本發(fā)明涉及供、排水設施現(xiàn)場監(jiān)管，具體涉及一種供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)及方法。

背景技術：

1、供排水產業(yè)是城市基礎設施中不可或缺的一部分，承擔著保障城市供水和污水處理的重要任務。然而，隨著城市化進程的加快和水務公司的精細化管理需求的提升，傳統(tǒng)水廠在安全管理上面臨諸多挑戰(zhàn)。尤其在大型給水廠和污水廠中，復雜的工業(yè)環(huán)境使得安全事故頻發(fā)。

2、目前，供排水設施的安全管理大多依賴于人工巡檢和單一參數(shù)監(jiān)測，這種方式存在諸多缺陷。例如，監(jiān)管不足、預警能力弱，且無法實時獲取設備運行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。管理人員往往難以在海量的視頻數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)和運行數(shù)據(jù)中精準發(fā)現(xiàn)安全隱患，這使得潛在的風險無法及時被識別和預警。

3、因此，亟需一種基于人工智能技術的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)能夠解決現(xiàn)有技術中存在的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在利用人工智能技術，結合各類傳感器采集的多源異構數(shù)據(jù)，通過前端數(shù)據(jù)采集層，融合工業(yè)數(shù)據(jù)、視頻安防數(shù)據(jù)、生命體征數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，搭建以水廠安全、可靠、穩(wěn)定運行生產的智能化預警系統(tǒng)，同時實現(xiàn)對人員安全、環(huán)境安全、設備安全、生產安全等管理及隱患預警，構建水廠全方位、立體化、智能化的管控體系，保障水廠安全運營，構建一個高效、精確、全面的水廠現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取供排水設施的水廠設備運行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于將所采集的數(shù)據(jù)進行清洗、篩選和對齊；智能分析模塊，用于根據(jù)所處理的數(shù)據(jù)，通過應用機器學習和深度學習算法對設備狀態(tài)進行分析；以及預警反饋模塊，用于在該智能分析模塊發(fā)現(xiàn)異常情況時發(fā)送預警信息。

3、優(yōu)選地，該數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)由環(huán)境檢測傳感器采集硫化氫、氯氣、臭氧、甲烷的氣體濃度數(shù)據(jù)。

4、優(yōu)選地，該數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)由生命體征傳感器采集運維人員體溫、血壓、心跳、電導率的指征參數(shù)數(shù)據(jù)。

5、優(yōu)選地，該數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)由位置傳感器采集運維人員實時位置數(shù)據(jù)。

6、優(yōu)選地，該智能分析模塊結合機器學習、深度學習算法，利用視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)中的圖像和行為特征進行訓練，檢測異常行為；該智能分析模塊根據(jù)所檢測的異常行為，自動生成警報，并提供異常行為分析報告，以輔助安全管理和決策。

7、優(yōu)選地，該智能分析模塊還基于標準傳統(tǒng)水廠的安全運行數(shù)據(jù)、人員事故數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)，預測發(fā)生水廠事故、人員事故、設備故障的概率。

8、優(yōu)選地，利用以下公式，預測發(fā)生水廠事故、人員事故、設備故障的概率：

9、

10、其中，p(ei∣f)表示事件ei在給定特征f下的發(fā)生概率，l為損失函數(shù)，為對特征xi的偏導數(shù)，z為歸一化常數(shù)。

11、優(yōu)選地，利用以下公式，每隔時間δt，重新計算設備運行狀態(tài)的健康指數(shù)hi：

12、

13、其中，μ為該設備正常運行狀態(tài)下的均值，v(t)為當前特征向量。

14、優(yōu)選地，該供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)包括：對人工智能算法庫中的多種人工智能算法模型分別進行適應性測試，其中該多種人工智能算法模型包含以下至少之一：決策樹、支持向量機、隨機森林及深度神經(jīng)網(wǎng)絡；根據(jù)測試結果，選擇人工智能算法模型進行算法組合，以優(yōu)化數(shù)據(jù)處理效率和預測準確性。

15、根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種供排水設施現(xiàn)場安全預警方法，包括：獲取供排水設施的水廠設備運行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；將所采集的數(shù)據(jù)進行清洗、篩選和對齊；根據(jù)所處理的數(shù)據(jù)，通過應用機器學習和深度學習算法對設備狀態(tài)進行分析；以及在發(fā)現(xiàn)異常情況時發(fā)送預警信息。

16、本發(fā)明公開了一種供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括如下模塊：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取供排水設施的水廠設備運行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于將所采集的數(shù)據(jù)進行清洗、篩選和對齊；智能分析模塊，用于根據(jù)所處理的數(shù)據(jù)，通過應用機器學習和深度學習算法對設備狀態(tài)進行分析；以及預警反饋模塊，用于在該智能分析模塊發(fā)現(xiàn)異常情況時發(fā)送預警信息。本發(fā)明通過結合人工智能技術，能夠同時實現(xiàn)對供排水設施的生產安全、人員安全、設備安全的管理及隱患預警。具體來說，該系統(tǒng)應能夠通過集成數(shù)據(jù)采集、處理、分析和反饋模塊，實現(xiàn)全面的數(shù)據(jù)采集和高效的異常檢測。通過結合先進的機器學習和深度學習算法，系統(tǒng)能夠對設備狀態(tài)進行綜合分析和預測，及時發(fā)現(xiàn)潛在風險，避免安全事故的發(fā)生。這種新型預警系統(tǒng)將大幅提升供排水設施的監(jiān)測全面性和實時性，為水務基礎設施的安全運營提供堅實保障。

技術特征：

1.一種供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)由環(huán)境檢測傳感器采集硫化氫、氯氣、臭氧、甲烷的氣體濃度數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權利要求1所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)由生命體征傳感器采集運維人員體溫、血壓、心跳、電導率的指征參數(shù)數(shù)據(jù)。

4.根據(jù)權利要求1所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)采集模塊經(jīng)由位置傳感器采集運維人員實時位置數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權利要求1所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，

6.根據(jù)權利要求5所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，所述智能分析模塊還基于標準傳統(tǒng)水廠的安全運行數(shù)據(jù)、人員事故數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)，預測發(fā)生水廠事故、人員事故、設備故障的概率。

7.根據(jù)權利要求1至6中任一項所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，利用以下公式，預測發(fā)生水廠事故、人員事故、設備故障的概率：

8.根據(jù)權利要求7所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，利用以下公式，每隔時間δt，重新計算設備運行狀態(tài)的健康指數(shù)hi：

9.根據(jù)權利要求1至6中任一項所述的供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.一種供排水設施現(xiàn)場安全預警方法，其特征在于，包括：

技術總結
本發(fā)明公開了一種供排水設施現(xiàn)場安全預警系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括如下模塊：數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取供排水設施的水廠設備運行狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)處理模塊，用于將所采集的數(shù)據(jù)進行清洗、篩選和對齊；智能分析模塊，用于根據(jù)所處理的數(shù)據(jù)，通過應用機器學習和深度學習算法對設備狀態(tài)進行分析；以及預警反饋模塊，用于在該智能分析模塊發(fā)現(xiàn)異常情況時發(fā)送預警信息。本發(fā)明通過結合人工智能技術，能夠同時實現(xiàn)對供排水設施的生產安全、人員安全、設備安全的管理及隱患預警。

技術研發(fā)人員：趙申,張東學,胡田力
受保護的技術使用者：北京市市政工程設計研究總院有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/26