水利水电工程地质计算机应用及程序设计

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出版者:
作者:徐春才
出品人:
页数:192
译者:
出版时间:2008-3
价格:36.00元
装帧:
isbn号码:9787508452142
丛书系列:
图书标签:
  • 毕业设计
  • 水利水电
  • 工程地质
  • 计算机应用
  • 程序设计
  • 数值计算
  • GIS
  • 岩土工程
  • 地下水
  • 模拟计算
  • 工程软件
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具体描述

《水利水电工程地质计算机应用及程序设计》在分析水利水电工程地质计算机应用现状的基础上,系统地介绍了二维、三维绘制常用工程地质勘察图件图表的疗法和程序设计原理,并结合工程实例介绍了三维地质建模的理论、方法和应用。

深入探索水利水电工程的数字孪生与智能决策 图书名称:数字孪生水利:智能监测、模拟仿真与决策支持系统构建 图书简介 水利工程,作为人类改造自然、保障民生的重要基石,正以前所未有的速度迈向数字化、智能化时代。传统的工程管理与运行维护模式,在面对日益复杂的水文气候变化、巨大的工程荷载以及对安全运维的更高要求时,已显得力不从心。《数字孪生水利:智能监测、模拟仿真与决策支持系统构建》一书,正是应时代之需,系统性地阐述了如何将先进的数字孪生技术、物联网(IoT)、大数据分析、人工智能(AI)及高性能计算等前沿科技,深度融合于水利水电工程的全生命周期管理之中,旨在构建一个高效、可靠、可预测的“智慧水利”新范式。 本书并非聚焦于工程地质的传统勘察方法或基础的程序编程语言教学,而是将视角提升至工程运行阶段的信息物理系统(CPS)构建与优化层面。全书结构严谨,内容前沿,涵盖了从数据采集的物理层到决策支持的认知层,为水利工程师、系统架构师和科研人员提供了一套全面的理论框架与实践指南。 --- 第一部分:数字孪生水利的基础架构与数据基石 本部分着重于奠定数字孪生系统的物理基础和数据支撑体系,强调如何将真实的水利工程转化为高保真的数字模型。 第一章:数字孪生技术在水利领域的概念模型与架构设计 本章首先界定了水利数字孪生的核心定义、关键特性(如实时同步性、互操作性、演化能力),并详细探讨了适用于水利工程场景的“多尺度、多维度”数字孪生架构设计原则。我们将分析如何将大型水库群、复杂河流系统与单个结构物(如大坝、船闸)进行层次化建模,并提出一套标准化的数据接口与集成框架,确保不同专业(结构安全、水文气象、运行调度)模型之间的数据无缝流通。 第二章:新一代水利监测技术与全域数据采集 本章深入探讨支撑数字孪生的关键技术——先进传感与监测系统。重点内容包括: 高精度物联网(IoT)传感网络的部署策略: 探讨光纤光栅、MEMS传感器、无人机倾斜摄影测量(UAV Photogrammetry)在水工结构健康监测中的应用,以及如何解决野外复杂环境下的数据传输与能耗问题。 非常规监测数据融合: 探讨遥感(SAR、光学影像)数据在水库库容变化、地表沉降监测中的应用,以及与传统测点的协同校正技术。 工业互联网在水利信息传输中的角色: 介绍面向高带宽、低延迟要求的 SCADA 系统升级路径,为模型提供实时的边界条件和状态反馈。 第三章:工程空间信息重构与精细化三维建模 本章关注如何将采集到的海量异构数据转化为可用于模拟和分析的几何模型。详细介绍: 基于点云与BIM的结构数字化: 如何利用激光扫描技术对既有工程进行高精度“逆向工程”建模,并将其与建筑信息模型(BIM)标准结合,构建具备语义信息的工程资产模型。 水动力学与工程地质的耦合建模: 阐述如何将精确的地下结构模型(而非简化的地质剖面)与水流模型集成,为渗流分析和边坡稳定性评估提供精确的几何载体。 --- 第二部分:高性能仿真、智能分析与模型驱动 本部分是本书的核心,聚焦于如何利用强大的计算能力和人工智能算法,对数字孪生体进行深入的“What-if”分析和预测。 第四章:面向复杂水文边界条件的耦合仿真技术 本书超越了单一的结构分析或水动力学模拟,强调多物理场、多尺度问题的耦合求解: 大尺度水文-水动力耦合模拟: 介绍基于GPU加速的浅水波方程求解器,用于洪峰演进和洪水淹没的快速预测。 水工结构全场耦合分析: 探讨流固耦合(FSI)与热-力-渗耦合(T-F-S)在极端工况(如冰塞、超高水头作用)下的数值方法,以及如何使用领域分解法(Domain Decomposition)优化大规模有限元计算。 模型降阶技术(MOR): 介绍如何通过本征正交分解(POD)等技术,将高维度的有限元模型转化为实时可用的低阶代理模型,服务于在线决策。 第五章:基于深度学习的结构健康状态认知 本章着重于AI在数据驱动的健康评估中的前沿应用,完全区别于传统的基于有限元方程求解的分析: 异常行为识别与故障诊断: 利用长短期记忆网络(LSTM)和图神经网络(GNN)分析传感器时序数据中的微小变化,自动识别应力集中、裂缝萌生等早期病害特征。 基于物理约束的神经网络(PINN): 探讨如何将水利工程的基本守恒定律嵌入到神经网络的损失函数中,以解决训练数据稀疏或标签缺失情况下的模型泛化能力问题。 残余寿命预测(RUL): 利用概率模型与退化评估模型结合,对关键部件的服役性能衰减进行可靠性预测。 第六章:智能决策支持系统的构建与人机交互 数字孪生最终目标是辅助决策。本章探讨如何将实时模拟结果和预测性分析转化为可执行的调度指令: 强化学习在水库群优化调度中的应用: 介绍如何设计奖励函数,训练智能体以最小化防洪风险和最大化发电效益为目标,实现多目标、多约束的实时调度决策。 不确定性量化(UQ)与风险评估: 介绍蒙特卡洛模拟、概率区间分析等方法,将模型输入和参数的不确定性传递至输出结果,为决策者提供风险置信区间。 可视化与交互平台设计: 强调“三维可视化”在决策中的作用,如何通过沉浸式技术(VR/AR)向操作人员直观展示复杂的内部应力分布和未来水流趋势。 --- 第三部分:系统实施、安全保障与未来展望 第七章:数字孪生系统的工程化部署与运行维护 本章转向工程实践的落地问题,探讨如何将实验室级的仿真模型转化为稳定可靠的生产系统: 系统集成与中间件: 介绍面向数据湖(Data Lake)和知识图谱(Knowledge Graph)的水利信息集成技术,确保模型与业务流程的耦合。 高可用性与容错设计: 针对水利系统对连续运行的极高要求,探讨模型热备份、数据一致性校验及灾难恢复机制。 第八章:数据安全、隐私保护与伦理考量 随着水利系统成为关键基础设施,网络安全至关重要。本章探讨: 操作技术(OT)网络的安全加固: 针对工控系统(ICS)的特点,介绍微分隔离、零信任架构在水利控制网络中的部署。 模型知识产权与数据共享的伦理框架: 讨论在数据集中共享和模型迭代过程中,如何平衡各方利益和确保国家水资源调度的自主可控性。 总结与展望 本书旨在描绘一幅宏大的蓝图:从传统的基于经验和规范的设计计算,转向基于实时数据驱动的认知计算。我们相信,掌握和应用数字孪生技术,是未来几十年保障我国水利工程安全、高效运行的关键能力。本书为读者提供了从底层数据融合到上层智能决策的完整技术链条,是推动水利领域迈向工业4.0时代的必备参考书。 --- 读者对象: 水利工程、土木工程、水资源管理等相关专业的高年级本科生及研究生。 从事水库调度、大坝安全监测、水文预报的工程师及技术人员。 对工程信息化、智能制造、工业物联网(IIoT)有兴趣的 IT 架构师和系统集成商。

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读后感

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说实话,作为一名从事了十几年水利水电工程勘察的工程师,我曾经对“计算机应用”这个概念有些抵触。总觉得我们这个行业,经验和现场判断才是最重要的,计算机最多只能作为辅助工具,而且很多软件操作复杂,学习成本高。但是,当我读完这本书后,我的看法发生了翻天覆地的变化。这本书给我最大的感受是,计算机应用已经不再是可有可无的选项,而是提升工程质量、效率和安全性的必然选择。书中关于数值模拟的部分,让我眼前一亮。以往,我们进行边坡稳定性分析,更多依赖于经典的极限平衡法,其结果的可靠性受限于一些简化假设。而书中介绍的有限元、离散元等数值模拟方法,能够更真实地反映土体和岩体的力学行为,更精确地模拟复杂的地质构造和工程荷载的影响。书中对这些数值模拟软件的讲解,不仅有理论的阐述,更重要的是,它提供了具体的算例和程序设计思路,让我们可以动手实践,真正掌握这些强大的工具。我尤其关注了书中关于地下水数值模拟的章节,这对于我们进行水库渗流分析、围堰设计以及地下工程的水文地质评价都非常有帮助。通过模拟,我们可以预测地下水位变化,评估渗流对工程结构的影响,甚至优化排水方案。这本书让我意识到,掌握计算机应用,不仅仅是学会几个软件的操作,更是掌握了一套全新的解决问题的方法论,能够让我们在面对日益复杂的工程挑战时,更加游刃有余。

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读完这本书,我最大的感受是,它不仅仅是一本技术书籍,更是一本关于“思维方式”的书。它让我意识到,在信息时代,我们不能仅仅满足于已有的知识和技能,而是要不断学习新的工具和方法,以适应不断发展的技术和社会需求。书中对“数据挖掘”和“大数据分析”在工程地质中的应用讲解,让我看到了工程地质研究的巨大潜力。我们积累了大量的历史勘探数据、监测数据,这些数据中蕴含着丰富的地质信息,只是我们过去缺乏有效的工具去发掘它们。这本书为我们提供了挖掘这些宝藏的钥匙。它讲解了如何利用统计学、机器学习等方法,从海量数据中发现隐藏的规律,预测潜在的工程风险,甚至优化设计方案。例如,书中提到的通过分析历史滑坡数据,建立预测模型,来评估新工程区域的滑坡风险,这比以往的经验判断要科学得多。这种基于数据的决策方式,将大大提高工程的可靠性和安全性。这本书让我对未来的工程地质工作充满了期待,我相信,随着计算机技术的不断发展,我们的工作将会变得更加高效、精准和智能化。

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这本书的出版,无疑是为我们这些常年奋战在水利水电工程地质勘察和设计一线的人们带来了一股清流。长期以来,我们依赖于传统的图纸、报告和经验来进行工作,虽然效率不算低,但总觉得在信息处理和数据分析的深度上有所欠缺。这本书的出现,正好填补了这一空白。它不仅仅是介绍了一些软件工具的使用,更重要的是,它将计算机的强大计算能力和数据可视化技术,与水利水电工程地质的专业知识巧妙地结合起来。我尤其对书中关于三维地质建模的章节印象深刻。以往,我们绘制地质剖面图和平面图,往往需要花费大量的时间和精力,而且受限于二维的表现形式,很多复杂的地层关系和断裂构造难以清晰地呈现。而书中详细阐述的各种三维建模软件如何应用,能够将勘探钻孔数据、物探成果等海量信息集成起来,生成逼真的三维地质模型,这对于理解地下空间的复杂性,预测潜在的工程风险,以及进行更精确的坝址选择和边坡稳定性分析,都具有革命性的意义。此外,书中对一些常用工程地质软件的系统性介绍,如用于边坡稳定性分析的软件,或者用于地下水模拟的软件,都非常实用。它不仅给出了操作步骤,还深入讲解了其背后的理论依据和适用范围,让读者能够知其然,更知其所以然。对于我们这些希望提升专业技能,跟上时代步伐的工程师来说,这无疑是一本不可多得的宝藏。它教会我们如何利用现代科技的力量,更有效地解决工程实践中的难题,做出更科学、更可靠的决策。

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这本书的内容,让我深刻体会到了“工欲善其事,必先利其器”的道理。作为一名在山区进行水库勘察的设计师,我深知复杂的地形地貌和多变的地质条件给我们带来的挑战。过去,我们往往依赖于人工测量和经验判断,效率低且误差难以控制。这本书的出现,彻底改变了我的工作方式。书中关于无人机摄影测量和三维地形建模的部分,让我看到了利用高科技手段进行地形数据采集的巨大潜力。通过无人机,我们可以快速、高效地获取高精度的地形数据,并生成精细的三维模型。这不仅能够极大地减轻野外工作的强度,更重要的是,它能够为我们进行地质灾害评估、滑坡监测以及水库淹没分析提供更可靠的基础数据。书中对这些技术的应用案例分析,结合了实际的工程场景,让我能够清晰地理解如何将这些技术转化为实际的生产力。此外,书中还讲解了如何将这些高精度地形数据与地质钻孔数据、物探数据进行集成,构建更为真实的三维地质模型。这使得我们能够更直观地理解工程区域的地质构造,更准确地预测潜在的工程风险。这本书不仅仅是一本技术手册,更是一本思想的启迪者,它让我重新审视了我们工作的流程和方法,并看到了通过科技创新,我们能够取得怎样的进步。

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这本书的内容,让我对“程序设计”这个词有了全新的理解。我过去可能认为程序设计是属于计算机专业人士的领域,与我们工程地质工作者关系不大。但这本书的出现,彻底打破了我的这种认知。它让我明白,程序设计并不是高不可攀的,而是可以成为我们工程地质工作者手中强大的工具。书中通过大量的实例,展示了如何利用简单的编程语言,来解决我们日常工作中遇到的各种实际问题。例如,如何编写一个脚本来批量处理地质勘探数据,如何开发一个小程序来计算边坡稳定性系数,或者如何实现一个自动生成地质报告的模板。这些看似简单的程序,却能够极大地提升我们的工作效率,减少人为错误,并且能够让我们更深入地理解问题的本质。我尤其喜欢书中关于“定制化工具开发”的章节。它鼓励我们不要拘泥于现有的软件功能,而是要发挥自己的创造力,根据实际需求,开发出最适合自己的工具。这种自己动手,解决问题的过程,不仅能够让我们更好地掌握技术,更能够培养我们的创新能力和独立思考能力。这本书让我看到了,程序设计并不是为了写程序而写程序,而是为了解决工程问题而服务,这与我们工程地质工作的目标是完全一致的。

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这本书的深度和广度都超出了我的预期。我本来以为它可能只是介绍一些通用的工程软件,但实际内容却远不止于此。它深入地探讨了计算机在水利水电工程地质各个细分领域的应用,并且还涉及到一些前沿的理论和方法。例如,书中关于机器学习和人工智能在岩土工程中的应用的章节,让我感到非常震撼。虽然这些技术在我们的行业中还相对较新,但书中通过一些实际的例子,展示了如何利用这些技术来预测岩石的强度,识别地质灾害的模式,甚至优化勘察方案。这让我看到了未来工程地质发展的方向。此外,书中对大数据在工程地质领域的应用也进行了深入的探讨。随着勘探技术的进步,我们收集到的数据量呈指数级增长,如何有效地管理、分析和利用这些海量数据,是摆在我们面前的一个巨大挑战。书中提供的思路和方法,如分布式计算、云计算等,为我们应对这一挑战提供了有益的借鉴。总而言之,这本书不仅能够帮助我们提升现有的工作能力,更能够让我们站在更高的视角,去思考和规划未来的发展方向。对于那些希望在工程地质领域取得突破性进展的同行们来说,这本书绝对是必读之作。

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翻开这本书,我第一个想到的词就是“系统性”。它没有像一些培训教材那样零散地介绍几个零碎的功能点,而是从工程地质工作的全流程出发,将计算机应用的各个环节有机地串联起来。从早期的数据采集与整理,到中期的数据分析与建模,再到后期的数据可视化与成果报告,几乎涵盖了计算机在水利水电工程地质领域的所有重要应用场景。我特别欣赏书中关于数据处理和分析的部分。在实际工作中,我们经常会遇到各种格式不一、数据量庞大的地质勘探数据,如岩土力学试验数据、水文地质参数等。如何有效地清洗、整合、归一化这些数据,是进行后续分析的前提。书中提供的多种数据处理方法和算法,以及相应的程序实现思路,为我们解决这个问题提供了明确的指导。例如,书中对一些统计分析方法在岩土参数变异性分析中的应用,以及如何利用编程语言实现这些分析,都非常具有启发性。更不用说,书中还探讨了如何将这些分析结果与GIS技术相结合,进行空间上的数据叠加和综合评价,这对于识别地质灾害易发区,或者评估工程建设对环境的影响,都至关重要。不得不说,这本书不仅是技术的堆砌,更是智慧的结晶。它将抽象的理论转化为可操作的工具,让我们能够更深入地理解地质现象,更精准地预测工程风险。

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这本书的编排结构非常合理,逻辑清晰,语言生动。从我個人的阅读体验来说,它最大的优点在于能够将抽象的计算机技术与具体的工程地质问题巧妙地结合起来,让读者在学习技术的同时,也能够深刻理解其在实际工程中的应用价值。书中关于“程序设计”的部分,这一点尤其吸引我。很多时候,现成的软件功能虽然强大,但可能无法完全满足我们特定工程的需求,或者在处理某些特殊地质问题时显得力不从心。而书中提供的程序设计思路和范例,则为我们打开了一扇新的大门。它教会我们如何根据自己的实际需求,利用编程语言(如Python、MATLAB等)来开发定制化的工具或脚本,从而更有效地处理数据、进行分析,甚至实现一些复杂的模拟计算。我特别对书中关于自动化数据分析流程的讲解印象深刻。通过编写简单的程序,我们可以将重复性的数据处理任务自动化,从而节省大量的时间和精力,并将更多的时间投入到更具创造性的分析和决策工作中。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教育理念,在这本书中得到了充分的体现。它不仅仅是传授知识,更是培养我们独立解决问题的能力,这对于一名工程师来说,是弥足珍贵的。

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让我印象深刻的是,这本书并未将重点放在介绍某个单一的软件,而是从宏观的视角,展现了计算机技术在整个水利水电工程地质学科中的系统性应用。书中对各种软件工具的介绍,不是简单的功能罗列,而是围绕着具体的工程问题展开,清晰地阐述了该软件如何帮助我们解决问题,以及其核心的算法原理。我特别关注了书中关于“地质灾害监测与预警”的章节。在这个领域,信息技术的应用至关重要。书中介绍了如何利用遥感技术、GPS监测技术、以及数据挖掘技术,建立一套有效的地质灾害监测与预警系统。它不仅讲解了监测数据的采集和处理,更深入地探讨了如何利用算法分析这些数据,识别潜在的风险,并及时发出预警信号。这对于保障人民生命财产安全,具有极其重要的现实意义。试想一下,通过计算机系统,我们可以实时监测山体的位移、降雨量、地下水位等关键参数,一旦出现异常,系统能够立即报警,让我们能够提前采取措施,避免灾难的发生。这本书为我们提供了一个全新的思路,如何利用现代科技,将传统的地质灾害防治工作提升到一个新的水平。

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这本书的出版,对于我们这些需要撰写大量技术报告和进行成果汇报的工程师来说,简直是雪中送炭。以往,我们制作工程地质报告,往往需要花费大量时间在图表的绘制、数据的整理和文字的编排上。而这本书中关于数据可视化和报告自动化生成的章节,为我们提供了全新的思路和解决方案。书中详细介绍了如何利用编程语言,结合图库和模板,自动生成各种地质图件、柱状图、散点图以及三维剖面图。这不仅大大提高了我们的工作效率,更重要的是,它能够确保图件的一致性和规范性,避免了人为错误,提升了报告的专业性和可读性。我尤其喜欢书中关于交互式可视化应用的讨论。通过一些现代化的可视化技术,我们可以将复杂的钻孔数据、地震勘探数据等,以更加直观、生动的方式呈现出来,让非专业人士也能够清晰地理解地质情况,从而更好地支持工程决策。试想一下,在一次重要的工程汇报会上,我们能够通过动态的三维模型,直观地展示工程区域的地质构造、潜在的滑坡风险,或者地下水的流动规律,这该是多么令人印象深刻!这本书不仅仅是关于技术的介绍,更是关于如何利用技术,更有效地沟通和传递信息,这对于我们这个需要与各方沟通协调的行业来说,意义重大。

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