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公开(公告)号：CN108615098A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810448471.7
申请日：2018-05-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯生存分析的供水管网管道爆管风险预测方法，该方法包括如下步骤：(1)根据收集的爆管历史数据建立爆管数据库，提取关键信息作为协变量；(2)对爆管点位进行空间聚类分析，将爆管点位的空间分布信息量化作为一项新的协变量补充至爆管数据库中；(3)基于爆管数据库采用贝叶斯生存分析方法构建爆管风险预测模型；(4)采用爆管风险预测模型预测管道的爆管风险。与现有技术相比，本发明预测结果更加准确合理。
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公开(公告)号：CN106248900B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201610649895.0
申请日：2016-08-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及种用于低影响开发设施水质模拟的实验系统,包括LID设施水质模拟单元、人工降雨控制单元及样品收集单元,LID设施水质模拟单元包括并列设置的实验箱体(12)及LID设施,实验箱体(12)顶部敞口,LID设施设置在实验箱体(12)内,并与样品收集单元相连通,人工降雨控制单元包括依次通过导水管(4)连接的混合组件、给水组件及喷淋组件,喷淋组件设置在实验箱体(12)的上方,并与LID设施相对设置。与现有技术相比,本发明结构简单、操作方便、经济实用,适用于在室内进行低影响开发设施处理水质的模拟研究,同时兼具水量模拟功能。
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公开(公告)号：CN114139433B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110862977.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种用于城市内涝预警的雨水系统模拟方法，所述方法是基于深度学习的，由降雨产流过程模拟模型和一维管网汇流过程模拟模型两个深度学习模型构成。降雨产流过程模拟模型，用于模拟子汇水区径流、降雨入渗等管网外部进流量，并作为所述一维管网汇流过程模拟模型训练的边界条件；一维管网汇流过程模拟模型，用于模拟管网节点积水流量，同时兼具深度学习模型网络架构比选功能。本发明建模简单，具有高灵活性和高时效性，模型可以通过补充数据进行更新，精度高；可以实现对不同复杂程度的管网结构下的积水过程模拟，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN114330152B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202111382206.1
申请日：2021-11-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明提供一种基于光滑粒子流体动力学的地表产汇流计算方法，包括如下步骤：初始化计算条件，用底部粒子来描述地表信息，用流体粒子来描述地表产汇流；根据流体粒子在当前时刻的速度和位置，计算加速度；根据流体粒子的加速度和位置，计算该粒子在下一时刻的速度和位置；计算该粒子移动到新位置后的密度和光滑长度；根据降雨和下渗的水量计算流体粒子的质量，对流体粒子进行动量修正；对于无粒子覆盖的上游区域添加初始状态的流体粒子；对每一时步进行计算，输出地表产汇流的计算结果。本发明提供的方法无须建立网格，建模过程更加高效；支持降雨和下渗计算，可以更完整地模拟地表产汇流过程。
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公开(公告)号：CN116703826A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310506434.8
申请日：2023-05-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T7/277 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本公开的实施例提供了一种管道缺陷检测与跟踪方法以及装置，应用于排水管网技术领域。该方法包括：获取CCTV管道检测视频；从CCTV管道检测视频中选取管道缺陷图像，并对选取的管道缺陷图像中的缺陷目标进行类型标注以及边框标注，构建管道缺陷数据集；对管道缺陷数据集中的样本进行缺陷目标的裁剪和分类，构建目标跟踪数据集；采用管道缺陷数据集对YOLO_v7‑seg模型进行训练；采用目标跟踪数据集对DeepSORT模型进行训练；以训练完成的YOLO_v7‑seg模型的输出作为训练完成的DeepSORT模型的输入，构建能力较强的管道缺陷检测与跟踪模型，进而基于该模型有效地进行管道缺陷检测与跟踪，降低人工成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115270619A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210863034.8
申请日：2022-07-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及基于灵敏度的供水管网管道分组及参数校核方法、装置，该方法包括：(1)收集、处理管网压力、流量监测数据；(2)统计管网中管道属性信息；(3)对管网中待校核管道进行灵敏度分析；(4)根据管道属性信息对高灵敏度管道加权聚类，计算高灵敏度管道聚类结果中各分组的管道属性聚类中心；(5)将剩余低灵敏度管道归入高灵敏度管道的分组中，完成管道分组；(6)在该分组下进行粗糙系数校核，输出管道粗糙系数校核结果及监测点误差。与现有技术相比，本发明采用两步聚类的方法，针对管网中高灵敏度管道和低灵敏度管道分别聚类，可在管网模型校核中实现对待校核参数的自动分组，并显著提升后续校核算法的稳定性和准确性。
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公开(公告)号：CN108717584B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201810448525.X
申请日：2018-05-11
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种供水管网多目标分区方法，该方法包括如下步骤：(1)输入供水管网数据，包括供水管网的邻接矩阵、分区的允许规模范围以及节点服务压力；(2)选取干管，确定候选分区入口；(3)设定多个目标函数，采用非支配排序遗传算法求解供水管网的分区方案集，所述的目标函数包括：最小化管网平均压力、最小化管网平均水龄以及最小化分区改造费用。与现有技术相比，本发明考虑的因素更加全面，分区更加合理。
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公开(公告)号：CN114330152A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111382206.1
申请日：2021-11-22
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明提供一种基于光滑粒子流体动力学的地表产汇流计算方法，包括如下步骤：初始化计算条件，用底部粒子来描述地表信息，用流体粒子来描述地表产汇流；根据流体粒子在当前时刻的速度和位置，计算加速度；根据流体粒子的加速度和位置，计算该粒子在下一时刻的速度和位置；计算该粒子移动到新位置后的密度和光滑长度；根据降雨和下渗的水量计算流体粒子的质量，对流体粒子进行动量修正；对于无粒子覆盖的上游区域添加初始状态的流体粒子；对每一时步进行计算，输出地表产汇流的计算结果。本发明提供的方法无须建立网格，建模过程更加高效；支持降雨和下渗计算，可以更完整地模拟地表产汇流过程。
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公开(公告)号：CN114139433A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110862977.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种用于城市内涝预警的雨水系统模拟方法，所述方法是基于深度学习的，由降雨产流过程模拟模型和一维管网汇流过程模拟模型两个深度学习模型构成。降雨产流过程模拟模型，用于模拟子汇水区径流、降雨入渗等管网外部进流量，并作为所述一维管网汇流过程模拟模型训练的边界条件；一维管网汇流过程模拟模型，用于模拟管网节点积水流量，同时兼具深度学习模型网络架构比选功能。本发明建模简单，具有高灵活性和高时效性，模型可以通过补充数据进行更新，精度高；可以实现对不同复杂程度的管网结构下的积水过程模拟，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112113146A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010989677.8
申请日：2020-09-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种供水管网管道粗糙系数和节点需水量同步自适应校核方法，包括如下步骤：(1)收集供水管网监测数据，初始化自适应校核过程；(2)基于供水管网监测数据计算当前时刻节点需水量的推理观测值，并代入推理观测卡尔曼滤波器计算当前时刻节点需水量的最优估计值；(3)基于供水管网监测数据计算当前时刻管道粗糙系数的推理观测值，并代入推理观测卡尔曼滤波器计算当前时刻管道粗糙系数的最优估计值；(4)将当前时刻的节点需水量的最优估计值以及当前时刻管道粗糙系数的最优估计值代入下一时刻重复执行步骤(2)～(3)完成下一时刻的校核。与现有技术相比，本发明可同时对管网中的管道粗糙系数和节点需水量进行校核，校核精度高。
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