固定阈值无法区分"正常波动"与"失稳前兆"；基线自适应会把滑坡信号慢慢"学没"； 误报泛滥让真正重要的告警被忽视。磐卫用三件事重建预警的科学性。
不是"又一个阈值告警器"，而是建立在岩土工程经典理论之上的科学预警体系。
基于斋藤迪孝蠕变模型，实时判定设备处于初始变形 / 等速变形 / 加速变形哪个阶段。 改进切线角法 αt=arctan(v)：≥45°关注、≥60°警示、≥80°触发临滑否决——状态强制"差"、风险分≥80、告警置顶。
进入加速变形阶段后自动启用福岛孝夫逆速度法：拟合 1/v ~ t 直线，外推 1/v→0 时刻，输出"预计失稳：X小时后"及拟合优度 R²。 三重可靠性门槛（收敛 + R²≥0.5 + 时间窗≤30天），不可靠的预测宁可不报。
每次告警可标记真预警 / 误报(含原因)。系统按设备统计误报率，≥30%且样本≥5次时自动生成 "阈值上调25%"优化建议，一键采纳即生效并云端同步全员。系统的误报率随使用持续收敛，越用越准。
姿态倾角传感器 / GNSS位移计
测斜仪 / 振动传感器
气象站 / 萤石摄像头
页面直采
+ auto-collector 云端每5分钟
断网限流互不影响
中位数+MAD鲁棒基线(异常冻结)
四维评分卡 + 变形阶段判据
有效雨量耦合 · 状态迟滞
弹窗/声音/数字孪生联动
微信直达
大模型证据链报告
六张KPI大卡、气象趋势与重点设备参数图、分组状态矩阵(含每设备状态明细)、实时事件流、实时监控影像——原数据可视化页面已全面并入，一屏总览，一键全屏，汇报直接投屏使用。
Three.js 边坡实景模型，设备标签状态色与评估联动，支持自定义 GLB 模型上传。
待处置/真预警/误报/已解决四态看板，处置留痕，误报样本自动进入自学习统计。
"风险45 = 偏离40+速率0+趋势0+质量0 ×天气1.12"——每一分都有出处，评审专家看得懂。
项目级数据完全隔离，管理员/操作员/查看者权限分级，参数修改有审计日志。
滑坡不会挑你开着网页的时间发生。磐卫的云端预警调度器每 5 分钟自动运行—— 你在线时它安静让行，你离线后它无缝接管。
检测到项目缓存 10 分钟内有更新（有人正在监测），云端调度器自动静默，前端即时推送不重复打扰。
缓存超过 10 分钟未更新（无人值守），云端每 5 分钟复算分组状态，达到预警条件立即微信推送。
按设定时间（如 08:00 / 18:00）自动生成含变形阶段、有效雨量、失稳预测证据链的 AI 综合报告并推送。
当设备触发临滑否决判据（加速变形 + 切线角≥80°），云端调度器不受常规推送间隔限制， 30 分钟内即时发出最高优先级告警，内容包含：
十分钟上手磐卫。按角色选择阅读路径：日常监测人员看前四节，管理员读完全部。
登录系统 — 使用 Chrome/Edge 打开系统地址，输入管理员分配的账号密码。登录后左侧栏显示"当前项目"选择器与您有权限的功能标签。
选择项目 — 若有多个授权项目，在左侧栏"当前项目"下拉框中切换。各项目设备、数据、设置完全隔离。
查看设备数据 — "设备监测数据"标签页展示当前分组所有设备卡片：当前状态、风险评分分解、最新监测值、变形阶段徽章（如有）。左侧栏可切换分组。
关注推送 — 系统预警通过微信公众号直达。即使关闭网页，云端调度器也会每 5 分钟接管预警推送，无需保持页面常开。
每个设备处于 优 / 良 / 中 / 次 / 差 五级之一。判定依据是与动态基线的偏差（温度为绝对值），系统对状态切换有迟滞保护（升级连续2次确认、降级3次），不会来回抖动。
状态文字形如 良 (风险45: 偏离40+速率0+趋势0+质量0 ×天气1.12)：
收到告警 — 页面弹窗/微信推送到达。先读"主要原因"和关键设备列表，确认是哪个分组、哪些设备触发。
查看证据 — 在设备卡片确认变形阶段徽章与风险分解；在驾驶舱查看气象趋势与重点设备参数曲线；有摄像头时可远程复核现场。
现场核查（重要） — 出现"临滑告警"或"预计失稳时间窗"时，立即组织现场核查，不要仅凭数据做决定。
标记真/误 — 到"预警与事件日志"对该事件标记 ✓真预警 或 ✗误报（选原因）。这一步是系统自学习的燃料：真预警保持灵敏度，误报样本驱动阈值优化。
填写处置记录 — 点击"处理"填写处置意见（现场情况、采取的措施），留痕可追溯。
日志页顶部四张统计卡（待处置/真预警/误报/已解决）点击即过滤。待处置红色数字是您的待办——建议每日清零，保持自学习数据新鲜。
例会汇报、领导视察、指挥中心大屏常显。深色专业风，支持一键全屏。
点击顶部标签 "🖥 驾驶舱" 进入大屏视图
点击右上角 "全屏" 按钮进入沉浸式展示（按 Esc 退出）
讲解顺序建议：先看 6 张 KPI 卡（设备规模→在线率→预警数→加速变形数→数据量→智能水平），再看状态矩阵中颜色最深的分组，最后扫一眼右侧事件流
左侧栏底部"添加设备" → 类型选"姿态传感器"
填写设备编号（如 WT660000XXXX）→ 选择/新建分组 → 点"添加设备"
设备进入学习期（需积累 50 个数据点建立基线，约 8 小时）后开始正常评估
坚持在事件日志中标记真/误（这是唯一需要人工做的事）
定期查看"参数设置 → 🧠智能阈值自学习"区域的设备误报统计
出现"阈值上调25%"建议时评估合理性，点"一键采纳"——阈值自动调整并全员同步
"系统管理 → 项目管理"创建/编辑项目；"用户分配"设置用户权限（view/edit/admin/export）；"用户管理"维护账号；"操作日志"可追溯所有参数修改明细（谁/何时/改了什么/原值→新值）。
能。云端 alert-scheduler 每 5 分钟自动运行：浏览器在线时它静默让行，离线 10 分钟后自动接管预警与定时报告推送。无需保持页面常开。
依次检查：① 参数设置中推送参数是否正确；② 全自动智能预警开关是否开启；③ 是否处于推送间隔内（默认 10 分钟同级别不重复）；④ 修改后是否点了"保存设置"（同步云端）。
基线学习需要 50 个有效数据点。新装设备按 10 分钟采集间隔约需 8 小时。学习期内设备正常采集但不参与状态评估，属设计行为。
预测仅在"加速变形"阶段且逆速度拟合可靠（收敛 + R²≥0.5 + 时间窗≤30天）时给出。不满足条件时系统宁可不报——这是刻意的可靠性设计，不是故障。
气象数据源可能暂时不可用。云端 auto-collector 每 5 分钟采集一次，通常 1~2 轮后恢复。持续异常请联系管理员检查气象 API 配置与坐标。
建议生成需要两个条件同时满足：该设备处置样本 ≥5 次 且 误报率 ≥30%。样本不足时继续标记即可——真预警和误报都要标，真预警是精度的分母。
先 Ctrl+Shift+R 强制刷新确认版本。如仍复现请截图控制台日志反馈管理员。