CN116006809A - 一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统 - Google Patents

一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统 Download PDF

Info

Publication number
CN116006809A
CN116006809A CN202211635866.0A CN202211635866A CN116006809A CN 116006809 A CN116006809 A CN 116006809A CN 202211635866 A CN202211635866 A CN 202211635866A CN 116006809 A CN116006809 A CN 116006809A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
gas
pipeline
icing
platform
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211635866.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116006809B (zh
Inventor
邵泽华
向海堂
张磊
李勇
梁永增
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Qinchuan IoT Technology Co Ltd
Priority to CN202211635866.0A priority Critical patent/CN116006809B/zh
Priority to US18/150,183 priority patent/US20230147487A1/en
Publication of CN116006809A publication Critical patent/CN116006809A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116006809B publication Critical patent/CN116006809B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/4155—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by programme execution, i.e. part programme or machine function execution, e.g. selection of a programme
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/50—Machine tool, machine tool null till machine tool work handling
    • G05B2219/50333—Temperature

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pipeline Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本说明书实施例提供一种智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统，该方法由智慧燃气管道低温维护物联网系统的智慧燃气安全管理平台执行，包括：获取每段燃气管道的燃气数据、管道数据和每段燃气管道所处位置的天气数据；确定至少一个目标管道；基于燃气数据、管道数据和天气数据，确定至少一个目标管道的结冰数据；基于结冰数据，生成解冻指令，并基于解冻指令控制天然气加热装置对至少一个目标管道进行解冻操作。

Description

一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统
技术领域
本说明书涉及燃气管道低温维护领域，特别涉及一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统。
背景技术
燃气管道内经常因为燃气中的杂质没有去除干净，而形成冷凝水，在环境温度较低时(比如冬季)，冷凝水大量凝结可能会造成燃气管道冻结，影响燃气输送。
因此，希望能够提供一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统，实现燃气管道在低温环境下的状况监测，保证在低温环境下燃气管道的正常运行。
发明内容
本说明书发明内容提供一种基于智慧燃气的管道低温维护方法，所述方法由基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统的智慧燃气安全管理平台执行，所述方法包括：获取每段燃气管道的燃气数据、管道数据和每段燃气管道所处位置的天气数据；确定至少一个目标管道；基于燃气数据、管道数据和天气数据，确定至少一个目标管道的结冰数据；基于结冰数据，生成解冻指令，并基于解冻指令控制天然气加热装置对至少一个目标管道进行解冻操作。
本说明书发明内容提供一种基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统，所述智慧燃气管道低温维护物联网系统包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气管网设备传感网络平台和智慧燃气管网设备对象平台，智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气管网安全管理分平台和智慧燃气数据中心；智慧燃气数据中心经由智慧燃气管网设备传感网络平台获取每段燃气管道的燃气数据、管道数据和每段燃气管道所处位置的天气数据，并发送至智慧燃气管网安全管理分平台，所述每段燃气管道被配置于所述智慧燃气管网设备对象平台中；智慧燃气安全管理平台被配置为执行以下操作：获取每段燃气管道的燃气数据、管道数据和每段燃气管道所处位置的天气数据；确定至少一个目标管道；基于燃气数据、管道数据和天气数据，确定至少一个目标管道的结冰数据；基于结冰数据，生成解冻指令；以及将解冻指令发送至智慧燃气数据中心，并经由智慧燃气管网设备传感网络平台至目标管道对应的智慧燃气管网设备对象平台，以控制天然气加热装置对至少一个目标管道进行解冻操作，天然气加热装置被配置于所述智慧燃气管网设备对象平台中。
本说明书发明内容提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述基于智慧燃气的管道低温维护方法。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统的平台结构图；
图2是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的管道低温维护方法的示例性流程图；
图3是根据本说明书一些实施例所示的基于结冰预测模型确定结冰数据的示例性示意图；
图4是根据本说明书一些实施例所示的生成解冻指令的示例性流程图；
图5是根据本说明书一些实施例所示的调整解冻指令的示例性示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统的平台结构图。在一些实施例中，基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统100可以包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气管网设备传感网络平台和智慧燃气管网设备对象平台。
智慧燃气用户平台指以用户为主导，与用户进行交互的平台。用户可以是燃气用户、监管用户等。在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以被配置为终端设备。例如，终端设备可以包括移动设备、平板计算机等或其任意组合。在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以通过终端设备将信息反馈用户。例如，智慧燃气用户平台可以通过终端设备(如，显示器)将用气安全预警信息反馈给用户。
在一些实施例中，智慧燃气用户平台可以包括燃气用户分平台和监管用户分平台。燃气用户分平台针对燃气用户。燃气用户可以指消费者等真正使用燃气的用户。监管用户分平台针对监管用户，可以实现对整个物联网系统的运行进行监管。监管用户是指燃气安全监管部门的用户。
在一些实施例中，燃气用户分平台可以与智慧燃气服务平台的智慧用气服务分平台进行数据交互。例如，燃气用户分平台可以向智慧燃气服务平台的智慧用气服务分平台下发关于用气安全的查询指令。又例如，燃气用户分平台可以接收智慧燃气服务平台的智慧用气服务分平台上传的用气安全预警信息等。
在一些实施例中，监管用户分平台可以与智慧燃气服务平台的智慧监管服务分平台进行数据交互。例如，监管用户分平台可以向智慧燃气服务平台的智慧监管服务分平台下发关于管道低温监测的查询指令。又例如，监管用户平台可以接收智慧燃气服务平台的智慧监管服务分平台上传的管道低温监测信息(包括燃气管道是否存在结冰、结冰的具体情况等)。
智慧燃气服务平台可以是用于接收和传输数据和/或信息的平台。智慧燃气服务平台可以与智慧燃气用户平台和智慧燃气安全管理平台进行数据交互。例如，智慧燃气服务平台可以将用气安全预警信息和管道低温监测信息上传至智慧燃气用户平台。
在一些实施例中，智慧燃气服务平台可以包括智慧用气服务分平台和智慧监管服务分平台。智慧用气服务分平台可以与燃气用户分平台进行数据交互，为燃气用户提供用气安全预警信息。智慧监管服务分平台可以与监管用户分平台和智慧燃气安全管理平台进行数据交互，为燃气用户提供管道低温监测信息。
在一些实施例中，智慧监管服务分平台可以与智慧燃气安全管理平台进行交互。例如，智慧监管服务分平台可以下发关于管道低温监测的查询指令。又例如，智慧监管服务分平台可以接收智慧燃气安全管理平台上传的管道低温监测信息。
智慧燃气安全管理平台可以指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作的平台。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以包括智慧燃气数据中心和智慧燃气管网安全管理分平台。智慧燃气管网安全管理分平台与智慧燃气数据中心双向交互。
智慧燃气数据中心可以汇总、存储基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统100的所有运行数据。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以通过智慧燃气数据中心与智慧燃气管网设备传感网络平台和智慧燃气服务平台(例如，智慧监管服务分平台)进行数据交互。例如，智慧燃气数据中心可以接收智慧燃气服务平台传递的关于管道低温监测的查询指令，并将该查询指令传递至智慧燃气管网设备对象平台。例如，智慧燃气数据中心可以接收智慧燃气管网设备对象平台上传的管道低温监测数据(例如，包括每段燃气管道的燃气数据、管道数据和每段燃气管道所处位置的天气数据等)，并传递至智慧燃气管网安全管理分平台中进行分析处理。又例如，智慧燃气数据中心可以接收智慧燃气管网安全管理分平台处理得到的管道低温监测信息，并将其经由智慧燃气服务平台反馈至智慧燃气用户平台。
智慧燃气管网安全管理分平台可以通过智慧燃气数据中心获取基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统100的所有运行数据，并进行分析处理。例如，智慧燃气管网安全管理分平台可以确定至少一个目标管道；基于燃气数据、管道数据和天气数据，确定至少一个目标管道的结冰数据；基于结冰数据，生成解冻指令；以及将解冻指令发送至智慧燃气数据中心，并经由智慧燃气管网设备传感网络平台发送至目标管道对应的智慧燃气管网设备对象平台，以控制天然气加热装置对至少一个目标管道进行解冻操作。
在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理分平台可以用于实现管网巡线安全管理、场站巡检安全管理、管网燃气泄漏监测、场站燃气泄漏监测、管网设备安全监测、场站设备安全检测、安全应急管理、管网风险评估管理、管网地理信息管理和管网仿真管理等功能。管网设备安全监测可以包括查阅智慧燃气管网设备对象平台中管网设备(包括燃气管道、流量计等、压力计等)运行的历史安全数据和当前安全运行数据。安全应急管理可以包括根据管网设备的安全风险，形成应急处理计划。例如，根据燃气管道的结冰情况形成关于解冻的应急处理计划。管网风险评估管理可以包括根据预设模型，结合管网基础数据、运行数据，形成管网安全风险评估，并根据评估情况进行安全风险分级，结合GIS系统进行不同颜色区分的三维可视化管理。管网地理信息管理可以包括实时查看管线及设备的地理信息和自身属性信息，为现场作业提供数据支持。
智慧燃气管网设备传感网络平台可以是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气管网设备传感网络平台可以被配置为通信网络和网关，用于进行网络管理、协议管理、指令管理和数据解析中的一个或多个。
在一些实施例中，智慧燃气管网设备传感网络平台可以与智慧燃气安全管理平台和智慧燃气管网设备对象平台进行数据交互，实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。例如，智慧燃气管网设备传感网络平台可以接收智慧燃气管网设备对象平台上传的管道低温监测数据，或下发关于管道低温监测的查询指令至智慧燃气管网设备对象平台。又例如，智慧燃气管网设备传感网络平台可以接收智慧燃气数据中心下发的关于管道低温监测的查询指令，并上传管道低温监测数据至智慧燃气数据中心。
智慧燃气管网设备对象平台可以指用于获取感知信息的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气管网设备对象平台可以被配置为包括至少一个管网设备。管网设备包括燃气管道、流量计等、压力计等设备。在一些实施例中，智慧燃气管网设备对象平台可以与智慧燃气管网设备传感网络平台进行数据交互，将获取的管道低温监测数据上传至智慧燃气管网设备传感网络平台。
需要注意的是，以上对于系统及其组成部分的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个组成部分进行任意组合，或者构成子系统与其他组成部分连接。例如，智慧燃气服务平台和智慧燃气安全管理平台可以整合在一个组成部分中。又例如，各个组成部分可以共用一个存储设备，各个组成部分也可以分别具有各自的存储设备。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
图2是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气的管道低温维护方法的示例性流程图。如图2所示，流程200包括下述步骤。在一些实施例中，流程200可以由基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统100(例如，智慧燃气安全管理平台)执行。
步骤210，获取每段燃气管道的燃气数据、管道数据和每段燃气管道所处位置的天气数据。
为便于定位燃气管道中出现结冰、结霜等问题的部分管道，可以按照多种方式对完整的燃气管道进行分段。需要说明的是，进行分段并非是在现实中对燃气管道进行分割，而是便于对燃气管道进行分段管理。不同段燃气管道的燃气数据和管道数据可以是相同的。
燃气管道的分段方式可以包括多种。燃气管道可以基于长度进行分段。长度的值可以预设，例如，50m，100m等。燃气管道还可以基于管道所处的地理位置进行分段。例如，位于街道A的管道段A等。
燃气数据可以指表征燃气管道内天然气的相关特征的数据。燃气数据可以包括杂质数据和气流数据等。杂质数据可以包括天然气中所含杂质的种类、含量、占比等数据。例如，杂质数据可以包括天然气中所含的水蒸气含量及其占天然气的比重。气流数据可以指每段燃气管道所处的燃气总管道的进气端和出气端的天然气流速。例如，气流数据可以是“进气端天然气流速为0.7m/s，出气端天然气流速为0.75m/s”。
燃气数据可以基于多种方式获取。例如，燃气数据中的水蒸气含量数据可以基于水蒸气检测仪进行获取。燃气数据中的气流数据可以基于设置于燃气总管道的进气端和出气端的流速传感器进行获取。
管道数据可以指表征燃气管道本身的相关特征的数据。管道数据可以包括管道位置数据和管道形质数据等。管道位置数据可以包括管道地理位置和管道埋藏深度等数据。例如，管道位置数据可以是“位于街道A，深度为1.2m”。管道形质数据可以包括管壁材质、管壁厚度和管道内径等数据。例如管道形质数据的内容可以是“管壁材质为PE80，管壁厚度8mm，管道内径180mm”。
管道数据可以通过多种方式进行获取。例如，可以对每段燃气管道安装定位器，基于定位器获取管道地理位置。又例如，可以基于管道铺设记录获取管道位置数据和管道形质数据。管道铺设记录可以包括铺设管道时记录的管道位置数据和管道形质数据。
天气数据可以指表征每段燃气管道所处地理位置的天气的相关特征的数据。天气数据可以包括管道所处地理位置在当前时间前的历史时间段内的气温数据、降水量数据(包括降雨量数据、降雪量数据等)等。历史时间段的时间长度可以预设，例如，7天。示例性地，天气数据的内容可以是“第一天气温5℃，降水量0；第二天气温-2℃，降水量2mm；......；第七天气温-6℃，降水量5mm”。
天气数据可以基于当前时间前的历史时间段内的天气预报信息确定。
步骤220，确定至少一个目标管道。
目标管道可以指从所有燃气管道中确定的已结冰和/或未结冰但存在结冰可能性的燃气管道。在一些实施例中，目标管道也可以是从所有燃气管道中随机确定的任意一个或多个燃气管道。
在一些实施例中，智慧燃气管网设备对象平台可以包括安装于每段管道中的结冰感应报警装置。结冰感应报警装置可以在管道结冰时生成报警信息，并经由智慧燃气管网设备传感网络平台传输至智慧燃气安全管理平台。相应的，智慧燃气安全管理平台可以基于报警信息确定目标管道。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于天气数据中的气温数据，确定至少一个目标管道。智慧燃气安全管理平台可以将历史时间段内的气温数据的平均值小于温度阈值的管道确定为目标管道。温度阈值可以是系统默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合，可以根据实际需求设定，本说明书对此不做限制。
本说明书一些实施例中，从所有燃气管道中确定出已结冰或未结冰但存在结冰可能性的目标管道，可以避免后续对未结冰管道的预测分析，节约计算成本。
步骤230，基于燃气数据、管道数据和天气数据，确定至少一个目标管道的结冰数据。
结冰数据可以指与管道结冰情况相关的数据。结冰数据可以包括管道结冰体积、冰冻持续时间、结冰位置范围等。例如，某目标管道结冰数据可以是“200cm3，20h，20m”，代表该目标管道内结冰的冰块体积为200cm3，冰冻持续时间为20h，管道内结冰位置范围的管道长度为20m。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以通过预设规则确定目标管道的结冰数据。示例性地，预设规则可以是：结冰数据与目标管道的水蒸气含量数据正相关，与气温数据负相关。例如，天然气的水蒸气占比越大，目标管道所处地理位置的温度越低，则管道结冰体积越大，冰冻持续时间越久，结冰位置范围越大等。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于结冰预测模型对目标管道的燃气数据、管道数据和天气数据进行处理，确定至少一个目标管道的结冰数据。更多关于基于结冰预测模型确定结冰数据的说明可参见图3及其相关描述。
步骤240，基于结冰数据，生成解冻指令，并基于解冻指令控制天然气加热装置对至少一个目标管道进行解冻操作。
解冻指令可以指用于控制天然气加热装置对天然气进行加热的指令数据。解冻指令中可以包括天然气加热装置的工作参数。天然气加热装置的工作参数可以包括天然气加热装置的加热温度、加热时间、加热频率等。例如，解冻指令的内容可以是：调整天然气加热装置的工作参数为“加热温度50℃，每次加热时间为1h，加热频率为4次/天”。
天然气加热装置可以指具有天然气加热功能的装置。天然气加热装置被配置于智慧燃气管网设备对象平台中。例如，天然气加热装置可以安装于每个燃气总管道的进气端和/或多段燃气管道内部。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于目标管道的结冰数据与天然气加热装置的工作参数的预设对照表确定解冻指令。预设对照表中包括多个不同的参考结冰数据以及每个参考结冰数据对应的天然气加热装置的工作参数。预设对照表可以根据先验知识或历史数据(例如，管道的历史结冰数据和对应的天然气加热装置的历史工作参数)构建。基于目标管道的结冰数据与天然气加热装置的工作参数的预设对照表确定解冻指令包括：基于目标管道的结冰数据在预设对照表中进行检索，确定与该预设对照表中与目标管道的结冰数据相似或相近的参考结冰数据，进而可以根据该参考结冰数据对应的天然气加热装置的工作参数确定解冻指令。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台还可以基于其他方式确定解冻指令。更多关于确定解冻指令的内容可参见图4及其相关描述。
在一些实施例中，在确定解冻指令后，智慧燃气安全管理平台还可以对解冻指令进行调整。更多关于调整解冻指令的内容可以参见图5及其相关描述。
解冻操作可以指天然气加热装置对管道中的天然气进行加热，从而融化管道中结冰部分的操作。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以将生成的解冻指令经由智慧燃气管网设备传感网络平台发送至智慧燃气管网设备对象平台，智慧燃气管网设备对象平台可以基于解冻指令，控制目标管道所在位置的天然气加热装置进行按照解冻指令中的工作参数进行工作，以实现解冻操作。
本说明书一些实施例中，基于管道的结冰情况生成相应的解冻指令以对结冰管道进行解冻，实现了智能化的对结冰管道的解冻，节约了大量人力物力。
应当注意的是，上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。例如，先获取每段管道的天气数据，基于天气数据确定目标管道，再获取目标管道的燃气数据和管道数据。
图3是根据本说明书一些实施例所示的基于结冰预测模型确定结冰数据的示例性示意图。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于结冰预测模型对至少一个目标管道的燃气数据、管道数据和天气数据进行处理，确定至少一个目标管道的结冰数据。
结冰预测模型可以指用于确定目标管道的结冰数据的机器学习模型。在一些实施例中，结冰预测模型可以包括循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)模型、深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型、卷积神经网络(Convolutional NeuralNetwork,CNN)模型等各种可行的模型中的任意一种或组合。
如图3所示，结冰预测模型320的输入可以包括目标管道的燃气数据312、管道数据311和天气数据313，输出可以是目标管道的结冰数据330。更多关于燃气数据、管道数据、天气数据的内容可以参见步骤210及其相关描述。
在一些实施例中，结冰预测模型320可以通过多个有标签的第一训练样本训练得到。例如，可以将多个带有第一标签的第一训练样本输入初始结冰预测模型，通过第一标签和初始结冰预测模型的结果构建损失函数，基于损失函数迭代更新初始结冰预测模型的参数。当初始结冰预测模型的损失函数满足训练结束的预设条件时模型训练完成，得到训练好的结冰预测模型。其中，训练结束的预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
在一些实施例中，第一训练样本可以包括多个样本目标管道的样本管道数据、样本天气数据和样本燃气数据。第一标签包括多个样本目标管道对应的实际结冰数据。多个样本目标管道可以是历史上曾出现结冰的燃气管道。样本目标管道及其样本管道数据、样本天气数据和样本燃气数据，以及样本目标管道对应的实际结冰数据均可以基于历史结冰时记录的相关数据获取。第一标签可以基于人工标注确定。
在一些实施例中，结冰预测模型可以包括多个处理层。如图3所示，结冰预测模型320可以包括管道特征层321、天气特征层322和预测层325。
管道特征层321可以用于对目标管道的管道数据311进行处理，确定目标管道的管道特征323。
管道特征可以指基于管道数据构建的特征向量。例如，某管道的管道特征可以是(A，1.1，100，10，220)，代表的含义为该目标管道的地理位置位于区域A，管道埋藏深度为1.1m，管壁材质为PE100，管壁厚度为10mm，管道内径为220mm。
结冰预测模型320的天气特征层322可以基于对目标管道的天气数据313进行处理，确定目标管道的天气特征324。
天气特征可以指基于天气数据构建的特征向量。例如，某管道对应的天气特征可以是([2，0]，[-1，2]，……，[-7，6])，代表的含义为该目标管道所在地理位置观测到的历史时间段内的天气数据为：第一天的平均气温为2℃，降水量为0；第二天的平均气温为-1℃，降水量为2mm；......；最后一天的平均气温为-7℃，降水量为6mm。
预测层325可以基于对目标管道的管道特征323、天气特征324和燃气数据312进行处理，确定目标管道的结冰数据330。
在一些实施例中，结冰预测模型320可以通过联合训练获得。联合训练可以基于第一训练样本及第一标签进行。
示例性的联合训练过程包括：将样本管道数据输入初始管道特征层，得到初始管道特征层输出的管道特征；将样本天气数据输入初始天气特征层，得到初始天气特征层输出的天气特征；将初始管道特征层输出的管道特征和初始天气特征层输出的天气特征作为训练样本数据，与样本燃气数据一起输入初始预测层，得到初始预测层输出的结冰数据；基于第一标签和初始预测层输出的结冰数据构建损失函数，同步更新初始管道特征层、初始天气特征层和初始预测层的参数。当损失函数满足训练结束的预设条件时模型训练完成，得到训练好的结冰预测模型。其中，训练结束的预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到迭代次数阈值等。
本说明书一些实施例中，通过模型预测结冰数据，可以保证预测精度、提高预测效率，节约时间成本。同时，通过将结冰预测模型多个处理层进行联合训练，可以有效提高结冰预测模型预测结果的准确度。
图4是根据本说明书一些实施例所示的生成解冻指令的示例性流程图。如图4所示，流程400包括下述步骤。在一些实施例中，流程400可以由基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统100(例如，智慧燃气安全管理平台)执行。
步骤410，基于结冰数据，构建结冰向量。
结冰向量可以指基于目标管道的结冰数据构建的特征向量。结冰向量可以反映各段燃气管道的结冰情况。
结冰向量的构建方法可以是：将每一段燃气管道的结冰数据(例如，管道结冰体积、冰冻持续时间、结冰位置范围)作为结冰向量每一维度的元素，即结冰向量的每一维的向量元素分别对应目标管道的一种结冰数据，且不同的元素值对应不同的结冰情况。示例性地，目标管道A的管道结冰体积为300cm3，冰冻持续时间分别为20h，结冰位置范围的管道长度为15m，那么目标管道A的结冰向量为(300，20，15)。
步骤420，基于至少一个目标管道的历史数据，构建至少一个历史结冰向量。
历史数据可以指与目标管道的历史结冰情况相关的数据。在一些实施例中，历史数据包括至少一个目标管道的历史结冰数据及对应的历史解冻指令。
历史结冰数据可以指某个历史时间点的至少一个目标管道的结冰数据。例如，管道A在历史时间点(例如2020年12月23日)的历史结冰数据可以是“管道结冰体积为210cm3，冰冻持续时间为15h，结冰位置范围的管道长度为11m”。每个历史结冰数据对应一个历史解冻指令。例如，管道A的历史解冻指令可以是“调整天然气加热装置的工作参数为‘加热温度50℃，每次加热时间为1h，加热频率为4次/天’”。历史结冰数据和历史解冻指令可以基于历史结冰时记录的相关数据获取。
历史结冰向量可以指基于历史数据中的历史结冰数据构建的向量形式的数据。历史结冰向量可以整体性反映历史某时间点各段燃气管道的结冰情况。历史结冰向量的构建方式与结冰向量的构建方式类似，在此不再赘述。
步骤430，基于结冰向量和至少一个历史结冰向量，确定参考向量。
参考向量可以指从至少一个历史结冰向量中选取的，用于后续生成解冻指令的向量形式的数据。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以确定当前的结冰向量和至少一个历史结冰向量的向量距离，并将满足预设条件的向量距离对应的历史结冰向量确定为参考向量。向量距离的确定方法可以包括但不限于使用欧氏距离、曼哈顿距离和切比雪夫距离等。
预设条件可以包括与向量距离相关的判断条件，用于筛选与参考向量之间向量距离较小的历史结冰向量。例如，预设条件可以是向量距离小于距离阈值或向量距离最小等。距离阈值可以是系统默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合，可以根据实际需求设定，本说明书对此不做限制。
本说明书一些实施例中，通过从历史数据中确定参考向量，提高了选出的参考向量对于当前结冰情况的适应性，进而使得后续确定的解冻指令更加适应当前解冻需求，减少了不必要的能源浪费。
步骤440，基于参考向量，生成解冻指令。
在一些实施例中，可以将参考向量对应的历史解冻指令作为用于当前解冻操作的解冻指令。
在一些实施例中，若满足预设条件的历史结冰向量(即确定的参考向量)只有一个，则可以将其对应的历史解冻指令确定为用于当前解冻操作的解冻指令。若满足预设条件的历史结冰向量有不止一个，则可以将多个历史结冰向量对应的历史解冻指令中包含的天然气加热装置的工作参数取平均值，作为用于当前解冻操作的解冻指令。
在一些实施例中，将多个历史结冰向量对应的历史解冻指令中包含的天然气加热装置的工作参数取平均值时，可以采用加权平均的方式。每个历史解冻指令中包含的天然气加热装置的一组工作参数对应的权重值，可以与其对应的历史结冰向量与当前的结冰向量的向量距离负相关。
本说明书一些实施例中，通过将多个历史解冻指令中的工作参数取平均值，可有效削弱极端个例对确定的结果的影响；通过加权平均的方式确定当前解冻指令中的工作参数，使得与当前结冰情况越相似的历史结冰情况对结果的影响越大，使结果更符合实际需求；基于向量形式数据确定解冻指令，使确定出的结果进一步符合实际解冻需求。
应当注意的是，上述有关流程400的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程400进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
图5是根据本说明书一些实施例所示的调整解冻指令的示例性示意图。
在一些实施例中，在确定解冻指令后，还可以对解冻指令进行调整。对解冻指令进行调整可以包括：获取解冻过程中至少一个目标管道的气流数据520和天然气温度数据530；基于结冰数据510、气流数据520和天然气温度数据530，确定至少一个目标管道的解冻时间550；基于气流数据520和天然气温度数据530，确定至少一个目标管道的气压数据560；基于解冻时间550和气压数据560，调整解冻指令570。更多关于气流数据的内容可以参见步骤210及其相关描述。
天然气温度数据可以指与管道内燃气温度相关的数据。天然气温度数据可以包括当前管道内燃气的温度、管道内燃气的温度变化等。例如，天然气温度数据可以是“某目标管道内的当前天然气温度为10℃，未来一小时内会下降2℃”。
天然气温度数据可以基于多种方式获取。例如，天然气温度数据可以通过安装在目标管道上的温度传感器获取。温度传感器可以是热电偶、RTD(电阻温度检测器)、热敏电阻和基于半导体的集成电路(IC)等。本说明书对此不做限制。
解冻时间可以指目标管道在未调整的解冻指令下解冻所需要的时间。例如，在当前的解冻指令下控制天然气加热装置升温，则解冻时间为30min。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于解冻预测模型540对结冰数据510、气流数据520和天然气温度数据530进行处理，确定至少一个目标管道的解冻时间550。
解冻预测模型可以指用于确定解冻时间的机器学习模型。解冻预测模型可以是机器学习模型。例如，解冻预测模型可以包括循环神经网络模型、卷积神经网络或其他自定义的模型结构等中的任意一种或组合。
解冻预测模型可以基于训练获得。用于训练解冻预测模型的第二训练样本可以是多个样本燃气管道的样本结冰数据、样本气流数据和样本天然气温度数据。第二训练样本可以基于历史数据获取。例如，样本燃气管道的样本结冰数据、样本气流数据和样本天然气温度数据均可以基于历史结冰时记录的相关数据获取。第二标签可以是每个样本燃气管道的实际解冻时间。其中，实际解冻时间可以基于历史结冰时记录的相关数据获取。第二标签可以人工标注获取。
示例性的训练过程包括：可以将样本结冰数据、样本气流数据、样本天然气温度数据输入初始解冻预测模型，通过第二标签和初始解冻预测模型的结果构建损失函数，基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代更新初始解冻预测模型的参数。当满足训练结束的预设条件时模型训练完成，得到训练好的解冻预测模型。其中，训练结束的预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
本说明书一些实施例中，通过机器学习模型确定目标管道的解冻时间，有利于后续的对解冻指令的调整，保证了管道能够高效的解冻。
气压数据可以指与管道内的气压有关的数据。气压数据可以包括当前管道内的气压、管道内气压变化等。例如，某目标管道内当前气压为2000KPa，未来一小时内会下降300KPa。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以通过多种方式对气流数据和天然气温度数据进行处理，确定至少一个目标管道的气压数据。例如，气压数据可以通过和气流数据、天然气温度数据之间的物理关系式确定。示例性地，由理想气体压力公式PV＝nRT计算确定气压数据，其中，P为气压数据、V为天然气燃气体积(V可以由气流数据中天然气流速与管道截面面积的乘积确定)、T为天然气温度数据，n为气体摩尔数，R为气体常数。也就是说，气压数据与气流数据负相关、与天然气温度数据正相关。
在一些实施例中，气压数据还可以通过其他方式获取。例如，可以通过燃气管道上安装的气压传感器获取气压数据。气压传感器可以包括但不限于电阻式气压传感器、电容式气压传感器等。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以通过多种方式，根据解冻时间和气压数据调整解冻指令。例如，解冻指令可以根据解冻时间和/或气压数据的变化，按照预设对照表调整解冻指令。预设对照表包括多个时间区间和多个气压区间，以及在时间区间和气压区间共同对应下的一个天然气加热装置的加热温度。预设对照表可以根据先验知识或历史数据(例如，燃气管道的历史解冻数据)构建多个不同的时间区间、多个不同的气压区间和天然气加热装置的加热温度的对应关系来得到。
示例性的，根据解冻时间和/或气压数据的变化，按照预设对照表调整解冻指令包括：基于某个目标管道的解冻时间和气压数据，分别与预设对照表中的多个时间区间和多个气压区间进行匹配；确定该目标管道的解冻时间所在时间区间和该目标管道的气压数据所在的气压区间；进而将该时间区间和气压区间共同对应的一个天然气加热装置的加热温度确定为调整后解冻指令中天然气加热装置的加热温度。
在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于解冻时间和时间阈值，调整天然气加热装置的加热温度，和/或基于气压数据和气压阈值，调整天然气加热装置的加热温度。其中，时间阈值和气压阈值可以是系统默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合，可以根据实际需求设定，本说明书对此不做限制。
在一些实施例中，基于解冻时间和时间阈值，调整天然气加热装置的加热温度包括：当目标管道的解冻时间大于时间阈值(例如，20h)时，升高天然气加热装置的加热温度。基于气压数据和气压阈值，调整天然气加热装置的加热温度包括：当目标管道的气压数据小于气压阈值(例如，2000Kpa)时，升高天然气加热装置的加热温度。其中，时间阈值和气压阈值可以是系统默认值、经验值、人为预先设定值等或其任意组合，可以根据实际需求设定，本说明书对此不做限制。
在一些实施例中，天然气加热装置的加热温度的调整幅度可以基于解冻时间超出对应时间阈值的幅度或气压数据低于对应气压阈值的幅度确定。例如，解冻时间超出对应时间阈值的幅度为10％，则天然气加热装置的加热温度的升温幅度为10％。又例如，气压数据低于对应气压阈值的幅度为10％，则天然气加热装置的加热温度的升温幅度10％。
本说明书一些实施例中，通过目标管道的解冻时间和气压数据对天然气加热装置的加热温度进行调整，可以对解冻指令进行进一步的调整，防止直接使用解冻指令时造成的管道损坏和危险情况。
本说明书一个或多个实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行如上述实施例中任一项所述的一种基于智慧燃气的管道低温维护方法。
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种基于智慧燃气的管道低温维护方法，所述方法由基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统的智慧燃气安全管理平台执行，所述方法包括：
获取每段燃气管道的燃气数据、管道数据和所述每段燃气管道所处位置的天气数据；
确定至少一个目标管道；
基于所述燃气数据、所述管道数据和所述天气数据，确定所述至少一个目标管道的结冰数据；
基于所述结冰数据，生成解冻指令，并基于所述解冻指令控制天然气加热装置对所述至少一个目标管道进行解冻操作。
2.如权利要求1所述的基于智慧燃气的管道低温维护方法，其特征在于，所述基于所述燃气数据、所述管道数据和所述天气数据，确定所述至少一个目标管道的结冰数据，包括：
基于结冰预测模型对所述至少一个目标管道的所述燃气数据、所述管道数据和所述天气数据进行处理，确定所述至少一个目标管道的所述结冰数据；所述结冰预测模型为机器学习模型。
3.如权利要求1所述的基于智慧燃气的管道低温维护方法，其特征在于，所述基于所述结冰数据，生成解冻指令，包括：
基于所述结冰数据，构建结冰向量；
基于所述至少一个目标管道的历史数据，构建至少一个历史结冰向量；所述历史数据包括所述至少一个目标管道的历史结冰数据及对应的历史解冻指令；
基于所述结冰向量和所述至少一个历史结冰向量，确定参考向量；
基于所述参考向量，生成所述解冻指令。
4.如权利要求3所述的基于智慧燃气的管道低温维护方法，其特征在于，还包括：
获取解冻过程中至少一个目标管道的气流数据和天然气温度数据；
基于所述结冰数据、所述气流数据和所述天然气温度数据，确定所述至少一个目标管道的解冻时间；
基于所述气流数据和所述天然气温度数据，确定所述至少一个目标管道的气压数据；
基于所述解冻时间和所述气压数据，调整所述解冻指令。
5.根据权利要求1所述的基于智慧燃气的管道低温维护方法，其特征在于，所述基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气管网设备传感网络平台和智慧燃气管网设备对象平台，所述智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气管网安全管理分平台和智慧燃气数据中心，
所述智慧燃气数据中心经由所述智慧燃气管网设备传感网络平台获取至少一个燃气管道的燃气数据、管道数据和所述至少一个燃气管道所处位置的天气数据，并发送至所述智慧燃气管网安全管理分平台，所述至少一个燃气管道被配置于所述智慧燃气管网设备对象平台中，所述方法还包括：
所述智慧燃气管网安全管理分平台将所述解冻指令发送至所述智慧燃气数据中心，并经由所述智慧燃气服务平台发送至所述至少一个目标管道对应的所述智慧燃气管网设备对象平台。
6.一种基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统，其特征在于，所述基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统包括依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气管网设备传感网络平台和智慧燃气管网设备对象平台，所述智慧燃气安全管理平台包括智慧燃气管网安全管理分平台和智慧燃气数据中心，
所述智慧燃气数据中心经由所述智慧燃气管网设备传感网络平台获取至少一个燃气管道的燃气数据、管道数据和所述至少一个燃气管道所处位置的天气数据，并发送至所述智慧燃气管网安全管理分平台，所述至少一个燃气管道被配置于所述智慧燃气管网设备对象平台中，
所述智慧燃气安全管理平台被配置为执行以下操作：
获取所述至少一个燃气管道的燃气数据、管道数据和所述至少一个燃气管道所处位置的天气数据；
确定至少一个目标管道；
基于所述燃气数据、所述管道数据和所述天气数据，确定所述至少一个目标管道的结冰数据；
基于所述结冰数据，生成解冻指令；以及
将所述解冻指令发送至所述智慧燃气数据中心，并经由所述智慧燃气管网设备传感网络平台发送至所述目标管道对应的所述智慧燃气管网设备对象平台，以控制天然气加热装置对所述至少一个目标管道进行解冻操作，所述天然气加热装置被配置于所述智慧燃气管网设备对象平台中。
7.根据权利要求6所述的基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统，其特征在于，所述智慧燃气管网安全管理分平台被进一步配置为：
基于结冰预测模型对所述至少一个目标管道的所述燃气数据、所述管道数据和所述天气数据进行处理，确定所述至少一个目标管道的所述结冰数据；所述结冰预测模型为机器学习模型。
8.根据权利要求6所述的基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统，其特征在于，所述智慧燃气管网安全管理分平台被配置为：
基于所述结冰数据，构建结冰向量；
基于所述至少一个目标管道的历史数据，构建至少一个历史结冰向量；所述历史数据包括所述至少一个目标管道的历史结冰数据及对应的历史解冻指令；
基于所述结冰向量和所述至少一个历史结冰向量，确定参考向量；
基于所述参考向量，生成所述解冻指令。
9.根据权利要求8所述的基于智慧燃气的管道低温维护物联网系统，其特征在于，所述智慧燃气管网安全管理分平台被进一步配置为：
获取解冻过程中至少一个目标管道的气流数据和天然气温度数据；
基于所述结冰数据、所述气流数据和所述天然气温度数据，确定所述至少一个目标管道的解冻时间；
基于所述气流数据和所述天然气温度数据，确定所述至少一个目标管道的气压数据；
基于所述解冻时间和所述气压数据，调整所述解冻指令。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的基于智慧燃气的管道低温维护方法。
CN202211635866.0A 2022-12-20 2022-12-20 一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统 Active CN116006809B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211635866.0A CN116006809B (zh) 2022-12-20 2022-12-20 一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统
US18/150,183 US20230147487A1 (en) 2022-12-20 2023-01-04 Methods and internet of things systems for maintaining low-temperature pipeline based on smart gas

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211635866.0A CN116006809B (zh) 2022-12-20 2022-12-20 一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116006809A true CN116006809A (zh) 2023-04-25
CN116006809B CN116006809B (zh) 2024-06-21

Family

ID=86024277

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211635866.0A Active CN116006809B (zh) 2022-12-20 2022-12-20 一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20230147487A1 (zh)
CN (1) CN116006809B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118314089A (zh) * 2024-04-03 2024-07-09 南京智辽新网络科技有限公司 智慧燃气用气安全预警系统

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109958588A (zh) * 2017-12-14 2019-07-02 北京金风科创风电设备有限公司 结冰预测方法、装置、存储介质、模型生成方法及装置
CN111047844A (zh) * 2019-12-26 2020-04-21 西安靖轩航空科技有限公司 一种军用机场道面除雪除冰预警系统及方法
US20210222904A1 (en) * 2020-01-17 2021-07-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for predicting time-series data
CN113177353A (zh) * 2021-04-16 2021-07-27 贾选选 一种应用于工业预警系统的数据模型构建方法
CN113486494A (zh) * 2021-06-07 2021-10-08 深圳市燃气集团股份有限公司 一种燃气管道状态监控决策方法及系统
CN114329894A (zh) * 2021-11-26 2022-04-12 北京市燃气集团有限责任公司 城镇燃气管道沿线任意点的燃气温度的估算方法及装置
CN114387129A (zh) * 2022-01-14 2022-04-22 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 考虑天然气管网的综合能源调度方法、装置、设备及介质
CN114756575A (zh) * 2022-04-02 2022-07-15 北京四十五度新能源科技有限公司 一种用于回水储热和碳计量太阳能采暖的物联网系统
CN114880818A (zh) * 2022-03-25 2022-08-09 上海天麦能源科技有限公司 一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统
CN114970308A (zh) * 2021-12-30 2022-08-30 成都流体动力创新中心 一种飞机结冰预测方法、系统及计算机程序产品
CN115330094A (zh) * 2022-10-14 2022-11-11 成都秦川物联网科技股份有限公司 智慧燃气管道寿命预测方法、物联网系统、装置及介质
CN115355447A (zh) * 2022-10-20 2022-11-18 成都秦川物联网科技股份有限公司 一种基于物联网的智慧燃气门站调压优化方法和系统
WO2022247519A1 (zh) * 2021-05-26 2022-12-01 广州地铁集团有限公司 一种物模型设备管理方法、装置、设备、系统及存储介质

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109958588A (zh) * 2017-12-14 2019-07-02 北京金风科创风电设备有限公司 结冰预测方法、装置、存储介质、模型生成方法及装置
CN111047844A (zh) * 2019-12-26 2020-04-21 西安靖轩航空科技有限公司 一种军用机场道面除雪除冰预警系统及方法
US20210222904A1 (en) * 2020-01-17 2021-07-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for predicting time-series data
CN113177353A (zh) * 2021-04-16 2021-07-27 贾选选 一种应用于工业预警系统的数据模型构建方法
WO2022247519A1 (zh) * 2021-05-26 2022-12-01 广州地铁集团有限公司 一种物模型设备管理方法、装置、设备、系统及存储介质
CN113486494A (zh) * 2021-06-07 2021-10-08 深圳市燃气集团股份有限公司 一种燃气管道状态监控决策方法及系统
CN114329894A (zh) * 2021-11-26 2022-04-12 北京市燃气集团有限责任公司 城镇燃气管道沿线任意点的燃气温度的估算方法及装置
CN114970308A (zh) * 2021-12-30 2022-08-30 成都流体动力创新中心 一种飞机结冰预测方法、系统及计算机程序产品
CN114387129A (zh) * 2022-01-14 2022-04-22 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 考虑天然气管网的综合能源调度方法、装置、设备及介质
CN114880818A (zh) * 2022-03-25 2022-08-09 上海天麦能源科技有限公司 一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统
CN114756575A (zh) * 2022-04-02 2022-07-15 北京四十五度新能源科技有限公司 一种用于回水储热和碳计量太阳能采暖的物联网系统
CN115330094A (zh) * 2022-10-14 2022-11-11 成都秦川物联网科技股份有限公司 智慧燃气管道寿命预测方法、物联网系统、装置及介质
CN115355447A (zh) * 2022-10-20 2022-11-18 成都秦川物联网科技股份有限公司 一种基于物联网的智慧燃气门站调压优化方法和系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
于涛;李传宪;李龙东;郑琬郁;于瑶;: "基于数据挖掘的输油管道智能化研究", 天然气与石油, no. 02, 15 April 2020 (2020-04-15) *
张朝阳;陈慧丽;杜葆强;李学宾;李江国;李永刚;钱小军;王军;: "燃气-蒸汽联合循环机组智能供热管理模式", 国企管理, no. 24, 15 December 2019 (2019-12-15) *
李阳;段军;: "铁塔智慧管道监控系统在供热管网巡视中的应用", 区域供热, no. 04, 15 August 2020 (2020-08-15) *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118314089A (zh) * 2024-04-03 2024-07-09 南京智辽新网络科技有限公司 智慧燃气用气安全预警系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20230147487A1 (en) 2023-05-11
CN116006809B (zh) 2024-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115358432B (zh) 用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法和物联网系统
CN116006809B (zh) 一种基于智慧燃气的管道低温维护方法和物联网系统
US20230221207A1 (en) Methods and internet of things systems for determining gas leakages based on smart gas
CN116346864B (zh) 基于智慧燃气物联网的超声波计量补偿方法、系统和介质
CN115587640B (zh) 智慧燃气管道清管安全管理方法、物联网系统及介质
CN116503229B (zh) 一种智慧燃气管网巡检方法、物联网系统及存储介质
CN115631066A (zh) 智慧燃气管道冻胀安全管理方法和物联网系统
US20230228364A1 (en) Methods and internet of things systems for installing gas pipeline compensators of smart gas
CN115545231A (zh) 智慧燃气管道安全监测方法、物联网系统、装置及介质
CN116308965A (zh) 智慧燃气地下燃气管网安全管理方法、物联网系统及装置
CN117132026B (zh) 一种基于智慧燃气平台的燃气损耗管控方法与物联网系统
US20240318790A1 (en) Systems and methods for safety monitoring of durability of gas pipeline corridors based on monitoring internet of things systems
CN115681821B (zh) 用于智慧燃气设备管理的加臭自动控制方法和物联网系统
CN117114369B (zh) 智慧燃气应急供气处置方法、物联网系统、装置及介质
CN115823500B (zh) 基于智慧燃气的燃气入户压力调控方法和物联网系统
CN115899595A (zh) 一种智慧燃气管道防腐优化方法、物联网系统及存储介质
CN114400056B (zh) 一种基于天然气组分的能量计量方法和系统
CN117889561A (zh) 一种基于油田上下游加热炉外输温度控制的集输智能化控制方法以及系统
CN116757474A (zh) 基于gis城市排水管网可视化管理监控系统和方法
US20200182412A1 (en) System and method for electric heating trace system management
CN115545324A (zh) 智慧城市积水风险预测方法和物联网系统、装置及介质
CN105332378A (zh) 混凝土坝接缝智能温控灌浆系统
CN118195594B (zh) 智慧燃气管网附属结构安全维保管理方法与物联网系统
DK202100926A1 (en) A method and system for pressure regulation in a liquid supply network
WO2023217977A1 (en) Method and system for determining an operational parameter of a district energy grid in a district energy system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant