CN116557792B - 一种低成本供水管网爆管检测方法、装置及应用 - Google Patents
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Abstract
本方案提供一种低成本供水管网爆管检测方法、装置及应用，以自带压力检测功能的智能消火栓作为压力布设点，以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器，服务器基于第二压力波利用负压波法定位爆管发生的位置，进而在无需改造智能消火栓硬件结构的基础上减少各类工程成本，以实现低成本的爆管检测。
Description
技术领域
本申请涉及曝管检测领域，特别是涉及一种低成本供水管网爆管检测方法、装置及应用。
背景技术
供水管网是一个由管道、门、水泵和相关设施组成的系统，用于向居民、工业和商业建筑物提供清洁的饮用水和用水服务，然而由于管道老化、外力破坏、温度变化、土壤腐蚀等原因都可能会导致供水管网出现曝管的情况。如果没有及时对爆管的供水管网进行抢修，会带来很大的危害，不仅会造成供水企业的损失，还会让用户无法用水，甚至会带来一些安全隐患，故快速检测供水管网的爆管是水司重点关注的一个问题。
随着物联网和传感器技术在各个领域的普及应用，一些地方通过在管道内部署压力计和流量计，实时监测管道内部的压力变化以及流量变化并结合管网数据，构建爆管的监测模型以实现供水网络的检测，但是为了保证爆管检测的准确性，需要密集部署压力计，导致爆管检测的成本很大。另外，目前也有现有技术是通过部署对智能消火栓进行检测以实现对供水管网的爆管检测，但大部分是通过在智能消火栓上额外装设传感器实现功能检测，这样的方式依旧会增大供水管网爆管检测的成本。不仅如此，为了保证爆管检测的实效性，若是采用智能消火栓进行供水管网的管路检测时需要的数据频率是100HZ，这就要求智能消火栓需要以极高的频率采集数据，且大批量采集的数据上传至服务器也需要极大的带宽实现，进而带来了功耗压力的同时也在无形中增加了运行成本。
发明内容
本申请实施例提供了一种低成本供水管网爆管检测方法、装置及应用，通过智能消火栓自带的压力布控点进行供水管网爆管检测，无需额外装设传感器且智能消火栓无需高频率采集数据，同时优化了数据上传步骤以尽可能地降低供水管网爆管检测的成本。
第一方面，本申请实施例提供了一种低成本供水管网爆管检测方法，包括以下步骤：
构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；
将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态，服务器基于第二压力波利用负压波法定位爆管发生的位置。
第二方面，本申请实施例提供了一种低成本供水管网爆管检测装置，包括：
构建单元，用于构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
低频率采样单元，用于以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
预判断单元，用于对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；
传输单元，用于将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
判断单元，用于使得服务器服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态，基于第二压力波利用负压波法定位爆管发生的位置。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述的低成本供水管网爆管检测方法。
本发明的主要贡献和创新点如下：
1、区别于现有技术需要额外对智能消火栓装设传感器方可实现供水管网爆管检测的方案，本方案利用智能消火栓自带的压力布控点进行供水管网的爆管检测，无需额外布置新的传感器和检测设备，减少了对硬件结构的改造进而降低了爆管检测的成本。
2、区别于现有技术为了满足检测需求而需要智能消火栓极高频率采集数据的方案，本方案可对智能消火栓采集的数据进行预判断，以设定时间段为间隔进行数据采集，若是该设定时间段内采集的数据存在异常方才开启高频率的快采模式进行数据采集，若该设定时间段内采集的数据不存在异常则无需进行极高频率的数据采集，减少了不必要的数据采集带来的功耗压力，进而从降低功耗的角度降低了爆管检测的成本。
3、区别于现有技术智能消火栓需要将大批量的检测数据传输给服务器进行数据分析的方案，本方案对数据传输的协议格式进行优化以使得单次数据传输可传输更多的数据，且在不影响数据质量的前提条件下对数据进行压缩，进而也从降低功耗的角度降低了爆管检测的成本。
本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例的低成本供水管网爆管检测方法的流程图；
图2是利用智能消火栓采集的数据预判断是否发生爆管的爆管检测方法的逻辑流程图；
图3是负压波法对爆管进行定位的原理示意图；
图4是根据本申请实施例的低成本供水管网爆管检测装置的示意图；
图5是根据本申请实施例的电子装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书一个或多个实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书一个或多个实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
需要说明的是：在其他实施例中并不一定按照本说明书示出和描述的顺序来执行相应方法的步骤。在一些其他实施例中，其方法所包括的步骤可以比本说明书所描述的更多或更少。此外，本说明书中所描述的单个步骤，在其他实施例中可能被分解为多个步骤进行描述；而本说明书中所描述的多个步骤，在其他实施例中也可能被合并为单个步骤进行描述。
实施例一
不同于现有技术对供水管网的管道设置压力传感器或者流量传感器进行检测的方案，也不同于现有技术对消火栓额外布设传感器的方式进行爆管检测的方案，本方案提供了一种利用自带压力检测的智能消火栓作为压力布控点对供水管网进行爆管检测，这样的好处在于无需对任何硬件构造进行改造，进而可以极大程度地减少改造成本。且本方案之所以可以利用智能消火栓作为供水管网的压力布控点，是由于按照消火栓的安装要求明确规定：室外消火栓的保护半径不应超过150m，间距不超过120m，可知晓目前市面上的消火栓的设置是比较密集的，故使得本方案的供水管网的压力布控点是充足的。
本方案提供了一种低成本供水管网爆管检测方法，基于自带压力检测功能的智能消火栓实现，目前市面上的智能消火栓基本都自带压力传感器。在一些实施例中，智能消火栓上设置有MCU以及同MCU通信连接的压力传感器、液位传感器、GPS定位模块、存储模块、时钟模块、电源模块以及NB远传模块，其中液位传感器用于检测智能消火栓的放水状态，压力传感器用于检测智能消火栓的水压，GPS定位模块用于获取智能消火栓的定位，时钟模块用于实现时间同步，NB远传模块用于将MCU获取的数据同服务器进行通信，关于智能消火栓上设置的这些结构均为常规结构也并不是本方案的改进之处，故本方案在此进行展开说明。当然，本方案还适用于其他实施例的可自带压力检测功能的智能消火栓。
借助于自带压力检测功能的智能消火栓，如图1所示，图1是低成本供水管网爆管检测方法的文字流程示意图，本方案提供的低成本供水管网爆管检测方法包括以下步骤：
构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常，以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；
将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态，服务器基于第二压力波利用负压波法定位爆管发生的位置。
本方案以供水管网区域内的每一自带压力检测功能的智能消火栓作为压力布设点，利用智能消火栓自身的压力数据构建当前供水管网区域的压力波。本方案构建的供水管网区域内的相邻智能消火栓通过相通的管道连接布设，用户可根据实际检测需求调整供水管网区域的范围。
在“以低频率采样处于同一时间点时供水管网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波”中，每一第一压力波对应一个时间点下所有智能消火栓的压力数据，采样当前时间点下所有智能消火栓的压力数据并按照智能消火栓的位置关系构建第一压力波。
具体的，如前所述每一智能消火栓上设有时钟模块，通过时钟模块同步处于同一供水管网区域内的所有智能消火栓的时间，进而确保后续可获取同一时间点下所有智能消火栓的压力数据。在一些实施例中，采样处于同一时间点下每一智能消火栓的压力数据，按照水流的流动方向依次排序智能消火栓的压力数据得到当前时间点的第一压力波。
示例性的，设定某供水管网区域内有智能消火栓A、智能消火栓B以及智能消火栓C，且水流自智能消火栓A、智能消火栓B以及智能消火栓C的顺序流动，采样10:00的智能消火栓A、智能消火栓B以及智能消火栓C各自的压力数据并依次排序得到第一压力波。
需要说明的是，本方案的“低频率采样”相较于“高频率采样”的采样频率更低，在本方案的实施例中，低频率采样的频率为1次/秒。
在“对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波”步骤中，对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行突变信号检测的预判断，若预判断的结果显示为异常，则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波。当然每一第二压力波也对应一个时间点下所有智能消火栓的压力数据。
高频率采样的频率满足后续服务器进行爆管定位检测的要求，在本方案的实施例中，高频率采样的频次为100次/S，相对应的，高频率采样的速度为100HZ速度。需要说明的是，服务器仅能对高频率采样的第二压力波进行分析处理，而若是未发生爆管时还以高频率采样的频次进行采样的话会造成功耗的增加，故本申请人设定的方案是为：在低频率的频次下采集到第一压力波，仅在第一压力波显示可能出现爆管现象时再采用高频率采样的频率进行第二压力波的采样，以最大限度地减少功耗成本。
在本方案的实施例中，若所有爆管预判断的结果显示为正常，则继续以低频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波。且本方案采样的第一压力波仅做显示使用而不做分析使用。
具体的，如图2所示，突变信号检测的爆管预判断方法如下：
遍历最后一个时间点的第一压力波的每一压力布设点，基于每一压力布设点的历史压力数据计算当前压力布设点的压力均值和标准差，若当前压力布设点的压力数据与当前压力布设点的压力均值的差值大于三倍的标准差，记录当前压力布设点为异常点，若异常点的数量大于设定阈值则爆管预判断的结果为异常。
在一些实施例中，可获取每一压力布设点在设定时间段内其余时间点的压力数据作为当前压力布设点的历史压力数据，也可直接获取系统内预存的当前压力布设点的压力作为历史压力数据。且后续根据检测的运行，每一压力布设点的压力均值和标准差会实时更新。
具体的，计算当前压力布设点的压力均值的公式如下：
其中为压力均值，/>为第n个历史压力数据，n为历史压力数据的数量。
计算当前压力布设点的标准差的公式如下：
其中为标准差，/>为压力均值，/>为第n个历史压力数据，n为历史压力数据的数量。
突变信号检测的爆管预判断方法判断的是每个压力布设点所发生的压力突变，若是压力突变的数量大于设定阈值时则代表此时的供水管网区域很有可能发生爆管。
在本方案的一些实施例中，设定时间段为30s，若低频率采样的频率为1次/秒的话，则设定时间段内有30个第一压力波。
在“将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器”步骤中，利用LZMA算法对多个第二压力波进行压缩后单次传输给服务器。LZMA算法可使得普通文本压缩率能达到10-60倍，24k数据压缩完后，1-2次就能发送完，大大较少了功耗成本。
LZMA（Lempel-Ziv-Markov chain-Algorithm）是一种高效的数据压缩算法，它结合了LZ77（Lempel-Ziv 77）算法和上下文模型（Markov chain modeling）。LZMA算法的核心思想是通过使用LZ77算法进行重复数据的匹配，然后将匹配的数据编码成指针和长度的形式。接着，上下文模型利用之前的文本内容和当前的上下文来对剩余的数据进行压缩。最后，压缩的数据通过使用算术编码进行进一步的压缩。
另外，需要说明的是，在本方案的一实施例中，采样周期为2分钟，具体的采样周期的时间可根据实际需求进行调整。
现有技术中数据是以“位号+数据类型+数据个数+数值”的格式传输给服务器，而由于第二压力波的采样频率极高，每一压力波的时间需精准到ms，正常需要上报N个压力数据的长度，而一个压力数据需要两个字节，一个UTC需要6个字节才能到ms精度，故每一压力数据的大小为L=Ldata+Lutc=（4+2N）+（4+6N）=8N+8 字节，这就导致现有技术传输的数据量非常大。
在“将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后单次传输给服务器”步骤中，以采样周期的起始时间、时间间隔、第二压力波的位号、 第二压力波的数据类型、第二压力波的数据个数，第二压力波的值为数据格式将多个第二压力波单次传输给服务器。
在本方案的实施例中，第二压力波的位号占用1个字节、 第二压力波的数据类型占用1个字节、第二压力波的数据个数占用2个字节，第二压力波的值占用N个字节，采样周期的起始时间和时间间隔各占用6个字节，故利用该数据协议上传N字节数据值的数据时的字节总数为L=14+2N，N越大，通信负荷缩减的越多，这种协议格式适用于快速采样的场合。
示例性，工程实现中，设备触发快速采样时，至少以100hz采样2分钟，压力数据的个数为100*120=12000，一次采样的数据为L=24014，约24K数据，如果用NB-IOT通信，则需要上传48次数据。
需要说明的是，本方案的实施例中的智能消火栓自带出水探针，当智能消火栓出水时，出水探针检测到出水信号并标记所述智能消火栓处于放水状态。在“服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态”步骤中，服务器通过智能消火栓的标记判断上传的第二压力波中的智能消火栓是否有处于放水状态，若是智能消火栓处于放水状态则不进行爆管的定位。
关于智能消火栓上的出水探针检测智能消火栓的出水信号以及标记智能消火栓处于放水状态的技术为现有技术，在此不进行累赘说明。由于处于放水状态的智能消火栓同爆管后的智能消火栓的压力数据有近似之处，为避免对处于正常放水状态的供水管网也进行爆管定位，本方案在进行爆管定位之前首先判断供水管网内的智能消火栓是否处于放水状态。
在“服务器基于第二压力波利用负压波法定位发生爆管的管道”步骤中，对第二压力波中的压力布设点的数据进行小波变化分析，将识别到的奇异点对应的压力布设点作为疑似爆管压力布设点，将每一疑似爆管压力布设点的压力数据同其他疑似爆管压力布设点的压力数据进行相似度匹配，将相似匹配的疑似爆管压力布设点作为一组布设点组，获取每一组布设点组内的各个疑似爆管压力布设点识别到负压波信号的时间差，将时间差导入到对应供电管网区域的管网图内确定爆管发生的位置。
本方案之所以需要对疑似爆管压力布设点的压力数据进行相似度匹配计算，目的是为了确定布设点组内的疑似爆管压力布设点对应的是同一次爆管。具体的，本方案取一定时间段内的疑似爆管压力布设点的压力数据进行相似度匹配，以确定归属于同一次爆管的疑似爆管压力布设点作为布设点组。
在“将每一疑似爆管压力布设点的压力数据同其他疑似爆管压力布设点的压力数据进行相似度匹配，将相似匹配的疑似爆管压力布设点作为一组布设点组”步骤中，取一定时间段内的疑似爆管压力布设点的多个压力数据同其他疑似爆管压力布设点的多个压力数据用欧式距离进行相似度匹配，将相似度高的疑似爆管压力布设点作为一组布设点组。
在“获取各个疑似爆管压力布设点识别到负压波信号的时间差，将时间差导入到对应供电管网区域的管网图内确定爆管发生的位置”步骤中，取对应疑似爆管压力布设点的奇异点发生的时间，其中所述奇异点发生的时间对应的是疑似爆管压力布设点产生负压波信号的时间点，作差得到各个疑似爆管压力布设点识别到负压波信号的时间差。
在“将时间差导入到对应供电管网区域的管网图内确定爆管发生的位置”步骤中，基于时间差、各个疑似爆管压力布设点之间的管道长度、负压波传播速度和管道内水流速度确定爆管发生的位置。
负压波法是一种声学方法，所谓负压波实际是在管输介质中传播的声波。当管道上某处突然发生泄漏时，由于管道内外的压差，泄漏点的流体迅速流失，在泄漏处产生瞬态压力突降，泄漏点两边的液体由于压差而向泄漏点处补充。这个瞬变的压力下降作为振动源以声速通过管道中的水流向上下游传递，相当于泄漏点处产生了以一定速度传播的波。在水力学上称为负压波，其传播速度在不同的输送介质中有所不同，在天然气中大约为300m/s，在液体油中大约为1000~1200m/s。水中约为1500m/s。由于管道的波导作用，经过若干时间后，包含有爆管信息的负压波分别传播周边的各个消火栓的压力布设点，各个消火栓的压力传感器拾取压力波信号，再经过检测系统软硬件的分析处理，根据爆管产生的负压波传播到各个消火栓的压力布设点的时间差和管内压力波的传播速度就可以估算出爆管位置。
负压波法的原理如图3所示，假设爆管位置位于智能消火栓A和智能消火栓B之间，智能消火栓A和智能消火栓B之间的管道长度为L,X0为爆管点。设管道中负压波传输速度为V,管道内水流速度为 Vo，一般有V比Vo大3个数量级以上，可以忽略负压波往上下游传播时，管内水流速度对负压波到达各个智能消火栓对应的压力布设点的时间的影响可以忽略。
则实际从爆管点X0处产生的负压波传到智能消火栓A和智能消火栓B所需的时间分别为 T1和T2，计算公式如下：；
。
当出现爆管时，周边管道的压力会急剧下降，根据智能消火栓的压力布设点的压力传感器所识别到负压波的时间差，即可估算爆管位置X0，计算公式如下：
。
如上所述，本方案通过智能消火栓自带的压力数据在极低的成本下实现供水管网的爆管检测。
实施例二
基于相同的构思，参考图4，本申请还提出了一种低成本供水管网爆管检测方法，包括：
构建单元，用于构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
低频率采样单元，用于以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
预判断单元，用于对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；
传输单元，用于将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
判断单元，用于使服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态，得服务器基于第二压力波利用负压波法定位爆管发生的位置。
关于实施例二中同于实施例一的内容参见实施例一的内容介绍，在此不做累赘介绍说明。
实施例三
本实施例还提供了一种电子装置，参考图5，包括存储器404和处理器402，该存储器404中存储有计算机程序，该处理器402被设置为运行计算机程序以执行上述任一项低成本供水管网爆管检测方法实施例中的步骤。
具体地，上述处理器402可以包括中央处理器（CPU），或者特定集成电路（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称为ASIC），或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器404可以包括用于数据或指令的大容量存储器404。举例来说而非限制，存储器404可包括硬盘驱动器（HardDiskDrive，简称为HDD）、软盘驱动器、固态驱动器（SolidStateDrive，简称为SSD）、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线（UniversalSerialBus，简称为USB）驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器404可包括可移除或不可移除（或固定）的介质。在合适的情况下，存储器404可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器404是非易失性（Non-Volatile）存储器。在特定实施例中，存储器404包括只读存储器（Read-OnlyMemory，简称为ROM）和随机存取存储器（RandomAccessMemory，简称为RAM）。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM（ProgrammableRead-OnlyMemory，简称为PROM）、可擦除PROM（ErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称为EPROM）、电可擦除PROM（ElectricallyErasableProgrammableRead-OnlyMemory，简称为EEPROM）、电可改写ROM（ElectricallyAlterableRead-OnlyMemory，简称为EAROM）或闪存（FLASH）或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器（StaticRandom-AccessMemory，简称为SRAM）或动态随机存取存储器（DynamicRandomAccessMemory，简称为DRAM），其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器404（FastPageModeDynamicRandomAccessMemory，简称为FPMDRAM）、扩展数据输出动态随机存取存储器（ExtendedDateOutDynamicRandomAccessMemory，简称为EDODRAM）、同步动态随机存取内存（SynchronousDynamicRandom-AccessMemory，简称SDRAM）等。
存储器404可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器402所执行的可能的计算机程序指令。
处理器402通过读取并执行存储器404中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种低成本供水管网爆管检测方法。
可选地，上述电子装置还可以包括传输设备406以及输入输出设备408，其中，该传输设备406和上述处理器402连接，该输入输出设备408和上述处理器402连接。
传输设备406可以用来经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括电子装置的通信供应商提供的有线或无线网络。在一个实例中，传输设备包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备406可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
输入输出设备408用于输入或输出信息。在本实施例中，输入的信息可以是各个智能消火栓的压力数据等，输出的信息可以是爆管位置等。
可选地，在本实施例中，上述处理器402可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：
构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，若爆管预判断的结果为异常则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；
将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态，服务器基于第二压力波利用负压波法定位爆管发生的位置。
需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
通常，各种实施例可以以硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合来实现。本发明的一些方面可以以硬件来实现，而其他方面可以以可以由控制器、微处理器或其他计算设备执行的固件或软件来实现，但是本发明不限于此。尽管本发明的各个方面可以被示出和描述为框图、流程图或使用一些其他图形表示，但是应当理解，作为非限制性示例，本文中描述的这些框、装置、系统、技术或方法可以以硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其他计算设备或其某种组合来实现。
本发明的实施例可以由计算机软件来实现，该计算机软件由移动设备的数据处理器诸如在处理器实体中可执行，或者由硬件来实现，或者由软件和硬件的组合来实现。包括软件例程、小程序和/或宏的计算机软件或程序(也称为程序产品)可以存储在任何装置可读数据存储介质中，并且它们包括用于执行特定任务的程序指令。计算机程序产品可以包括当程序运行时被配置为执行实施例的一个或多个计算机可执行组件。一个或多个计算机可执行组件可以是至少一个软件代码或其一部分。另外，在这一点上，应当注意，如图中的逻辑流程的任何框可以表示程序步骤、或者互连的逻辑电路、框和功能、或者程序步骤和逻辑电路、框和功能的组合。软件可以存储在诸如存储器芯片或在处理器内实现的存储块等物理介质、诸如硬盘或软盘等磁性介质、以及诸如例如DVD及其数据变体、CD等光学介质上。物理介质是非瞬态介质。
本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (6)
1.一种低成本供水管网爆管检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
以低频率采样处于同一时间点时供水管网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，遍历最后一个时间点的第一压力波的每一压力布设点，基于每一压力布设点的历史压力数据计算当前压力布设点的压力均值和标准差，若当前压力布设点的压力数据与当前压力布设点的压力均值的差值大于三倍的标准差，记录当前压力布设点为异常点，若异常点的数量大于设定阈值则爆管预判断的结果为异常，则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；
其中每一第一压力波或者第二压力波对应一个时间点下所有智能消火栓的压力数据，采样当前时间点下所有智能消火栓的压力数据并按照智能消火栓的位置关系构建第一压力波或第二压力波，按照水流的流动方向依次排序智能消火栓的压力数据得到当前时间点的第一压力波；
将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
服务器判断智能消火栓是否处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态，对第二压力波中的压力布设点的数据进行小波变化分析，将识别到的奇异点对应的压力布设点作为疑似爆管压力布设点，将每一疑似爆管压力布设点的压力数据同其他疑似爆管压力布设点的压力数据进行相似度匹配，将相似匹配的疑似爆管压力布设点作为一组布设点组，获取每一组布设点组内的各个疑似爆管压力布设点识别到负压波信号的时间差，将时间差导入到对应供电管网区域的管网图内确定爆管发生的位置。
2.根据权利要求1所述的低成本供水管网爆管检测方法，其特征在于，以采样周期的起始时间、时间间隔、第二压力波的位号、 第二压力波的数据类型、第二压力波的数据个数，第二压力波的值为数据格式将多个第二压力波单次传输给服务器。
3.根据权利要求1所述的低成本供水管网爆管检测方法，其特征在于，利用LZMA算法对多个第二压力波进行压缩后单次传输给服务器。
4.根据权利要求1所述的低成本供水管网爆管检测方法，其特征在于，服务器通过智能消火栓的标记判断上传的第二压力波中的智能消火栓是否有处于放水状态，若是智能消火栓处于放水状态则不进行爆管的定位。
5.一种低成本供水管网爆管检测装置，实施权利要求1到4任一所述的低成本供水管网爆管检测方法，其特征在于，包括：
构建单元，用于构建待检测的供水管网区域，其中所述供水管网区域由多个自带压力检测功能的智能消火栓同相通的管道布设得到，每一智能消火栓作为一个压力布设点；
低频率采样单元，用于以低频率采样处于同一时间点时供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第一压力波；
预判断单元，用于对设定时间段内的最后一个时间点采样的第一压力波进行爆管预判断，遍历最后一个时间点的第一压力波的每一压力布设点，基于每一压力布设点的历史压力数据计算当前压力布设点的压力均值和标准差，若当前压力布设点的压力数据与当前压力布设点的压力均值的差值大于三倍的标准差，记录当前压力布设点为异常点，若异常点的数量大于设定阈值则爆管预判断的结果为异常，则以高频率采样供水官网区域内的所有智能消火栓的压力形成第二压力波；其中每一第一压力波或者第二压力波对应一个时间点下所有智能消火栓的压力数据，采样当前时间点下所有智能消火栓的压力数据并按照智能消火栓的位置关系构建第一压力波或第二压力波，按照水流的流动方向依次排序智能消火栓的压力数据得到当前时间点的第一压力波；
传输单元，用于将采样周期内的多个第二压力波进行压缩后传输给服务器；
判断单元，用于使得服务器判断智能消火栓是否处于处于放水状态，当智能消火栓未处于放水状态对第二压力波中的压力布设点的数据进行小波变化分析，将识别到的奇异点对应的压力布设点作为疑似爆管压力布设点，将每一疑似爆管压力布设点的压力数据同其他疑似爆管压力布设点的压力数据进行相似度匹配，将相似匹配的疑似爆管压力布设点作为一组布设点组，获取每一组布设点组内的各个疑似爆管压力布设点识别到负压波信号的时间差，将时间差导入到对应供电管网区域的管网图内确定爆管发生的位置。
6.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1到4任一所述的低成本供水管网爆管检测方法。
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|---|---|
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102841297A (zh) * | 2012-09-10 | 2012-12-26 | 许昌学院 | 采样频率自适应的局放监测方法与装置 |
| CN103090192A (zh) * | 2012-12-31 | 2013-05-08 | 上海乌迪电子科技有限公司 | 一种地下供水管道的远程自动测漏方法 |
| CN105373092A (zh) * | 2015-01-28 | 2016-03-02 | 太平洋水处理工程有限公司 | 一种水厂专用智能化控制系统及其控制方法 |
| CN105795497A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-07-27 | 浙江中烟工业有限责任公司 | 一种提高烘丝机故障分析的数据采集方法 |
| CN106405428A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-15 | 杭州元朗智能科技有限公司 | 一种蓄电池充放电曲线采样系统及方法 |
| KR101794968B1 (ko) * | 2017-04-27 | 2017-11-07 | (주)서용엔지니어링 | 소화전을 이용한 상수도의 누수감지장치 |
| CN107870592A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-03 | 重庆多邦科技股份有限公司 | 一种古树智能监控的方法、装置及系统 |
| CN108343844A (zh) * | 2017-01-24 | 2018-07-31 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种多参数模块化油气管道安全监测系统及方法 |
| CN110448849A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-15 | 阮东 | 一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法 |
| CN111298353A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-06-19 | 应急管理部天津消防研究所 | 一种消火栓给水装置水压采集监测系统及监测方法 |
| CN112377817A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-19 | 杭州电子科技大学 | 一种市政管网爆管监测系统及方法 |
| KR102246193B1 (ko) * | 2020-09-09 | 2021-04-29 | (주)서용엔지니어링 | 소화전을 이용한 실시간 상수도 수압관리 시스템 |
| CN213599085U (zh) * | 2020-11-19 | 2021-07-02 | 西安浩然水电工程有限公司 | 一种自来水管道漏水检测装置 |
| CN115111535A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-09-27 | 广州大学城能源发展有限公司 | 一种供水管网漏点检测方法、系统及装置 |
| CN115826483A (zh) * | 2022-09-26 | 2023-03-21 | 江苏蓝盾消防技术服务有限公司 | 一种基于物联网的智慧消防安全决策方法及系统 |
-
2023
- 2023-07-07 CN CN202310830668.8A patent/CN116557792B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102841297A (zh) * | 2012-09-10 | 2012-12-26 | 许昌学院 | 采样频率自适应的局放监测方法与装置 |
| CN103090192A (zh) * | 2012-12-31 | 2013-05-08 | 上海乌迪电子科技有限公司 | 一种地下供水管道的远程自动测漏方法 |
| CN105373092A (zh) * | 2015-01-28 | 2016-03-02 | 太平洋水处理工程有限公司 | 一种水厂专用智能化控制系统及其控制方法 |
| CN105795497A (zh) * | 2016-04-11 | 2016-07-27 | 浙江中烟工业有限责任公司 | 一种提高烘丝机故障分析的数据采集方法 |
| CN106405428A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-15 | 杭州元朗智能科技有限公司 | 一种蓄电池充放电曲线采样系统及方法 |
| CN108343844A (zh) * | 2017-01-24 | 2018-07-31 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种多参数模块化油气管道安全监测系统及方法 |
| KR101794968B1 (ko) * | 2017-04-27 | 2017-11-07 | (주)서용엔지니어링 | 소화전을 이용한 상수도의 누수감지장치 |
| CN107870592A (zh) * | 2017-11-17 | 2018-04-03 | 重庆多邦科技股份有限公司 | 一种古树智能监控的方法、装置及系统 |
| CN110448849A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-15 | 阮东 | 一种基于机器学习的消火栓压力监测系统及方法 |
| CN111298353A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-06-19 | 应急管理部天津消防研究所 | 一种消火栓给水装置水压采集监测系统及监测方法 |
| KR102246193B1 (ko) * | 2020-09-09 | 2021-04-29 | (주)서용엔지니어링 | 소화전을 이용한 실시간 상수도 수압관리 시스템 |
| CN112377817A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-02-19 | 杭州电子科技大学 | 一种市政管网爆管监测系统及方法 |
| CN213599085U (zh) * | 2020-11-19 | 2021-07-02 | 西安浩然水电工程有限公司 | 一种自来水管道漏水检测装置 |
| CN115111535A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-09-27 | 广州大学城能源发展有限公司 | 一种供水管网漏点检测方法、系统及装置 |
| CN115826483A (zh) * | 2022-09-26 | 2023-03-21 | 江苏蓝盾消防技术服务有限公司 | 一种基于物联网的智慧消防安全决策方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| （英）马尔科姆•法利（Malcolm Farley）.《无收益水量管理手册-供水管网漏损控制指南》.同济大学出版社,2017,第207页-211页. * |
| 王长建 ; 叶伟文 ; 肖超波 ; 曹建群 ; .负压波在管道泄漏检测与定位中的应用.管道技术与设备.2009,(第06期),全文. * |
| 黄超 ; 孙进春 ; .消火栓在线监测与定位系统研究.消防科学与技术.2015,(第08期),全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116557792A (zh) | 2023-08-08 |
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