[发明专利]一种供水管网漏损管理系统

权利要求书

1.一种供水管网漏损管理系统，其特征在于，包括检测模块、服务器、定位模块、施工模块、储存模块、分析模块和预测模块；所述检测模块用于实时检测供水管网漏损情况，将整个供水管网划分为若干个检测片区，并在每个检测片区的初始端和末端设置流量检测单元，获得每个检测片区的初始端和末端的流量差值，设置流量差值红线，在每个检测片区的初始端设置探查单元，探查单元用于在检测片区的初始端发送检测球，当检测片区的初始端和末端的流量差值超过流量差值红线时，将对应的检测片区进行标记，生成探查信号，将探查信号发送到服务器，服务器控制标记检测片区内的探查单元发送检测球，并实时追踪检测球位置，当检测球移动出管道范围时，对检测球路径与管道路径进行比对，获得管道漏点，将管道漏点标记为待检测点，将待检测点位置发送到服务器；所述定位模块用于对待检测点的位置进行确认，并将确认后的位置标记为施工点。

2.根据权利要求1所述的一种供水管网漏损管理系统，其特征在于，所述施工模块用于将施工点标记到地图上，并对标记到地图上的点检进行分析，获取施工点位置，将待检测点位置标记到地图上，获取标记到地图上点的信息，将标记到地图上点的信息进行汇总。

3.根据权利要求1所述的一种供水管网漏损管理系统，其特征在于，所述分析模块用于分析供水管网的漏损原因，获取供水管网维修部位信息，分析漏损原因，将相同的漏损原因进行汇总，按照不同的管道进行分类。

4.根据权利要求1所述的一种供水管网漏损管理系统，其特征在于，所述预测模块用于对供水管网的漏损进行预测，实时获取供水管网的检测数据、使用时长和工作环境，整合并标记为输入数据；获取预测模型；将输入数据输入至预测模型获取输出结果并标记为预测标签，预测标签即为输入数据对应的状态标签；将预测标签发送至储存模块。

5.根据权利要求4所述的一种供水管网漏损管理系统，其特征在于，所述预测模型的获取方法是通过储存模块获取供水管网历史数据；管道漏损包括材质漏损和施工漏损；为供水管网历史数据设置状态标签；所述状态标签包括A、B和C，当状态标签为A时，表示供水管网正常，当状态标签为B时，表示供水管网发生材质漏损，当状态标签为C时，表示供水管网发生施工漏损，构建人工智能模型，所述人工智能模型包括误差逆向传播神经网络、RBF神经网络和深度卷积神经网络；将供水管网历史数据和对应的状态标签按照设定比例划分为训练集、测试集和校验集；所述设定比例包括2：1：1、3：2：1和3：1：1；通过训练集、测试集和校验集对人工智能模型进行训练、测试和校验；将训练完成的人工智能模型标记为预测模型；通过处理器将预测模型分别发送至储存模块和预测模块。

6.根据权利要求1所述的一种供水管网漏损管理系统，其特征在于，定位模块对待检测点的位置进行确认的方法是获取待检测点的位置信息和检测人员信息，将检测人员标记为i，获取检测人员的工作状态，检测人员的工作状态包括忙碌状态和空闲状态，将检测人员的工作状态标记为Pi，获取检测人员与待检测点之间的距离，将检测人员与待检测点之间的距离标记为Li，根据公式Qi＝λ*(b1*Pi+1)/(b2*Li+1)获取得到优先值Qi，将优先值Qi按照由大到小的顺序进行排列，并派遣优先值Qi排列第一的检测人员进行检测。