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公开(公告)号：CN113947038A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111048691.9
申请日：2021-09-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种冰浆清洗供水管道的模拟方法。本发明所述的冰浆清洗供水管道的模拟方法，包括构建一种水推动冰浆等温流动的物理模型、用于供水管道冲洗的冰浆固液两相的材料物性设置、水推动冰浆等温流动的边界条件设置、水推动冰浆等温流动的初始条件设置、冰浆清洗供水管道模型中的管道模型网格划分方法以及冰浆清洗供水管道模型求解条件的设置。本发明的数值模拟模型使用范围广，可模拟水推动冰浆等温流动，模型符合实际物理情况，模拟结果贴近实际供水管道冲洗情况，同时在保证模拟准确度的前提下节省了计算资源。
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公开(公告)号：CN108615098B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810448471.7
申请日：2018-05-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯生存分析的供水管网管道爆管风险预测方法，该方法包括如下步骤：(1)根据收集的爆管历史数据建立爆管数据库，提取关键信息作为协变量；(2)对爆管点位进行空间聚类分析，将爆管点位的空间分布信息量化作为一项新的协变量补充至爆管数据库中；(3)基于爆管数据库采用贝叶斯生存分析方法构建爆管风险预测模型；(4)采用爆管风险预测模型预测管道的爆管风险。与现有技术相比，本发明预测结果更加准确合理。
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公开(公告)号：CN112097125A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010987621.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法，该方法包括如下步骤：(1)收集供水管网压力及流量监测数据，使用自适应校核算法估算各节点的需水量；(2)对需水量校核结果进行处理，构建检测集群；(3)采用DBSCAN算法判断各检测集群是否为离群值；(4)基于爆管时的管网流量响应特征对离群值进行分析，输出爆管侦测结果，判断爆管所在位置。与现有技术相比，本发明侦测定位精度高、受模型及数据不确定性影响小、成本低。
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公开(公告)号：CN109442221B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201811393693.X
申请日：2018-11-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于压力扰动提取的供水管网爆管侦测方法，该方法包括如下步骤：(1)收集、预处理压力监测数据，建立压力监测值矩阵；(2)采用傅里叶变换对压力监测值矩阵进行时域、频域特征分析，提取扰动信息，生成压力扰动值矩阵；(3)采用孤立森林算法检测压力扰动值矩阵中的异常值；(4)基于爆管事件下的管网压力响应特征，筛选检测出的异常值，输出爆管侦测结果。与现有技术相比，本发明爆管侦测方法的结果准确可靠，更适用于我国目前普遍采用的大型复杂供水管网。
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公开(公告)号：CN103336001B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201310251786.X
申请日：2013-06-24
Applicant: 同济大学
IPC: G01N21/76
Abstract: 一种快速评价饮用水水质生物稳定性的方法,属于市政工程的给排水监测领域。本发明结合利用TOC化学分析快速简便的特点以及细菌生长对成分复杂的低浓度有机碳浓度变化敏感的生物特性，同时利用在生物稳定性一定高的水样中，异养菌接种初期阶段生长波动剧烈的特点，建立水样梯度稀释系列的方法，绘制出在短时间内不同时间阶段比增长速度μ与相应稀释梯度TOC浓度的曲线，通过不同时间阶段μ值随TOC浓度变化趋势的对比，找出比增长速度μ与TOC浓度变化趋势随时间和浓度变化最剧烈的曲线段，获得水样有机碳与标准溶液有机碳的近似比例关系，完成对待测饮用水水质生物稳定性的评价。本发明可应用于给水处理和饮用水管网水质生物稳定性分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102467605A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010534558.X
申请日：2010-11-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种供水管网突发污染事故的污染源追踪定位信息处理方法，包括以下步骤：1)采集器采集监测点监测到的污染物浓度信息，并将其发送给处理器；2)处理器通过节点关系树的线性规则模型求出其相关上游节点的最大污染物浓度和最大污染物浓度出现的时间，逐步地求解下去，可求出管网中所有节点的最大污染物浓度和其获得最大污染物浓度的时间；3)处理器判断污染物浓度最大的节点预测为污染物注入节点。与现有技术相比，本发明具有迅速准确地定位给水管网中污染源等优点。
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公开(公告)号：CN114139433B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110862977.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种用于城市内涝预警的雨水系统模拟方法，所述方法是基于深度学习的，由降雨产流过程模拟模型和一维管网汇流过程模拟模型两个深度学习模型构成。降雨产流过程模拟模型，用于模拟子汇水区径流、降雨入渗等管网外部进流量，并作为所述一维管网汇流过程模拟模型训练的边界条件；一维管网汇流过程模拟模型，用于模拟管网节点积水流量，同时兼具深度学习模型网络架构比选功能。本发明建模简单，具有高灵活性和高时效性，模型可以通过补充数据进行更新，精度高；可以实现对不同复杂程度的管网结构下的积水过程模拟，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN114330152B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111382206.1
申请日：2021-11-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明提供一种基于光滑粒子流体动力学的地表产汇流计算方法，包括如下步骤：初始化计算条件，用底部粒子来描述地表信息，用流体粒子来描述地表产汇流；根据流体粒子在当前时刻的速度和位置，计算加速度；根据流体粒子的加速度和位置，计算该粒子在下一时刻的速度和位置；计算该粒子移动到新位置后的密度和光滑长度；根据降雨和下渗的水量计算流体粒子的质量，对流体粒子进行动量修正；对于无粒子覆盖的上游区域添加初始状态的流体粒子；对每一时步进行计算，输出地表产汇流的计算结果。本发明提供的方法无须建立网格，建模过程更加高效；支持降雨和下渗计算，可以更完整地模拟地表产汇流过程。
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公开(公告)号：CN117787631A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311838386.9
申请日：2023-12-28
Applicant: 同济大学 , 银川中铁水务集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的原水系统调度与风险预警方法，包括以下步骤：建立水厂取水泵站总能耗最小化与取水含沙量最小化问题的马尔可夫博弈模型，并设计相应的状态空间、动作空间和奖励函数；获取历史运行数据和水文数据，基于预设的水力模型和MLP神经网络，构建调度环境模型；通过调度环境模型和智能体PPO算法，对深度强化学习智能体进行训练，并基于域随机化提升泛化性能，得到智能体策略；构建seq2seq模型，基于历史运行数据，分别对河流泥沙含量和水库供水量进行多步预测，结合训练得到的智能体策略，生成风险预警模型。与现有技术相比，本发明具有泛化性能强，具备风险预警功能等优点。
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公开(公告)号：CN116703826A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310506434.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T7/277 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本公开的实施例提供了一种管道缺陷检测与跟踪方法以及装置，应用于排水管网技术领域。该方法包括：获取CCTV管道检测视频；从CCTV管道检测视频中选取管道缺陷图像，并对选取的管道缺陷图像中的缺陷目标进行类型标注以及边框标注，构建管道缺陷数据集；对管道缺陷数据集中的样本进行缺陷目标的裁剪和分类，构建目标跟踪数据集；采用管道缺陷数据集对YOLO_v7‑seg模型进行训练；采用目标跟踪数据集对DeepSORT模型进行训练；以训练完成的YOLO_v7‑seg模型的输出作为训练完成的DeepSORT模型的输入，构建能力较强的管道缺陷检测与跟踪模型，进而基于该模型有效地进行管道缺陷检测与跟踪，降低人工成本。
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