一种多模态数据质控驱动的排水管网诊断方法及智能体与流程

本发明涉及城市排水管网智能运维、人工智能及多模态数据融合，具体而言，涉及一种多模态数据质控驱动的排水管网诊断方法及智能体。

背景技术：

1、城市排水管网是保障城市排水安全、防洪排涝及水环境治理的重要基础设施，其运行状态直接关系到城市正常运行和居民生产生活。由于排水管道长期埋设于地下，并持续受到污水腐蚀、管道老化、地基沉降、外部荷载、异物沉积以及施工扰动等因素影响，容易发生堵塞、破裂、渗漏、沉降以及结构损伤等异常。当管网故障不能被及时发现和准确定位时，可能导致排水能力下降、污水外溢、道路积水甚至局部结构安全风险。因此，实现排水管网运行状态的及时感知和故障智能诊断，对提升城市排水设施运行安全和运维效率具有重要意义。

2、随着物联网、地理信息系统、机器视觉和人工智能技术的发展，排水管网运行和维护过程中逐渐积累了大量多源数据，包括液位、流量、压力、水质等传感监测时序数据，管径、材质、埋深、坡度及管网连接关系等gis空间拓扑属性数据，管道cctv检测图像和视频数据，以及巡检记录、维修记录、历史故障报告和工程技术资料等运维文本数据。如何综合利用上述不同类型数据实现排水管网故障诊断，已经成为排水管网智能运维领域的重要研究方向。

3、现有排水管网故障诊断方法虽然能够分别利用传感监测数据、gis空间拓扑数据、管道cctv视觉数据以及历史运维知识进行状态分析，但仍至少存在以下问题：

4、一是不同来源数据在完整性、可靠性和时效性等方面存在明显差异，而现有多模态融合方法缺少针对当前诊断任务的数据质量动态评价机制；

5、二是不同模态数据通常分别进行处理，对同一管网对象和同一时间窗口下不同数据之间的一致性利用不足，当多种数据相互冲突时，难以确定不同诊断证据的可信程度；

6、三是现有多模态融合通常采用固定融合或者直接特征融合方式，数据质量变化不能有效作用于不同模态特征对综合状态表征的贡献程度；

7、四是当前运行状态与历史故障案例、工程知识以及专家经验之间缺少有效关联，诊断模型难以充分利用已经积累的现场故障和维修经验；

8、五是部分人工智能诊断方法虽然能够输出异常类型或者异常概率，但故障判断依据、风险等级、影响范围及具体维修处置建议不足，难以直接满足工程运维决策需求；

9、六是现场人工复核结果、实际维修结果和维修后的运行状态未能形成有效反馈闭环，导致诊断系统难以根据实际工程运行结果持续更新和优化。

10、综上所述，需要一种能够面向排水管网多源异构数据，对不同模态数据的完整性、可靠性、时效性以及跨模态一致性进行综合质量评价，并根据数据质量动态调节不同模态信息在状态融合过程中的贡献，同时结合历史故障案例、工程知识和专家规则进行诊断推理，并能够利用现场维修反馈持续优化诊断能力的排水管网智能诊断技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于公开一种多模态数据质控驱动的排水管网诊断方法，包括：

2、获取排水管网多源异构数据并进行预处理，生成多模态数据；所述多源异构数据包括：传感监测时序数据、gis空间拓扑属性数据、管道cctv视觉检测数据和运维知识文本数据；

3、具体的，所述预处理包括：

4、对所述传感监测时序数据按照预设时间窗口进行划分，对不同传感设备采集的传感监测时序数据进行时间同步、异常检测、缺失数据修复以及数据标准化预处理；

5、所述时间同步指：对采样频率不同的传感监测时序数据采用重采样、线性插值、样条插值将不同数据转换至统一时间轴；

6、所述异常检测指：采用滑动窗口统计、z-score、四分位距、孤立森林识别异常传感监测时序数据，用于后续数据可靠性评价的依据；

7、所述缺失数据修复指：对于短时间缺失的传感监测时序数据，利用相邻有效数据进行插值修复；对于长时间连续缺失的传感监测时序数据，不进行强制填充，保留相应缺失状态，用于在后续数据质量控制步骤中降低该模态对应的数据完整性指标；

8、所述数据标准化指：采用z-score标准化或最小－最大归一化方法消除不同传感监测时序数据之间的量纲差异；

9、对所述管道cctv视觉检测数据进行图像增强、目标区域检测和缺陷特征提取，生成管道缺陷信息；所述管道缺陷信息包括：裂缝、变形、渗漏、沉积、障碍物、接口异常和腐蚀；

10、对所述运维知识文本数据进行文本解析和语义信息提取，生成故障描述信息、维修经验信息和工程知识语义信息。

11、基于gis空间拓扑属性数据构建管网空间拓扑结构，建立多模态数据的时空关联关系，生成多模态关联数据集合；

12、具体的，所述构建管网空间拓扑结构包括：

13、根据所述gis空间拓扑属性数据获取排水管网节点、管段及其连接关系，构建管网空间拓扑结构，包括：将管网节点作为图结构节点，将管段连接关系作为图结构边，并将管网空间属性关联至对应的图结构节点或图结构边，表示为：；

14、其中，表示排水管网节点集合，表示不同节点之间的管段及其连接关系；所述节点包括：检查井、雨水口、泵站以及其他排水管网连接设施；所述管段表示连接相应节点的排水管道；

15、根据管网节点和管段建立对应的管网对象标识，用于在后续数据处理过程中确定不同来源数据对应的具体管网对象；

16、进一步的，所述建立多模态数据时空关联关系包括：

17、建立gis空间拓扑属性数据与管网对象的关联关系，将第个管网对象对应的gis空间拓扑属性数据表示为：；其中，表示gis空间拓扑属性数据；按照对象关联的统一索引将gis空间拓扑属性数据中的管径、材质、长度、埋深、坡度、空间位置和上下游连接关系映射至对应管网对象；

18、基于所述多模态数据获取与管网节点或管段对应的时序状态数据，根据管网对象标识和空间位置，将所述时序状态数据映射至对应的管网节点或管段；所述时序状态数据包括：液位、流量、流速、压力、水质和泵站的运行状态；

19、将管道缺陷信息关联至对应管段及相应预设时间窗口；

20、将故障描述信息和维修经验信息关联至对应的管网节点或管段及相应预设时间窗口；

21、基于所述多模态数据，建立与管网对象及预设时间窗口的跨模态关联关系，形成用于数据质量评价和多模态特征融合的多模态关联数据集合。

22、构建多模态数据质量控制模型，包括：对所述多模态关联数据集合进行质量评价，根据预设时间窗口确定数据完整性指标、数据可靠性指标、数据时效性指标和跨模态一致性指标，计算综合质量评分及可信权重；所述预设时间窗口为在时间轴上的一段连续时间区间；

23、具体的，所述综合质量评分根据当前诊断的第类模态数据进行计算，计算方法表示为：

24、；

25、其中，表示第类模态数据的综合质量评分，表示第类模态数据的数据完整性指标，表示第类模态数据的数据可靠性指标，表示第类模态数据的数据时效性指标，表示第类模态数据的跨模态一致性指标；

26、、、、对应评价指标权重，并满足约束，表示为：

27、，；

28、第类模态数据对应的可信权重通过参与当前诊断的各类模态数据的综合质量评分确定，表示为：

29、；

30、其中，表示参与当前诊断的有效数据模态总数，为可信权重调节参数，且：

31、，；

32、进一步的，所述数据完整性指标指：根据所述预设时间窗口内第类模态数据的数据缺失情况确定数据完整性指标，用于表征第类模态数据的有效数据完整程度；

33、所述数据可靠性指标指：根据所述预设时间窗口第类模态数据的异常检测结果确定数据可靠性指标，用于表征第类模态数据中有效信息的可信程度，并使数据异常程度越高时对应的数据可靠性指标越低；

34、所述数据时效性指标指：根据所述预设时间窗口第类模态数据的有效数据采集时间与当前诊断时刻之间的时间差确定数据时效性指标，用于表征第类模态数据相对于当前诊断时刻的时间有效程度；

35、所述跨模态一致性指标指：根据属于同一管网对象及对应预设时间窗口的第类模态数据与其他关联模态数据对于同一管网运行状态描述的一致程度，确定所述跨模态一致性指标；

36、具体的，所述动态加权融合包括：

37、对所述多模态数据的模态特征进行统一表征并分别设置对应的特征映射函数，将模态特征转换至统一维特征空间；对于当前诊断的第类模态数据，表示为：

38、；

39、其中，表示第类模态对应的特征映射函数，由全连接层、层归一化及非线性激活函数组成；

40、将参与当前诊断的第类模态数据对应的模态特征向量表示为，确定排水管网当前运行状态对应的多模态融合状态向量，表示为：

41、；

42、其中，为第类模态数据对应的可信权重，为参与当前诊断的有效数据模态总数；

43、进行数据质量驱动的可信融合，采用可信权重对当前参与诊断的多模态特征进行动态加权融合，表示为：

44、；

45、其中，表示第个管网对象在第个诊断时间窗口内对应的多模态融合状态向量；表示第类模态对应的特征向量；表示第类模态对应的可信权重。

46、基于所述多模态融合状态向量检索历史故障案例，获取工程知识和专家规则，生成诊断提示信息；

47、具体的，所述检索历史故障案例包括：

48、将第条历史故障案例对应的状态特征表示为历史案例状态向量，计算当前多模态融合状态向量与所述历史案例状态向量之间的余弦相似度，表示为：

49、；

50、其中，表示当前排水管网运行状态与第条历史故障案例之间的余弦相似度；

51、根据所述余弦相似度对历史故障案例进行排序，获得相似度满足预设条件的历史故障案例；

52、根据获得的历史故障案例，从工程知识库和专家规则库中获取与当前排水管网运行状态相关联的工程知识以及专家规则，并将当前排水管网运行状态、检索得到的历史故障案例、工程知识以及专家规则组成检索增强上下文。

53、加载生成式诊断模型，所述生成式诊断模型对诊断提示信息进行诊断推理，输出结构化诊断结果；所述结构化诊断结果包括：故障类型、风险等级、影响范围以及维修处置方案；

54、具体的，所述诊断推理包括：将诊断提示信息输入所述生成式诊断模型，由生成式诊断模型结合当前排水管网运行状态以及检索得到的历史故障案例、工程知识和专家规则进行诊断推理，生成所述结构化诊断结果；

55、所述故障类型指：用于表征当前管网对象对应的管道破裂、堵塞、渗漏、沉降以及结构损伤中的一种或多种故障类型；

56、所述风险等级指：根据当前异常程度、故障影响范围以及运行状态发展趋势确定；

57、所述影响范围指：根据发生故障的管网节点或管段及其在所述管网空间拓扑结构中的连接关系确定；

58、所述维修处置方案指：根据所述故障类型、风险等级、影响范围、检索得到的历史故障案例、工程知识以及专家规则确定，并至少包括维修优先级和推荐处置措施。

59、获取所述结构化诊断结果对应的诊断反馈数据并进行关联，形成诊断反馈样本，修正更新历史故障案例库、工程知识库、多模态数据质量控制模型和生成式诊断模型；所述诊断反馈数据包括：人工校核信息、现场维修反馈数据以及诊断后的排水管网运行状态数据。

60、另一方面，本发明提供一种多模态数据质控驱动的排水管网诊断智能体，用于执行一种多模态数据质控驱动的排水管网诊断方法，包括：

61、多模态数据感知模块，用于获取排水管网多模态数据并进行预处理，建立多模态数据与对应管网对象之间的时空关联关系，形成多模态关联数据集合；

62、数据质量控制模块，用于对多模态关联数据集合进行质量评价，确定数据完整性指标、数据可靠性指标、数据时效性指标和跨模态一致性指标，构建综合质量评分及可信权重；

63、多模态可信融合模块，用于提取多模态数据的模态特征，根据所述可信权重对模态特征进行动态加权融合，获得多模态融合状态向量；

64、智能诊断推理模块，基于所述多模态融合状态向量检索历史故障案例、获取工程知识和专家规则，生成诊断提示信息，并采用生成式诊断模型输出结构化诊断结果；

65、反馈学习模块，用于获取人工校核信息、现场维修反馈数据和排水管网运行状态数据，对历史故障案例库、工程知识库、多模态数据质量控制模型和生成式诊断模型进行更新。

66、根据本发明，通过构建多模态数据质量控制模型，对参与当前诊断的不同模态数据进行完整性、可靠性、时效性以及跨模态一致性四维质量评价，使诊断过程能够根据数据实际状态判断不同数据源的可信程度，避免低质量数据对诊断判断的干扰；通过建立基于管网对象和时间窗口的多模态数据关联关系，使传感监测数据、gis空间数据、管道cctv视觉数据以及运维文本数据围绕同一排水管网对象实现联合分析，并依据可信权重动态调节不同模态特征在综合状态表征中的贡献，有效抑制数据缺失、异常、时效性不足或跨模态冲突对诊断结果的影响，显著提高多模态状态表征的可靠性；通过历史故障案例库、工程知识库及专家规则库为生成式诊断模型提供与当前诊断任务相关的外部信息，并结合管网空间拓扑关系确定故障影响范围，输出故障类型、风险等级及包含维修优先级和推荐处置措施的维修处置方案，增强诊断结果的工程依据、可解释性与运维决策支撑能力；通过将人工校核、现场维修结果及维修后的运行状态反馈至历史故障案例库、工程知识库及相关模型，形成诊断、验证、维修及学习相互衔接的持续优化闭环，实现复杂环境下管网异常识别精度、诊断可靠性及结果可解释性的不断提升，为城市排水设施风险预警和智能运维提供技术支撑。