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公开(公告)号：CN119755541A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411952926.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 , 同济大学 , 浙江宁水水务科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高频压力数据驱动的供水管网爆管定位方法，包括以下步骤：当高频压力监测器发出异常警报时，对报警前后6分钟的实时压力信号进行数据清洗与小波降噪，生成有效高频压力数据集；采用基于滑动窗的双边累积和算法提取有效高频压力数据集中的时间特征值；结合前期波速统计值，采用负压波法对异常压力波起始点位进行定位；若定位为阀门或泵操作点，则列入正常管网操作，同时统计修正各管道波速，若定位为其他管道节点，则发出爆管定位警报。优点在于本发明利用实时高频压力数据，采用负压波法，将误差精确至毫秒级别，同时利用正常管网操作修正各管道波速，以期适应管道老化与温度变化等因素的影响，使爆管定位更加迅速、精准。
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公开(公告)号：CN117871323A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311870726.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明是一种管道内气水两相流界面和压力变化模拟的实验系统，由上游水箱、连接软管、控制球阀、压缩空气机和连接支管、透明主管、压力传感器装置、透明竖管、压力调节阀、下游收集水箱、连接导管和循环泵组成。通过水泵和阀门设置和设定不同的上游水位和封闭边界、进行不同体积的动态和静态气团引入模拟、并设置不同的透明竖管通气情况，可进行单一或多种初始和边界条件改变下的量化模拟。该装置系统结构简单、操作方便、经济实用，适用于在室内进行多种实验条件和影响因素的参数改变下进行气‑水间歇喷涌过程的量化模拟研究。
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公开(公告)号：CN117287644A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311092087.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 同济大学
Abstract: 本公开的实施例提供了一种数据采集设备以及排水管道缺陷状态诊断方法。该数据采集设备包括：遥控启动模块、微机电六轴惯性传感器、数据存储模块、电源模块、回收模块；遥控启动模块用于在数据采集设备被用户于目标排水管道的起点检查井投入目标排水管道，随着水流运动时，启动微机电六轴惯性传感器；该传感器在启动之后用于采集数据采集设备的三轴角速度数据序列、三轴加速度数据序列，并将其存储至数据存储模块；回收模块用于在数据采集设备到达目标排水管道的终点检查井或者停止运动时，回收数据采集设备；在回收到数据采集设备之后，数据存储模块中的数据序列被提取用于目标排水管道的缺陷状态诊断，从而提高排水管道缺陷状态诊断效果。
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公开(公告)号：CN117057276A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311071955.1
申请日：2023-08-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种供水管网漏损部位的动态定位方法，包括如下步骤，在真实漏损事件发生后读取漏损识别数据及预先构建的供水管网水力学仿真模型；估算真实漏损事件的漏损量，划定初始的候选漏损区域，计算真实漏损特征；对候选漏损区域进行分组并选择特征中心管段，在各特征中心管段处模拟并计算模拟漏损特征，依据模拟漏损特征的相似性指数缩减候选漏损区域，直至缩减比例达到设定的缩减率；模拟并计算缩减后区域内各个管段的模拟漏损特征，计算各模拟漏损特征的相似性指数并排序，得到体现漏损可能性的管段位置排序结果。与现有技术相比，本发明的结果有更高的精确度，能够提供候选漏损区域的范围，对排查过程有更全面的指导作用等优点。
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公开(公告)号：CN116702074A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310592723.4
申请日：2023-05-24
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/2433 , F17D5/02 , G06F18/2131 , G06F18/15
Abstract: 本发明提供了一种基于小波分解提取压力高频分量的供水管网爆管侦测方法，包括以下步骤：步骤S1，生成原始压力监测值矩阵；步骤S2，采用离散小波变换对原始压力监测值矩阵进行高低频分离，生成当前时刻的高频扰动值侦测列向量；步骤S3，采用COF算法检测高频扰动值侦测列向量中的离群值；步骤S4，筛选检测出的离群值，将符合特征的离群值标记为异常点，并在当日检测结束后对异常点对应压力值进行校正；步骤S5，重复上述步骤，当符合爆管特征的异常点的连续异常时刻数超过时间阈值的情况时，发出爆管警报。本发明有利于更准确地反映供水管网中压力的瞬时变化情况，保证了侦测的实时性，适用于各种类型的供水管网。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109886830B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201910002247.X
申请日：2019-01-02
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于用户投诉信息的供水管网污染源追踪定位方法，包括以下步骤：S1：利用用户投诉的位置信息生成污染矩阵；S2：判断各候选节点之间相似性并进行划分；S3：增加随机投诉滞后时间并构造用户投诉样本；S4：利用用户投诉样本对卷积神经网络进行训练验证测试，并将其用于实际污染源追踪定位。与现有技术相比，本发明具有根据污染事故发生后的实时用户投诉信息，采用用户投诉模式识别进行污染源定位，对于水源污染和非水源污染均具有良好的污染源识别能力，且对用户投诉滞后时间的不确定性具有一定的鲁棒性。在管网水质在线监测设备尚不完善的城市，可以实现对污染源位置的快速定位，增强城市对管网水质突发事故的应急响应能力等优点。
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公开(公告)号：CN115345343A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210481646.0
申请日：2022-05-05
Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 , 同济大学
Abstract: 本申请提供了一种供水管网的浊度预测方法，浊度预测方法包括：采集供水管网的水质监测数据；对水质监测数据进行预处理，以得到水质监测数据集，其中，水质监测数据集包括：训练集和测试集；构建Elman神经网络模型，基于训练集训练Elman神经网络模型，以得到用于浊度预测的最优模型，并基于最优模型和测试集对供水管网的浊度进行预测，以得到供水管网的浊度预测值，上述预测方法可以提高模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN115186860A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210480280.5
申请日：2022-05-05
Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明提供基于压力数据聚类的供水管网复杂多漏损识别方法，包括步骤：确定分析时间段，通过供水管网预测模型预测供水管网运行参数，通过压力监测数据库读取真实监测数据，对预测的供水管网运行参数和读取的真实监测数据进行预处理；生成压力残差矩阵并进行管网压力趋势分解和漏损工况区分；对供水管网进行水量分析，结合管网漏损状态矩阵确定分析时间段内漏损信息及漏损总数量，并依次按照每个漏损的性质分别确定其发生时间；输出所有漏损的识别结果。本发明借助预测模型对供水管网行为进行预测，结合数据驱动方法对压力数据的时间、空间特征进行有效提取，可以更高效且准确地识别供水管网中处于叠加状态的各类漏损事件。
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公开(公告)号：CN114493234A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210071354.X
申请日：2022-01-21
Applicant: 上海城投水务(集团)有限公司 , 同济大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及测压点优化领域，公开了一种供水管网关键压力控制点的识别方法，包括如下步骤：步骤S1，输入供水管网各测压点历史数据，对测压点数据进行异常压力模式剔除和显著压力模式提取，并按照供水管网中途加压泵站运行工况的不同对原始样本数据构建分类特征；步骤S2，建立压力变化模式聚类模型，对不同分类特征数据下的所有供水管网测压点的样本数据进行迭代聚类，按照加权模式显著率来确定最合适的聚类簇数量；步骤S3，针对不同调度对象，按照每一类中的目标相似度进行排序，选取每一类中目标相似度最高的测压点作为其压力主控点，本发明能够准确识别代表待测区域压力变化特征的压力控制点。
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公开(公告)号：CN114429034A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111610339.X
申请日：2021-12-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06K9/62 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开了一种面向供水管网水力模型水量校核的压力监测点移动布置方法，包括以下步骤：根据管网节点总数和压力监测传感器数量，划分校核周期；基于初始化管网水力模型，得到节点压力关于节点水量的雅克比矩阵；根据雅克比矩阵和改良隐枚举优化法，求解监测点移动布置方案；根据每个校核周期中的监测点位置部署方案获取的监测数据，校核计算供水管网水力模型的节点水量参数，改进计算精度。在成本相当的前提下，本发明可以数倍扩大监测数据的采集量，增大管网压力监测空间密度，获取更多的管网运行状态信息，有利于提高模型校核精度；在模型校核精度相当的前提下，本发明可以大幅减少模型参数校核的硬件成本、施工成本和维护成本。
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