本發(fā)明涉及城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中地下綜合管廊的安全監(jiān)控技術(shù)，具體是涉及一種地下綜合管廊爆管預(yù)警方法及系統(tǒng)，特別是一種基于高頻壓力計、水聽器和流量計的地下綜合管廊爆管預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進程的加快，地下綜合管廊作為城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，其建設(shè)和運營的安全性越來越受到重視。給水管道作為管廊內(nèi)的重要組成部分，一旦發(fā)生爆管事件，不僅會影響供水的正常運行，還可能對管廊內(nèi)其他管線及設(shè)施造成損害，甚至引發(fā)安全事故。因此，開發(fā)一種有效的爆管預(yù)警系統(tǒng)對于保障管廊的安全運行具有重要意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中地下綜合管廊給水管道爆管預(yù)警能力不足的問題，本發(fā)明提出了一種地下綜合管廊爆管預(yù)警方法及系統(tǒng)。該方法通過實時監(jiān)測管道的壓力、聲音及流量數(shù)據(jù)，結(jié)合先進的信號分析算法和機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)對爆管事件的早期預(yù)警，減少突發(fā)事件對管廊及城市基礎(chǔ)設(shè)施的影響。

2、技術(shù)方案：一種地下綜合管廊爆管預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集單元、數(shù)據(jù)傳輸單元、數(shù)據(jù)分析單元和預(yù)警響應(yīng)單元，能夠?qū)崟r監(jiān)測并分析供水管道的關(guān)鍵參數(shù)，通過信號處理和機器學(xué)習(xí)算法，準確識別潛在的爆管風(fēng)險，并及時發(fā)出預(yù)警信號；

3、數(shù)據(jù)采集單元：包括高頻壓力計、水聽器和流量計，實時監(jiān)測管道壓力、聲音及流量數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)傳輸單元：用于將數(shù)據(jù)采集單元采集到的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析單元，所述的數(shù)據(jù)傳輸單元包括有線連接或無線傳輸；

5、數(shù)據(jù)分析單元：通過數(shù)據(jù)傳輸單元接收來自數(shù)據(jù)采集單元的數(shù)據(jù)，并通過信號分析算法對壓力、聲音及流量數(shù)據(jù)進行處理，包括得到特征參數(shù)；也包括利用訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型對特征參數(shù)進行分析，以識別管道中的壓力瞬變、異常噪聲及流量變化，從而判斷是否存在爆管風(fēng)險；

6、預(yù)警響應(yīng)單元：數(shù)據(jù)分析單元判斷存在爆管風(fēng)險，預(yù)警響應(yīng)單元將立即啟動，向監(jiān)管人員發(fā)送預(yù)警信息。

7、該系統(tǒng)中，所述的數(shù)據(jù)分析單元包括進行如下的數(shù)據(jù)處理：

8、(1)壓力數(shù)據(jù)

9、壓力變化幅度：計算相鄰數(shù)據(jù)點之間的差值，以獲取壓力變化的幅度：

10、deltap＝p(ti+1)-p(ti)

11、其中，p(ti)表示在時間點ti的壓力值；

12、壓力變化頻率：通過對壓力數(shù)據(jù)進行傅里葉變換或快速傅里葉變換，得到壓力變化的頻率分布：

13、

14、其中，p(f)是壓力在頻率f上的分量，p(t)是時間域上的壓力信號。

15、壓力變化持續(xù)時間：記錄壓力超過某一閾值的時間段長度，包括提取壓力變化的幅度、頻率、持續(xù)時間在內(nèi)的特征參數(shù)；該特征參數(shù)能夠反映管道內(nèi)壓力的變化情況，有助于識別水錘信號；

16、(2)聲音數(shù)據(jù)特征

17、頻譜分析：通過對聲音信號進行傅里葉變換，得到聲音的頻譜特征，從而識別出水流聲、泄漏聲在內(nèi)的異常聲音：

18、

19、其中，s(f)是聲音在頻率f上的分量，s(t)是時間域上的聲音信號；

20、能量分布：計算聲音信號在各個頻率上的能量分布，以識別聲音特征：

21、e((f)＝|s(f)|2

22、其中，e(f)是頻率f上的聲音能量；

23、提取聲音信號的頻譜特征、能量分布，以及通過頻譜分析，能夠識別出異常的水流聲或泄漏聲，這些聲音信號通常與爆管事件相關(guān)聯(lián)；

24、(3)流量數(shù)據(jù)特征

25、流量變化幅度：與壓力變化幅度類似，計算相鄰數(shù)據(jù)點之間的差值：

26、deltaq＝q(ti+1)-q(ti)

27、其中，q(ti)表示在時間點ti的流量值；

28、流量變化率：計算流量的導(dǎo)數(shù)，以獲取流量的變化趨勢：

29、

30、提取流量變化的幅度、頻率在內(nèi)的特征參數(shù)，流量數(shù)據(jù)能夠反映管道內(nèi)流體的流動狀態(tài)，有助于判斷是否存在異常流量波動。

31、進一步地，所述的數(shù)據(jù)采集單元包括高頻壓力計、水聽器、流量計；

32、所述的高頻壓力計和水聽器包括設(shè)置在轉(zhuǎn)彎處、分支點、易受損段，包括同位點設(shè)置，通過高頻壓力計還包括采集包括閥門的開啟、水泵的停啟以及用戶用水引起的流量波動，以及造成的水壓波動情況，并將監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析單元；所述的水聽器與高頻壓力計配合使用，通過采集管網(wǎng)中的聲音數(shù)據(jù)，識別是否存在爆管現(xiàn)象或異常噪聲，所述的異常噪聲包括漏水聲及振動數(shù)據(jù)；

33、所述的流量計設(shè)置在非轉(zhuǎn)彎或閥門位置，避免對應(yīng)管廊中渦流或湍流的區(qū)域。

34、更進一步地，所述的預(yù)警響應(yīng)單元包括通過遠程控制模塊實現(xiàn)對閥門在內(nèi)的控制，管廊上包括設(shè)置一道及以上的控制閥；

35、所述的預(yù)警響應(yīng)單元還包括下發(fā)預(yù)警信息至監(jiān)管人員，預(yù)警信息的下發(fā)包括短信、郵件、app推送在內(nèi)的方式。

36、一種地下綜合管廊爆管預(yù)警方法，該方法由上述的系統(tǒng)執(zhí)行，包括以下步驟：

37、s1、在綜合管廊中的供水管道上部署數(shù)據(jù)采集單元，包括高頻壓力計、水聽器和流量計，實時監(jiān)測管道壓力、聲音及流量數(shù)據(jù)，并包括對于采集到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，所述的預(yù)處理包括清洗去噪、數(shù)據(jù)壓縮和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，以降低數(shù)據(jù)傳輸、存儲的成本，且獲得能用于的信號分析算法識別的數(shù)據(jù)；

38、s2、利用基于機器學(xué)習(xí)模型和信號分析算法結(jié)合以構(gòu)建爆管風(fēng)險預(yù)測模型，該模型的構(gòu)建包括利用統(tǒng)計分析、信號處理技術(shù)對供水管所采集到的數(shù)據(jù)進行異常分析，包括對數(shù)據(jù)采集單元采集到的數(shù)據(jù)進行特征提取，處理后的數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的機器學(xué)習(xí)模型中，得到爆管風(fēng)險預(yù)測模型，識別出可能的異常模式，包括通過比較當前壓力、流量變化與歷史數(shù)據(jù)的差異，判斷是否存在異常的壓力、流量波動；通過聲音信號的頻譜分析識別出異常的水流聲或泄漏聲；

39、s3、將實時采集并預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的爆管風(fēng)險預(yù)測模型中，模型根據(jù)輸入數(shù)據(jù)輸出爆管風(fēng)險的預(yù)測結(jié)果；

40、預(yù)測結(jié)果包括輸出一個爆管風(fēng)險的高低的概率值，或一個表示是否存在爆管風(fēng)險的分類標簽，通過對識別閾值的設(shè)定，判斷是否存在爆管風(fēng)險；

41、s4、若判斷存在爆管風(fēng)險，則觸發(fā)報警機制，向監(jiān)管人員發(fā)送預(yù)警信息，同時根據(jù)爆管位置和嚴重程度，可視情況啟動相應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)流程，包括關(guān)閉隔斷閥、啟動應(yīng)急排水系統(tǒng)，以防止爆管事件擴大并減少損失。

42、進一步地，所述的爆管風(fēng)險預(yù)測模型包括根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和人工反饋的異常結(jié)果不斷優(yōu)化，提高預(yù)警的準確性和效率。

43、該方法包括對于高頻壓力計采集的壓力數(shù)據(jù)、水聽器采集的聲音數(shù)據(jù)、以及流量計采集的流量數(shù)據(jù)建立相互印證機制，以克服設(shè)備故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常。

44、上述的相互印證機制包括本地化部署，首先根據(jù)數(shù)據(jù)采集單元中采集設(shè)備的位置關(guān)系構(gòu)建異常數(shù)據(jù)組[s,a，b，c],其中s表示位置，該位置包含三種采集設(shè)備，a，b，c分別表示三種采集設(shè)備所采集到的數(shù)值，然后在本地節(jié)點上判斷a，b，c是否處于正常范圍內(nèi)，如果存在則將異常數(shù)據(jù)組發(fā)送到云服務(wù)器端，由爆管風(fēng)險預(yù)測模型處理，由此降低云服務(wù)器端計算資源的消耗。

45、有益效果：本發(fā)明通過實時監(jiān)測和智能分析，能夠有效識別并預(yù)警地下綜合管廊中的爆管風(fēng)險，顯著提高管廊運行的安全性和可靠性，減少因爆管事故帶來的經(jīng)濟損失和社會影響。