CN113642946A - 一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，包括：支撑层：包括基础库与知识库；核心业务层：包括诊断中心、应急调度中心、安全中心、数据中心、监控中心、作业中心、用户中心和运维中心；数据应用层：包括统计分析中心和数据共享中心。该系统基于物联网技术，获取多种实时监测信息，并基于MQTT技术，对接已有监测系统数据，通过大数据与深度学习的多维感知数据关联分析算法，建立并维护全息数字映射模型，实现城市重要基础设施灾害及突发事件的智能评估、仿真模拟、实时预警、快速响应。

Description

一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统
技术领域
本发明涉及监测系统信息处理技术领域，具体涉及一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统。
背景技术
纵观城市建设现状，向地下要空间、要土地、要资源，已成为现代化城市发展的必然趋势。现阶段是地下空间开发利用开启高速、纵深发展的时代。目前地下设施，包括地下轨道交通、地下综合体、地下综合管廊的开发数量快速增长，并且开发利用呈现多样化、深度化和复杂化等特点，保障城市地下基础设施安全高效运行的压力巨大。如何利用物联网等先进手段来实现城市地下基础设施的综合监测，以保证城市地下基础设施长寿命、高稳定，并安全、高效运行至关重要。综合监测相关研究处于起步阶段，问题多集中在多源信息接入及融合、地下异构网络搭建、安全状态分析及预警、应急指挥、综合监测平台以及平台设计、施工、运维一体化解决方案等六个方面，主要包括以下问题：
（1）各类城市地下基础设施监测系统林立，各自规划，连贯性不强，系统之间无法进行数据互通，数据扭转流程阻塞，无法进行信息共享，“数据孤岛”现象日益严重。
（2）城市地下基础设施状态监测主要采用有线方式，人力投入大，监测成本高，亟需构建面向地下复杂环境的无线异构融合网络体系。目前已有的无线异构融合策略存在网络协议转换复杂、网络传输效率低、网络协同效率不佳、网络资源利用率低等问题，缺乏为海量监测终端提供泛在接入物联网的能力，也无法为各类监测应用提供连续可靠的网络服务质量保证。
（3）火灾、设备故障、土建结构失效等既有监测数据类型和维度单一，形成信息孤岛，数据的时间域、空间域、对象域、事件域割离，缺乏多维时空大数据处理模型。各类设施的安全状态分析、灾害预警及趋势预测技术薄弱，尚未实现大规模时空及灾害事件数据的高效聚类处理与智能决策。
（4）城市地下基础设施面临应急环境复杂、出口少、空间有限、疏散路径少、信息化管理相对薄弱等一系列应急难题，同时多灾害应急响应涉及多部门协同指挥和多类型应急资源调运，基本依靠人为指挥决策，难度大，尚未实现从被动接受到主动响应的转变，存在应急智能综合决策指挥的短板。
（5）既有监测系统平台与全息感知群建设的目标还存在较大差距，主要体现在感知采集不全面、状态捕获不精细、组网方式不统一、感知系统不关联、感知数据不共享等问题。同时缺乏对地下基础设施运行状态的实时监测、趋势推演、状态评价分析的一体化综合管理平台。
（6）我国城市地下基础设施安全风险防控方面面临着诸多问题，如针对各类故障及灾害的联合监测能力薄弱，监测系统零散，缺乏统一管理；设计、施工、运维一体化解决方案停留在科研阶段，尚未形成实际应用示范；目前未能真正实现从设计、施工、运维一体化角度制定一套完善的综合性解决方案，并走向产业化。因此，构建全息感知与智能诊断平台设计、安装、运维一体化解决方案，是应对国内综合监测行业现状的当务之急，也是实现城市地下基础设施运行综合监测、保障地下基础设施运行安全的关键。
综上所述，目前地下基础设施灾害机理分析，灾害风险预测、多灾害耦合作用等方面的基础理论尚不完善，尤其风险决策缺少量化方法支持，关键节点脆弱性分析欠缺；在地下基础设施状态在线监测技术方面，多为实验性研究，科学性、系统性不足，难以实现长时期、远距离、多维度、多参量的综合监测。在地下基础设施移动巡检方面，多采用定期人工检查方式，巡检范围不全面、效率低、易误判。而现有的搭载传感器的机器动态巡检装备，因多源数据时间不同步，导致检测误差较大。综上所述，在智能诊断决策方面，缺少有效数据支撑的灾害分级预警系统。
同时，城市地下基础设施运行综合监测发展趋势中，在线监测、动态巡检及智能决策技术是支撑智慧城市建设的发展方向，对监测手段的长寿命、低成本、高可靠性、抗干扰性、高准确率，巡检设备的多功能性、智能性、自主性、高精度以及决策系统的科学性、动态性要求也越来越高。
针对上述现状及趋势，在研究致灾机理与指标、数据感知与分析、智能决策与处置等技术的基础上，形成综合监测知识体系、技术体系和标准体系，构建城市地下基础设施运行综合监测体系，本发明的目的即在于提出一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，用以提升城市地下基础设施管理标准化、精细化、智能化水平，加快智慧城市建设。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提出一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其能采集与分析地下基础设施多源感知数据，研究PB级海量存储和快速查询技术，实时参量监测研判和预警，智能识别城市重要基础设施的运行状态。
为实现上述目的，本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，包括：
支撑层：包括基础库与知识库，基础库以统一数据传输协议接入多系统数据作为基础数据支撑，并接入辅助性基础数据支撑；知识库以灾害风险知识库、风险推理知识库作为灾害及风险推理标准，同时采用智能决策知识库作为应急处理支持，建立统一表达时间、空间地理、检测对象、灾害事件的多维时空大数据处理模型，构建基于PB级运行数据分析能力的城市地下基础设施运行安全状态分析、灾害预警及趋势预测智慧平台；
核心业务层：包括诊断中心、应急调度中心、安全中心、数据中心、监控中心、作业中心、用户中心和运维中心；
数据应用层：包括统计分析中心和数据共享中心，统计分析中心对参量数据、巡检数据、报警数据进行统计分析，分析其演变趋势，挑选出异常数据，对极大值、极小值或超阈值数据进行记录，以用于事后分析，以不同时间类型，提供健康度评价报告以及多维度数据分析报告；数据共享中心支持系统的数据、流程 、组织、标准对外共享，融合多源信息，压缩感知，以大数据分析技术难题，以实现海量传感数据的关联分析、深度解析和融合利用。
进一步地，诊断中心进行的健康度评价由接触网运行质量评价和接触轨道不平顺质量研究构成，采用弓网动态相互作用测量设备对弓网系统的动态性能参数进行测量和评估，以证实弓网动态相互作用性能满足技术规范的要求的动态评估；
应急调度中心支持风险事件接报，监测风险并对风险进行智能判定，对灾害现场、应急资源进行可视化，帮助调度指挥专家进行辅助性应急决策，并记录整个应急指挥过程，对灾后的恢复工作与各部门进行联动协调；
数据中心以PB级存储量管理常态化数据、报警类数据、应急类数据、其他类型数据；
监控中心监控系统概况，对地下设施设备及城市轨道交通进行日常性监控，以及历史事件回溯；
作业中心管理日常工作人员的工作计划，日常性地铁内保养维护，以及突发性事件任务调度及维修工作；
用户中心管理系统登录用户账号开通与关闭，管理登录用户操作权限以及数据查询权限；
运维中心对系统使用的容器、软硬件环境进行监控，通过信息即时通知软件运维人员，并支持对监控地下环境的机器进行监控，即时通知相关的设备维修人员进行日常性保养或维修。
进一步地，数据中心的数据来源包括在线监测数据、巡检数据、既有监测系统数据以及外部数据，数据中心的数据采集经过在线监测数据归一化、巡检监测数据归一化、既有监测数据归一化、外部数据归一化对数据进行集成，数据集成采用基于规则路由及媒介的ETL技术，接入不同类型、协议格式的多维感知数据，建立一套多维数据接入网关；
统计分析中心基于集成的数据类型，对数据进行分类，构建基础库、主题库、专题库的数据存储平台，采用数据清洗、转换、校验、标记、索引对数据进行处理，并结合因子分析、多维分析、关联分析、趋势分析、健康分析算法，对数据进行分析计算；
数据共享中心采用开放性API实现在线监测数据共享、巡检数据共享、既有监控数据共享、外部数据共享、主数据共享、分析结果共享、关联报表共享、GIS数据共享。
进一步地，在线监测数据共9类，包括隧道监测数据、土建结构监测数据、自动扶梯监测数据、管线监测数据、侵限监测数据、轨旁设备监测数据、水灾监测数据、火灾监测数据、人群监测数据；
巡检数据共4类，包括隧道巡检数据、接触网/轨巡检、轨道巡检数据、管理巡检数据；
既有监测数据包括已有综合监测系统中的数据和NCC系统中的数据；
外部数据包括气象数据、地震数据、纸质巡检台账数据、纸质维修台账数据。
进一步地，基础库对用户组织结构、用户信息以及相关操作权限进行梳理，并管理平台运行的基本配置信息，基础库还对基础设施信息、线路信息、项目信息、监测点信息、传感器/机器人信息进行管理；
主题库以时间为维度划分为实时库与历史库，以数据采集计算分析过程为维度划分为原始数据库、参量数据库、指标数据库；
主题库包括土建结构主题库、接触网/轨主题库、钢轨主题库、自动扶梯主题库、轨旁设备主题库、限界主题库、火灾主题库、水灾主题库、管线主题库和人群主题库；
专题库对不同专业的专项业务进行梳理构建不同专业的巡检报表，基于海量多维数据以智能算法对监测数据类型从时间域和空间域进行数据同步，监测数据类型包括土建结构数据、接触网/轨数据、钢轨数据、自动扶梯数据、轨旁设备数据、限界数据、火灾数据、水灾数据、管线数据和人群数据，专题库分析监测数据类型的趋势并对数据进行智能诊断，识别脆弱性，提前预警并识别灾害风险等级，对自动扶梯、轨道、隧道、接触网/轨进行健康度评价。
进一步地，数据清洗包括纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量；
数据校验是为了保证数据传输的正确性，采取奇偶校验、CRC校验、LRC校验、格雷码校验、和校验、异或校验来判断数据是否正确，或者在数据出错的时候及时发现进行改正，算法与算力进行剥离，算法约束规则在知识库系统进行配置。
进一步地，知识库包括元库与模板配置库；元库包含静态知识库、算法库、数据源管理以及推理引擎；模板配置库是知识库根据平台的数据库表设计，进行相应的公式计算配置，形成平台可执行的计算公式模板；
知识库包括以下灾害情景和风险事件的灾害作用机理和风险推理及决策方法：
灾害情景包括土建结构功能失效、关键设备及管线系统故障致灾、异物入侵致灾、火灾、水灾、突发事件致灾；
风险事件包括结构渗漏水、结构开裂、结构变形超标、管片接缝张开、管片加固钢环失效、电扶梯故障、接触网/轨故障、轨道系统故障、管线系统故障、外部施工入侵、轨旁设备脱落侵界、维修机具遗落侵限、移动物体进入、地铁/地下综合体/管廊火灾、地铁/地下综合体/管廊水灾、城市大范围停电、恐怖袭击、人群踩踏、地震、战争。
进一步地，系统调用知识库提供的接口，明确灾害危险等级模块、灾害溯源模块、趋势分析模块、脆弱性平台模块、多灾害耦合模块、健康评价模块、预案匹配模块的计算规则，并对计算规则进行缓存，写入到大数据计算能力中心中；
系统根据模板配置库要求，对自定义算法采用算法执行器进行数据计算，根据模板配置库要求，将数据库中具体的数据进行输入计算，并将计算后的结果进行保存，该结果可以参与后续的多次计算；对于镜像算法执行器，系统主动将相关的数据传输给知识库系统，由知识库系统进行计算，并将结果反馈给系统，系统保存其计算结果。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统通过建立统一表达时间、空间地理、检测对象、灾害事件等多维时空大数据处理模型，构建基于PB级运行数据分析能力的城市地下基础设施运行安全状态分析、灾害预警及趋势预测智慧平台，攻克多源信息融合、压缩感知、大数据分析技术难题，实现海量传感数据的关联分析、深度解析和融合利用。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统具有如下有益效果：
1. 构建基于深度学习算法的城市重要基础设施运行安全状态分析、灾害预警及趋势预测智慧平台，形成PB级运行数据分析能力；
2. 攻克多源信息融合、压缩感知、大数据分析技术难题，实现海量传感数据的关联分析、深度解析和融合利用；
3. 针对现有大数据分析方法存在着时间域、空间域、对象域、事件域割离，缺乏综合识别手段的问题，本发明将PB级的监测数据与结构演变、灾害及突发事件模型相结合，建立一个用于统一表达时间、空间地理、检测对象、灾害事件等多维时空大数据高效分析过程的数据处理框架模型，提出有效结合并行计算、分布式计算等高性能计算技术与空间、时间计算的方法，构建大规模时空及灾害事件数据的高效聚类处理与智能决策的智慧化综合系统。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步描写和阐述。
图1是本发明首选实施方式的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统的业务架构图；
图2是本发明首选实施方式的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统的体系结构图。
具体实施方式
下面将结合附图、通过对本发明的优选实施方式的描述，更加清楚、完整地阐述本发明的技术方案。
如图1和图2所示，本发明首选实施方式的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统由支撑层、核心业务层及数据应用层三层组成，包含知识库、基础库、业务信息库、共享库。
支撑层：包括基础库与知识库，基础库以统一数据传输协议接入参量数据、4种机器人、7种病害巡检数据作为基础数据支撑，结合现有专业日常使用中现有的系统，接入现有系统已有数据：地铁施工数据、运营数据，接入气象数据，以及视频辅助数据等其他数据，作为辅助性基础数据支撑；知识库以灾害风险知识库、风险推理知识库作为灾害及风险推理标准，同时采用智能决策知识库作为应急处理支持；
核心业务层：包括诊断中心、应急调度中心、安全中心、数据中心、监控中心、作业中心、用户中心和运维中心；
数据应用层：包括统计分析中心和数据共享中心，统计分析中心对参量数据、巡检数据、报警数据进行统计分析，分析其演变趋势，挑选出异常数据，对极大值、极小值或超阈值数据进行记录，以用于事后分析，以不同时间类型，提供健康度评价报告以及多维度数据分析报告；数据共享中心支持系统的数据、流程 、组织、标准对外共享。
诊断中心进行的健康度评价由接触网运行质量评价和接触轨道不平顺质量研究构成，采用弓网动态相互作用测量设备对弓网系统的动态性能参数进行测量和评估，以证实弓网动态相互作用性能满足技术规范的要求的动态评估；
应急调度中心支持风险事件接报，监测风险并对风险进行智能判定，对灾害现场、应急资源进行可视化，帮助调度指挥专家进行辅助性应急决策，并记录整个应急指挥过程，对灾后的恢复工作与各部门进行联动协调；
数据中心以PB级存储量管理常态化数据、报警类数据、应急类数据、其他类型数据，构建了大数据分布式文件系统，并结合SSD高速缓存、数据跨节点迁移等技术，为平台提供高并发IO性能；
监控中心监控系统概况，对地下设施设备及城市轨道交通进行日常性监控，以及历史事件回溯；
作业中心管理日常工作人员的工作计划，日常性地铁内保养维护，以及突发性事件任务调度及维修工作；
用户中心管理系统登录用户账号开通与关闭，管理登录用户操作权限以及数据查询权限；
运维中心对系统使用的容器、软硬件环境进行监控，通过信息即时通知软件运维人员，并支持对监控地下环境的机器进行监控，即时通知相关的设备维修人员进行日常性保养或维修。
数据中心的数据来源包括在线监测数据、巡检数据、既有监测系统数据以及外部数据，数据中心的数据采集经过在线监测数据归一化、巡检监测数据归一化、既有监测数据归一化、外部数据归一化对数据进行集成，数据集成采用基于规则路由及媒介的ETL技术，接入不同类型、协议格式的多维感知数据，建立一套多维数据接入网关；
统计分析中心基于集成的数据类型，对数据进行分类，构建基础库、主题库、专题库的数据存储平台，采用数据清洗、转换、校验、标记、索引对数据进行处理，并结合因子分析、多维分析、关联分析、趋势分析、健康分析算法，对数据进行分析计算；
数据共享中心采用开放性API实现在线监测数据共享、巡检数据共享、既有监控数据共享、外部数据共享、主数据共享、分析结果共享、关联报表共享、GIS数据共享。
在线监测数据共9类，包括隧道监测数据、土建结构监测数据、自动扶梯监测数据、管线监测数据、侵限监测数据、轨旁设备监测数据、水灾监测数据、火灾监测数据、人群监测数据；
巡检数据共4类，包括隧道巡检数据、接触网/轨巡检、轨道巡检数据、管理巡检数据；
既有监测数据包括已有综合监测系统中的数据和NCC系统中的数据；
外部数据包括气象数据、地震数据、纸质巡检台账数据、纸质维修台账数据。
基础库对用户组织结构、用户信息以及相关操作权限进行梳理，并管理平台运行的基本配置信息，基础库还对基础设施信息、线路信息、项目信息、监测点信息、传感器/机器人信息进行管理，在数模分离的模型轻量化技术中，基于编码匹配映射研究的BIM模型与监测信息融合方案，以实现在城市级、线网级到项目级的场景中基于BIM模型的数据可视化展示的技术，并形成了标准化的基于BIM的信息融合方案。
主题库以时间为维度划分为实时库与历史库，以数据采集计算分析过程为维度划分为原始数据库、参量数据库、指标数据库；
主题库包括土建结构主题库、接触网/轨主题库、钢轨主题库、自动扶梯主题库、轨旁设备主题库、限界主题库、火灾主题库、水灾主题库、管线主题库和人群主题库；
专题库对不同专业的专项业务进行梳理构建不同专业的巡检报表，基于海量多维数据以智能算法对监测数据类型从时间域和空间域进行数据同步，监测数据类型包括土建结构数据、接触网/轨数据、钢轨数据、自动扶梯数据、轨旁设备数据、限界数据、火灾数据、水灾数据、管线数据和人群数据，专题库分析监测数据类型的趋势并对数据进行智能诊断，识别脆弱性，提前预警并识别灾害风险等级，对自动扶梯、轨道、隧道、接触网/轨进行健康度评价。
数据清洗包括纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量；
数据校验是为了保证数据传输的正确性，采取奇偶校验、CRC校验、LRC校验、格雷码校验、和校验、异或校验来判断数据是否正确，或者在数据出错的时候及时发现进行改正，算法与算力进行剥离，算法约束规则在知识库系统进行配置。
知识库包括元库与模板配置库；元库包含静态知识库、算法库、数据源管理以及推理引擎；模板配置库是知识库根据平台的数据库表设计，进行相应的公式计算配置，形成平台可执行的计算公式模板；
知识库包括以下灾害情景和风险事件的灾害作用机理和风险推理及决策方法：
灾害情景包括土建结构功能失效、关键设备及管线系统故障致灾、异物入侵致灾、火灾、水灾、突发事件致灾；
风险事件包括结构渗漏水、结构开裂、结构变形超标、管片接缝张开、管片加固钢环失效、电扶梯故障、接触网/轨故障、轨道系统故障、管线系统故障、外部施工入侵、轨旁设备脱落侵界、维修机具遗落侵限、移动物体进入、地铁/地下综合体/管廊火灾、地铁/地下综合体/管廊水灾、城市大范围停电、恐怖袭击、人群踩踏、地震、战争。针对监测巡检数据量大、多维、动态、异构问题，在知识库的支持下，开展时空数据关联、多参数融合决策、自适应趋势预测及不确定信息下的健康评估等算法设计研究，实现实时报警、趋势预测、健康评估等功能。
系统调用知识库提供的接口，明确灾害危险等级模块、灾害溯源模块、趋势分析模块、脆弱性平台模块、多灾害耦合模块、健康评价模块、预案匹配模块的计算规则，并对计算规则进行缓存，写入到大数据计算能力中心中；
系统根据模板配置库要求，对自定义算法采用算法执行器进行数据计算，根据模板配置库要求，将数据库中具体的数据进行输入计算，并将计算后的结果进行保存，该结果可以参与后续的多次计算；对于镜像算法执行器，系统主动将相关的数据传输给知识库系统，由知识库系统进行计算，并将结果反馈给系统，系统保存其计算结果。
系统构建了基于知识与数据双驱动的多粒度智能认知计算的智慧辅助决策系统，并且系统融合了资源编排、数据编排和计算编排技术，解决了复杂场景下灾害事件的智能应急决策问题。
此外，系统提出基于层次任务网络规划的智能应急行动方案制定方法，构建应急领域知识模型；针对应急响应过程中存在的动态性特征，提出任务规划与方案执行的集成框架；考虑到应急指挥员对应急决策的深度参与，提出人在回路的HTN规划过程，充分利用应急指挥员的经验知识，提高应急方案的有效性。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现基于多协议自动识别与智能转换的数据集成融合网关中间件技术。基于modbustcp转http接口总线、视频流gb28118转rtsp、flv两类技术总线，结合HDFS分布式存储技术，以及HBASE、ganglia、 Ambari等存储技术，研发一套高吞吐、高并发的数据转换中间件技术，接入CCTV闭路电视系统、电扶梯系统、综合监控系统等既有监测系统，从应用场景上划分结构化和非结构化数据，提供了一套数据接入总线接口，建立平台约束规范标准与权限认证体系，实现了识别数据来源、设备类型、设备信任、数据类型等数据接口集成管理和安全认证、智能辨识能力。打破城市地下基础设施数据孤岛，跨专业、跨纬度整合多维度多源化高复杂性监测数据，融合既有监测系统的功能、流程、模式，高度集成设施、系统、流程数据，解决了不同系统之间的数据、业务、流程上的互联互通问题。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现基于QoS的多模态、多制式相互耦合的地下异构物联网融合协同技术。通过研究地下空间无线通信干扰的产生机理和成因，提出了一种基于层次分析法的抗干扰机制和评估指标体系，建立了以本征路径为基础叠加多径瑞利衰落效应的地下信道模型；通过深入研究地下空间监测节点部署的随机性，以及地下环境对无线信道扰动的持续性，研发了基于分簇的动态拓扑控制机制、基于跨层优化的协同组网技术以及基于智能学习模型的端到端QoS协商机制，实现了至少5种异构网络（WiFi、LoRa、433MHz自组网、NB-IoT、4G/5G等）的资源统合和信息交互，支持毫秒级的网络接入、网络切换以及带宽调整，保证地下基础设施海量监测数据传输的低时延和高可靠。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现内嵌知识的多维数据时空关联、融合分析机器学习算法。建立了城市地下基础设施灾害溯源、演化、耦合的时空关联模型，通过对原始传感数据进行时空关联分析，给出了灾害紧急度指标和灾害耦合度指标，构建包含完整灾害信息的时空事务表，挖掘时空事务表中的隐藏规则，将规则构建成灾害溯源(耦合)图，从而直观地展现出数据中隐含的灾害发展方向以及灾害之间的耦合关系，实现了健康监测系统中的时空数据的充分利用，解决了灾害溯源耦合的灾害树方法缺乏实时性、动态性的问题。基于知识库数学模型，采用超椭圆拉梅曲线、灰度决策理论对监测系统、既有系统等多参量之间的关联性进行融合分析，消除“数据孤岛”，使得决策更加客观、全面和准确，灾害预报准确率达到90%以上。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现内嵌知识的机器学习算法，实现了算法与知识的优化及迭代更新；建立了城市地下基础设施灾害溯源、演化、耦合的时空关联模型，构建包含完整灾害信息的时空事务表，挖掘时空事务表中的隐藏规则，解决了灾害树方法缺乏实时性、动态性的问题；采用拉梅曲线、灰度决策理论对多参量进行融合分析，使得决策更加客观、全面和准确，保障灾害预报准确率达到90%以上。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现基于层次任务网络（HTN）规划的城市地下基础设施可视化应急指挥调度技术。以应急响应预案及应急指挥员经验为依据，构建应急决策领域知识模型。在多预案并行启动、多部门任务协调，以及应急处置任务间的复杂时序关系等条件下，提出了基于HTN规划的城市地下基础设施应急行动方案规划算法：以领域知识模型、灾害信息和应急处置目标为输入，将应急处置任务分解，形成可传达至具体处置单元行动方案；在路网状态和应急资源有限等约束条件下，提出基于HTN规划的城市地下基础设施应急资源调度方案规划算法：以领域知识、应急态势、行动方案和资源实时状态为输入，自动规划生成针对应急资源调度及运输保障方案；方案决策及推送速度到达秒级。针对应急响应过程中动作执行效果不确定、灾害环境动态变化等特征，提出人在回路规划框架：集成任务规划与方案执行，结合应急指挥员的经验信息，在应急响应中对指挥调度方案进行动态调整和重规划。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现具有PB级运行数据分析能力的城市地下基础设施运行状态全息感知与智能诊断决策平台。基于“理-采-存-管-算-用”技术路线，建立水灾、自动扶梯等10类监测数据标准，构建大数据全息映射模型，实现地下基础设施数据层、状态层、灾害层关联融合。基于Hadoop、HDFS、Kafka、DBService、NameNode、LDAP等相关技术的大数据框架，联合负载均衡Nginx和高性能web服务gunicorn技术，实现系统的动态配置机制，确保系统的可靠性、扩展性和维护性等。对多源数据进行时空同步、数据治理、诊断分析，实现了可视化场景下及时准确地感知风险、判断风险度、快速形成应急对策、灾后快速恢复。构建了地下设施灾害及突发事件的智能评估、仿真模拟、实时预警、快速响应的一体化智慧平台，实现了地下基础设施的“万物互联”、“全息映射”、“智能决算”。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统能够实现具有PB级数据存储分析计算能力的运行状态全息感知与智能诊断决策平台。依托“理-采-存-管-算-用”技术路线，建立了10类数据标准；基于自主可控的大数据框架与负载均衡技术，结合BIM模型，实现多源数据时空同步、智能诊断与多维度仿真，构建了地下基础设施智能评估、仿真模拟、快速响应的数字孪生一体化平台。数字孪生是指充分利用物理模型、传感器、运行历史等数据，集成多学科、多尺度的仿真过程，它作为虚拟空间中对实体产品的镜像，反映了相对应物理实体产品的全生命周期过程。
本发明的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统首创性完成了地下综合体综合监测工程的设计、施工、运维一体化解决方案。创新性规划设计并集成了2套在线监测系统（包括水灾在线监测系统、扶梯在线监测系统），部署了4种类型异构网络，在国内地铁行业首次完成既有CCTV系统的集成接入与数据融合，开发了基于BIM的监测信息可视化场景下的智能应急调度指挥系统，构建了自主可控、运维一体化的智能诊断平台，并进行了设备研制、工程设计与施工一体化技术集成示范，实现了对城市地下基础设施的重要设备故障、人员异常、水灾等重大安全隐患的动态评估、科学决策及有序调度，提升了城市地下基础设施重大风险防控及应对能力，并为后续平台工程的实施提供了技术支撑和示范。
上述具体实施方式仅仅对本发明的优选实施方式进行描述，而并非对本发明的保护范围进行限定。在不脱离本发明设计构思和精神范畴的前提下，本领域的普通技术人员根据本发明所提供的文字描述、附图对本发明的技术方案所作出的各种变形、替代和改进，均应属于本发明的保护范畴。本发明的保护范围由权利要求确定。

Claims (8)

1.一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，包括：
支撑层：包括基础库与知识库，所述基础库以统一数据传输协议接入多系统数据作为基础数据支撑，并接入辅助性基础数据支撑；所述知识库以灾害风险知识库、风险推理知识库作为灾害及风险推理标准，同时采用智能决策知识库作为应急处理支持，建立统一表达时间、空间地理、检测对象、灾害事件的多维时空大数据处理模型，构建基于PB级运行数据分析能力的城市地下基础设施运行安全状态分析、灾害预警及趋势预测智慧平台；
核心业务层：包括诊断中心、应急调度中心、安全中心、数据中心、监控中心、作业中心、用户中心和运维中心；
数据应用层：包括统计分析中心和数据共享中心，所述统计分析中心对参量数据、巡检数据、报警数据进行统计分析，分析其演变趋势，挑选出异常数据，对极大值、极小值或超阈值数据进行记录，以用于事后分析，以不同时间类型，提供健康度评价报告以及多维度数据分析报告；所述数据共享中心支持系统的数据、流程 、组织、标准对外共享，融合多源信息，压缩感知，以大数据分析技术难题，以实现海量传感数据的关联分析、深度解析和融合利用。
2.根据权利要求1所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述诊断中心进行的健康度评价由接触网运行质量评价和接触轨道不平顺质量研究构成，采用弓网动态相互作用测量设备对弓网系统的动态性能参数进行测量和评估，以证实弓网动态相互作用性能满足技术规范的要求的动态评估；
所述应急调度中心支持风险事件接报，监测风险并对风险进行智能判定，对灾害现场、应急资源进行可视化，帮助调度指挥专家进行辅助性应急决策，并记录整个应急指挥过程，对灾后的恢复工作与各部门进行联动协调；
所述数据中心以PB级存储量管理常态化数据、报警类数据、应急类数据、其他类型数据；
所述监控中心监控系统概况，对地下设施设备及城市轨道交通进行日常性监控，以及历史事件回溯；
所述作业中心管理日常工作人员的工作计划，日常性地铁内保养维护，以及突发性事件任务调度及维修工作；
所述用户中心管理系统登录用户账号开通与关闭，管理登录用户操作权限以及数据查询权限；
所述运维中心对系统使用的容器、软硬件环境进行监控，通过信息即时通知软件运维人员，并支持对监控地下环境的机器进行监控，即时通知相关的设备维修人员进行日常性保养或维修。
3.根据权利要求2所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述数据中心的数据来源包括在线监测数据、巡检数据、既有监测系统数据以及外部数据，所述数据中心的数据采集经过在线监测数据归一化、巡检监测数据归一化、既有监测数据归一化、外部数据归一化对数据进行集成，数据集成采用基于规则路由及媒介的ETL技术，接入不同类型、协议格式的多维感知数据，建立一套多维数据接入网关；
所述统计分析中心基于集成的数据类型，对数据进行分类，构建基础库、主题库、专题库的数据存储平台，采用数据清洗、转换、校验、标记、索引对数据进行处理，并结合因子分析、多维分析、关联分析、趋势分析、健康分析算法，对数据进行分析计算；
所述数据共享中心采用开放性API实现在线监测数据共享、巡检数据共享、既有监控数据共享、外部数据共享、主数据共享、分析结果共享、关联报表共享、GIS数据共享。
4.根据权利要求3所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述在线监测数据共9类，包括隧道监测数据、土建结构监测数据、自动扶梯监测数据、管线监测数据、侵限监测数据、轨旁设备监测数据、水灾监测数据、火灾监测数据、人群监测数据；
所述巡检数据共4类，包括隧道巡检数据、接触网/轨巡检、轨道巡检数据、管理巡检数据；
所述既有监测数据包括已有综合监测系统中的数据和NCC系统中的数据；
所述外部数据包括气象数据、地震数据、纸质巡检台账数据、纸质维修台账数据。
5.根据权利要求3所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述基础库对用户组织结构、用户信息以及相关操作权限进行梳理，并管理平台运行的基本配置信息，所述基础库还对基础设施信息、线路信息、项目信息、监测点信息、传感器/机器人信息进行管理；
所述主题库以时间为维度划分为实时库与历史库，以数据采集计算分析过程为维度划分为原始数据库、参量数据库、指标数据库；
所述主题库包括土建结构主题库、接触网/轨主题库、钢轨主题库、自动扶梯主题库、轨旁设备主题库、限界主题库、火灾主题库、水灾主题库、管线主题库和人群主题库；
所述专题库对不同专业的专项业务进行梳理构建不同专业的巡检报表，基于海量多维数据以智能算法对监测数据类型从时间域和空间域进行数据同步，所述监测数据类型包括土建结构数据、接触网/轨数据、钢轨数据、自动扶梯数据、轨旁设备数据、限界数据、火灾数据、水灾数据、管线数据和人群数据，所述专题库分析监测数据类型的趋势并对数据进行智能诊断，识别脆弱性，提前预警并识别灾害风险等级，对自动扶梯、轨道、隧道、接触网/轨进行健康度评价。
6.根据权利要求3所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述数据清洗包括纠正错误、删除重复项、统一规格、修正逻辑、转换构造、数据压缩、补足残缺/空值、丢弃数据/变量；
所述数据校验是为了保证数据传输的正确性，采取奇偶校验、CRC校验、LRC校验、格雷码校验、和校验、异或校验来判断数据是否正确，或者在数据出错的时候及时发现进行改正，所述算法与算力进行剥离，算法约束规则在知识库系统进行配置。
7.根据权利要求1所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述知识库包括元库与模板配置库；所述元库包含静态知识库、算法库、数据源管理以及推理引擎；所述模板配置库是知识库根据平台的数据库表设计，进行相应的公式计算配置，形成平台可执行的计算公式模板；
所述知识库包括以下灾害情景和风险事件的灾害作用机理和风险推理及决策方法：
所述灾害情景包括土建结构功能失效、关键设备及管线系统故障致灾、异物入侵致灾、火灾、水灾、突发事件致灾；
所述风险事件包括结构渗漏水、结构开裂、结构变形超标、管片接缝张开、管片加固钢环失效、电扶梯故障、接触网/轨故障、轨道系统故障、管线系统故障、外部施工入侵、轨旁设备脱落侵界、维修机具遗落侵限、移动物体进入、地铁/地下综合体/管廊火灾、地铁/地下综合体/管廊水灾、城市大范围停电、恐怖袭击、人群踩踏、地震、战争。
8.根据权利要求1所述的一种基于城市重要基础设施的感知信息集成接入系统，其特征在于，
所述系统调用知识库提供的接口，明确灾害危险等级模块、灾害溯源模块、趋势分析模块、脆弱性平台模块、多灾害耦合模块、健康评价模块、预案匹配模块的计算规则，并对计算规则进行缓存，写入到大数据计算能力中心中；
所述系统根据模板配置库要求，对自定义算法采用算法执行器进行数据计算，根据模板配置库要求，将数据库中具体的数据进行输入计算，并将计算后的结果进行保存，该结果参与后续的多次计算；对于镜像算法执行器，所述系统主动将相关的数据传输给知识库系统，由知识库系统进行计算，并将结果反馈给系统，系统保存其计算结果。
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