一种城市排水管网病害隐患的智能诊断识别方法与流程

本发明涉及城市排水管网监测，尤其是涉及一种城市排水管网病害隐患的智能诊断识别方法。

背景技术：

1、

2、目前，城市排水管网病害隐患的诊断识别主要依赖人工巡检、管道cctv检测等传统方式。人工巡检效率低下，劳动强度大，受人员经验、环境条件影响较大，难以实现大范围、全覆盖的管网监测，且容易遗漏隐蔽性较强的病害隐患；管道cctv检测虽能直观观察管道内部情况，但检测成本高、周期长，需要对管道进行封堵、排水等预处理，影响管网正常运行，且检测结果需人工分析判断，存在识别精度不足、效率低的问题。

3、近年来，随着智能化技术的发展，部分研究采用单一监测参数结合简单算法进行管网病害诊断，但存在数据维度单一、模型泛化能力弱、无法全面覆盖各类病害隐患的问题，难以满足实际管网运维的需求。此外，现有技术中缺乏对异常数据的有效补充，导致模型训练样本不足，进一步影响诊断精度；同时，诊断结果缺乏有效的二次验证机制，易出现误判、漏判情况。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种城市排水管网病害隐患的智能诊断识别方法，解决现有排水管网病害诊断效率低、识别精度不足、依赖人工操作且无法实现全流程智能化的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种城市排水管网病害隐患的智能诊断识别方法，包括以下步骤：

3、s1、管网基础数据采集与预处理，采用rtk、全站仪综合技术手段理清管网拓扑关系并对各管段和检查井进行唯一编号；对采集的基础数据进行清洗，通过箱形图剔除异常数据，利用插值法填充缺失数据，得到标准化的管网基础数据库；

4、s2、多源监测数据实时获取，在管网各监测点位部署在线监测设备，分别采集管段累计流量、检查井水位、管网水质参数和管道结构振动参数，形成多源监测数据序列；

5、s3、样本集构建，选取已完成管网清淤和修复的分流制排水分区，采集该区域的多源监测数据作为管网正常运行状态数据；基于生成对抗网络gan构建生成器和鉴别器，从正常运行状态数据中随机选取部分数据进行修改得到异常数据样本，对生成器和鉴别器进行交替迭代训练，直至满足训练目标，利用训练好的gan模型合成大量管网异常运行状态数据；将正常运行状态数据与合成的异常运行状态数据组合，划分训练集、验证集和测试集，构建完整的诊断训练样本集；

6、s4、智能诊断模型搭建与训练，搭建基于神经网络的智能诊断模型，采用分类交叉熵损失函数对智能诊断模型进行训练，利用验证集调整智能诊断模型超参数，通过测试集验证智能诊断模型性能，直至智能诊断模型诊断准确率达到预设阈值；

7、s5、实时诊断识别与二次验证，将管网各监测点位的实时多源监测数据输入训练好的智能诊断模型，初步判断管段病害隐患类型、位置和严重程度；

8、s6、诊断结果反馈与模型迭代，将最终诊断结果推送至管网运维管理平台，标注病害隐患的具体位置、类型和严重程度，生成运维建议；当异常管段修复处理后，采集该管段修复后的运行数据，更新样本集，对智能诊断模型进行迭代训练，持续提升模型诊断精度。

9、优选的，s1中管网基础数据包括管段、检查井坐标、管径数据、管段长度、管材类型、敷设年限、管段埋深、接口类型和周边地质条件，在管网拓扑关系构建过程中，关联管段与检查井的对应关系，明确管段流向和连接方式。

10、优选的，s2中在线监测设备包括流量传感器、雷达液位传感器、水质传感器和管道健康监测传感器，流量传感器一一对应安装在各监测点位处管段下游管口的管底，雷达液位传感器一一对应安装在各监测点位处检查井的顶部，水质传感器采集的水质参数包括cod、bod、氨氮和悬浮物浓度；管道健康监测传感器采集的管道结构振动参数用于判断管道是否存在破损、脱节隐患。

11、优选的，s3中生成对抗网络gan的鉴别器损失函数为：

loss=

e(

logd(

x))+

e{

log(1-

d(

g(

z)))}；生成器损失函数为：

loss=

e{

log(1-

d(

g(

z)))}；其中

e表示期望，

d(

x)表示鉴别器评估真实异常数据是真实的概率，

g(

z)表示生成器输出的合成异常数据，

d(

g(

z))表示鉴别器评估合成异常数据是真实的概率。

12、优选的，s3中合成的异常运行状态数据输出格式包括两种类型：{时间序列,异常管段累计流量,正常管段相邻检查井水位差,管段位置,管段破损}和{时间序列,正常管段累计流量,异常管段相邻检查井水位差,管段位置,管段淤积}。

13、优选的，s4中神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，输入层接收多源监测数据及管网基础数据，输出层输出{管段编号,病害类型,严重程度}。

14、优选的，s4中分类交叉熵损失函数表示为：

j=-1/

m∑∑

y(

i)

log(

a(

i))，其中

m表示训练样本数量，

n表示输出层的神经元数量，

y(i)是第

i个样本的实际标签，

log(

a(

i))是模型预测的标签分布。

15、优选的，s5中病害隐患类型包括管段破损、脱节、淤积、堵塞、腐蚀及接口渗漏，严重程度分为轻度、中度和重度，根据监测数据偏离正常范围的幅度及病害对管网运行的影响程度划分。

16、优选的，s5中初步判断为破损的管段，对其前后预设范围内进行表层土电导率测定，电导率测定结果偏离预设值则确认该管段存在破损病害；初步判断为淤积、堵塞的管段，结合管段流量变化趋势及检查井水位差值进行二次验证，确认病害隐患及严重程度。

17、因此，本发明采用上述一种城市排水管网病害隐患的智能诊断识别方法，具有以下有益效果：

18、（1）实现多源数据融合诊断，全面覆盖各类病害隐患，结合管网基础数据与多源监测数据，包括流量、水位、水质及管道结构振动等参数，能够全面反映管网运行状态，可有效识别管段破损、脱节、淤积、堵塞、腐蚀及接口渗漏等各类病害隐患，解决了现有技术数据维度单一、覆盖范围有限的问题。

19、（2）采用gan模型补充异常样本，提升模型泛化能力，针对实际管网中异常数据难以获取的问题，通过gan模型合成大量高质量的异常运行状态数据，解决了样本不均衡的问题，使模型能够充分学习正常与异常状态的特征，提升模型的泛化能力和诊断精度。

20、（3）引入二次验证机制，确保诊断结果可靠，针对初步诊断结果，采用针对性的二次验证方式，如表层土电导率测定、流量及水位趋势分析等，有效避免误判、漏判情况，提升诊断结果的可靠性，为管网运维提供准确的依据。

21、（4）全流程智能化，降低人工成本，本发明实现了从数据采集、样本构建、模型训练、实时诊断到结果反馈、模型迭代的全流程智能化，无需人工大量参与，大幅提升了病害诊断效率，降低了人工劳动强度和检测成本，适用于大范围、全覆盖的城市排水管网监测。

22、（5）模型可迭代优化，适应长期运维需求，通过采集修复后的管网运行数据，持续更新样本集并迭代训练模型，使模型能够适应管网运行状态的变化，长期保持较高的诊断精度，为管网全生命周期运维提供持续的技术支撑。

23、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。