基于大数据分析的地下管网漏水监测方法及系统与流程

本发明涉及城镇供水管网智能运维，具体是基于大数据分析的地下管网漏水监测方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速推进，地下供水管网作为城市关键基础设施，其运行安全与漏损控制日益成为水资源管理的核心议题；受管材老化、地面沉降、施工扰动等因素影响，管网漏损现象频发，不仅造成大量水资源浪费，还可能引发道路塌陷等次生灾害。为及时发现并定位泄漏点，现有技术已从传统的人工听音巡检，逐步发展为以dma分区计量为基础、融合在线传感与数据分析的智能检测体系；其中，代表性方案包括：依托管网节点布设的声学传感器进行泄漏声纹识别；综合流量、压力、声学及土壤多源数据进行交叉研判；以及结合卫星遥感、无人机热成像进行大范围普查。上述方案均在单点感知增强或数据覆盖拓展层面做出了尝试，为管网漏损的在线化、自动化检测奠定了技术基础。

2、然而，上述现有技术仍存在以下显著缺陷：第一，多源传感数据的采集频率、空间基准与时间同步机制不统一，导致异构数据难以在统一时空框架下实现精准关联匹配，数据融合深度不足，难以支撑高精度的漏损分析研判；第二，云端大数据分析结果多以区域异常提示的形式呈现，与传统现场声学相关仪、探地雷达等精确定位手段之间缺乏标准化衔接流程，研判结论难以直接指导开挖修复，落地转化效率低下。上述问题严重制约了管网漏水检测技术从“区域预警”到“精准定位”的闭环贯通，因此，如何克服现有技术中多源数据时空割裂、融合分析浅层化以及检测与处置环节脱节的问题，实现地下管网漏水点的高精度、强泛化、全闭环检测，是我们所需要解决的问题，为此，现提供基于大数据分析的地下管网漏水监测方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于大数据分析的地下管网漏水监测方法及系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：基于大数据分析的地下管网漏水监测方法，包括：

3、采集目标地下管网运行的多源原始感知数据；

4、对所述多源原始感知数据进行时空标准化治理与标准化预处理，得到标准化数据集；

5、构建管网数字孪生模型，根据所述管网数字孪生模型与多源数据融合分析算法对所述标准化数据集进行漏损研判，确定疑似漏损管段；

6、对所述疑似漏损管段进行逐级精准定位验证，并将现场验证数据回传以迭代优化漏损研判能力。

7、进一步的，所述采集管网运行的多源原始感知数据的过程包括：

8、将目标地下管网划分为若干独立dma分区，在各dma分区的进水主干管处安装电磁流量计与压力变送器，获得分区级流量、压力工况数据；

9、在各dma分区内的管网节点处布设声学振动传感器，获得管段级管壁振动声学数据；

10、配置便携式探地雷达、红外热成像仪与示踪气体检测装置作为精定位级辅助感知设备，按需调用采集现场验证数据。

11、进一步的，所述时空标准化治理包括：

12、在各管网片区部署边缘计算网关，通过边缘计算网关内置的北斗高精度授时模块为所有多源原始感知数据打上毫秒级时间戳，同时将所有多源原始感知数据的空间坐标统一映射至标准坐标系，完成时空基准对齐。

13、进一步的，所述标准化预处理包括：

14、通过边缘计算网关对时空基准对齐后的多源原始感知数据执行前置预处理，得到所述标准化数据集；

15、所述前置预处理包括：采用3σ准则剔除异常值，采用线性插值结合历史同期数据拟合的方式补全因通信中断产生的缺失数据，并将不同格式、不同协议的数据统一转换为包含时间戳、空间坐标、数据值、设备id字段的结构化标准格式。

16、进一步的，还包括数据分级传输与存储：

17、将标准化数据集按优先级分级上传至云端大数据平台；其中，所述分区级流量、压力工况数据按分钟级实时上传，所述管段级管壁振动声学数据按小时级批量上传；

18、云端采用时序数据库存储运行时序数据，采用gis空间数据库存储管网属性数据，并建立时空关联索引。

19、进一步的，所述构建管网数字孪生模型的过程包括：

20、以管网竣工图纸、gis空间数据、管材管径参数、敷设年代、土壤地质参数与地面荷载数据为输入，结合计算流体力学工具与有限元振动仿真，构建与真实管网一一映射的高保真数字孪生模型。

21、进一步的，根据所述管网数字孪生模型与多源数据融合分析算法对所述标准化数据集进行漏损研判的过程包括：

22、利用所述管网数字孪生模型仿真生成漏损样本，并结合所述标准化数据集，通过数据级、特征级、决策级三层递进融合分析，识别出疑似漏损管段。

23、进一步的，所述通过数据级、特征级、决策级三层递进融合分析，识别出疑似漏损管段的过程包括：

24、将时空基准对齐后的分区级流量、压力工况数据、声学振动数据映射至统一特征空间，拼接形成多源特征矩阵；

25、采用主成分分析方法对多源特征矩阵进行降维处理，剔除冗余干扰特征，获取泄漏核心特征向量；

26、对所述泄漏核心特征向量，分别通过夜间最小流量算法、压力梯度算法、声纹特征匹配算法独立输出泄漏概率结果，采用d-s证据理论对三路泄漏概率结果进行加权融合，得到各管段的泄漏置信度，将泄漏置信度超过预设阈值的管段标记为疑似漏损管段并输出初步定位区间。

27、进一步的，对所述疑似漏损管段进行逐级精准定位验证的过程包括：

28、在疑似漏损管段的两端阀门处布设声学相关仪，采集双通道泄漏振动信号；

29、通过互相关算法计算双通道泄漏振动信号的到达时间差，并结合管道内振动信号的传播速度计算漏点位置，将漏点范围缩小至预设区间；

30、在缩小后的区间内采用探地雷达进行横向扫描，识别地下土壤高含水区与空洞异常，排除地质不均与交叉管线造成的信号干扰；

31、采用电子听漏棒在疑似点位逐点复核，确认漏点精准位置。

32、进一步的，本发明还提供基于大数据分析的地下管网漏水监测系统，其特征在于，包括：

33、数据采集模块：采集获得管网运行的多源原始感知数据；

34、数据处理模块：对所述多源原始感知数据进行时空标准化治理与标准化预处理，得到标准化数据集；

35、数据分析模块：构建管网数字孪生模型，根据所述管网数字孪生模型与多源数据融合分析算法对所述标准化数据集进行漏损研判，得到疑似漏损管段；

36、检测定位模块：对所述疑似漏损管段进行逐级精准定位验证，并将现场验证数据回传以迭代优化漏损研判能力。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过对所述多源原始感知数据进行时空标准化治理与预处理，得到统一时空基准下的标准化数据集，实现了多源异构数据的时间基准与空间基准双重对齐，有效消除不同感知设备的时空偏差与数据格式差异，通过异常剔除与缺失补全提升数据质量与一致性，为后续漏损融合分析提供可靠的标准化输入；基于管网数字孪生模型与多源数据融合分析算法对所述标准化数据集进行漏损研判，得到疑似漏损管段及初步定位区间，借助数字孪生仿真补充真实漏损样本缺口，通过多源数据递进融合实现多维度交叉验证，有效提升漏损研判的抗干扰能力与识别精度，降低环境噪声与工况波动带来的误判风险；联动现场检测设备对所述疑似漏损管段进行逐级精准定位验证，并将现场验证数据回传以迭代优化漏损研判能力，建立了云端研判与现场作业的联动闭环，通过由粗到精的分级定位保障漏点定位精度，同时借助现场真实数据持续优化研判模型，实现检测能力的持续迭代提升。本发明实现了了从感知采集、数据治理、智能研判到现场验证的全流程闭环漏水检测体系，显著提升地下管网漏损检测的自动化水平、识别精度与工程落地实用性，有效降低管网漏损率，保障城镇供水管网的安全稳定运行。