基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法及系统

本发明涉及管道泵，特别是涉及一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法及系统。

背景技术：

1、管道泵的设计紧凑，占地面积小，易于安装和维护，现代管道泵采用高效的水力模型，具有较高的效率和良好的节能性能，又因其运行平稳，振动小，噪音低，广泛应用于工业、农业、城市给排水、暖通空调、消防系统等领域。由于管道泵在这些领域中扮演核心角色，因此保证其高效稳定的运行至关重要，为了实现这一目标，对管道泵的流量进行监测变得尤为重要。通过流量监测，可以确保管道泵在最佳工作状态下运行，从而提高系统的整体效率和能源利用率，可以确保管道泵在最佳工作状态下运行，从而提高系统的整体效率和能源利用率，流量监测数据可以用于自动控制系统，实现对管道泵的精确控制，以满足不同工况下的需求。随着现代电子信息技术的高速发展，通过数字孪生技术与流量监测相结合，檀朝东等提出了通过机理仿真与数据驱动融合的方式对电举泵进行多工况下的故障诊断，郑安琪等基于数字孪生的方法对泵闸群进行了自动化调度，实现实时监测泵闸群运行数据、及时分析泵闸群运行态势等目的，巫庆辉等构建矿井排水立体可视化系统架构，实现了实时监控，本发明基于数字孪生机理针对管道泵关键数据进行实时监测与分析，从而优化运行策略、减少停机时间、提高决策效率、降低维护成本。

技术实现思路

1、本发明的目的在于实现数字孪生技术与流量监测的结合，对管道泵及其装置进行实时的流量监测，及时发现任何异常情况，从而实现快速响应和故障预防，提升装置运行效率与稳定性，最终提升经济效益。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，包括以下步骤：

3、数据采集，利用传感器和监测设备收集管道泵的实时运行数据，并对采集到的数据进行初步处理；

4、数据传输，将采集到的数据传输到数据处理中心或云平台；

5、数据处理，使用数据分析和处理技术，对收集到的数据进行处理和分析；

6、建立管道泵的数字孪生模型，该模型是管道泵的虚拟副本，能够模拟管道泵实际运行状态和行为，数字孪生模型可以实时更新，以反映管道泵的当前状态；

7、流量监测和预测，基于处理后的数据和数字孪生模型，监测管道泵的实时流量，并利用预测算法预测未来的流量变化，以便及时调整和优化运行策略；

8、决策支持和控制，根据流量监测和预测结果，提供决策支持信息，帮助运维人员做出及时的调整和维护决策，同时，可以实现自动控制，调整管道泵的运行参数，以保持最佳运行状态。

9、进一步的，所述数据采集包括：在管道泵及其关键部件上安装各种类型的传感器，用于实时监测和收集不同的运行参数，使用数据采集设备将传感器收集到的模拟信号转换为数字信号，并进行初步处理，包括对信号进行滤波、低强度信号的放大、采取信号调理校正传感器的非理想特性、ad转换将放大后信号转换为数字形式方便计算机处理。数据采集层的设计和实现需要考虑数据的准确性、实时性和可靠性，以确保后续处理和分析的有效性。

10、进一步的，所述数据传输需要综合考虑网络覆盖范围、数据传输速率、延迟、成本等因素，以满足系统的实际需求。根据应用场景和数据传输需求，选择合适的网络类型将数据采集层中所采集的数据进行传输，确定数据传输所使用的协议，以保证数据的准确性和安全性，采取相应的安全措施，如加密、认证、防火墙等，以保护数据在传输过程中不被篡改或泄露。

11、进一步的，所述数据处理主要是对数据采集步骤中收集到的原始数据进行处理和分析，以便提取有用的信息，并为后续的决策支持和控制提供依据，首先对数据进行预处理，将采集数据进行格式化和标准化等操作以把所得数据转换成适合分析的格式，从预处理后的数据中提取出反映管道泵运行状态和流量变化的关键特征，应用多种方法对提取的特征进行深入分析，以识别管道泵的运行模式、趋势变化和潜在异常，基于数据分析的结果，构建用于流量预测、状态评估或故障诊断的数学模型或机器学习模型，评估模型的准确性和可靠性，确保模型能够有效地反映管道泵的实际运行状况，将分析和模型构建的结果转化为对管道泵运行的深刻理解和可操作的知识，为优化控制和决策支持提供依据。

12、进一步的，所述建立管道泵的数字孪生模型包括：根据管道泵及其装置的物理特性和运行原理，建立相应的数学模型或仿真模型，利用实际测量的数据对数字孪生模型的参数进行校准，确保模型能够准确地反映管道泵的实际情况，随着管道泵运行状态的变化，实时更新数字孪生模型的状态，使其始终保持与实际装置同步，利用数字孪生模型进行仿真模拟，预测管道泵在不同工况下的运行状态和性能，基于数字孪生模型的仿真结果，进行管道泵运行参数的优化和调整，为运维人员提供决策支持信息，指导维护和优化操作。

13、进一步的，所述流量监测和预测包括：利用流量计或其他传感器实时监测管道泵的流量，并将监测数据传输到数据处理层，将流量监测数据与其他相关数据整合，以便进行全面的分析和预测，基于历史流量数据和其他相关参数，构建流量预测模型。这些模型可以是统计模型、机器学习模型或基于物理原理的模型，利用构建的流量预测模型，对未来一段时间内的流量进行预测，以便及时发现潜在的流量异常或趋势变化，对预测结果进行评估和校验，确保预测的准确性和可靠性，将预测结果应用于管道泵的运行管理和优化控制中。

14、进一步的，所述决策支持和控制包括：基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险，为运维人员提供决策支持信息，根据决策支持信息，制定优化控制策略，调整管道泵的运行参数，通过控制系统实现优化控制策略，自动调节管道泵的运行状态，持续监测管道泵的运行性能，评估优化控制策略的效果，并根据实际情况进行调整和优化，在发现潜在故障或异常情况时，提供故障诊断信息和处理建议，将运行经验和故障处理知识整理归纳，不断更新决策支持和控制策略，提高系统的智能化水平。

15、一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测系统，包括：

16、数据采集层，用于采集流量、压力、温度、振动、转速；

17、通信网络层，用于将数据采集层收集到的数据传输到数据处理层；

18、数据处理层，用于数据处理；

19、数字孪生模型层，通过创建管道泵的虚拟副本，来模拟和反映管道泵实际的物理状态和行为；

20、流量监测和预测层，用于对管道泵的流量进行实时监测，并基于监测数据和数字孪生模型进行流量预测；

21、决策支持和控制层，利用从流量监测和预测层获得的信息，为运维人员提供决策支持，实现对管道泵的优化控制，并基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险；

22、用户界面层，所述用户界面层以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息。

23、进一步的，所述通信网络层的网络构架包括局域网、广域网和无线网络，通信协议包括tcp/ip标准协议，modbus串行通讯协议连接工业电子设备，数据安全加密包括防火墙和入侵检测系统，以防止数据在传输过程中被截获或篡改，通过身份认证机制确保只有授权的用户和设备才能访问网络和数据。

24、进一步的，所述用户界面层为用户提供了一个交互平台，使运维人员能够轻松地访问和管理管道泵的运行信息，其中包括报警和提示、历史数据查询、参数设置和调整、故障诊断和维护指导、用户交互和反馈，以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息。

25、借由以上的技术方案，本发明的有益效果如下：

26、1、本技术通过构建管道泵的数字孪生模型，结合流量的实时监测，构建了一个包括数据采集、通信网络、数据处理、数字孪生模型、流量监测和预测、决策支持和控制以及用户界面的七层技术结构，通过数字孪生技术，实现了管道泵的实时监测、智能预测、精准控制和高效管理，从而有效提升装置的运行效率、稳定性和经济效益，为提升管道泵系统的性能和效益提供了强有力的支持。

27、为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。