本發明屬于礦山邊坡監測，尤其涉及一種基于數字孿生的露天礦山邊坡穩定性實時監測系統。
背景技術：
1、露天礦山邊坡穩定性監測系統是一種用于實時、精準掌握露天礦山邊坡狀態，預防因邊坡失穩引發安全事故的綜合性系統，該系統借助多種先進的傳感器技術，如位移傳感器、傾角傳感器、應力傳感器等，分別對邊坡的位移變化、傾斜角度改變、內部應力分布等關鍵參數進行實時采集，同時，搭配數據傳輸模塊，能快速且穩定地將采集到的海量數據傳輸至數據處理中心，在數據處理中心，運用專業的數據分析算法和模型，對數據展開深度分析與處理，精準評估邊坡的穩定性狀況，一旦監測數據出現異常，系統會即刻啟動預警機制，以短信、聲光等多種形式及時通知相關人員，促使其迅速采取有效措施，保障礦山作業安全、人員生命安全以及周邊環境的穩定。
2、現有基于數字孿生的露天礦山邊坡穩定性實時監測系統還普遍存在的問題主要包括以下幾點：
3、1、數字孿生模型簡化過度：為降低建模難度和計算量，現有技術中數字孿生模型對邊坡的地質結構、力學特性等關鍵因素進行了過度簡化，無法精準反映實際邊坡的復雜情況，使得基于模型的穩定性分析與實際情況存在較大偏差。
4、2、數字孿生模型更新不及時：露天礦山的開采活動持續進行，邊坡形態和地質條件不斷變化，而現有技術中數字孿生模型不能及時根據新數據更新，模型與實際邊坡狀態脫節，無法為實時監測提供準確的依據。
技術實現思路
1、針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于數字孿生的露天礦山邊坡穩定性實時監測系統，具備能精確反映邊坡情況，且能對數字孿生模型進行實時更新的優點，解決了現有技術中數字孿生模型無法精準反映實際邊坡的復雜情況，且不能及時根據新數據更新，進而導致系統分析與實際情況脫節或存在偏差的問題。
2、本發明是這樣實現的，一種基于數字孿生的露天礦山邊坡穩定性實時監測系統，包括數據采集模塊，用于收集來自礦山現場的實時數據，實時數據包括但不限于地質結構、土壤濕度、溫度、降雨量、地震活動和爆破振動，實時數據通過傳感器網絡進行實時傳輸；
3、數據處理與分析模塊，用于接收來自所述數據采集模塊的數據，并對接收數據進行初步的清洗和格式化處理，同時，所述數據處理與分析模塊還會利用先進的數據挖掘和機器學習算法對數據進行深入分析，以識別潛在的邊坡穩定性風險；
4、數字孿生模型構建模塊，用于根據所述數據處理與分析模塊處理后的數據構建一個高精度的數字孿生模型，且所述數字孿生模型構建模塊能采用復雜的算法來模擬邊坡的地質結構和力學特性，以便模型更真實地反映實際邊坡的復雜情況；
5、模型動態更新模塊，用于根據所述數據采集模塊的最新采集結果動態更新數字孿生模型，其能實時調整模型參數，以反映邊坡形態和地質條件的最新變化；
6、穩定性評估與預測模塊，用于利用實時更新后的數字孿生模型進行邊坡穩定性的實時評估和未來趨勢預測，其能提供即時的穩定性分析報告，并預測可能發生的邊坡失穩事件；
7、預警與決策支持模塊，用于根據所述穩定性評估與預測模塊的分析結果生成預警信號，并向礦山管理人員提供決策支持，其能根據不同的風險等級，提出相應的預防措施和應急響應計劃。
8、作為本發明優選的，所述數據采集模塊包括傳感器網絡單元，用于監測和收集地質結構、土壤濕度、溫度、降雨量、地震活動和爆破振動數據，其包含若干針對特定物理量進行設計的傳感器，以確保數據準確可靠；
9、數據傳輸單元，用于對所述傳感器網絡單元收集到的數據進行實時傳輸；
10、數據存儲單元，用于長期保存所述傳感器網絡單元收集到的數據，其包括本地存儲設備以及云存儲解決方案，以確保數據存儲安全；
11、用戶接口單元，用于為礦山工作人員提供交互界面，通過該交互界面礦山工作人員能實時訪問、監控和管理系統的實時數據和歷史數據，并自動生成報告。
12、作為本發明優選的，所述數據處理與分析模塊包括數據接收單元，用于接收來自所述數據采集模塊的原始數據，并確保數據能夠被系統正確識別，以便進行后續處理；
13、數據清洗單元，用于對接收到的數據進行初步清洗，清洗包括但不限于去除無關數據、糾正錯誤和填補缺失值；
14、數據格式化單元，用于將清洗后的數據轉換成統一的格式，以便后續處理和分析，格式化包括但不限于數據類型轉換和標準化數據表示；
15、數據挖掘單元，用于利用先進的數據挖掘技術對格式化后的數據進行深入分析，以發現數據中的模式、關聯和趨勢，以便從大量數據中提取有價值的信息；
16、機器學習算法單元，用于運用機器學習算法對數據進行高級分析，以識別潛在的邊坡穩定性風險；
17、風險識別單元，用于根據所述數據挖掘單元和所述機器學習算法單元的分析結果識別和標記指示邊坡穩定性問題的數據點和模式，以便及時采取預防措施。
18、作為本發明優選的，所述數字孿生模型構建模塊包括數據整合單元，用于收集和整合來自所述數據處理與分析模塊的邊坡數據，以便后續進行模型構建；
19、地質結構建模單元，用于根據整合的數據構建邊坡的地質結構模型，其能使用地質勘探和監測數據來識別和模擬邊坡中的不同巖土層、斷層和裂縫特征；
20、力學特性模擬單元，用于利用物理和工程原理來模擬邊坡的力學行為，其能根據材料的力學參數以及邊坡的應力關系來預測邊坡在重力、水壓力和地震力條件下的響應；
21、算法應用單元，用于應用復雜的算法來優化和細化數字孿生模型，算法包括但不限于機器學習、人工智能和有限元分析，以提高模型的精度和預測能力；
22、驗證與校準單元，用于對構建的數字孿生模型進行驗證和校準，確保模型的輸出與實際邊坡的監測數據相匹配；
23、可視化與交互單元，用于將數字孿生模型以直觀的方式呈現給用戶，呈現方式包括但不限于3d可視化和動態模擬，并且所述可視化與交互單元還能允許用戶與模型進行交互，以便為決策制定和風險評估提供支持。
24、作為本發明優選的，所述模型動態更新模塊包括數據采集接口單元，用于與所述數據采集模塊進行交互，接收來自傳感器和其他數據源的實時數據，并確保數據準確傳輸；
25、實時數據處理單元，用于在所述數據采集接口單元接收到數據后對數據進行快速分析和處理，并檢測數據異常，處理后的數據直接用于更新數字孿生模型；
26、模型參數調整單元，用于根據處理后的實時數據動態調整數字孿生模型的參數，其利用算法分析數據變化對模型的影響，并自動調整模型參數以匹配最新的邊坡形態和地質條件；
27、數字孿生模型更新單元，用于將調整后的參數應用到數字孿生模型中，實現模型的實時更新。
28、作為本發明優選的，所述穩定性評估與預測模塊包括實時評估單元，用于通過算法和計算模型對更新后的數字孿生模型進行實時分析，評估邊坡當前的穩定性狀況，評估包括但不限于安全系數評估、應力分布評估和位移趨勢評估；
29、預測分析單元，用于根據所述實時評估單元的評估結果運用算法預測邊坡未來可能出現的穩定性問題和失穩事件；
30、報告生成單元，用于將所述實時評估單元和所述預測分析單元評估和預測分析的結果整合成易于理解的報告，并提供給工作人員，報告包括但不限于圖表、關鍵指標、風險等級和建議措施信息。
31、作為本發明優選的，所述預警與決策支持模塊包括預警信號生成單元，用于接收所述穩定性評估與預測模塊的分析結果，并基于接收的數據生成預警信號，其能根據預設的閾值和算法來判斷當前礦山的穩定性狀況，并在檢測到潛在風險后觸發相應的預警信號；
32、風險等級劃分單元，用于將預警信號按照嚴重程度進行分類，形成不同的風險等級，以便幫助礦山管理人員理解問題的嚴重性；
33、預防措施建議單元，用于根據風險等級自動生成預防措施建議，建議包括但不限于技術改進、操作流程調整和設備維護升級，以確保礦山穩定；
34、應急響應計劃單元，用于在風險等級較高時自動激活相應的應急響應計劃，計劃包括但不限于緊急撤離路線、救援協調和事故處理流程，以最大限度減少人員傷亡和財產損失。
35、與現有技術相比，本發明的有益效果如下：
36、數據采集模塊確保了數據的實時性和全面性，為后續分析提供了可靠的基礎，數據處理與分析模塊通過先進的算法能夠準確識別邊坡穩定性風險，從而提前采取措施預防潛在的災害，數字孿生模型構建模塊和模型動態更新模塊的結合，使得邊坡模型能夠持續反映真實情況，為穩定性評估提供精確的模擬環境，穩定性評估與預測模塊能夠提供實時的穩定性分析報告和未來趨勢預測，有助于礦山管理人員做出及時的決策，預警與決策支持模塊則通過生成預警信號和提供決策支持，幫助管理人員制定有效的預防措施和應急響應計劃，從而減少或避免因邊坡失穩導致的人員傷亡和財產損失。