公开(公告)号：CN119755541A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411952926.0

申请日：2024-12-27

Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 ,  同济大学 ,  浙江宁水水务科技有限公司

Inventor： 乌昕 ,  黄旦光 ,  闫继民 ,  陈伟 ,  陶涛 ,  郁娜 ,  信昆仑 ,  颜合想 ,  王嘉莹 ,  冯路建

IPC: F17D5/02 ,  F17D1/08

Abstract: 本发明公开了一种基于高频压力数据驱动的供水管网爆管定位方法，包括以下步骤：当高频压力监测器发出异常警报时，对报警前后6分钟的实时压力信号进行数据清洗与小波降噪，生成有效高频压力数据集；采用基于滑动窗的双边累积和算法提取有效高频压力数据集中的时间特征值；结合前期波速统计值，采用负压波法对异常压力波起始点位进行定位；若定位为阀门或泵操作点，则列入正常管网操作，同时统计修正各管道波速，若定位为其他管道节点，则发出爆管定位警报。优点在于本发明利用实时高频压力数据，采用负压波法，将误差精确至毫秒级别，同时利用正常管网操作修正各管道波速，以期适应管道老化与温度变化等因素的影响，使爆管定位更加迅速、精准。

公开(公告)号：CN115423229A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210480283.9

申请日：2022-05-05

Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 ,  同济大学

Inventor： 闫继民 ,  王嘉莹 ,  陈伟 ,  陶涛 ,  乌昕 ,  信昆仑 ,  徐亮 ,  李树平

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供基于信息熵的供水管网黄水风险评估方法，包括步骤：建立管道铁释放浓度与水质影响因素拟合曲线；通过建立的拟合曲线和实际管网水质参数变化范围，计算基于单一水质监测数据的信息熵值；通过联合信息熵公式和单一水质信息熵值，构建管网铁浓度综合信息熵值。本发明涉及一种电子设备、存储介质和程序产品。本发明建立了供水管网铁浓度单位时间内变化剧烈程度的判断指标即信息熵，通过信息熵值建立管网黄水风险评估方法；该风险评估方法的建立，对管网黄水的事前评估提供预警，降低黄水事故的发生概率，保障供水水质安全。

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

Inventor： 陶涛 ,  肖涛 ,  信昆仑 ,  李树平 ,  颜合想 ,  王嘉莹

IPC: F17D5/00 ,  G06F17/12 ,  G06F17/13 ,  G01M99/00 ,  G16Y40/10 ,  G16Y40/20 ,  F17D3/18

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，

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

Inventor： 陶涛 ,  胡佳敏 ,  王嘉莹 ,  信昆仑

IPC: B08B9/057 ,  B08B13/00

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：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

Inventor： 陈磊 ,  信昆仑 ,  蒲政衡 ,  陶涛 ,  颜合想 ,  李树平 ,  王嘉莹

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/06

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：CN102169091A

公开(公告)日：2011-08-31

申请号：CN201110132950.6

申请日：2011-05-23

Applicant: 同济大学

Inventor： 陈皓 ,  赵建夫 ,  王嘉莹 ,  吴俊杰 ,  林胜 ,  陈玲 ,  李光明

IPC: G01N21/73 ,  G01N1/28 ,  G01N1/38

Abstract: 本发明涉及废弃电器电路板中典型金属的分析测定方法，涉及废弃电器电路板的预处理及典型金属元素含量的检测和分析技术。采集废弃电器电路板部件样品，依次经过表面修整、清洁、粗、细粉碎；制备后的样品中加入适量消解试剂，利用微波消解仪进行消解，提取废弃电路板中金属物质；使用电感耦合等离子体发射光谱仪对消解后的待测样品进行定性定量分析。本发明样品粉碎及消解操作简单，试剂消耗量少，分析结果准确可靠，检测浓度范围宽，且解决了电路板样品预处理困难这一技术难题，适用于各类废弃电器产品（电视机、电冰箱、洗衣机、电脑、打印机等）中电路板以及电路板生产过程所产生的边角废料中典型金属元素的快速识别和准确测定。

公开(公告)号：CN119203451A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411295685.7

申请日：2024-09-18

Applicant: 同济大学

Inventor： 陶涛 ,  王思懿 ,  朱文 ,  王嘉莹

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/20 ,  G06F18/10 ,  G06F113/14 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明的实施例提供了一种城市排水管网实时模拟方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：对获取的城市排水管网各监测点的水位数据进行检验与清洗，得到符合输入格式要求的水位数据；构建监测点水位反演全局节点水位模型，并向其输入水位数据，得到其余节点的水位数据；构建城市排水管网节点水位时序预测模型，将历史时段内的全局节点水位数据输入该模型，得到预测时段内的各节点的水位数据；构建模型实时更新框架并将其与水位时序预测模型耦合，利用最新反演得到的全局节点水位数据形成在线数据流，以实时更新该模型，并实时更新下一步预测输出；根据预测输出结果生成排水预警信息与决策方案，以对相应排水设施进行调度。

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

Inventor： 朱文 ,  王嘉莹 ,  陶涛 ,  信昆仑 ,  颜合想 ,  李树平

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。

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

Inventor： 费晓明 ,  陶涛 ,  信昆仑 ,  李树平 ,  颜合想 ,  王嘉莹

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。

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

Inventor： 颜合想 ,  刘一飞 ,  师其然 ,  王冲 ,  陶涛 ,  信昆仑 ,  李树平 ,  王嘉莹 ,  李飞

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。