CN111538297A - 一种基于web的交互式三维可视化平台 - Google Patents
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Abstract
本发明属于基于web的交互式三维可视化技术领域，公开了一种基于web的交互式三维可视化平台，所述基于web的交互式三维可视化平台包括：感知监测模块、视频采集模块、泄露检测模块、中央控制模块、模型构建模块、模型标注模块、模型分组模块、数据库构建模块、预警模块、检测模块、缺陷预测模块、显示模块。本发明通过泄露检测模块达到有效提高管道泄漏检测精度的技术效果；同时，通过缺陷预测模块获取待预测管道的特征数据；将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级，由于该随机森林模型根据多种影响管道缺陷等级的特征数据训练生成，得到了更加精确的管道缺陷预测结果。
Description
技术领域
本发明属于基于web的交互式三维可视化技术领域，尤其涉及一种基于web 的交互式三维可视化平台。
背景技术
近年来，随着中国经济的持续高速发展，氟化物的需求逐年增高。特别是汽车、电子信息、建筑与石油化工业的迅猛发展，为氟化工提供了广阔的市场空间。氟化工行业是化工行业的一个子行业，由于产品品种多、性能优异、应用领域广，氟化工已成为我国化工产业发展最为迅速、最具技术前景与发展优势的子行业之一，在国外更是被誉为“黄金产业”。随着技术的进步，氟化工产品的应用范围正向更广更深更高端的领域拓展。在今后较长时期内，氟化工行业也将是化工领域内发展速度最快的行业之一。
为了适应生产的多种需要，氟化工生产设备的种类繁多，设备的操作条件也比较复杂。按操作压力来说，有外压、真空、常中压；按操作温度来说，有低温、常温、中温和高温；处理的介质大多数有腐蚀性，或为易燃、易爆、有毒等。对于某种具体设备来说，既有温度压力要求，又有耐腐蚀要求，而且这些要求有时还互相制约，有时某些条件又经常变化。因此无论在日常生产中，还是在装置检修改造作业中，如有不慎极易引发火灾、爆炸、中毒等伤亡事故。随着化工安全问题频发，氟化工压力管道的安全问题越来越受到重视，我市是氟化工生产企业集中地，对于氟化工业安全生产的需求更加强烈。为全面及时排查化工园区安全风险，规范提升化工园区建设和安全管理水平，增强化工园区安全应急保障能力，防范危险化学品重特大安全事故，必须定期准确地对化工厂区进行安全检测，国家质检总局在2018年制定了《压力管道定期检验规则——工业管道》，规范在用工业管道定期检验工作。2018年11月《智慧化工园区建设指南》国家标准编制工作已正式启动，期望进行智能高效的大数据管理与应用云平台建设，构建化工生产全生命周期的精细化智能管控技术体系，满足生产管理部门对全生命周期管理的需要。然而，现有基于web的交互式三维可视化平台检漏时误差相对较大；同时，不能准确预测管道缺陷。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有基于web的交互式三维可视化平台检漏时误差相对较大；同时，不能准确预测管道缺陷。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于web的交互式三维可视化平台。
本发明是这样实现的，一种基于web的交互式三维可视化平台包括：
感知监测模块、视频采集模块、泄露检测模块、中央控制模块、模型构建模块、模型标注模块、模型分组模块、数据库构建模块、预警模块、检测模块、缺陷预测模块、显示模块；
感知监测模块，与中央控制模块连接，用于通过传感器监测氟化工厂管道压力、温度等数据；
视频采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像设备采集氟化工厂管道视频数据；
泄露检测模块，与中央控制模块连接，用于检测管道泄露数据；
中央控制模块，与感知监测模块、视频采集模块、泄露检测模块、模型构建模块、模型标注模块、模型分组模块、数据库构建模块、预警模块、检测模块、缺陷预测模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
模型构建模块，与中央控制模块连接，用于通过建模软件构建氟化工厂管道模型；
模型标注模块，与中央控制模块连接，用于通过标注程序对氟化工厂管道模型进行标注；
模型分组模块，与中央控制模块连接，用于通过分组程序对氟化工厂管道模型进行分组；
数据库构建模块，与中央控制模块连接，用于通过数据库程序构建氟化工厂管道三维模型数据库；
预警模块，与中央控制模块连接，用于通过获取感知数据解析并入库，数据可视化，感知数据与网络三维场景融合，对氟化工厂管道健康风险评估预警；
检测模块，与中央控制模块连接，用于对氟化工厂管道进行检测；
缺陷预测模块，与中央控制模块连接，用于预测氟化工厂管道缺陷；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示传感器监测数据、视频数据、模型、数据库、预警信息、检测结果。
进一步，所述泄露检测模块检测方法如下：
(1)通过检测设备获取待测管道起点位置的流量数据和压力数据、待测管道终点位置的流量数据和压力数据；
(2)根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行求解，以得到结果参数，所述结果参数用于确定所述待测管道是否发生泄漏。
进一步，所述按照以下方式建立所述待测管道的水动力学和热力学瞬态模型：
获取待测管道的特征参数，其中，所述待测管道的特征参数至少包括：待测管道的起点位置、待测管道的终点位置、待测管道的直径；
根据所述待测管道的特征参数建立待测管道的初始模型；
通过交错网格的有限体积法对所述待测管道的初始模型进行预处理，以得到所述待测管道的水动力学和热力学瞬态模型。
进一步，所述根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行求解，以得到结果参数，包括：
根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行多次迭代求解，得到模拟流量和模拟压力；直到基于所述模拟流量和所述模拟压力的适应函数满足预设条件，停止迭代，并记录停止迭代时所求解的结果参数。
进一步，所述缺陷预测模块预测方法如下：
1)通过预测程序获取待预测管道的特征数据；
2)将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级；所述随机森林模型根据多种影响管道缺陷等级的特征数据训练生成。
进一步，所述特征数据包括：管道的腐蚀数据、建设数据和监测检测数据。
进一步，所述获取待预测管道的特征数据，包括：
对待预测管道的特征数据进行预处理，得到预处理后的待预测管道的特征数据；
将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级，包括：
将预处理后的待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级。
进一步，所述对待预测管道的特征数据进行预处理，得到预处理后的待预测管道的特征数据，包括：
对待预测管道的特征数据进行缺失值的填充处理；
对进行缺失值的填充处理后的待预测管道的特征数据进行去噪声处理；
将去噪声处理后的待预测管道的特征数据中的字符型数据转换为数值型数据。
进一步，所述预测方法还包括：
采集实时预测出的缺陷等级及其对应的管道的特征数据；
在确定实时预测出的缺陷等级及其对应的管道的特征数据不存在于历史缺陷等级数据样本中时，将实时采集到的缺陷等级及其对应的管道的特征数据更新到历史缺陷等级数据样本中；
根据更新后的历史缺陷等级数据样本，训练所述随机森林模型，得到优化后的随机森林模型。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过泄露检测模块将微粒群算法与水动力学和热力学瞬态分析相结合，利用微粒群算法求解相应的水动力学和热力学瞬态模型以准确地确定管道具体运行情况，从而解决了解决现有方法中存在的适用范围有限、检漏准确度较差的技术问题，达到有效提高管道泄漏检测精度的技术效果；同时，通过缺陷预测模块获取待预测管道的特征数据；将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级，由于该随机森林模型根据多种影响管道缺陷等级的特征数据训练生成，即随机森林模型涉及了多种影响管道缺陷等级的特征数据，因此，得到了更加精确的管道缺陷预测结果。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于web的交互式三维可视化平台结构框图。
图2是本发明实施例提供的化工管道检测示意图。
图3是本发明实施例提供的技术路线图。
图4是本发明实施例提供的感知数据监测与预警流程图。
图5是本发明实施例提供的系统框架图。
图1中：1、感知监测模块；2、视频采集模块；3、泄露检测模块；4、中央控制模块；5、模型构建模块；6、模型标注模块；7、模型分组模块；8、数据库构建模块；9、预警模块；10、检测模块；11、缺陷预测模块；12、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于web的交互式三维可视化平台包括：感知监测模块1、视频采集模块2、泄露检测模块3、中央控制模块4、模型构建模块5、模型标注模块6、模型分组模块7、数据库构建模块8、预警模块9、检测模块10、缺陷预测模块11、显示模块12。
感知监测模块1，与中央控制模块4连接，用于通过传感器监测氟化工厂管道压力、温度等数据；
视频采集模块2，与中央控制模块4连接，用于通过摄像设备采集氟化工厂管道视频数据；
泄露检测模块3，与中央控制模块4连接，用于检测管道泄露数据；
中央控制模块4，与感知监测模块1、视频采集模块2、泄露检测模块3、模型构建模块5、模型标注模块6、模型分组模块7、数据库构建模块8、预警模块9、检测模块10、缺陷预测模块11、显示模块12连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
模型构建模块5，与中央控制模块4连接，用于通过建模软件构建氟化工厂管道模型；
模型标注模块6，与中央控制模块4连接，用于通过标注程序对氟化工厂管道模型进行标注；
模型分组模块7，与中央控制模块4连接，用于通过分组程序对氟化工厂管道模型进行分组；
数据库构建模块8，与中央控制模块4连接，用于通过数据库程序构建氟化工厂管道三维模型数据库；
预警模块9，与中央控制模块4连接，用于通过获取感知数据解析并入库，数据可视化，感知数据与网络三维场景融合，对氟化工厂管道健康风险评估预警；
检测模块10，与中央控制模块4连接，用于对氟化工厂管道进行检测；
缺陷预测模块11，与中央控制模块4连接，用于预测氟化工厂管道缺陷；
显示模块12，与中央控制模块4连接，用于通过显示器显示传感器监测数据、视频数据、模型、数据库、预警信息、检测结果。
本发明提供的泄露检测模块3检测方法如下：
(1)通过检测设备获取待测管道起点位置的流量数据和压力数据、待测管道终点位置的流量数据和压力数据；
(2)根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行求解，以得到结果参数，所述结果参数用于确定所述待测管道是否发生泄漏。
本发明提供的按照以下方式建立所述待测管道的水动力学和热力学瞬态模型：
获取待测管道的特征参数，其中，所述待测管道的特征参数至少包括：待测管道的起点位置、待测管道的终点位置、待测管道的直径；
根据所述待测管道的特征参数建立待测管道的初始模型；
通过交错网格的有限体积法对所述待测管道的初始模型进行预处理，以得到所述待测管道的水动力学和热力学瞬态模型。
本发明提供的根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行求解，以得到结果参数，包括：
根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行多次迭代求解，得到模拟流量和模拟压力；直到基于所述模拟流量和所述模拟压力的适应函数满足预设条件，停止迭代，并记录停止迭代时所求解的结果参数。
本发明提供的缺陷预测模块11预测方法如下：
1)通过预测程序获取待预测管道的特征数据；
2)将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级；所述随机森林模型根据多种影响管道缺陷等级的特征数据训练生成。
本发明提供的特征数据包括：管道的腐蚀数据、建设数据和监测检测数据。
本发明提供的获取待预测管道的特征数据，包括：
对待预测管道的特征数据进行预处理，得到预处理后的待预测管道的特征数据；
将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级，包括：
将预处理后的待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级。
本发明提供的对待预测管道的特征数据进行预处理，得到预处理后的待预测管道的特征数据，包括：
对待预测管道的特征数据进行缺失值的填充处理；
对进行缺失值的填充处理后的待预测管道的特征数据进行去噪声处理；
将去噪声处理后的待预测管道的特征数据中的字符型数据转换为数值型数据。
本发明提供的预测方法还包括：
采集实时预测出的缺陷等级及其对应的管道的特征数据；
在确定实时预测出的缺陷等级及其对应的管道的特征数据不存在于历史缺陷等级数据样本中时，将实时采集到的缺陷等级及其对应的管道的特征数据更新到历史缺陷等级数据样本中；
根据更新后的历史缺陷等级数据样本，训练所述随机森林模型，得到优化后的随机森林模型。
本发明工作时，首先，通过感知监测模块1利用传感器监测氟化工厂管道压力、温度等数据；通过视频采集模块2利用摄像设备采集氟化工厂管道视频数据；通过泄露检测模块3检测管道泄露数据；其次，中央控制模块4通过模型构建模块5利用建模软件构建氟化工厂管道模型；通过模型标注模块6利用标注程序对氟化工厂管道模型进行标注；通过模型分组模块7利用分组程序对氟化工厂管道模型进行分组；通过数据库构建模块8利用数据库程序构建氟化工厂管道三维模型数据库；通过预警模块9利用获取感知数据解析并入库，数据可视化，感知数据与网络三维场景融合，对氟化工厂管道健康风险评估预警；通过检测模块10对氟化工厂管道进行检测；然后，通过缺陷预测模块11预测氟化工厂管道缺陷；最后，通过显示模块12利用显示器显示传感器监测数据、视频数据、模型、数据库、预警信息、检测结果。
实施例：
如图2为化工管道检测示意图；
1、平台搭建技术：主要借助WebGL技术和WebGIS技术进行平台搭建。 WebGL是一种3D绘图协议，可以为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染，借助系统显卡实现在浏览器里更流畅地展示3D场景和模型，还能创建复杂的导航和数据视觉化。WebGIS是Web技术和GIS技术相结合的产物，是利用Web 技术来扩展和完善地理信息系统的一项新技术。WebGlS不但具有大部分乃至全部传统GIS软件具有的功能，而且还具有利用Internet优势的特有功能,即用户不必在自己的本地计算机上安装GIS软件就可以在Internet上访问远程的GIS 数据和应用程序，进行GIS分析，在Internet上提供交互的地图和数据。
2、交互式三维模型算法及优化技术：三维模型交互算法；三维模型标注和标注读取算法；三维模型分组和分层算法；三维模型显示(分层或分组)算法。层次细节技术：层次细节LOD(Levels of Detail，LOD)技术是WebGIS技术提高性能的一个重要法宝，即对同一个数据从清晰到模糊有多层。当屏幕视角距离某个地物近时，自动调用最清晰层的数据；当屏幕视角远离该地物时，则自动切换为模糊层的数据。
3、实时数据获取与存储：实时数据获取是使用物联网传感器技术实时采集监控区的环境数据。传感器的感知器与内置GPRS(General Packet Radio Service) DTU模块相连，GPRS模块基于TCP/IP协议将感知器获取的数据传输到服务器的数据接收软件。该软件通过电脑串口连接DTU(Data Transfer unit)与服务器，实现了请求指令的发送与返回指令的解析入库，最终实现数据的实时传输与存储。
4、研究方案
如图3所述，本项目采用三维激光扫描技术获取氟化工厂真实三维管道点云数据，经专业的后处理软件对采集数据和影像数据进行处理并建模得到与实景1:1的三维立体模型；采集传感器数据并与三维场景中的模型进行数据融合，实现传感器的数据查询并通过数据分析预警；搭建交互式web三维可视化平台，加载三维模型并融合传感信息；改进氟化工厂生产管道的检测流程。
5、如图4所示，感知数据监测与预警：感知数据监测与预警任务可分为获取感知数据解析并入库，数据可视化，感知数据与网络三维场景融合，健康风险评估。
感知数据解析并入库：传感器采集的实时数据，通过DTU内置的GPRS(GeneralPacket Radio Service，GPRS)模块传输，GPRS模块基于TCP/IP 协议将感知器获取的数据传输到网络服务器的数据接收软件。该软件通过电脑串口连接DTU(Data Transfer unit)与服务器，实现请求指令的发送与返回指令的解析入库。视频数据的获取首先利用网络摄像机通过双绞线连接到网络交换机，网络交换机通过双绞线与存储视频数据的硬盘录像机相连，最后，借助硬盘刻录机存储视频数据。
数据可视化：配置可视化插件，根据可视化插件要求的数据格式，对感知数据进行格式化。将处理后的数据传入可视化插件的数据接口，实现数据可视化展示。
感知数据与网络三维场景融合：感知数据与三维场景的融合主要通过唯一标识码来实现。首先，点击三维场景中传感器模型，获取模型存储的属性信息，并将获取的属性信息作为唯一标识码保存起来。其次，通过Ajax建立前后台异步传输，将唯一标识码传送给后台。然后，后台将该标识码解析成多个属性字段作为查询数据库的筛选条件，将查询结果反馈给前台。最后，感知数据展示在三维场景界面中，实现感知数据与网络三维场景的融合。
健康风险评估：健康风险评估基于实时监测数据，三维场景中的感知数据与数据库中相应传感器的最新监测值有关。当传感器的监控值与阈值不符时，定位标记将出现在传感器模型的相应位置，使管理者能够及时采取相应的措施，警示信息以声光报警和短信形式传递给管理员。
6、如图5所示，基于Web的交互式三维可视化平台：该平台的构建采用 B/S(浏览器/服务器)架构，总体架构设计结构，采用五层架构，分别是基础设施层、数据存储层、数据访问层、应用支持层、应用系统层。
基础设施层主要包括硬件设施、网络设施、软件设施三部分。硬件设施包括应用服务器、数据库服务器、备份服务器以及PC终端等；网络设施主要包括防火墙、路由器、交换机等网络设备、安全设备；软件设施包括操作系统软件、数据库管理软件以及可能使用到的其他软件平台。
数据存储层主要提供系统需要的各种数据，包括管线数据、附属设施数据、背景地形数据、传感器感应数据等。
数据访问层主要提供空间数据库和非空间数据库的数据访问接口。空间数据访问主要通过空间数据库引擎来完成；非空间数据访问一般可采用ODBC、 ODAC、JDBC等来访问。数据访问层提供插件机制可以实现数据访问引擎的扩展能力，来满足对各种数据格式的支持。
应用支撑平台主要提供通用GIS功能、统计分析、权限管理、三维场景构建等功能。系统可以整合各种比例尺的基本数据，将数字正射影像图以及数字高程模型融合的三维场景以可视化的形式向用户展现出来。基于三维建模、数据存储等技术的支撑，系统可以对整个研究区内的海量数据实现优化管理，并能实现地形场景的三维漫游，用户能够从各个角度、高度实现管线数据的浏览，管线数据的查询、分析，并可通过查询列表定位要检查的模块。
本系统以厂区DEM、遥感影像、附属设施模型以及三维管网模型数据为出发点，充分结合氟化工厂管线设施管理的需求，综合运用地理信息技术、遥感技术和三维仿真技术的优势之处，建立了氟化工厂管网的可视化管理系统，根据对用户的需求分析，该系统主要实现的功能分为三大板块。(1)管线静态信息查询：管线的静态查询功能包括模型控制、三维漫游、管线信息查询、管线空间查询以及组合查询。(2)传感器动态信息查询：在这个功能模块下，系统通过列表管理场景中的传感器模型。用户通过列表索引定位模型位置，点击传感器模型查询实时数据，历史数据以及监控视频信息。另外，系统以传感器采集的实时数据为基础，建立预警机制，可实现危险信息预警。(3)管线检测任务管理：管线检测任务管理功能可以实现检测任务创建、检测数据存储和检测结果输出。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (9)
1.一种基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述基于web的交互式三维可视化平台包括：
感知监测模块，与中央控制模块连接，用于通过传感器监测氟化工厂管道压力、温度等数据；
视频采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像设备采集氟化工厂管道视频数据；
泄露检测模块，与中央控制模块连接，用于检测管道泄露数据；
中央控制模块，与感知监测模块、视频采集模块、泄露检测模块、模型构建模块、模型标注模块、模型分组模块、数据库构建模块、预警模块、检测模块、缺陷预测模块、显示模块连接，用于通过主控机控制各个模块正常工作；
模型构建模块，与中央控制模块连接，用于通过建模软件构建氟化工厂管道模型；
模型标注模块，与中央控制模块连接，用于通过标注程序对氟化工厂管道模型进行标注；
模型分组模块，与中央控制模块连接，用于通过分组程序对氟化工厂管道模型进行分组；
数据库构建模块，与中央控制模块连接，用于通过数据库程序构建氟化工厂管道三维模型数据库；
预警模块，与中央控制模块连接，用于通过获取感知数据解析并入库，数据可视化，感知数据与网络三维场景融合，对氟化工厂管道健康风险评估预警；
检测模块，与中央控制模块连接，用于对氟化工厂管道进行检测；
缺陷预测模块，与中央控制模块连接，用于预测氟化工厂管道缺陷；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示传感器监测数据、视频数据、模型、数据库、预警信息、检测结果。
2.如权利要求1所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述泄露检测模块检测方法如下：
(1)通过检测设备获取待测管道起点位置的流量数据和压力数据、待测管道终点位置的流量数据和压力数据；
(2)根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行求解，以得到结果参数，所述结果参数用于确定所述待测管道是否发生泄漏。
3.如权利要求2所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述按照以下方式建立所述待测管道的水动力学和热力学瞬态模型：
获取待测管道的特征参数，其中，所述待测管道的特征参数至少包括：待测管道的起点位置、待测管道的终点位置、待测管道的直径；
根据所述待测管道的特征参数建立待测管道的初始模型；
通过交错网格的有限体积法对所述待测管道的初始模型进行预处理，以得到所述待测管道的水动力学和热力学瞬态模型。
4.如权利要求2所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行求解，以得到结果参数，包括：
根据所述待测管道起点位置的流量数据和压力数据、所述待测管道终点位置的流量数据和压力数据，通过微粒群算法对待测管道的水动力学和热力学瞬态模型进行多次迭代求解，得到模拟流量和模拟压力；直到基于所述模拟流量和所述模拟压力的适应函数满足预设条件，停止迭代，并记录停止迭代时所求解的结果参数。
5.如权利要求1所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述缺陷预测模块预测方法如下：
1)通过预测程序获取待预测管道的特征数据；
2)将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级；所述随机森林模型根据多种影响管道缺陷等级的特征数据训练生成。
6.如权利要求5所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述特征数据包括：管道的腐蚀数据、建设数据和监测检测数据。
7.如权利要求5所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述获取待预测管道的特征数据，包括：
对待预测管道的特征数据进行预处理，得到预处理后的待预测管道的特征数据；
将待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级，包括：
将预处理后的待预测管道的特征数据输入随机森林模型，预测所述待预测管道的缺陷等级。
8.如权利要求7所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述对待预测管道的特征数据进行预处理，得到预处理后的待预测管道的特征数据，包括：
对待预测管道的特征数据进行缺失值的填充处理；
对进行缺失值的填充处理后的待预测管道的特征数据进行去噪声处理；
将去噪声处理后的待预测管道的特征数据中的字符型数据转换为数值型数据。
9.如权利要求5所述基于web的交互式三维可视化平台，其特征在于，所述预测方法还包括：
采集实时预测出的缺陷等级及其对应的管道的特征数据；
在确定实时预测出的缺陷等级及其对应的管道的特征数据不存在于历史缺陷等级数据样本中时，将实时采集到的缺陷等级及其对应的管道的特征数据更新到历史缺陷等级数据样本中；
根据更新后的历史缺陷等级数据样本，训练所述随机森林模型，得到优化后的随机森林模型。
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