本發明涉及浮式防波堤，尤其涉及智能浮式防波堤環境監測方法。

背景技術：

1、隨著全球氣候變化和海洋環境的日益復雜化，海洋環境監測的重要性愈加突出，浮式防波堤作為一種重要的海洋結構物，廣泛應用于港口、海洋牧場和海上風電等領域，用于減緩波浪能量，保護港口和海上設施的安全，然而，傳統的浮式防波堤監測系統存在諸多不足，主要表現為監測數據不夠全面、實時性差、數據采集精度不足和缺乏有效的動態調節能力。

2、現有的浮式防波堤監測系統通常依賴單一類型的傳感器，難以實現對多種海洋環境參數的綜合監測，同時，海洋環境中的噪聲和振動對傳感器的干擾較大，導致數據采集的可靠性和準確性受到影響，此外，傳統的監測系統缺乏有效的模型校正機制，使得對海洋流體運動的預測精度較低，難以提供準確的環境信息和預警支持。

3、針對上述問題，本發明提出了一種智能浮式防波堤環境監測方法，通過綜合運用多種傳感器、氣泡幕噪聲屏蔽與減振技術、計算流體動力學（cfd）模型校正以及先進的數據分析與預警算法，實現了對海洋環境的綜合監測和實時調節，顯著提升了監測系統的性能和數據準確性。

技術實現思路

1、基于上述目的，本發明提供了智能浮式防波堤環境監測方法。

2、智能浮式防波堤環境監測方法，包括以下步驟：

3、s1，數據監測與收集：在浮式防波堤的各個位置安裝多種類型的傳感器，以實時收集相應的海洋環境參數；

4、s2，氣泡幕噪聲屏蔽與減振技術：在浮式防波堤周圍部署氣泡幕設備，通過控制氣泡幕的厚度和密度，形成噪聲屏蔽層和減振層，利用氣泡幕通過氣泡在水中的反射和散射效應，減少環境噪聲對傳感器的干擾，同時，氣泡幕通過氣泡的浮力和阻尼作用，減少海浪和振動對浮式防波堤的影響；

5、s3，數據預處理：對收集到的海洋環境參數進行預處理，預處理包括數據清洗、去噪以及異常值檢測；

6、s4，深海流體動力學模型校正：引入計算流體動力學（cfd）模型，對預處理后的海洋環境參數進行校正；

7、s5，數據分析：對校正后的海洋環境參數進行分析，提取相關信息，相關信息包括海洋環境變化趨勢以及異常情況預警；

8、s6，反饋調節：根據實時的海洋環境參數和數據分析的結果，對浮式防波堤的工作狀態進行動態調整，包括調整浮動位置以及改變傳感器采集頻率。

9、進一步的，所述s1中的數據監測與收集包括：

10、s11，傳感器部署：在浮式防波堤上設置多個傳感器安裝點，并在安裝點上固定多種類型的傳感器，包括波浪傳感器、溫度傳感器、鹽度傳感器、ph傳感器、溶解氧傳感器和流速傳感器；

11、s12，實時數據收集：通過各種傳感器實時收集海洋環境參數，海洋環境參數包括波浪高度、海水溫度、鹽度、ph值、溶解氧以及流速。

12、進一步的，所述s2中的氣泡幕噪聲屏蔽與減振技術包括：

13、s21，氣泡幕設備安裝與控制：在浮式防波堤周圍安裝氣泡幕設備，氣泡幕設備沿防波堤的周邊均勻分布，通過氣泡幕設備的控制單元，調節氣泡的生成速率和氣泡幕的厚度和密度，所述控制單元包括氣體流量控制閥和壓力調節器；

14、s22，噪聲屏蔽層形成：利用氣泡幕在水中的反射和散射效應，形成噪聲屏蔽層，氣泡在水中產生聲波反射和散射，減少環境噪聲對傳感器的干擾；

15、s23，減振層形成：氣泡幕通過氣泡的浮力和阻尼作用，形成減振層，氣泡的浮力幫助浮式防波堤抵抗海浪的沖擊，氣泡的阻尼作用則減少防波堤的振動；

16、s24，氣泡幕狀態監測與調整：通過安裝在氣泡幕設備附近的氣泡幕傳感器，實時監測氣泡幕的狀態和效果，根據監測的氣泡幕數據，動態調節氣泡幕設備的工作參數。

17、進一步的，所述s4中的深海流體動力學模型校正包括：

18、s41，模型構建：構建計算流體動力學（cfd）模型，并將預處理后的海洋環境參數輸入到計算流體動力學（cfd）模型中，作為計算流體動力學（cfd）模型的輸入數據；

19、s42，數值模擬：利用計算流體動力學（cfd）模型對輸入數據進行數值模擬；

20、s43，結果校正：將計算流體動力學（cfd）模型模擬結果與實時收集的海洋環境參數進行對比，對海洋環境參數進行校正；

21、s44，校正輸出：輸出校正后的海洋環境參數，校正后的海洋環境參數作為輸出數據進行數據分析。

22、進一步的，所述計算流體動力學（cfd）模型包括：

23、三維流場模擬：使用navier-stokes方程描述海水的運動情況，考慮流體的不可壓縮性和非線性特性，進行三維流場模擬，計算公式為：

24、；

25、其中，u是流體速度向量，t是時間，是流體密度，p是壓力，v是動力粘度，f是外力；

26、湍流模擬：考慮海洋中存在的湍流現象，采用湍流模型對湍流運動進行建模，以捕捉流場中的湍流結構和能量傳遞，計算公式為：

27、；

28、；

29、其中，k是湍動能，是湍流耗散率，是湍流渦量，是湍流粘度，、、、是模型常數；

30、邊界條件：設置防波堤和周圍海域的邊界條件，以模擬真實海洋環境下的流體運動。

31、進一步的，所述邊界條件包括速度邊界條件、壓力邊界條件和湍流邊界條件，其中；

32、所述速度邊界條件包括：

33、入口邊界：設定海流或波浪進入模擬區域的速度邊界，使用非定常(隨時間變化的速度)邊界條件，計算公式為：

34、；

35、其中，是速度幅值，是波浪頻率；

36、出口邊界：設定流體離開模擬區域的速度邊界，使用零梯度邊界條件，允許流體自由流出，計算公式為：

37、；

38、其中，u是速度向量，n是邊界法向量；

39、防波堤表面：設定防波堤表面的速度邊界條件，使用無滑移邊界條件，使流體在固體表面處的速度為零，計算公式為：

40、u=0；

41、所述壓力邊界條件包括：

42、自由水面：設定海洋表面的壓力邊界條件，設置為常壓邊界條件，使流體表面壓力與大氣壓相等，計算公式為：

43、；

44、其中，是自由水面處的壓力，是大氣壓；

45、海床邊界：設定海底的壓力和速度邊界條件，使用無滑移速度邊界和固定壓力邊界，計算公式為：

46、速度邊界：u=0；

47、壓力邊界：；

48、其中，是海床處的壓力；

49、所述湍流邊界條件包括：

50、湍流強度和湍流黏度比：設定入口和出口邊界的湍流特性，根據k-epsilon模型設定湍流動能k和湍流耗散率，計算公式為：

51、湍流動能：；

52、湍流耗散率：；

53、其中，是入口速度，i是湍流強度，是k-epsilon模型常數，l是湍流長度尺度；

54、湍流模型參數：根據選擇的k-epsilon模型，設定入口處的湍流動能和湍流耗散率，計算公式為：

55、入口處的湍流動能：；

56、入口處的湍流耗散率：；

57、其中，是入口湍流強度。

58、進一步的，所述s42中的數值模擬包括：

59、s421，網格劃分：將模擬區域進行網格劃分，生成計算網格，通過網格劃分，將模擬區域離散化為小單元；

60、s422，設置邊界條件：設定模擬的邊界條件；

61、s423，選擇湍流模型：選擇k-epsilon模型并設置相應參數，計算公式為：

62、湍流動能：；

63、湍流耗散率：；

64、其中，k是湍流動能，是湍流耗散率，是湍流產生項，和是模型常數；

65、s424，求解流體運動方程：對流體的連續性方程和動量方程進行離散化處理，計算流場的速度和壓力分布，計算公式為：

66、；

67、；

68、其中，u是流體速度向量，p是壓力，是動力粘度，f是體積力(如重力)；

69、s425，迭代求解：使用simple算法求解離散化后的方程，直到收斂標準滿足為止。

70、進一步的，所述s43中的結果校正包括：

71、s431，識別差異：將數值模擬的結果與實時收集的海洋環境參數進行對比分析，通過對比分析，識別實時海洋環境參數與數值模擬的結果之間的差異和偏差；

72、s432，校正參數：根據識別出的差異，對海洋環境參數進行校正；

73、s433，驗證校正效果：重新進行數值模擬，并將校正后的模擬結果與實時海洋環境參數進行對比，驗證校正效果。

74、進一步的，所述s5中的數據分析包括：

75、s51，海洋環境變化趨勢分析：基于校正后的海洋環境參數，利用線性回歸模型對海洋環境參數的變化趨勢進行分析；

76、s52，異常情況預警：根據校正后的海洋環境參數，建立異常檢測模型，異常檢測模型采用支持向量機(svm)模型，通過監測海洋環境參數的變化情況，識別和預警異常情況。

77、本發明的有益效果：

78、本發明，通過智能浮式防波堤環境監測方法，實現了對海洋環境的綜合監測和數據分析，通過在浮式防波堤上安裝多種類型的傳感器，實時收集包括波浪高度、海水溫度、鹽度、ph值、溶解氧和流速在內的多種海洋環境參數，并利用氣泡幕噪聲屏蔽與減振技術提高數據采集的精度和可靠性，通過對校正后的海洋環境參數進行分析，提取海洋環境變化趨勢和異常情況預警信息，為海洋環境的監測和管理提供了準確的環境信息和預警支持，具備實時監控和動態調節功能。

79、本發明，通過引入計算流體動力學模型，對預處理后的海洋環境參數進行校正，特別是針對流速參數，顯著提高了對海洋流體運動的預測精度，cfd模型考慮了海水的不可壓縮性、非線性特性和湍流現象，能夠精確模擬防波堤周圍復雜的流體動態，通過動態調整和校正cfd模型，實時反映海洋環境的變化，提供更加準確的流速、流向和壓力等參數，為后續的數據分析和反饋調節提供可靠依據，提升了監測系統的整體性能和數據可靠性。

80、本發明，通過線性回歸模型分析海洋環境參數的變化趨勢，幫助預測海洋環境的演變，建立異常檢測模型進行異常情況預警，有效識別和預警突發的水質污染、異常海流變化等情況，能夠為海洋環境監測和管理提供重要的支持和參考，確保監測數據的可靠性和準確性，為海洋資源保護和利用提供科學依據。