老街后山滑坡位于四川省绵阳市北川县城以西,该滑坡发现时已处于变形发展较快的状态,前缘多处崩塌,坡面张拉裂缝密布.为了准确地判断滑坡的稳定性现状,预测预报滑坡的下滑时间指导避险,对滑坡开展了专业监测,专业监测工作持续到了滑坡失稳下滑.本文对滑坡从监测到下滑的变形演化阶段进行了划分,对各变形阶段滑坡的监测成果及变形破坏特征进行了分析研究.随后在此基础上分析滑坡形成演变过程及失稳机制,通过分析认为白什乡滑坡形成演变模式为弯曲-拉裂(倾倒)变形模式,滑坡形成后失稳机制为推移式和牵引式复合型.根据监测成果及宏观变形迹象对滑坡进行了分区,判断出滑坡失稳下滑的关键控制部位是滑坡前缘Ⅰ-3区,因此Ⅰ-3区监测数据是准确预测预报滑坡下滑时间的关键数据.

摘要： 本文分析了武汉新一代天气雷达典型故障。武汉新一代天气雷达(CINRAD/SA)投入业务运行四年多,结合该雷达长期存在噪声温度不稳定的典型故障,从故障现象、监测数据的统计分析、故障原因的分析,到模块的分级检测和相应的排除方法进行总结.在此基础上,归纳新一代天气雷达在运行保障工作中应该掌握的排查方法和技巧,从而不断提高雷达运行保障人员分析解决问题的能力。

摘要： 本文分析了武汉新一代天气雷达典型故障。武汉新一代天气雷达(CINRAD/SA)投入业务运行四年多,结合该雷达长期存在噪声温度不稳定的典型故障,从故障现象、监测数据的统计分析、故障原因的分析,到模块的分级检测和相应的排除方法进行总结.在此基础上,归纳新一代天气雷达在运行保障工作中应该掌握的排查方法和技巧,从而不断提高雷达运行保障人员分析解决问题的能力。

摘要： 本文分析了武汉新一代天气雷达典型故障。武汉新一代天气雷达(CINRAD/SA)投入业务运行四年多,结合该雷达长期存在噪声温度不稳定的典型故障,从故障现象、监测数据的统计分析、故障原因的分析,到模块的分级检测和相应的排除方法进行总结.在此基础上,归纳新一代天气雷达在运行保障工作中应该掌握的排查方法和技巧,从而不断提高雷达运行保障人员分析解决问题的能力。

摘要： 本文分析了武汉新一代天气雷达典型故障。武汉新一代天气雷达(CINRAD/SA)投入业务运行四年多,结合该雷达长期存在噪声温度不稳定的典型故障,从故障现象、监测数据的统计分析、故障原因的分析,到模块的分级检测和相应的排除方法进行总结.在此基础上,归纳新一代天气雷达在运行保障工作中应该掌握的排查方法和技巧,从而不断提高雷达运行保障人员分析解决问题的能力。

摘要： 针对减速机运转中出现的异常振动提供了大量的监测数据,并对异常振动的处理经过进行了详细的介绍,并从频率分析的角度对监测数据进行了比较分析。

摘要： 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。

摘要： 本发明涉及评价多个对象数据的数据分析，该评价对应于各对象数据与预定案例的相关性。通过评价生成能够使多个对象数据序列化的指标，基于用户给出的输入指标发生变化。多个对象数据的序列根据基于输入变化的指标变化。输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。本发明基于提取的模式，评价对象数据与预定案例的相关性并决定指标，将决定的指标设定为对象数据，根据指标将多个对象数据序列化，将序列化的多个对象数据通知给用户。

摘要： 实现集成模型的预测精度和分析时间的协调。因此，在使用合并基于第1～第n模型的推理而进行推理的集成模型(300)进行数据分析时，从模型数据的第i模型群选择构成集成模型(300)的第i模型(1≤i≤n)，第1～第n模型群的至少1个模型群包括多个模型，分别从第1～第n模型群(301～303)，选择能够构成满足针对数据分析的性能要件以及针对数据分析所需的时间的制约要件的集成模型的第1～第n模型。

摘要： 在序列数据分析装置(10)中，计算部(21)比较作为观测某事件而得到的时间序列数据的输入序列数据(32)与作为关于该事件的标准时间序列数据的参照序列数据(31)，提取相互对应的输入序列数据(32)的数据元素与参照序列数据(31)的数据元素的组合。计算部(21)按照提取出的每个组合，计算输入序列数据(32)中的事件的进展相对于参照序列数据(31)中的事件的进展的相对速度即相对进展速度。判定部(22)根据由计算部(21)计算出的相对进展速度，判定输入序列数据(32)中的事件的进展是否存在异常。

摘要： 随机数生成部(404)根据多个种子生成多个随机数。数据扰乱部(405)使用由随机数生成部(404)生成的多个随机数，对作为隐匿化对象的隐匿化对象数据进行隐匿化。发送部(406)向数据分析装置发送由数据扰乱部(405)隐匿化后的隐匿化对象数据即隐匿化数据，在将隐匿化数据发送到数据分析装置后，向数据分析装置发送多个种子中的任意种子。

摘要： 本发明公开了一种数据分析装置、数据分析处理系统和数据分析方法，包括处理器01，所述处理器01上安装有数据分析器02，处理器01外侧连接有电源03，所述处理器01还与网络大数据库04相连，其数据分析方法包括以下步骤：步骤S100，确定分析指令中的指定分析源；步骤S101，从分析源处接收源数据；步骤S102，对分析源的源数据进行分析；步骤S103，显示分析结果以及数据关系。本发明中，通过追踪并记录用户的操作信息及关注信息，并以关键字的形式进行单独存储，相当于用户主动为自己进行备注与标签，与用户主动咨询获取的信息不同，这种信息更加的贴近用户实际，且在一定程度上显示出用户的实时性与阶段性需求变化，使得数据分析的结果更加的细致与精确。

摘要： 一种数据分析设备(10)，包括：频率分析单元(11)，其在预定条件下对多个训练数据块中的每块执行频率分析，所述多个训练数据块包括其中一些已经被分配了指示数据类的标签的多个类的训练数据块；聚类分析单元(12)，其将频率分析后训练数据块聚类成数个类的频率分析后训练数据；计算单元(13)，其基于聚类来计算被分配了同一标签的频率分析后训练数据块没有被包括在同一聚类中的程度；以及选择单元(14)，其从多个被计算出的程度当中选择根据当最小的程度被计算出时的聚类分析单元(12)的聚类结果，作为用于对训练数据块分配标签的聚类模型。

摘要： 本发明涉及评价多个对象数据的数据分析，该评价对应于各对象数据与预定案例的相关性。通过评价生成能够使多个对象数据序列化的指标，基于用户给出的输入指标发生变化。多个对象数据的序列根据基于输入变化的指标变化。输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。本发明基于提取的模式，评价对象数据与预定案例的相关性并决定指标，将决定的指标设定为对象数据，根据指标将多个对象数据序列化，将序列化的多个对象数据通知给用户。

摘要： 根据本发明，信息关于与建议者已经聚焦于的任意地定义的项目有关的具体字段被提供，并且被包括在包括出勤数据的与雇员的健康状况有关的数据中。这一数据分析设备被提供有：数据获取装置51，其获取两个或者更多个雇员的健康状况数据和出勤数据；属性数据生成装置52，其针对雇员中的每个雇员，通过使用预定时间分辨率、预定时间范围和预定聚合方法来生成出勤数据的预定字段的属性数据；模型学习装置53，其使用指定的目标字段作为对象变量并且使用属性数据的字段中的每个字段作为说明变量来学习由多项式表达式表达的模型；有关字段提取装置54，其基于学习的模型来提取与目标字段有关的属性数据的字段；以及概括装置55，其基于关于提取的字段的信息来概括和输出指定的雇员的出勤数据。

摘要： 本发明提供了一种数据分析装置、数据分析处理系统和数据分析方法，其中，该装置包括相互连接的数据获取模块和数据分析模块；数据获取模块通过网络与用户的一个或多个用户终端连接；数据分析模块通过网络与业务执行装置连接；数据获取模块用于通过网络获取所连接用户终端的用户信息，将广电网与互联网中对应同一用户的用户信息进行绑定保存；其中，用户信息包括用户注册信息和用户业务行为信息；数据分析模块用于对用户业务行为信息进行分析处理，生成数据分析结果，并将数据分析结果发送至业务执行装置，以使业务处理装置根据数据分析结果执行用户的业务。本发明提高了信息数据再利用的价值。