[发明专利]一种管网异常分析方法

说明书

本发明公开了一种管网异常分析方法，能够根据与异常点相关的管段的管段特征和一预先训练得到的计算模型得到每个管段的异常值，并根据异常值对管段是否存在爆裂进行判断。通过本技术方案，根据海量历史数据预先训练一计算模型，能够根据监测数据自主对爆裂管段进行合理高效的判断和预测，同时对于多点同时爆裂的情形进行进一步的优化判断，进而实现管道爆裂的主动预测和技术预警。通过本技术方案可以最大限度地防止小漏的生长，大大缩短了漏损检测的管理周期和人力耗费，具有极高的经济价值。

技术领域

本发明涉及水务管网安全监控领域，尤其涉及一种管网异常分析方法。

背景技术

市政水务管网是城市的生命线工程，城市的主干管爆管往往会带来极为严重的后果。随着管网信息化和智慧水务的推进，爆管事故的实时在线监测是水务企业安全保障的重要组成部分，也越来越受到重视。目前针对爆管主要是通过现场人员发现后，通过热线电话等方式远程反馈给运营企业进而采取对应措施，该方式效率极低且无法及时反映情况，至多算是一种大型爆管发生后的补救措施，故而当前亟需一种能够自主对管网异常进行分析判断的方式。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种管网异常分析方法，具体技术方案如下所示：

一种管网异常分析方法，应用于水务管网，于水务管网中设置有多个监测终端，每个监测终端每间隔一预设时间采集一次实时管网数据并进行输出；

每两个相邻监测终端之间的水务管网记为一管段；

管网异常分析方法包括如下步骤：

步骤S1，根据实时管网数据，持续生成并输出每个监测终端对应的实时监测值；

步骤S2，判断每个实时监测值是否均小于等于一第一预设阈值：

若每个实时监测值均小于等于第一预设阈值，则返回步骤S2；

若任意一个实时监测值大于第一预设阈值，则将大于第一预设阈值的实时监测值对应的监测终端记为异常点，并转向步骤S3；

步骤S3，将所有包含异常点的管段记为待分析管段，并获取所有待分析管段的管段特征；

步骤S4，根据管段特征和一预先训练得到的计算模型，得到每个待分析管段的异常值，并判断每个异常值是否均小于等于一第二预设阈值：

若每个异常值均小于等于第二预设阈值，则返回步骤S2；

若任意一个异常值大于第二预设阈值，则转向步骤S5；

步骤S5，将大于第二预设阈值的异常值对应的管段记为爆裂管段并进行输出，而后返回步骤S2。

优选的，该种管网异常分析方法，其中预设时间的取值范围为[30ms，50ms]。

优选的，该种管网异常分析方法，其中实时管网数据包括压力值。

优选的，该种管网异常分析方法，其中步骤S1进一步包括：

步骤S11，对每个监测终端，根据实时管网数据进行线性拟合，输出每个监测终端对应的实时趋势曲线；

步骤S12，根据实时趋势曲线，每间隔预设时间计算一次实时趋势曲线的斜率值并记为实时监测值。

优选的，该种管网异常分析方法，其中管段一端的监测终端记为第一监测终端，管段另一端的监测终端记为第二监测终端；

将大于第一预设阈值的实时监测值对应的时刻记为异常时刻；

管段特征包括第一监测终端对应的于异常时刻前后一预设时间段内的所有实时管网数据、第二监测终端对应的于异常时刻前后预设时间段内的所有实时管网数据、管段的管长、管径和管段中的水流流向。