基于PNIM的地下管网全生命周期智能检测与可视化管理系统的制作方法

本发明涉及地下管线信息检测，更具体的说是涉及一种一种基于pnim的地下管网全生命周期智能检测与可视化管理系统。

背景技术：

1、地下管线被喻为城市和工业厂区的“生命线”，其安全运行直接关系到生产生活秩序与公共安全。然而，地下管网普遍存在建设年代跨度大、材质种类繁杂、空间布局混乱、原始档案缺失等突出问题。现有探测技术无法同时快速精确地检测不同深度、不同类别的所有管线，通常需要多次换用不同设备，效率低下。同时，bim技术在管线管理中的应用多停留在竣工阶段的静态“数字沙盘”层面，仅能显示几何尺寸、材质和竣工图位置，无法接入并利用管线运营期间产生的动态数据（如历史维修记录、周边土壤腐蚀性监测数据、压力流量数据等），导致模型在运行后迅速失实，无法支撑全生命周期管理。

2、在风险评估方面，现有方法多依赖专家经验进行静态打分，或采用简单的线性加权公式，缺乏对历史事件影响的时变特性、环境扰动与历史损伤耦合关系的建模能力。例如，一次两年前的严重维修与一次上个月的一般维修对当前风险的贡献应显著不同，但现有技术无法定量刻画这种“时间衰减记忆”效应。此外，固定风险阈值在不同环境基准的厂区之间容易产生误判——一个环境腐蚀性较强地区的正常管线可能被误标为高风险，而一个环境优良地区的老旧管线反而被低估。

3、因此，亟需一种能够融合多源动态数据、具备时间衰减记忆与自适应阈值能力的智能管线管理系统，以实现地下管网从被动故障响应到主动风险预警的跨越。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种地下管网的快速检测与可视化建模系统

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于pnim的地下管网全生命周期智能检测与可视化管理系统，包括：

4、多源协同管网信息采集模块，用于采集地下管网的静态档案信息和实时检测数据；

5、多模态数据预处理模块，用于对采集的数据进行时空统一与滤波融合；

6、pnim全息数据建模模块，用于为每一管段构建包含静态数据域、动态数据域和推理数据域的pnim数据对象；

7、基于自适应衰减记忆模型的动态风险预警评估模块，用于根据所述静态数据域中的历史维修事件，采用指数-幂混合衰减函数计算历史损伤记忆值，并根据所述动态数据域中的实时环境数据计算环境综合扰动风险值，结合基准风险值、所述历史损伤记忆值和环境综合扰动风险值生成综合风险值，再依据动态自适应阈值判定风险等级；

8、pnim可视化建模与预警显示模块，用于将pnim数据对象及风险等级转化为三维可视化模型并进行分级渲染预警。

9、优选的，所述基于自适应衰减记忆模型的动态风险预警评估模块，具体执行以下步骤：

10、根据地下管网每一管段pnim数据对象静态数据域中的历史维修事件，采用指数-幂混合衰减函数计算历史损伤记忆值；

11、根据pnim数据对象动态数据域中的实时环境数据得到管道受土壤腐蚀性影响、介质流动影响以及气象参数影响的环境扰动综合风险值；

12、根据得到的历史损伤记忆值、环境扰动综合风险值以及管道的基准风险值生成综合风险值；

13、计算当前时刻区域内所有管段的综合风险值并排序，获得每一管段的风险百分位，根据每一管段的风险百分位与设定阈值的关系，确定为不同的风险等级。

14、优选的，根据地下管网每一管段的历史维修事件，采用指数-幂混合衰减函数计算历史损伤记忆值，具体包括以下计算公式：

15、

16、其中，k为管段i自竣工以来累计发生的维修事件总次数，下标j为维修事件的序号，j=1表示最早一次维修事件，j=k表示最近一次维修事件；为第j次维修事件的发生时间，t为当前评估时刻；表示第j次维修事件距当前评估时刻的时间间隔；为表示第j次维修事件严重程度的事件类型系数，为第j次维修事件的修复质量系数，为维修事件发生时间，λ为衰减速率常数，β为衰减形状参数且0<β ≤ 1。

17、优选的，根据所述动态数据域中的实时环境数据计算环境综合扰动风险值通过以下公式计算得到：

18、

19、其中，、、为各分项权重系数，表示土壤腐蚀性影响函数，表示管道介质流动影响函数，表示气象参数影响函数，ph为土壤酸碱度，ρ为土壤电阻率，为杂散电流强度，为管内介质压力，

q为管内介质流量，t为土壤环境温度，rh为土壤环境相对湿度。

20、优选的，所述土壤腐蚀性影响函数具体包括以下函数：

21、

22、式中，为参考电阻率，a、c为常数。

23、优选的，所述管道介质流动影响函数具体包括以下函数：

24、

25、

26、

27、其中，为管道设计压力，为管道设计流量，为压力风险增长系数，为流量风险增长系数，为由管段曲率半径和壁厚共同确定的压力-流量协同影响系数。

28、优选的，所述环境影响函数具体包括以下函数：

29、

30、

31、

32、其中，、、分别为预设的温度下限、温度上限和湿度上限阈值，为低温风险增长系数，为高温风险增长系数，为湿度风险增长系数，为由管道外防腐涂层材料耐受性试验数据标定的温湿协同影响系数

33、优选的，所述基于自适应衰减记忆模型的动态风险预警评估模块，依据动态自适应阈值判定风险等级，具体包括执行以下步骤：

34、计算当前时刻区域内所有管段的综合风险值并排序，获得每一管段的风险百分位pi(t)；

35、当pi(t)≥95%时判定为极端关注等级；

36、当85%≤pi(t)<95%时判定为重点关注等级；

37、当pi(t)<85%时判定为常规监视等级。

38、优选的，所述动态风险预警评估模块还包括相邻管段影响传递单元：当管段i的风险等级达到重点关注等级及以上时，系统检索pnim静态数据域中的拓扑连接关系识别相邻管段，估算管段i失效时对相邻管段k的附加动态荷载增量δf{i→k}，并按以下公式调整相邻管段的风险值：

39、

40、其中，为由管材和连接刚度确定的传递系数，0<≤1。

41、优选的，所述pnim可视化建模与预警显示模块包括：

42、输入层，用于将pnim静态数据域中的管线空间坐标和几何尺寸载入三维gis场景；

43、分析层，用于通过变化检测引擎实时监听pnim动态数据域和推理数据域的更新，驱动三维模型渲染样式更新；

44、输出层，用于根据风险百分位对管线进行绿、黄、红三级颜色渲染，并在相邻管段影响传递时显示流动箭头标示风险传导路径。

45、优选的，所述多源协同管网信息采集模块同时部署电磁感应设备和探地雷达设备采集地下管网的实时检测数据，通过控制单元实现触发同步，并采用自适应步长调节算法：在管线直线段采用大步长采集，在管线交叉或变向区域自动加密步长。

46、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于pnim的地下管网全生命周期智能检测与可视化管理系统，具有以下有益效果。

47、本发明通过多源协同管网信息采集模块，同时采集静态档案信息和多类型实时检测数据，并采用自适应步长调节算法，在保证数据质量的同时提高采集效率。

48、本发明通过多模态数据预处理模块，实现多源异构数据的时空统一与滤波融合，有效解决了数据孤岛问题，为后续建模和评估提供了高质量的数据基础。

49、本发明通过pnim全息数据建模模块，为每一管段构建包含静态数据域、动态数据域和推理数据域的三域一体数据对象，实现了地下管网从竣工到报废的全生命周期信息管理。

50、本发明通过指数-幂混合衰减函数计算历史损伤记忆值，使风险评估模型具备对历史维修事件的“记忆”能力，并可根据管材类型自适应调整衰减形状参数，评估结果更加符合工程实际。

51、本发明系统化构建了土壤腐蚀性函数、管道介质流动影响函数和环境影响函数，实现了对电化学腐蚀、水力冲刷、温湿变化等多因素耦合作用的精细化量化评估。

52、本发明采用风险百分位动态自适应阈值判定方法，根据区域管网整体风险分布动态调整预警标准，有效克服了固定阈值法的固有缺陷。

53、本发明通过相邻管段影响传递机制，实现了风险在管网拓扑结构中的传导追踪，为防范多米诺效应提供了技术支撑。

54、本发明通过pnim可视化建模与预警显示模块，实现风险状态的实时动态三维渲染与分级预警联动，极大提升了运维人员的态势感知能力和决策效率。