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公开(公告)号：CN114429034B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111610339.X
申请日：2021-12-27
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/18 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06F113/14
摘要： 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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公开(公告)号：CN113688973B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110787051.3
申请日：2021-07-13
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于深度神经网络的供水泵站调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定深度神经网络的输入特征，确定泵站调度指令发出时间间隔，搭建深度神经网络PumpNet；获取供水系统对应于深度神经网络输入特征的历史监测数据以及历史泵站调度指令，训练深度神经网络PumpNet；采集供水系统对应于深度神经网络PumpNet输入特征的实时监测数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行预测；输出泵站实时调度指令。本发明提供的方法借助深度神经网络技术能够自动提取供水系统监测数据的时间空间特征，可以更高效更充分地提取数据中满足泵站调度的特征。
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公开(公告)号：CN117451048A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311315713.2
申请日：2023-10-11
申请人： 同济大学
摘要： 本发明的实施例提供了一种排水管道检测仪姿态解算方法及装置。该方法包括：获取排水管道检测仪随水漂流过程中的三轴角速度数据、三轴加速度数据以及三轴磁感应强度数据；利用三轴角速度数据对四元数进行先验估计；以先验估计后的四元数和三轴角速度常值偏差为状态量，以三轴加速度数据和三轴磁感应强度数据为观测量并考虑运动加速度和随机磁场的干扰，通过扩展卡尔曼滤波器对先验估计后的四元数进行滤波校正，得到四元数的最优滤波值，以此计算排水管道检测仪的姿态角数据。以此方式，可以基于扩展卡尔曼滤波器将三轴角速度数据、三轴加速度数据以及三轴磁感应强度数据进行融合，进而实现排水管道检测仪姿态解算，提高姿态角数据精度。
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公开(公告)号：CN117315318A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311019804.1
申请日：2023-08-14
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06V10/764 , G08B21/10 , G01W1/10 , G01W1/14 , G06Q50/26 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06N3/0499 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的城市内涝快速预测方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，根据图像分割方法SLIC将地区划分为各个区域；步骤S2，对每个区域，构建对应的SN‑DL模型，再将现有的该区域的地形、外部入流量和对应的淹没水深数据对SN‑DL模型进行训练，得到训练好的SN‑DL模型；步骤S3，对每个区域，将外部入流量信息中该区域的外部入流量时序和地形信息中该区域的区域地形信息输入对应的训练好的SN‑DL模型，得到该区域的t时刻的区域积水预测结果；步骤S4，对t时刻的所有区域积水预测结果进行整合，得到t时刻的地区积水预测结果。总之，本方法能够更加快速准确地获得地区积水预测结果。
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公开(公告)号：CN117171581A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311094551.4
申请日：2023-08-28
申请人： 同济大学
摘要： 本公开的实施例提供了一种排水管道缺陷状态诊断方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：获取数据采集设备采集的自身的三轴角速度数据序列，其中，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，随着目标排水管道内的水流运动；对三轴角速度数据序列进行姿态角解算，得到数据采集设备在随水流运动过程中的姿态角变化数据，其中姿态角变化数据包括：航向角变化数据、俯仰角变化数据以及翻滚角变化数据；将姿态角变化数据与已建立模型库中各种缺陷状态的典型姿态角变化特征值进行匹配，确定目标排水管道的缺陷状态。以此方式，可以提高排水管道缺陷状态诊断效果。
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公开(公告)号：CN114330151A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111146887.1
申请日：2021-09-29
申请人： 同济大学 , 小洖科技(苏州)有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种冰颗粒溶液管道清洗数值模拟结果的分析方法。本发明所述的含有冰颗粒溶液管道清洗数值模拟结果的分析方法，包括对管道清洗数值模拟的模型验证、清洗管道过程中冰颗粒溶液的流态分析以及冰颗粒溶液清洗管道的剪切效果分析。本发明的分析方法使用范围广，可用于多种两相流流体清洗管道数值模拟，分析方法可靠性高、可参考性强，充分分析冰颗粒溶液在清洗管道过程中的冰颗粒浓度变化，以及在清洗管道过程中不同管段不同位置的剪切情况。
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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
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F30/28 , G06F113/14
摘要： 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
申请人： 同济大学
摘要： 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
申请人： 同济大学
摘要： 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
申请人： 同济大学
摘要： 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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