个人简介
朱延涛，男，江苏南京人，工学博士，河海大学讲师，国家大坝安全工程技术研究中心客座研究员，美国加州大学洛杉矶分校访问学者，入选中国水力发电工程学会青年人才托举工程。主要从事水工程智慧运维与风险防控理论和技术研究及其工程实践。主持国家重点研发计划子专题、国家自然科学基金青年项目等基金项目9项；发表高水平学术论文27篇，其中第一/通讯作者16篇、ESI高被引论文2篇，出版学术专著2部；授权国家发明专利16项，登记计算机软件著作权12项，5项知识产权形成成果转化；获全国优秀共青团员等国家级、省部级荣誉。
主要学术成果
在工程科技方面的主要学术贡献和重要创新成果如下：
1）多源信息融合的大坝裂缝病害精确感知
大坝运行环境恶劣，在其运行过程中易产生裂缝等病害，裂缝形成机理复杂、影响因素众多，精准感知其行为变化是客观评价大坝服役性能的前提。借助数十座大坝原位观测资料，深入剖析了大坝裂缝病害形成机理，探究了大坝裂缝病害识别分析模型的构建技术，提出了大坝裂缝病害精细化辨识方法，构建了多源信息融合的大坝裂缝病害精确感知体系与方法。
2）多因素影响下大坝服役性能分析
影响大坝服役性态的因素复杂且多变，解决挖掘荷载和环境变化等影响因素以及确定物理力学状态参数的问题难度大，但这是客观评价结构性能变化条件下大坝服役性态变化规律必须解决的难题。通过对数十座大坝资料的系统研究，基于随机森林数据挖掘思想，提出了影响大坝服役性态因素随机森林数据挖掘方法。同时还探究了大坝服役过程状态参数反演模式的构建技术，提出了反演大坝物理力学状态参数的新方法，解决了大坝参数反演资源消耗过大的问题。基于试验和原位监测成果，结合结构、渗流等数值仿真，提出了考虑环境劣化、裂缝及渗流组合作用下大坝服役性能劣化分析模型，破解了多重影响因素协同作用下大坝服役性能劣化的量化分析难题。
3）大坝风险状态动态诊断与预警
大坝风险状态诊断本质上是一个多层次、多指标且具有不确定性的复杂评价问题，也是客观分析大坝服役状态是否恶化必须解决的难题。从表征大坝风险状态监测效应量时空变化维度出发，创建了大坝风险状态影响因素与不利工况间灰色投影关系的技术，提出了识别疑似存在风险问题的阈值确定方法，从而实现了大坝风险状态变化态势的诊断与预警。此外，基于表征大坝风险状态的监测量变化特征聚类研究成果，提出了反映各类监测量对大坝风险状态影响程度的赋权方法，构建了大坝风险状态多类监测量综合诊断模型，实现了对大坝风险状态的综合诊断。
上述成果与理论已应用于多个大坝安全监控与风险分析之中，在保障大坝安全前提下充分发挥工程效益，并对提高大坝安全管理水平具有重要的科学和实用价值。
依托项目简介：
（1）项目名称：ROV声-光图像驱动的混凝土坝水下裂缝融合辨识与危害性解译方法研究
（2）关 键 词：水工结构监测；隐患探测；智能监控；病害识别；水下裂缝
（3）项目摘要：混凝土坝水下裂缝形成机理复杂、影响因素众多，精准辨识其行为变化是客观评价裂缝危害性的前提。但现有方法主要依赖专家经验，辨识质量低、易产生误判，从而影响裂缝危害性的正确评估。本项目聚焦混凝土坝水下裂缝图像与原型的映射关系和基于ROV声-光图像信息的混凝土坝水下裂缝危害性评估模式两个科学问题，以混凝土坝水下裂缝声-光图像高质量重构、精准识别与量化和危害性解译为研究主线，基于水下机器人（ROV）探测平台，融合水下声呐、机器视觉等声-光图像信息，通过模型试验和理论分析等手段与方法，提出混凝土坝水下裂缝声-光图像增强与复原方法，建立混凝土坝水下裂缝精准辨识模型，构建混凝土坝水下裂缝危害性评估指标与等级划分标准，提出基于ROV声-光图像信息的混凝土坝水下裂缝危害性解译方法，并将提出的模型和方法用于实际工程，旨在为混凝土坝水下裂缝精确辨识与危害性评估提供源头技术支持和科学依据。
