[发明专利]一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法，包括以下步骤：采集测量信息，在测量信息的基础上建立管网仿真模型，所述测量信息包括SCADA数据、管网拓扑信息和管网设备信息；将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型进行仿真与校正，生成高贴合度样本数据；所述高贴合度样本数据包括高贴合爆管样本数据和高贴合小泄漏样本数据；运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点。本发明提供的管网泄漏识别和定位方法定位精准度高以及辨识效率高。

技术领域

本发明涉及城镇管网领域技术领域，特别涉及一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法。

背景技术

随着我国燃气事业的高速发展，燃气安全技术越来越受到重视。由于燃气管道及其附属设施在制造、安装、维护等方面存在不确定性，燃气管道具有发生泄漏的潜在可能，安全隐患也随之出现。燃气泄漏会引发燃烧、爆炸、中毒等危险事件的发生，对用户的生命和财产安全造成威胁，因此对管网的泄漏辨识及定位技术的研究就显得尤为重要。

现有的泄漏检测方法主要包括硬件检测和人工巡检技术等。使用硬件检测方法时，管道中泄漏事故的定位精准度差，人工巡视方法的辨识效率较低，这两种检测方法由于经济性水平较低已趋于淘汰。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法，该方法定位精准度高以及辨识效率高。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法，包括以下步骤：

采集测量信息，在测量信息的基础上建立管网仿真模型，所述测量信息包括SCADA数据、管网拓扑信息和管网设备信息；

将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型进行仿真与校正，生成高贴合度样本数据；所述高贴合度样本数据包括高贴合爆管样本数据和高贴合小泄漏样本数据；

运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点。

进一步的，所述步骤：采集测量信息，在测量信息的基础上建立管网仿真模型，具体包括以下步骤：

基于数据采集系统，结合5G/FPGA/物联网技术，采集管网运行工况中的SCADA数据；

通过GIS系统采集管网拓扑信息；

通过设备管理系统采集当前管网设备信息；

在SCADA数据、管网拓扑信息、管网设备信息的基础上，建立管网仿真模型。

进一步的，所述步骤：将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型进行仿真与校正，生成高贴合度样本数据；具体包括以下步骤：

将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型；

对管网仿真模型进行在线仿真与校正，形成具有数据孪生能力的管网数字孪生模型；

结合城市燃气用户负荷预测，管网数字孪生模型计算并生成海量漏点高贴合度样本数据；

对高贴合度样本数据进行清洗和优化筛选。

进一步的，所述步骤：运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点，包括以下步骤：

根据采集到的SCADA数据，连续计算N次，若计算过程中，出现连续m次疑似泄漏报警或合计k次疑似泄漏报警，则触发报警，并显示该点发生泄漏。

进一步的，所述步骤：运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点，还包括以下步骤：

通过高贴合爆管样本数据，融合机器学习和数字孪生模型，识别并定位爆管产生的大规模泄漏点；