一种多源数据和知识驱动下的燃气管道高后果区识别方法

    公开(公告)号:CN116486289B

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202310708708.1

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种多源数据和知识驱动下的燃气管道高后果区识别方法,收集待识别管道带有坐标信息的矢量线数据;判别出待识别管道缓冲区内存在建筑物集群的所有区域并利用无人机对建筑物集群区域进行拍摄;通过对无人机得到的多视角影像经过预处理;建立空间信息数据库;构建建筑物属性信息数据库;构建空间‑属性一体化数据库;对管道周边地区等级进行定量化计算并确定高后果区等级。本发明结合不同来源的数据,分别利用其优势和应用方式,提高了高后果区识别的精度;构建空间‑属性一体化数据库,提高管理和后续计算的效率;建立地区等级定量化计算模型,减少人为判定主观误差;利用规则知识库,实现自动化高后果区等级计算。

    一种基于Cesium的燃气场站泄漏模拟可视化方法

    公开(公告)号:CN117934673A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410106386.8

    申请日:2024-01-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于Cesium的燃气场站泄漏模拟可视化方法,涉及图像渲染的技术领域,利用Cesium结合node.js技术,通过JavaScript脚本在web浏览器进行在虚拟地理空间位置上的建模,包括相关建筑设施以及周边行道、绿化带等基础设施,具体包括如下步骤:利用无人机等工具获取场站各类相关数据,将采集的目标场站的倾斜摄影数据建模,完成坐标转换及将数据转换为Cesium支持的3D tiles格式,并在web端导入模型数据;利用基于扩散模型的泄漏模拟对指定泄漏点进行渲染,模拟自然条件下的燃气泄漏,可修改各种环境参数并完成实时模拟;将渲染结果与三维模型融合,达到最终模拟效果。本发明用户可根据自己需求选择场站泄漏模拟点并模拟泄漏,实现了web端的燃气场站泄漏模拟。

    一种多源数据和知识驱动下的燃气管道高后果区识别方法

    公开(公告)号:CN116486289A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202310708708.1

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种多源数据和知识驱动下的燃气管道高后果区识别方法,收集待识别管道带有坐标信息的矢量线数据;判别出待识别管道缓冲区内存在建筑物集群的所有区域并利用无人机对建筑物集群区域进行拍摄;通过对无人机得到的多视角影像经过预处理;建立空间信息数据库;构建建筑物属性信息数据库;构建空间‑属性一体化数据库;对管道周边地区等级进行定量化计算并确定高后果区等级。本发明结合不同来源的数据,分别利用其优势和应用方式,提高了高后果区识别的精度;构建空间‑属性一体化数据库,提高管理和后续计算的效率;建立地区等级定量化计算模型,减少人为判定主观误差;利用规则知识库,实现自动化高后果区等级计算。

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