一种地表水厂智慧水务系统构建方法与流程

本发明涉及智慧水务管理，具体涉及一种地表水厂智慧水务系统构建方法。

背景技术：

1、地表水厂智慧水务系统是水厂智能化运维、安全生产与节能降耗的重要载体，用于实现水厂生产全流程的数字化管控、性能监测与智能运维。现有地表水厂智慧水务系统主要具备基础的应用管理与运维能力，包括权限与用户管理、系统基础信息配置、数据备份与迁移管理、异常检测及报警、系统启停管控和多环境适配部署等功能。其中，权限与用户管理通过搭建分级权限与用户管理体系，根据不同岗位需求配置差异化操作权限，限定各用户可访问的系统界面与操作功能；系统基础信息配置支持对水厂设备信息、生产参数、运维规则、报警阈值等基础信息进行自定义录入、修改和更新；数据备份与迁移管理具备自动化数据备份、恢复与分级存储能力，生产数据在完成报交完工后自动迁移至历史数据库归档存储，并同步清理生产数据库中的冗余数据；异常检测及报警通过搭建全流程异常监测机制，实时采集系统运行日志、设备运行数据和水质数据，识别异常工况与系统故障，同步生成报警信息并留存异常日志；系统启停管控仅允许授权系统管理员进行系统启停操作，并针对应用系统宕机自动重启、管理员手动启停等操作场景全程记录操作人、操作时间、操作内容和设备状态等日志信息；多环境适配部署搭建相互独立的生产环境、测试环境和开发环境，以满足系统迭代开发、功能测试和正式投产运行的分级需求。

2、然而，现有技术方案主要实现了基础的系统运维与数据管理功能，智能化程度较低，仍存在明显技术缺陷。其缺乏水厂全域数字化建模能力，无法对厂区设备、管网和工艺进行可视化还原；未建立视觉智能分析体系，设备故障和水质异常主要依赖人工巡检排查，存在效率低和漏检率高的问题；实测数据、设备台账数据与三维模型数据之间相互独立，数据联动性差，难以形成完整的数据闭环；异常识别仅依赖固定阈值规则，缺乏精细化和智能化的隐患预判能力，难以满足现代化地表水厂智慧化、无人化运维的核心需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种地表水厂智慧水务系统构建方法，解决现有技术中系统智能化程度低、数据关联性弱、智能分析无具体技术支撑、异常检测精度低的技术问题，实现地表水厂生产全流程数字化、可视化、智能化闭环管控。

2、本发明为达到上述目的，具体通过以下技术方案得以实现的：

3、一种地表水厂智慧水务系统构建方法，包括以下步骤：

4、s1、采集地表水厂的多维度基础实测数据，所述多维度基础实测数据包括厂区环境数据、生产工艺数据、设备运行数据、水质参数数据和管网工况数据；

5、s2、统计水厂设备的静态参数与动态属性，绘制厂区二维实测图纸，建立水厂设备台账；

6、s3、将所述二维实测图纸与所述设备台账数据融合导入三维建模软件，结合厂区控制点坐标和设备安装位置参数，构建与厂区匹配的三维水务工程数字孪生模型，并将所述实测数据与所述三维模型实时绑定；

7、s4、采集水厂全域图像数据，将所述图像数据与三维模型点位和对应设备的实时运行参数绑定；

8、s5、对采集的图像数据进行图像分割处理，划分设备区域、工艺区域、管网区域和水体区域，区分有效目标区域与背景干扰区域；

9、s6、对分割后的各图像区域进行标准化预处理，从标准化后的图像中提取图像特征，生成标准化特征描述子；

10、s7、对多时段、多点位、多视角的图像特征进行融合处理，实现同一场景图像特征聚合和不同场景图像特征分离；

11、s8、选取所述三维模型中的相邻监测区域，计算相邻监测区域的图像特征相似度，量化区域工况差异度；

12、s9、根据所述相似度与预设正常工况阈值范围的比对结果，定位异常点位并识别异常类型，根据异常类型匹配调控策略，生成智能决策建议；

13、s10、将三维模型、实时监测数据、异常报警信息和智能决策建议可视化展示并下发至现场终端，在处置后更新模型数据和工况数据，形成闭环管控。

14、进一步地，步骤s1中，所述采集地表水厂的多维度基础实测数据包括：在进水区、沉淀池、过滤池、消毒池、出水区、管网节点和泵房布设传感器与监测终端，采集水质ph值、浊度、余氯、流量、压力、液位、设备电流、电压、运行频率，以及厂区环境温度、湿度和工艺运行参数，通过多位置、多时段重复采样消除数据误差。

15、进一步地，步骤s2中，所述统计水厂设备的静态参数与动态属性并绘制二维实测图纸包括：

16、统计水泵、阀门、传感器、控制柜和消毒设备的设备id、型号、参数、安装位置、投产时间、维保记录和额定运行参数；

17、结合厂区布局、管网走向和工艺流程绘制cad二维实测图纸，标注各设备、管网和构筑物的坐标与参数，建立可关联、可检索的水厂设备台账基础数据库。

18、进一步地，步骤s5中，所述图像分割处理采用改进u-net图像分割算法，对原始水务图像进行预处理后进行像素级区域分割；

19、通过算法卷积层提取图像浅层纹理特征与深层语义特征，划分水泵设备区域、阀门控制区域、水质监测区域、管网输送区域和水体工艺区域；

20、通过预设设备工艺特征库识别关键设备类型和工艺运行状态，剔除背景干扰信息。

21、进一步地，步骤s6中，所述标准化预处理包括：

22、通过均值滤波算法去除图像椒盐噪声和高斯噪声；

23、计算各区域图像的像素样本方差，校正图像明暗和色差畸变；

24、采用min-max归一化算法对图像数据进行标准化处理，统一图像分辨率、像素维度和特征取值范围。

25、进一步地，步骤s6中，所述提取图像特征包括：

26、采用sift（scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换）尺度不变特征转换检测方法，构建图像高斯差分金字塔，检测图像极值点作为核心特征点；

27、通过特征点邻域梯度方向分配确定特征点主方向；

28、生成128维特征向量作为局部特征描述子，提取设备形变、管道渗漏痕迹、水体浑浊度变化和仪表指针偏移的视觉特征。

29、进一步地，步骤s7中，所述对多时段、多点位、多视角的图像特征进行融合处理包括：

30、基于flann（fast library for approximate nearest neighbors，快速近似最近邻搜索算法）特征点匹配聚合算法，对多时段、多点位、多视角图像的特征描述子进行匹配分析，计算不同图像特征点的欧式距离，筛选最优匹配特征对；

31、将同一设备或同一监测区域的多时段图像特征进行聚合融合；

32、将不同设备或不同工艺区域的差异化图像特征进行分离区分。

33、进一步地，步骤s8中，所述计算相邻监测区域的图像特征相似度包括：

34、基于三维水务工程模型的空间分区结果，选取相邻的工艺监测区域或设备监测区域作为匹配对象；

35、提取两块相邻区域的标准化特征向量，通过欧式距离计算公式计算两组特征值的相似度系数，所述相似度系数越接近1代表区域工况一致性越高。

36、进一步地，步骤s9中，所述生成智能决策建议包括：

37、预先搭建水务异常智能决策知识库，收录异常工况对应的处置策略、调控参数和运维方案；

38、针对识别的异常点位、异常类型和异常等级自动匹配知识库方案，结合实时水质、流量、压力实测数据和三维模型设备状态动态优化调控参数，生成水泵频率调节、阀门开度调整、水质药剂投加和设备维保更换的智能调控决策与运维建议。

39、进一步地，所述方法采用分层架构实现，所述分层架构包括前端展示层、安全防护层、api（应用程序编程接口）接口层、业务服务层、基础核心服务层、数据层和数据资源层；

40、所述前端展示层采用b/s（browser/server，浏览器/服务器模式）架构；

41、所述安全防护层部署ddos（distributed denial of service，分布式拒绝服务攻击）防护、入侵检测、防火墙、数据加密和权限管控；

42、所述api接口层基于restful（表现层状态转换式） api架构和json（javascript对象表示法）数据格式实现前后端数据交互；

43、所述业务服务层封装设备管理、数据监测、图像分析、异常报警、智能决策和运维管理逻辑；

44、所述数据资源层采用mysql关系型数据库存储结构化数据，采用redis（remotedictionary server，远程字典服务）缓存数据库处理高频访问数据，并搭载linux操作系统。

45、本发明的有益效果在于：本发明构建了一套完整的地表水厂智慧水务智能化构建体系，打通了实测数据、设备台账、三维模型、图像分析和智能决策之间的全数据联动链路，补全了传统方案智能化分析的技术短板。通过精准的三维数字孪生建模实现厂区全域数字化复刻，依托改进u-net图像分割、sift特征提取、flann特征融合匹配和欧式距离相似度计算等具体算法，实现设备工况和水体状态的智能化、精细化异常检测，解决了传统人工巡检效率低、误差大、隐患排查不及时的问题。同时通过数据标准化处理、多源数据融合和智能决策匹配，实现水厂生产全流程的自动化监测、智能研判和闭环管控，大幅提升地表水厂运维管理的智能化水平，有效提高生产运行效率，显著降低人工运维成本与设备故障风险，保障供水水质与供水稳定性。