基于GPS定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法及系统与流程

本发明涉及信息，尤其涉及基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法及系统。

背景技术：

1、在实时洪水预警系统中，狭窄管道的实时监控不仅是技术上的挑战，也是洪水预警的关键组成部分。由于这些管道通常位于城市关键水流通道，其内部状况直接影响周边区域的洪水风险。首先，管道内部空间狭小，布设传感器和摄像头等监测设备时，需要兼顾设备的体积、供电、数据传输等问题，且要确保设备长期稳定工作。其次，管道内部环境复杂，水流、沉积物等因素影响监测精度，如水流湍急会冲刷沉积物，改变管道断面，传感器和摄像头采集的数据失真。再者，准确识别沉积物的类型是一大挑战，仅凭图像识别技术难以分辨细微差别，如泥沙、腐殖质、金属锈蚀物等。沉积物的分布也不均匀，局部区域可能淤积严重，而整体看却影响不大，外部因素如降雨也会快速改变管道内的水位和沉积物分布，这给评估管道堵塞风险带来困难。综上，提升狭窄管道监测技术的精度和实时性，对于提前发出洪水警报、减轻潜在损害具有至关重要的作用，但要实现狭窄管道的实时精准监控，必须攻克一系列技术难题，微型监测设备的研制、复杂环境下的数据优化、精确识别沉积物类型、全局与局部相结合评估堵塞风险、外部因素与内部状况的关联建模等。这些技术瓶颈亟待突破，以保障管道安全平稳运行。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法及系统，以解决上述现有技术问题的至少之一。

2、第一方面，本发明提供了基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法，所述方法具体包括：

3、根据gps定位获取潜在威胁管道的空间位置信息和周围环境的地形地貌数据，将所述空间位置信息和所述地形地貌数据通过三维建模后，对所述潜在威胁管道的狭窄程度进行量化分析，获得所述潜在威胁管道的狭窄程度数值；

4、根据传感器技术实时采集所述潜在威胁管道的水位数据和沉积物累积数据，通过无线网络将所述水位数据和所述沉积物累积数据传输到监控中心进行实时监测；

5、根据高清摄像头采集所述潜在威胁管道的内部图像数据，通过对所述内部图像数据进行沉积物分类识别，确定所述潜在威胁管道内的不同沉积物对管道堵塞的影响程度；

6、基于时间序列分析方法，通过所述沉积物累积数据分析不同类型的沉积物的积累趋势，确定所述潜在威胁管道的管道堵塞风险变化趋势；

7、根据所述潜在威胁管道内的不同类型的沉积物的分布及积累速度信息，采用流体动力学模型进行数值模拟，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的输水能力影响程度；

8、根据所述潜在狭窄程度数值和所述沉积物累积数据评估所述潜在威胁管道的实际容量，通过比较所述潜在威胁管道的设计容量和实际容量，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的容量影响程度；

9、获取所述潜在威胁管道的所在区域的降雨数据，通过所述降雨数据、所述狭窄程度数值、所述沉积物累积数据和所述输水能力影响程度，采用机器学习算法建立降雨堵塞风险预测模型，所述降雨堵塞风险预测模型用于预测不同降雨情况下的潜在威胁管道的堵塞风险等级；

10、通过所述降雨堵塞风险预测模型评估各个潜在威胁管道的堵塞概率，采用决策优化算法自动生成最优管道维护方案，所述最优管道维护方案用于实现所述潜在威胁管道的最优维护工作。

11、第二方面，本发明提供了基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警系统，所述系统具体包括：

12、第一预警模块，用于根据gps定位获取潜在威胁管道的空间位置信息和周围环境的地形地貌数据，将所述空间位置信息和所述地形地貌数据通过三维建模后，对所述潜在威胁管道的狭窄程度进行量化分析，获得所述潜在威胁管道的狭窄程度数值；

13、第二预警模块，用于根据传感器技术实时采集所述潜在威胁管道的水位数据和沉积物累积数据，通过无线网络将所述水位数据和所述沉积物累积数据传输到监控中心进行实时监测；

14、第三预警模块，用于根据高清摄像头采集所述潜在威胁管道的内部图像数据，通过对所述内部图像数据进行沉积物分类识别，确定所述潜在威胁管道内的不同沉积物对管道堵塞的影响程度；

15、第四预警模块，用于基于时间序列分析方法，通过所述沉积物累积数据分析不同类型的沉积物的积累趋势，确定所述潜在威胁管道的管道堵塞风险变化趋势；

16、第五预警模块，用于根据所述潜在威胁管道内的不同类型的沉积物的分布及积累速度信息，采用流体动力学模型进行数值模拟，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的输水能力影响程度；

17、第六预警模块，用于根据所述潜在狭窄程度数值和所述沉积物累积数据评估所述潜在威胁管道的实际容量，通过比较所述潜在威胁管道的设计容量和实际容量，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的容量影响程度；

18、第七预警模块，用于获取所述潜在威胁管道的所在区域的降雨数据，通过所述降雨数据、所述狭窄程度数值、所述沉积物累积数据和所述输水能力影响程度，采用机器学习算法建立降雨堵塞风险预测模型，所述降雨堵塞风险预测模型用于预测不同降雨情况下的潜在威胁管道的堵塞风险等级；

19、第八预警模块，用于通过所述降雨堵塞风险预测模型评估各个潜在威胁管道的堵塞概率，采用决策优化算法自动生成最优管道维护方案，所述最优管道维护方案用于实现所述潜在威胁管道的最优维护工作。

20、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器及存储在存储器上的计算机程序，当所述计算机程序在处理器上被执行时，实现如上述方法中任一项所述的基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法。

21、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，实现如上述方法中任一项所述的基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法。

22、本发明解决的业务场景问题在于如何准确监测和预防管道因沉积物积累而引发的堵塞风险，以及如何提前预测和预防由此可能导致的洪水灾害。本发明实现了对管道堵塞风险的全面评估与预测，通过实时监控、分析和自动优化决策，显著提高了管道运行的安全性和效率，还为洪水预警系统提供了支持，有效预防了因管道堵塞可能造成的洪水灾害，从而保障了城市的水务安全和公共安全。

技术特征：

1.基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法，其特征在于，所述方法具体包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述空间位置信息和所述地形地貌数据通过三维建模后，对所述潜在威胁管道的狭窄程度进行量化分析，获得所述潜在威胁管道的狭窄程度数值，具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据传感器技术实时采集所述潜在威胁管道的水位数据和沉积物累积数据，通过无线网络将所述水位数据和所述沉积物累积数据传输到监控中心进行实时监测，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对所述内部图像数据进行沉积物分类识别，确定所述潜在威胁管道内的不同沉积物对管道堵塞的影响程度，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于时间序列分析方法，通过所述沉积物累积数据分析不同类型的沉积物的积累趋势，确定所述潜在威胁管道的管道堵塞风险变化趋势，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述潜在威胁管道内的不同类型的沉积物的分布及积累速度信息，采用流体动力学模型进行数值模拟，确定所述潜在威胁管道内的沉积物对所述潜在威胁管道的输水能力影响程度，具体包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述降雨数据、所述狭窄程度数值、所述沉积物累积数据和所述输水能力影响程度，采用机器学习算法建立降雨堵塞风险预测模型，具体包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据历史管道堵塞数据和所述降雨数据采用长短期记忆网络算法建立洪水预警模型，通过所述洪水预警模型确定所述潜在威胁管道导致洪水发生的洪水风险等级；

9.基于gps定位与无线传感器网络的管道堵塞预警系统，其特征在于，所述系统具体包括：

技术总结本发明涉及信息技术领域，尤其涉及基于GPS定位与无线传感器网络的管道堵塞预警方法及系统，所述方法具体包括：根据GPS定位获取潜在威胁管道的空间位置信息和周围环境的地形地貌数据，将所述空间位置信息和所述地形地貌数据通过三维建模后，对所述潜在威胁管道的狭窄程度进行量化分析，获得所述潜在威胁管道的狭窄程度数值；根据高清摄像头采集所述潜在威胁管道的内部图像数据，通过对所述内部图像数据进行沉积物分类识别，确定所述潜在威胁管道内的不同沉积物对管道堵塞的影响程度。本发明实现了对管道堵塞风险的全面评估与预测，为洪水预警系统提供了支持，有效预防了因管道堵塞可能造成的洪水灾害，从而保障了城市的水务安全和公共安全。技术研发人员：朱方敏,卢鑫祥受保护的技术使用者：广州市水务规划勘测设计研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/18