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公开(公告)号：CN116246404A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310012250.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 苏州城市地下综合管廊开发有限公司
IPC: G08B17/00 , G08B31/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F18/24
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于地下综合管廊的分布式光纤火灾识别方法及系统，其中，该方法包括：确定与火灾判断相关的多个火灾引发因素；基于与火灾判断相关的多个火灾引发因素，建立并训练识别分类器；基于与火灾判断相关的多个火灾引发因素，确定火灾风险评价体系；获取地下综合管廊的实时信息，其中，实时信息包括与多个火灾引发因素相关的信息；通过识别分类器和火灾风险评价体系根据实时信息，确定地下综合管廊的火灾综合风险水平值，具有有利于风险事故发生时的初步判断和定位，掌握风险发展的规律以及对风险进行控制的技术，确保能够对风险进行有效规避的优点。
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公开(公告)号：CN115901683A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310012258.2
申请日：2023-01-05
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司 , 苏州城市地下综合管廊开发有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于TDLAS的甲烷检测方法及系统，其中，该方法包括：获取TDLAS系统输出的与甲烷浓度相关的二次谐波信号；对二次谐波信号进行分解，生成多个内涵模态分量信号及一个残差信号；基于多个内涵模态分量信号及一个残差信号，确定甲烷浓度，具有抑制噪声干扰，提高甲烷检测的准确度的优点。
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公开(公告)号：CN117472111B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311477767.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 东南大学 , 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G05D23/20
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据驱动的大体积混凝土智能温控方法及系统，该方法包括确定对大体积混凝土的内外温差影响最大的多个影响因素；通过正交试验融合多个影响因素，得到大体积混凝土的最佳养护条件和每个影响因素对大体积混凝土内外温差的影响程度；将最佳养护条件对应的每个影响因素对应的最优值输入模拟软件，模拟得到大体积混凝土内外温差随时间变化的关系曲线；实时测量大体积混凝土的当前内外温差；确定当前内外温差与关系曲线上对应时间点的温差的差值，结合每个影响因素对大体积混凝土内外温差的影响程度，根据差值控制改变影响因素的值。本方案中，对混凝土施工过程中不同时间段的内外温差进行控制，以提高工程质量。
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公开(公告)号：CN117472111A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311477767.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 东南大学 , 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G05D23/20
Abstract: 本发明提供一种基于多源数据驱动的大体积混凝土智能温控方法及系统，该方法包括确定对大体积混凝土的内外温差影响最大的多个影响因素；通过正交试验融合多个影响因素，得到大体积混凝土的最佳养护条件和每个影响因素对大体积混凝土内外温差的影响程度；将最佳养护条件对应的每个影响因素对应的最优值输入模拟软件，模拟得到大体积混凝土内外温差随时间变化的关系曲线；实时测量大体积混凝土的当前内外温差；确定当前内外温差与关系曲线上对应时间点的温差的差值，结合每个影响因素对大体积混凝土内外温差的影响程度，根据差值控制改变影响因素的值。本方案中，对混凝土施工过程中不同时间段的内外温差进行控制，以提高工程质量。
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公开(公告)号：CN117388751A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311320436.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
Abstract: 本申请公开一种路灯漏电的智能监测方法、装置、系统及存储介质，涉及路灯漏电监测技术领域。该方法包括：获取监测区域内的路灯温度数据；根据所述路灯温度数据和预先设定的阈值判断所述监测区域内的路灯是否漏电，判断方法如下：根据所述路灯温度数据得到温度变化值，若所述温度变化值大于所述阈值，则判断所述监测区域内的路灯发生漏电；若所述温度变化值小于所述阈值，则判断所述监测区域内的路灯未发生漏电。本申请实施例实现了非接触式的路灯漏电监测和全方位地对路灯漏电进行监测，还能够及时地发出告警信息和险情信息，提高了故障修复速度和路灯漏电时附近行人的安全程度，避免行人触电事故的发生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115270527A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211181406.5
申请日：2022-09-27
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06T17/00 , G01D21/02 , G06F111/10
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种道路塌陷风险实时评估方法、设备及存储介质，该方法包括：获取目标道路所在区域内的监测数据；获取预设的道路塌陷风险评估模型；获取目标道路的三维动态数值模型；基于监测数据和三维动态数值模型，对道路塌陷风险评估模型对应的风险评价指标的当前阈值进行实时修正；基于监测数据和三维动态数值模型，对道路塌陷风险评估模型进行实时修正；基于修正后的道路塌陷风险评估模型和修正后的风险评价指标的当前阈值，确定目标道路的塌陷风险等级。本申请可解决因人工巡检和勘测效率低且数据处理不够及时，而导致的道路塌陷风险评估实时性差或准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN116702363A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310693872.X
申请日：2023-06-13
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/12 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F111/10
Abstract: 本申请涉及建筑工程预测技术领域，尤其涉及一种考虑时间效应的基坑开挖变形实时自动化预测方法及系统，方法包括：编写参数化有限元分析代码并进行有限元计算获取基坑变形结果；基于结果部署用于获取实时监测数据的自动化监测设备；对基坑不同时间阶段参数进行预筛选并设计正交试验，再进行有限元计算得到基坑变形结果，将结果作为训练样本进行训练；将实时监测数据输入训练完成的神经网络，反演分析得到实时动态参数并自动修正有限元分析代码中的参数，重新进行有限元计算得到正演基坑变形结果；采用实时动态参数通过有限元计算不断预测基坑变形。本申请有效解决了在基坑工程中难以获取较为准确的基坑参数并无法对基坑变形进行精准预测的问题。
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公开(公告)号：CN116701949A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310980254.3
申请日：2023-08-07
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于区域环境数据的空间点位监测模型的训练方法，包括：建立包含多个训练样本的训练样本数据集；对训练样本进行预处理，并对预处理后的训练样本进行多变量相空间重构，得到包含训练样本数据集的矩阵数据；将矩阵数据输入至深度极限学习机，提取重构后的特征空间，确定样本训练数据集中各空间点位的监测参数与周围环境数据间的定量关系；基于RBF激活函数计算空间点位处每个环境数据的空间权重矩阵；利用Moran激活函数计算定量关系的空间权重矩阵；利用克里金插值激活函数计算空间内任一点位监测参数与周围环境数据之间的定量关系；本发明实施例可基于区域环境数据分析空间任一点位处监测参数趋势变化原因及对其进行趋势预测。
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公开(公告)号：CN117454655B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311499412.X
申请日：2023-11-13
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/25 , G06F30/23 , G06F30/10 , G06T17/20 , G06F119/12 , G06F119/08 , G06F113/26 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种大体积混凝土温度场构建方法、装置、设备及介质，属于建筑工程技术领域，所述方法包括：获取大体积混凝土预设监测点位的监测温度，基于监测温度构建大体积混凝土三维模型；对大体积混凝土三维模型中每个子空间区域的温度值进行处理，得到温度数据集；基于温度数据集，经过最小二乘支持向量机算法和粒子群优化算法处理，得到大体积混凝土模型中任意坐标处的温度水平；基于任意坐标处的温度水平，确定所述大体积混凝土的温度场。本发明提供的方法基于有限点位温度监测，能够快速实现对大体积混凝土温度场的构建，且算法模型可以复用于任意大体积混凝土温度场构建，从而提高工程质量，指导施工方案，实现降本增效。
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公开(公告)号：CN116701949B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310980254.3
申请日：2023-08-07
Applicant: 苏州思萃融合基建技术研究所有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种基于区域环境数据的空间点位监测模型的训练方法，包括：建立包含多个训练样本的训练样本数据集；对训练样本进行预处理，并对预处理后的训练样本进行多变量相空间重构，得到包含训练样本数据集的矩阵数据；将矩阵数据输入至深度极限学习机，提取重构后的特征空间，确定样本训练数据集中各空间点位的监测参数与周围环境数据间的定量关系；基于RBF激活函数计算空间点位处每个环境数据的空间权重矩阵；利用Moran激活函数计算定量关系的空间权重矩阵；利用克里金插值激活函数计算空间内任一点位监测参数与周围环境数据之间的定量关系；本发明实施例可基于区域环境数据分析空间任一点位处监测参数趋势变化原因及对其进行趋势预测。
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