一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统的制作方法

本发明涉及管道排放监测系统，尤其涉及一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统。

背景技术：

1、管道排放监测系统技术领域是指通过各类传感器、监测设备和数据处理技术，对城市中的地下管道系统进行实时、准确的监测与预警。这种技术领域主要应用于城市基础设施管理、环境保护、资源利用等领域。

2、其中，基于城市水利数据的地下管道排放预警系统是一种应用在城市水利管理领域的技术解决方案，旨在实现对地下管道排放的实时监测、预警和管理。系统通过收集和整合来自不同来源的城市水利数据，如水文数据、水质数据、气象数据等，结合先进的数据分析算法和模型，实现对地下管道排放情况的实时监测和预警。该系统的目的是提高城市地下管道排放管理的效率和准确性，通过实时获取大量的数据信息，并通过数据分析和模型预测，快速准确地发现异常排放情况，提前进行预警，以便采取相应的措施进行处理。该系统的效果主要体现在实时监测、预警功能、数据分析和效率提升等方面。为了达成这些效果，该系统一般采用数据采集、数据传输、数据分析与处理、预警机制和可视化展示等手段。

3、现有的城市水利数据系统往往仅限于传统的数据收集和监控，缺乏足够的数据深度处理和智能化响应能力。传统系统的数据预处理不足以应对复杂、多源的数据，导致数据噪声和异常值问题。没有自适应学习模块意味着这些系统无法根据新数据进行实时优化，会因为模型的过时而导致预警不准确。此外，由于缺乏高级加密和区块链技术，传统系统在数据安全和可追溯性方面存在明显的薄弱点。而没有三维虚拟现实的可视化模块则使得系统操作不够直观，对于操作员来说需要更长时间来理解和响应故障情况。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于城市水利数据的地下管道排放预警系统包括数据收集模块、数据预处理模块、自适应学习模块、特征工程模块、智能诊断模块、自动调整模块、数据安全模块、可视化系统模块；

3、所述数据收集模块基于传感器技术，采用数据采集算法，对城市水利网络的地下管道系统状态进行监测，形成传输至服务器的原始数据集合；

4、所述数据预处理模块针对原始数据集合，利用卡尔曼滤波或粒子滤波，进行数据清洗和优化，生成融合后的数据集；

5、所述自适应学习模块面向融合后的数据集，采用深度强化学习，将q-learning或深度q网络算法应用于排放特征的学习过程中，实现自适应优化，输出优化后的模型参数；

6、所述特征工程模块基于优化后的模型参数，运用主成分分析或t-sne降维技术，对高维数据进行特征提取，得到优化后的特征数据；

7、所述智能诊断模块根据优化后的特征数据，引入xgboost或lightgbm集成学习算法，通过建立决策树模型进行故障识别和定位，获得故障诊断结果；

8、所述自动调整模块以故障诊断结果为基础，依据模糊逻辑控制或pid控制自动化技术，对故障处进行反应和调整，形成调整控制指令；

9、所述数据安全模块基于原始数据集合及融合后的数据集，利用高级加密标准或同态加密技术进行加密操作，并结合以太坊或其他公链平台实现数据上链，生成保存在区块链上的数据日志；

10、所述可视化系统模块通过解析保存在区块链上的数据日志，运用三维建模技术创建虚拟现实环境，并利用unity3d或unreal engine将实时数据映射至三维模型，形成排放情况的三维虚拟现实视图；

11、所述原始数据集合具体为包括管道排放情况、实时流速、流量的多维度数据，所述融合后的数据集为经过噪声消除，异常值剔除，并进行数据标准化处理的结果，所述故障诊断结果包括潜在故障类型、故障所在位置、影响程度，所述调整控制指令可包括调节阀门开关、修改泵送速率和临时切断部分区域供水，所述保存在区块链上的数据日志包括数据收集和处理的记录。

12、作为本发明的进一步方案：所述数据收集模块包括传感器数据采集子模块、数据传输子模块、数据接收子模块；

13、所述数据预处理模块包括数据融合子模块、去噪子模块、数据格式化子模块；

14、所述自适应学习模块包括模型训练子模块、模型优化子模块、模型保存子模块；

15、所述特征工程模块包括特征提取子模块、特征选择子模块、特征优化子模块；

16、所述智能诊断模块包括故障识别子模块、故障定位子模块、故障报告子模块；

17、所述自动调整模块包括设备控制子模块、调整策略子模块、调整执行子模块；

18、所述数据安全模块包括数据加密子模块、数据上链子模块、数据验证子模块；

19、所述可视化系统模块包括三维模型构建子模块、实时数据映射子模块、虚拟现实观察子模块。

20、作为本发明的进一步方案：所述传感器数据采集子模块基于传感器网络，运用数据采集协议进行地下管道系统的实时状态监测，并进行初步的数据过滤，生成原始监测数据集；

21、所述数据传输子模块基于城市水利网络的地下管道系统状态，采用模拟-数字转换方法，进行实时监测，并整合采集的信号，生成实时监测数据；

22、所述数据接收子模块基于实时监测数据，采用快速傅里叶变换方法，进行数据的编码和压缩，并通过高速传输链路，生成传输完整的数据集，基于所述传输完整的数据集，采用解码器算法，进行数据的解码和解压，确保数据的完整性，生成原始数据集合；

23、所述模拟-数字转换具体为将传感器的模拟信号转换为数字信号，所述实时监测数据包括温度、压力、流速参数，所述快速傅里叶变换具体为计算离散傅里叶变换和其逆变换的算法，所述传输完整的数据集具体指已被压缩和编码后的数据流，所述解码器具体指用于解码已编码数据的工具，所述原始数据集合包括温度、压力、流速参数的原始数值。

24、作为本发明的进一步方案：所述数据融合子模块基于原始数据集合，采用卡尔曼滤波算法，进行数据融合，优化数据一致性，生成融合数据集；

25、所述去噪子模块基于融合数据集，采用波形去噪方法，对数据进行去噪处理，消除背景噪声，生成去噪后的数据集；

26、所述数据格式化子模块基于去噪后的数据集，采用标准化方法，进行数据格式调整，生成融合后的数据集；

27、所述卡尔曼滤波具体为递归滤波算法，用于估计系统的状态，所述波形去噪具体指利用滤波器消除数据中的噪声，所述去噪后的数据集具体指已被去除噪声的数据流，所述融合后的数据集包括经过格式化处理的温度、压力、流速参数数值。

28、作为本发明的进一步方案：所述模型训练子模块基于融合后的数据集，采用卷积神经网络算法，进行模型的训练，并进行参数调整，生成初步训练的模型参数；

29、所述模型优化子模块基于初步训练的模型参数，采用深度强化学习的深度q算法，进行模型的优化，并进行自适应调整，生成优化后的模型参数；

30、所述模型保存子模块基于优化后的模型参数，采用模型序列化技术，进行模型的保存，并进行持久化存储，输出优化后的模型参数；

31、所述卷积神经网络算法具体为利用空间结构信息对图像数据进行特征提取的方法，所述模型序列化技术具体为将模型结构和参数转化为序列化格式。

32、作为本发明的进一步方案：所述特征提取子模块基于优化后的模型参数，采用pca降维技术，进行特征的提取，并进行特征转化，生成初步优化特征数据；

33、所述特征选择子模块基于初步优化特征数据，采用特征评分技术，进行特征的筛选，并进行特征优化，生成筛选后的特征数据；

34、所述特征优化子模块基于筛选后的特征数据，采用数据增强技术，进行特征再次优化，并进行特征融合，生成优化后的特征数据；

35、所述pca降维技术具体为通过线性转化将高维数据映射到低维空间，所述数据增强技术具体为通过包括旋转、缩放、剪切的方法增加数据的多样性。

36、作为本发明的进一步方案：所述故障识别子模块基于优化特征数据，采用梯度提升树算法或轻量级梯度提升机算法，进行故障的特征分析，并进行故障类型划分，生成故障类型；

37、所述故障定位子模块基于故障类型，采用集成学习算法，细化故障特征，并进行故障位置映射，生成故障位置；

38、所述故障报告子模块基于故障类型与故障位置，采用自动报告生成技术，整合诊断信息，并进行报告文档的制作，生成故障报告文档；

39、所述梯度提升树算法具体为xgboost，所述轻量级梯度提升机算法具体为lightgbm，所述的集成学习算法包括决策树模型，所述的自动报告生成技术包括数据汇总与文档格式化。

40、作为本发明的进一步方案：所述设备控制子模块基于故障报告文档，采用设备识别技术，对需要调整的设备列表进行确定，并制定预调整计划，生成设备调整列表；

41、所述调整策略子模块基于设备调整列表，采用模糊逻辑控制或pid控制技术，设定调整参数，并构建自动调整策略，生成设备调整策略；

42、所述调整执行子模块基于设备调整策略，采用执行算法，实施策略，并监测调整效果，生成设备调整完成状态；

43、所述设备识别技术具体包括硬件识别与状态监测，所述模糊逻辑控制用于逻辑规则设定，pid控制技术用于参数调优，所述执行算法具体包括控制命令下发与反馈循环校验。

44、作为本发明的进一步方案：所述数据加密子模块基于原始数据集合及融合后的数据集，采用aes算法，进行数据保密性加密处理，并进行数据压缩优化，生成加密数据集；

45、所述数据上链子模块基于加密数据集，采用默克尔·帕特里夏树方法，对数据进行结构化存储，利用以太坊平台，将数据永久记录至区块链，生成区块链数据日志；

46、所述数据验证子模块基于区块链数据日志，采用安全哈希算法-256位，进行数据完整性验证，并根据验证结果更新日志，生成数据验证报告；

47、所述aes具体为对称加密技术，所述数据压缩优化具体指通过huffman编码或lz77技术，降低数据存储与传输的成本，所述默克尔·帕特里夏树具体为用于以太坊中对状态进行存储和查找的数据结构。

48、作为本发明的进一步方案：所述三维模型构建子模块基于区块链数据日志，采用cga技术，进行三维模型的构建，并对模型进行纹理贴图与细节处理，生成三维虚拟模型；

49、所述实时数据映射子模块基于三维虚拟模型，采用顶点着色器技术，实现实时数据与模型之间的映射，并通过unity3d或虚幻引擎进行渲染展示，生成实时三维数据视图；

50、所述虚拟现实观察子模块基于实时三维数据视图，采用hmd互动技术，提供沉浸式数据观察体验，并实现用户与虚拟数据之间的交互，生成虚拟现实观察结果；

51、所述cga技术具体为计算机图形学方法，用于生成三维模型，所述纹理贴图和细节处理包括给模型添加表面纹理、反射、阴影，所述顶点着色器属于图形渲染流程，用于处理3d对象的顶点数据，改变其在3d空间中的位置。

52、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

53、本发明中，数据预处理模块采用深度融合算法对原始数据进行高效的清洗和优化，保证数据的质量和准确性。自适应学习模块确保了系统能够实时调整并优化其性能。特征工程模块有效地从高维数据中提取关键特征，加速智能诊断模块的故障识别速度和准确率。数据安全模块利用先进的加密技术和区块链平台确保了数据的安全性和可追溯性，为系统带来了更高的信任度和可靠性。而可视化系统模块则为操作人员提供了直观的三维虚拟现实视图，使得系统的操作更为直观和人性化。