排水管网健康诊断方法、装置、设备以及存储介质与流程

本发明涉及排水管网数据处理领域，尤其涉及一种排水管网健康诊断方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术：

1、随着城市化的发展，排水管网(污水管线、雨水管线等)健康状况是影响一个城市建设和管理的重要因素，排水管网的破损、错混接等问题容易导致河流、地下水汇入管线，尤其是针对年代久远的老城区，错综复杂的情况使排水管网健康诊断结果并不如预期，而通过水质监测数据来进行管网健康诊断是业内的常用方式，但水质监测设备存在台间差，直接进行监测数值计算容易导致错误的诊断结果，影响后续精细化排查、工程修复、挖掘等工作，并可能连带浪费人力、物力以及时间成本。

2、具体而言，目前常规的监测标准是直接比较两个监测点位的水质监测数值的差异来确认是否存在未知水流汇入情况，从而对排水管网健康进行诊断，然而监测设备本身的台间差以及现场率定的台间差均会导致出现误判。

3、因此，以提高诊断结果准确性为主要需求，亟需对目前基于水质数据的排水管网健康诊断方案进行优化。

技术实现思路

1、鉴于上述，本发明旨在提供一种排水管网健康诊断方法、装置、设备以及存储介质，以解决前述提及的特定问题。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供了一种排水管网健康诊断方法，其中包括：

4、获取上游与下游的水质监测数据的时间序列数据样本；

5、将上游与下游的所述时间序列数据样本进行数据降维，得到其中若干个关键特征；

6、基于所述时间序列数据样本和所述关键特征，构建训练集和测试集；

7、利用所述训练集、所述测试集以及预设的分类算法，构建管网健康诊断模型，所述管网健康诊断模型；所述管网健康诊断模型的输出至少包括下述分类：清水汇入、污水汇入；

8、在部署所述管网健康诊断模型后，在线获取上下游水质监测时间序列数据，并输入至所述管网健康诊断模型进行处理，得到健康诊断结果。

9、在其中至少一种可能的实现方式中，所述关键特征至少包括：两个所述时间序列中的波峰点值、二者的峰值差以及两个所述时间序列相似度。

10、在其中至少一种可能的实现方式中，所述构建训练集和测试集包括：

11、从上游与下游的所述时间序列中分别确定各自的波峰点值；

12、根据所述波峰点值，求取上游与下游的峰值差；

13、计算两个所述时间序列数据样本的整体相似度；

14、综合所述时间序列数据样本、所述波峰点值、所述峰值差以及所述整体相似度，构建数据集并按既定比例划分为训练集和测试集。

15、在其中至少一种可能的实现方式中，采用动态时间规整方式计算所述整体相似度。

16、在其中至少一种可能的实现方式中，所述在线获取上下游水质监测时间序列数据包括：按预设的时间窗口读取水质监测数据，并以波动相对较小的历史时刻作为所述时间窗口的初始，将采样过程的当前时刻作为所述时间窗口的末端。

17、在其中至少一种可能的实现方式中，所述获取上游与下游的水质监测数据的时间序列数据样本包括：

18、从数据库中获取上游点位的水质波动起始时间至波动结束时间的第一水质监测数据并转化为水质时间序列格式；

19、基于上游点位时间序列数据样本的首个第一水质监测数据的时间点，对应地从数据库中获取下游点位的水质波动起始时间至波动结束时间的第二水质监测数据并转化为水质时间序列格式。

20、在其中至少一种可能的实现方式中，在转化为时间序列格式之前，对所述第一水质监测数据以及所述第二水质监测数据进行消噪处理。

21、第二方面，本发明提供了一种排水管网健康诊断装置，其中包括：

22、数据样本采集模块，用于获取上游与下游的水质监测数据的时间序列数据样本；

23、数据样本特征处理模块，用于将上游与下游的所述时间序列数据样本进行数据降维，得到其中若干个关键特征；

24、模型数据集构建模块，用于基于所述时间序列数据样本和所述关键特征，构建训练集和测试集；

25、诊断模型构建模块，用于利用所述训练集、所述测试集以及预设的分类算法，构建管网健康诊断模型，所述管网健康诊断模型；所述管网健康诊断模型的输出至少包括下述分类：清水汇入、污水汇入；

26、实际诊断模块，用于在部署所述管网健康诊断模型后，在线获取上下游水质监测时间序列数据，并输入至所述管网健康诊断模型进行处理，得到健康诊断结果。

27、第三方面，本发明提供了一种排水管网健康诊断设备，其中包括：

28、一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，所述存储器可以采用非易失性存储介质，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述设备执行时，使得所述设备执行如第一方面或者第一方面的任一可能实现方式中的所述方法。

29、第四方面，本发明提供了一种非瞬时性计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，当计算机可读指令由处理器执行时，使得处理器执行如上所述的排水管网健康诊断方法。

30、本发明的主要设计构思在于，获取上游与下游的水质监测数据的时间序列数据样本并进行数据降维，得到其中若干个关键特征；基于时间序列数据样本和关键特征，构建训练集和测试集，用来构建分类算法得到管网健康诊断模型，从而得到至少下述分类结果清水汇入、污水汇入；在部署管网健康诊断模型后，在线获取上下游水质监测时间序列数据，并输入管网健康诊断模型进行处理得到健康诊断结果。本发明通过利用序列差异以及监测趋势相似性相融合的核心技术思路，可以有效排除监测设备台间差所导致的监测点位水质差别误判情况，从而能够显著提高排水管网水质健康度的诊断准确性。

技术特征：

1.一种排水管网健康诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的排水管网健康诊断方法，其特征在于，所述关键特征至少包括：两个所述时间序列中的波峰点值、二者的峰值差以及两个所述时间序列相似度。

3.根据权利要求2所述的排水管网健康诊断方法，其特征在于，所述构建训练集和测试集包括：

4.根据权利要求3所述的排水管网健康诊断方法，其特征在于，采用动态时间规整方式计算所述整体相似度。

5.根据权利要求1所述的排水管网健康诊断方法，其特征在于，所述在线获取上下游水质监测时间序列数据包括：按预设的时间窗口读取水质监测数据，并以波动相对较小的历史时刻作为所述时间窗口的初始，将采样过程的当前时刻作为所述时间窗口的末端。

6.根据权利要求1～5任一项所述的排水管网健康诊断方法，其特征在于，所述获取上游与下游的水质监测数据的时间序列数据样本包括：

7.根据权利要求6所述的排水管网健康诊断方法，其特征在于，在转化为时间序列格式之前，对所述第一水质监测数据以及所述第二水质监测数据进行消噪处理。

8.一种排水管网健康诊断装置，其特征在于，包括：

9.一种排水管网健康诊断设备，其特征在于，包括：

10.一种非瞬时性计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，其特征在于，当所述计算机可读指令由处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1～7任一项所述的排水管网健康诊断方法。

技术总结
本发明公开了一种排水管网健康诊断方法、装置、设备以及存储介质，本发明的主要设计构思在于，获取上游与下游的水质监测数据的时间序列数据样本并进行数据降维，得到其中若干个关键特征；基于时间序列数据样本和关键特征，构建训练集和测试集，用来构建分类算法得到管网健康诊断模型，从而得到至少下述分类结果清水汇入、污水汇入；在部署管网健康诊断模型后，在线获取上下游水质监测时间序列数据，并输入管网健康诊断模型进行处理得到健康诊断结果。本发明通过利用序列差异以及监测趋势相似性相融合的核心技术思路，可以有效排除监测设备台间差所导致的监测点位水质差别误判情况，从而能够显著提高排水管网水质健康度的诊断准确性。

技术研发人员：阎宇,周鹏颖,吴静媛,孙亮
受保护的技术使用者：中国交通信息科技集团有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/4