-
公开(公告)号：CN117389142A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311334398.8
申请日：2023-10-16
Applicant: 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明公开了污水处理厂生化反应池预测推演与安全实时控制方法，通过数据统计与动力学特征分析对系统特点进行判断，通过动力系统研究中的Koopman矩阵与深度学习模型结合的方法进行污水处理生物反应工艺状态参数的推演预测。借助模型预测控制系统，以生化反应池稳定运行以及出水水质达标为目标，对反应曝气量、内循环流量和污泥回流过程控制进行优化。并基于数据信息此对其控制的安全性与合理性做进一步检验。本发明的智能预测控制方法，基于数据驱动技术、深度学习、以及安全检验，具有可靠性高、对不同变化的适应性强的特点，在保证出水水质的前提下减少了污水厂处理厂的曝气量，实现优化控制。
-
公开(公告)号：CN111080483B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN201911300313.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司 , 上海隧道工程股份有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图划分的供水管网DMA自动分区方法，包括如下步骤：获取供水管网水力模型和日供水总量；设置分区参数；依据所设置的分区参数使用多级递归二分法算法对供水管网水力模型进行分区，获得分区结果和分区边界管段；以及以分区改造的工程造价为目标函数，以管网压力和节点水龄的波动范围为约束调节，利用遗传算法进行分区边界管段的阀门开闭选择与流量计的安装布置，从而获得分区边界管段的阀门开闭选择与流量计的安装布置方案。本发明采用图划分算法对管网进行分区，因为图划分算法的特性，可以让计算量大为减少，计算效率高，可以在较短时间得到分区结果。本发明以工程造价作为目标函数，有利于在实际工程应用中进行推广。
-
公开(公告)号：CN111080483A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911300313.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司 , 上海隧道工程股份有限公司 , 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图划分的供水管网DMA自动分区方法，包括如下步骤：获取供水管网水力模型和日供水总量；设置分区参数；依据所设置的分区参数使用多级递归二分法算法对供水管网水力模型进行分区，获得分区结果和分区边界管段；以及以分区改造的工程造价为目标函数，以管网压力和节点水龄的波动范围为约束调节，利用遗传算法进行分区边界管段的阀门开闭选择与流量计的安装布置，从而获得分区边界管段的阀门开闭选择与流量计的安装布置方案。本发明采用图划分算法对管网进行分区，因为图划分算法的特性，可以让计算量大为减少，计算效率高，可以在较短时间得到分区结果。本发明以工程造价作为目标函数，有利于在实际工程应用中进行推广。
-
公开(公告)号：CN118114803A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311786597.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 银川中铁水务集团有限公司 , 同济大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/2413 , G06F18/213 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络和解释模型的高波动河流含沙量预测方法，包括以下步骤：(1)获取取水口上游及下游泥沙悬浮浓度与流量数据，作为基本数据集；(2)对泥沙悬浮浓度数据进行平稳化处理，形成初始数据集；(3)将数据集划分为冰凌期数据集与非冰凌期数据集；(4)初步构建神经网络模型；(5)分别对冰凌期与冰凌期特征集进行归一化处理；(6)基于冰凌期与非冰凌期的特征集，分别构建神经网络模型，进行训练；(7)通过训练好的模型进行预测。本发明建立的方法可以准确预测波动性较强的泥沙悬浮浓度，对于高波动数据预测具有高准确性与通用性，有利于实际的生产调度运行。
-
公开(公告)号：CN111667168B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010497087.3
申请日：2020-06-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于液位监测诊断排水系统运行状态的方法，属于排水系统运行状态诊断技术领域。该方法包括如下步骤：(1)优化布置液位监测点，以液位监测点为界将排水系统分为若干个排水分区；(2)收集并预处理收集到的排水管网液位监测数据；(3)以预处理后的液位监测数据作为输入条件，通过曼宁公式或求解圣维南方程组，计算管道流量值；(4)利用便携式流量计校核管道流量校核管道流量并确定管道的淤积程度；(5)基于校核后的管道流量计算各排水分区的晴天日均流量、地下水入渗量、生活污水混接量，对地下水入渗严重和生活污水混接严重的区域进行详细排查。本发明的诊断效率更高，
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116197195A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211656689.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种利用冰水混合物清洗供水管道的扰流囊装置和方法，所述扰流囊装置包括囊体、支撑体、牵引孔、放气孔和牵引绳，囊体为夹布囊状橡胶密封制品，充气后的形状为圆锥体，通过支撑体和牵引绳固定在供水管道内部，囊体的顶部迎着冰水混合物的流动方向，从而可以对冰水混合物进行扰流，提升管道底部冰颗粒的浓度和管道底部的清洗效果。本发明解决了冰水混合物清洗供水管道技术中冰水混合物浓度分布不均问题以及冰水混合物清洗大口径供水管道浓度达到上限的瓶颈问题，将该清洗技术成功地推广到大口径供水管道清洗中，实现对管道整体的高效清洗，使冰水混合物清洗管道技术更加经济高效。
-
公开(公告)号：CN115438447A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210481637.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 , 同济大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本申请提供了一种供水管网漏损的定位方法，包括：读取并分析供水管网的漏损数据，基于管网水力模型和漏损数据构建模拟基准漏损数据库，进而构建无漏损模型；基于无漏损模型计算漏损基准特征，并计算漏损基准特征与模拟基准数据库中模拟漏损基准特征的相似性以确定漏损管段的范围；构建模拟实时漏损数据库，并计算模拟实时漏损数据库中模拟实时漏损特征与漏损管段范围内实际实时漏损特征的漏损相似性以确定漏损风险最高的管段，可以在保证计算准确性的前提下提升供水管网漏损的定位效率。
-
公开(公告)号：CN113688973A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110787051.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的供水泵站调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定深度神经网络的输入特征，确定泵站调度指令发出时间间隔，搭建深度神经网络PumpNet；获取供水系统对应于深度神经网络输入特征的历史监测数据以及历史泵站调度指令，训练深度神经网络PumpNet；采集供水系统对应于深度神经网络PumpNet输入特征的实时监测数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行预测；输出泵站实时调度指令。本发明提供的方法借助深度神经网络技术能够自动提取供水系统监测数据的时间空间特征，可以更高效更充分地提取数据中满足泵站调度的特征。
-
公开(公告)号：CN112097126B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010989680.X
申请日：2020-09-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的供水管网爆管管道精确识别方法该方法包括如下步骤：(1)搭建深度神经网络，确定爆管发生的可能区域并选择压力监测点位置；(2)模拟不同位置的爆管，采集压力监测点压力数据作为训练数据，训练深度神经网络；(3)在现场爆管发生的可能区域选择压力监测点位置并采集压力监测点压力数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行识别；(4)输出爆管管道识别结果。与现有技术相比，本发明可使用管网中容易获取的压力监测数据取得精确的爆管管道定位结果，对水力模型、监测数据的不确定性有良好的适应能力，具有成本低、精度高的特点。
-
公开(公告)号：CN110108328B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201910266354.3
申请日：2019-04-03
Applicant: 同济大学
IPC: G01F1/34 , G01M3/28 , F17D5/02 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/12 , G06F111/02 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种供水管网漏损区域漏水量的获取方法，该方法将水力模型与监测数据进行耦合，通过优化漏损水量的空间分布，反演得到供水管网中不同区域的漏损水量，不仅耦合了水力模型和监测数据，还结合了虚拟分区和管道漏损风险评估两项技术，以测压点处的模拟值与监测值差异最小为目标，利用优化算法计算得到供水管网不同区域的漏损水量。与现有技术相比，本发明实现了对漏损率较高的，即存在众多漏点的供水管网的有效漏损区域识别，具有及时识别漏损，精确识别漏点位置，成本低、操作省时等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
72
records
(took 0.056 seconds)
