CN116630091B - 一种工业实时数据联动解析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种工业实时数据联动解析系统，属于工业管理技术领域，包括：目标确定单元，用于接收采集任务，根据所述采集任务的采集内容以及各个采集点的管理周期和对采集点进行筛选，得到目标点；联动采集单元，用于根据所述关联度和采集时间间隔确定所述水务数据的联动关系；数据解析单元，用于在分析某一目标水务数据并识别出供水系统中的异常情况时，对比与目标水务数据具备联动关系的水务数据，解析上下游关系的水务数据前后的变化和同级关系的解析目标数据差异。本发明避免了采集设备实时获取数据产生大量数据资源浪费，更容易发现供水系统存在的问题，有利于提高水务数据监测的效率。
Description
技术领域
本发明属于工业管理技术领域，具体涉及一种工业实时数据联动解析系统。
背景技术
随着工业化发展的深入展开，工业园区的供水系统成为重点的监测对象。通常零散的工业数据能提供给决策者的信息是有限的，需要通过一个或数个互联互通的数据平台需要参考大量数据进行集中分析。因此，目前针对这一需求，增设了更多的采集点对供水系统的相关数据进行采集，通过获取海量的数据后，对海量数据进行集中处理，分析数据的联动性，筛选目标数据进行分析，这样的劣势在于，造成了大量数据资源浪费，同时也对不停歇的采集设备提出了更高的硬件要求，大大提高了成本。
发明内容
针对现有技术的上述不足，本发明提供一种工业实时数据联动解析系统，以解决上述技术问题。
本发明提供一种工业实时数据联动解析系统，包括：
信息库，用于至少记录供水路径的采集点位置信息、多个采集点的管理周期以及所有采集任务的采集内容；
目标确定单元，用于接收采集任务，根据所述采集任务的采集内容以及各个采集点的管理周期和对采集点进行筛选，得到目标点；
任务执行单元，在采集任务执行时，触发目标点的数据采集功能，获取水务数据；
联动采集单元，用于确定任意两个水务数据的关联度和时间间隔；所述关联度根据目标点在供水路径的位置关系进行确定，供水路径的位置关系包括上下游关系和不同分支的同级关系；所述时间间隔根据任意两个目标点的位置信息和流速确定；根据所述关联度和采集时间间隔确定所述水务数据的联动关系；
数据解析单元，用于在分析某一目标水务数据并识别出供水系统中的异常情况时，对比与目标水务数据具备联动关系的水务数据，解析上下游关系的水务数据前后的变化和同级关系的解析目标数据差异。
进一步的，当两个水务数据所在的目标点具备关联度要求的位置关系时，则两个目标点采集的水务数据也具备关联度要求的联动关系；
所述联动采集单元还用于：针对具备关联度要求的联动关系的水务数据，如果两个水务数据的采集时间的实际间隔符合所述时间间隔，则确定所述两个水务数据具备联动关系；
其中，两个目标点之间的时间间隔=路径长度/流速；路径长度为两个采集点之间的供水路径的长度，流速为采集点采集的水务数据的一部分采集内容。
进一步的，还包括：标志设置单元，用于：在根据在供水路径的位置关系确定采集点之间的关联度后，根据所述关联度在采集点所在的数据接口设置程序，将从采集点采集的水务数据的数据帧增加一个标志位；
所述标志位用于存储标志信息：被认定具备同级关系的目标点发送的标志位的标志信息相同且唯一；被认定具备相邻上下游关系的采集点发送的标志位之间的标志信息存在数差，且标志信息之间的数差根据供水路径长度确定；
所述联动采集单元，还包括：除第一次根据位置关系确定采集点的关联度，后续根据所述标志信息和时间间隔确定所述水务数据的联动关系。
进一步的，还包括：模型建立单元，用于构建基于贝叶斯的任务决策模型，，其中，Ai为采集任务A的采集内容集合，Ai={内容1,内容2,...,内容i},Tj表示排序为j的采集点，P(Tj)为采集点Tj在所占的比例；P(Tj|A)为执行采集任务A时采集点Tj为目标点的概率；P(Ai|Tj)为采集点为目标点时，每个采集内容所占比重；P(A)为采集点采集内容所占比重，同一采集任务对应同一个P(A)值；通过历史采集工单中采集任务的采集内容及对应的目标点，对任务决策模型进行训练；
所述目标确定单元还用于：向任务决策模型输入解析目标采集任务的采集内容集合,得到任意一个采集点的概率；设置概率高于预设概率阈值T的采集点作为采集任务A的目标点；或者根据采集任务A中各个采集点为目标点的概率的大小形成项目队列{T1’,T2’,T3’, ..., Tj’}，设置概率高的前N个采集点为best-N={T1’,T2’,T3’,...,TN’}，其中N≤j。
进一步的，还包括：周期确定单元，针对各所述采集点，在其基本管理周期的基础上，基于采集数据的解析结果进行调整后更新该采集点的所述管理周期，当针对所述采集点的采集数据的变化超出预定的阈值时，所述周期确定单元将该采集点后续的管理周期设定得早于所述基本管理周期；
所述目标确定单元还用于遍询各采集点的预定时刻，所述预定时刻为上次采集时间和管理周期确定的时间节点，当所述采集点的预定时刻和当前时刻吻合时，该采集点被确定为所述目标点。
进一步的，所述目标确定单元还用于：将根据所述采集任务的采集内容确定的目标点，以及各个采集点的管理周期和确定的目标点，取两者并集作为本次采集任务的目标点。
进一步的，所述数据解析单元包括终端设备，各个采集点包括采集实时水务数据的采集设备；所述采集点和终端设备均设有GPRS网络；
当出现以下情况的至少一者时，所述终端设备进行警报并记录：
a．所述终端设备与所述采集设备之间的所述GPRS网络连接断开，或采集的实时数据为空；
b．目标水务数据超出该采集点预设的正常安全范围；
c．同级关系的水务数据的差值达到第一报警阈值；
d．上下游关系的水务数据的差值达到第二报警阈值；
e. 目标水务数据不包括采集任务规定的采集内容；
在情况e发生时，根据情况e记录的相关数据对任务决策模型重新训练。
进一步的，所述联动采集单元还用于：
根据工业园区供水系统竣工图纸，建立供水路径成像模型；
基于WebGIS技术在GIS地图上加载供水路径的各个路段，在供水路径上标注各个采集点和供水路径的分叉点，并确定每个采集点对应的供水路段，以及采集点之间的上下游关系、同级关系。
本发明的有益效果在于：本发明提供的工业实时数据联动解析系统，根据所述采集任务的采集内容以及各个采集点的管理周期和对采集点进行筛选，避免采集设备实时获取数据产生大量数据资源浪费，同时根据供水路径位置关系对数据进行联动解析，避免在海量的数据中进行筛选处理，同时更容易发现供水系统存在的问题，有利于提高水务数据监测的效率。此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的系统的示意性框图；
图2是本发明一个实施例的系统的示意性框图；
图3是本发明一个实施例的系统的示意性框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种工业实时数据联动解析系统，包括：
信息库，用于至少记录供水路径的采集点位置信息、多个采集点的管理周期以及所有采集任务的采集内容；
目标确定单元，用于接收采集任务，根据所述采集任务的采集内容以及各个采集点的管理周期和对采集点进行筛选，得到目标点；
任务执行单元，在采集任务执行时，触发目标点的数据采集功能，获取水务数据；
联动采集单元，用于确定任意两个水务数据的关联度和时间间隔；所述关联度根据目标点在供水路径的位置关系进行确定，供水路径的位置关系包括上下游关系和不同分支的同级关系；所述时间间隔根据任意两个目标点的位置信息和流速确定；根据所述关联度和采集时间间隔确定所述水务数据的联动关系；
数据解析单元，用于在分析某一目标水务数据并识别出供水系统中的异常情况时，对比与目标水务数据具备联动关系的水务数据，解析上下游关系的水务数据前后的变化和同级关系的解析目标数据差异。
在本实施例中，可以为本方法设置单独的数据库用于管理本方法，即信息库，记录采集点的基本信息，例如管理周期和位置信息，以及采集任务的采集内容；历史采集工单可以通过表单的方式进行存储，方便读取、查找。如果不同的采集点存在原有独立数据库，则可以对原有数据库进行数据库融合，实现设施信息化统一管理，并每个采集点设置唯一的ID。
供水路径为工业园区供水系统的供水管道组成的路径，采集点为设置在供水管道上的采集设备，例如流量计、水质监测设备、压力传感器、温度传感器等。水务数据即为上述采集设备提供的数据。
采集任务为管理者针对整个工业园区下发的任务，包括采集时间、采集内容等信息；采集内容代表整个采集任务的性质，包括：漏液监测、水温监测、水质检测等。根据所述采集任务的采集内容对采集点进行筛选时，需要提前预设采集内容和目标点的对应关系，例如：1号水质采集点、2号水质采集点对应“水质监测”任务；1号流量采集点、1号压力采集点、2号流量采集点、2号压力采集点对应“漏液监测”任务。
某一目标水务数据与预设的安全范围进行对比，如果超出安全范围，根据预设的规则判断该供水路径的异常情况，例如该目标水务数据代表的压力数值低于安全范围的最低限度，则该目标水务数据来源的目标点对应的供水路段出现漏液的异常情况，此时发出警报。
同时对比与目标水务数据具备联动关系的其他水务数据，例如上下游关系采集点的水务数据前后的变化：如果上游关系的水务数据代表的压力数值高于目标水务数据，且下游关系的水务数据代表的压力数值接近目标水务数据，则表示漏液之处可能在于目标水务数据所在的供水路段；如果上下游关系的水务数据代表的压力数值均接近目标水务数据，则表示漏液之处可能在于目标水务数据所在的供水路段的上游。又例如具备同级关系的解析目标数据差异，例如如果旁支同级的水务数据代表的压力数值均大于目标水务数据，则表示漏液之处在于目标水务数据所在的供水路段的。例如如果旁支同级的水务数据代表的压力数值均大于目标水务数据，则表示漏液之处可能在于目标水务数据所在的供水路段。例如如果旁支同级的水务数据代表的压力数值均接近目标水务数据，则表示漏液之处可能在于目标水务数据所在的供水路段的上游。本实施例中的压力数值可以替换为水温数值、水质数值、流量数值等。
可选地，作为本发明一个实施例，当两个水务数据所在的目标点具备关联度要求的位置关系时，则两个目标点采集的水务数据也具备关联度要求的联动关系；所述联动采集单元还用于：针对具备关联度要求的联动关系的水务数据，如果两个水务数据的采集时间的实际间隔符合所述时间间隔，则确定所述两个水务数据具备联动关系；其中，两个目标点之间的时间间隔=路径长度/流速；路径长度为两个采集点之间的供水路径的长度，流速为采集点采集的水务数据的一部分采集内容。
本实施例保证了采集数据在联动方面的实时性，如果是同时采集两个具备关联目标点的数据，则忽视了两个目标点上下游关系带来的联动关系，例如，上游目标A所在的供水路段a在某时刻回流了杂质，但是该时刻位于下游的另一目标点B所在的供水路段b还没有被杂质污染，需要等到按照该路段的流速流入到供水路段b后才会被检测到，此时可以根据联动的数据关系确定路段b产生杂质问题的来源。采集时间也可以存储在采集的水务数据的时间位，用于通过采集内容中快速识别采集时间信息，将采集时间赋予水务数据本身，无需对水务数据另存储采集时间。
可选地，作为本发明一个实施例，如图2所示，还包括：标志设置单元，用于：在根据在供水路径的位置关系确定采集点之间的关联度后，根据所述关联度在采集点所在的数据接口设置程序，将从采集点采集的水务数据的数据帧增加一个标志位；
所述标志位用于存储标志信息：被认定具备同级关系的采集点发送的标志位的标志信息相同且唯一；被认定具备相邻上下游关系的采集点发送的标志位之间的标志信息存在数差，且标志信息之间的数差根据供水路径长度确定；
所述联动采集单元，还包括：除第一次根据位置关系确定采集点的关联度，后续根据所述标志信息和时间间隔确定所述水务数据的联动关系。
在本实施例中，在确定采集点的关联度后通过设置标志位，表示水务数据关联度，这样后续可以在采集水务数据时，直接通过识别任意两个数据帧的标志位就可以确定该两个数据帧是否具备位置关系要求的关联，无需再次通过位置关系的分析进行获取，而且标志位的设置规则自定，水务数据被传递到其他分析平台/系统时，无需告知采集点的位置关系来确定关联度，使得水务数据的来源具备保密性。
下面对于标志信息进行详细说明，被认定具备同级关系的采集点发送的标志位的标志信息相同且唯一；例如同级关系的采集点A3和采集点B3的标志信息为“a3”；被认定具备相邻上下游关系的采集点发送的标志位之间的标志信息存在数差，且标志信息之间的数差根据供水路径长度确定；具体为：任意两个采集点的供水路径长度和人工设定的基本长度的倍数，作为两个采集点的标志信息的数差。为了避免等同关系设置的标志信息和上下游关系设置的标志信息产生重复，在标志信息包括随机分配的字母，具备上下游关系的路径的字母相同；具备等同关系的路径的字母不相同。
例如采集点 A3、A4的路径长度、采集点A4、A5之间的路径长度同时与同一个人工设定的基本长度进行对比，若采集点 A3、A4的路径长度是基本长度的两倍，则采集点 A3、A4标志信息的数差为“2”， 若采集点 A4、A5的路径长度是基本长度的三倍，则采集点A4、A5之间标志信息的数差为“3”，又因为采集点A3被赋予了“a3”的标志信息，所以采集点A3、A4、A5的标志信息分别为“a3”、“a5”、“a8”；如果采集点A3之前，没有确定标志信息，则赋予采集点A3“a0”的标志信息初始值。
可选地，作为本发明一个实施例，如图3所示，还包括模型建立单元，用于构建基于贝叶斯的任务决策模型，，其中，Ai为采集任务A的采集内容集合，Ai={内容1,内容2,...,内容i},Tj表示排序为j的采集点，P(Tj)为采集点Tj在所占的比例；P(Tj|A)为执行采集任务A时采集点Tj为目标点的概率；P(Ai|Tj)为采集点为目标点时，每个采集内容所占比重；P(A)为采集点采集内容所占比重，同一采集任务对应同一个P(A)值；通过历史采集工单中采集任务的采集内容及对应的目标点，对任务决策模型进行训练；所述目标确定单元还用于：向任务决策模型输入解析目标采集任务的采集内容集合,得到任意一个采集点的概率；设置概率高于预设概率阈值T的采集点作为采集任务A的目标点；或者根据采集任务A中各个采集点为目标点的概率的大小形成项目队列{T1’,T2’,T3’, ..., Tj’}，设置概率高的前N个采集点为best-N={T1’,T2’,T3’,...,TN’}，其中N≤j。
除了上述实施例提供的提前预设采集内容和目标点的对应关系的方式外，本实施例还提供一种基于贝叶斯的任务决策模型根据采集任务确定目标点的方式，通过贝叶斯推理模型进行自学习，相比预设的对应关系更加科学和符合实际出现的问题。其中，概率阈值T根据任务决策模型的输出历史输出结果中最高概率确定，所有最高概率的最低值作为概率阈值T，例如任务决策模型历史输出结果中排名概率最高的概率均超过90%，则概率阈值T为90%。
在本实施例中，信息库还记录历史采集工单，即历史记录中人为确定的采集任务对应的相关信息，包括：采集内容、采集点、采集时间等信息。
可选地，作为本发明一个实施例，还包括：周期确定单元，针对各所述采集点，在其基本管理周期的基础上，基于采集数据的解析结果进行调整后更新该采集点的所述管理周期，当针对所述采集点的采集数据的变化超出预定的阈值时，所述周期确定单元将该采集点后续的管理周期设定得早于所述基本管理周期；所述目标确定单元还用于遍询各采集点的预定时刻，所述预定时刻为上次采集时间和管理周期确定的时间节点，当所述采集点的预定时刻和当前时刻吻合时，该采集点被确定为所述目标点。
例如，三个采集点均出现了“压力数值明显降低”的异常变动情况，即采集数据的变化超过正常使用时变化的阈值（该预定的阈值可以是历史工单中采集数据属于正常变化时变化值的平均值），则该三个采集点成为重点监测对象，即采集点的历史解析结果的变动情况决定设施的管理周期，信息库中记录了“压力数值明显降低”的异常变动情况对应的特定管理周期为“1次/5分钟”，则该三个采集点更新后的管理周期“1次/5分钟”，根据当前时刻是否到达特定管理周期决定的预定时刻，如果该三个采集点中只有采集点A距离上次采集时间达到了“5分钟”的预定时间范围，确定采集点A可作为目标点。
可选地，异常变动情况对应的特定管理周期可以是变动的，可以是特定管理周期的变化队列，例如{1次/5分钟，1次/15分钟，1次/ 30分钟，...，1次/时}，不断延长管理周期，直至恢复正常的基本管理周期。
可选地，作为本发明一个实施例，所述目标确定单元还用于：将根据所述采集任务的采集内容确定的目标点，以及各个采集点的管理周期和确定的目标点，取两者并集作为本次采集任务的目标点。
在实施例中，根据所述采集任务的采集内容确定的目标点、根据各个采集点的管理周期和确定的目标点的两种方法并不会互相影响，同时为了保证不会有遗漏的目标点，对两种方式确定的范围取并集。
可选地，作为本发明一个实施例，所述数据解析单元包括终端设备，各个采集点包括采集实时水务数据的采集设备；所述采集点和终端设备均设有GPRS网络；
当出现以下情况的至少一者时，所述终端设备进行警报并记录：
a．所述终端设备与所述采集设备之间的所述GPRS网络连接断开，或采集的实时数据为空；
b．目标水务数据超出该采集点预设的正常安全范围；
c．同级关系的水务数据的差值达到第一报警阈值；
d．上下游关系的水务数据的差值达到第二报警阈值；
e. 目标水务数据不包括采集任务规定的采集内容；
在情况e发生时，根据情况e记录的相关数据对任务决策模型重新训练。
b中每个正常安全范围根据采集点的历史数据进行人工标定。
c中的第一报警阈值根据历史数据中的同级关系的水务数据的合理差值进行人工设定，d中第二报警阈值根据历史数据中的上下游关系的水务数据的合理差值进行人工设定。
可选地，作为本发明一个实施例，还包括：根据工业园区供水系统竣工图纸，建立供水路径成像模型；基于WebGIS技术在GIS地图上加载供水路径的各个路段，在供水路径上标注各个采集点和供水路径的分叉点，并确定每个采集点对应的供水路段，以及采集点之间的上下游关系、同级关系。
具体地，在图层上展示供水路径的三维立体图，并对不同类型的采集点显示不同图标，并可查看采集点的基本信息。GIS地图设置在终端设备上，通过终端设备显示屏呈现，便于直观了解工业园区的供水系统和各个采集点的分布情况。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种工业实时数据联动解析系统，其特征在于，包括：
信息库，用于至少记录供水路径的采集点位置信息、多个采集点的管理周期以及所有采集任务的采集内容；
目标确定单元，用于接收采集任务，根据所述采集任务的采集内容以及各个采集点的管理周期和对采集点进行筛选，得到目标点；
任务执行单元，用于在采集任务执行时，触发目标点的数据采集功能，获取水务数据；
联动采集单元，用于确定任意两个水务数据的关联度和时间间隔；所述关联度根据目标点在供水路径的位置关系进行确定，供水路径的位置关系包括上下游关系和不同分支的同级关系；所述时间间隔根据任意两个目标点的位置信息和流速确定；根据所述关联度和采集时间间隔确定所述水务数据的联动关系；
数据解析单元，用于在分析某一目标水务数据并识别出供水系统中的异常情况时，对比与目标水务数据具备联动关系的水务数据，解析上下游关系的水务数据前后的变化和同级关系的解析目标数据差异；
当两个水务数据所在的目标点具备关联度要求的位置关系时，则两个目标点采集的水务数据也具备关联度要求的联动关系；
所述联动采集单元还用于：针对具备关联度要求的联动关系的水务数据，如果两个水务数据的采集时间的实际间隔符合所述时间间隔，则确定所述两个水务数据具备联动关系；
其中，两个目标点之间的时间间隔=路径长度/流速；路径长度为两个采集点之间的供水路径的长度，流速为采集点采集的水务数据的一部分采集内容；
模型建立单元，用于构建基于贝叶斯的任务决策模型，，其中，Ai为采集任务A的采集内容集合，Ai={内容1,内容2,...,内容i},Tj表示排序为j的采集点，P(Tj)为采集点Tj在所占的比例；P(Tj|A)为执行采集任务A时采集点Tj为目标点的概率；P(Ai|Tj)为采集点为目标点时，每个采集内容所占比重；P(A)为采集点采集内容所占比重，同一采集任务对应同一个P(A)值；通过历史采集工单中采集任务的采集内容及对应的目标点，对任务决策模型进行训练；
所述目标确定单元还用于：向任务决策模型输入解析目标采集任务的采集内容集合,得到任意一个采集点的概率；设置概率高于预设概率阈值T的采集点作为采集任务A的目标点；或者根据采集任务A中各个采集点为目标点的概率的大小形成项目队列{T1’,T2’,T3’,..., Tj’}，设置概率高的前N个采集点为best-N={T1’,T2’,T3’,...,TN’}，其中N≤j；
周期确定单元，用于针对各所述采集点，在其基本管理周期的基础上，基于采集数据的解析结果进行调整后更新该采集点的所述管理周期，当针对所述采集点的采集数据的变化超出预定的阈值时，所述周期确定单元将该采集点后续的管理周期设定得早于所述基本管理周期；
所述目标确定单元还用于遍询各采集点的预定时刻，所述预定时刻为上次采集时间和管理周期确定的时间节点，当所述采集点的预定时刻和当前时刻吻合时，该采集点被确定为所述目标点；
所述目标确定单元还用于：将根据所述采集任务的采集内容确定的目标点，以及各个采集点的管理周期确定的目标点，取两者并集作为本次采集任务的目标点。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：
标志设置单元，用于：在根据在供水路径的位置关系确定采集点之间的关联度后，根据所述关联度在采集点所在的数据接口设置程序，将从采集点采集的水务数据的数据帧增加一个标志位；
所述标志位用于存储标志信息：被认定具备同级关系的目标点发送的标志位的标志信息相同且唯一；被认定具备相邻上下游关系的采集点发送的标志位之间的标志信息存在数差，且标志信息之间的数差根据供水路径长度确定；
所述联动采集单元，还包括：除第一次根据位置关系确定采集点的关联度，后续根据所述标志信息和时间间隔确定所述水务数据的联动关系。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据解析单元包括终端设备，各个采集点包括采集实时水务数据的采集设备；所述采集点和终端设备均设有GPRS网络；
当出现以下情况的至少一者时，所述终端设备进行警报并记录：
a．所述终端设备与所述采集设备之间的所述GPRS网络连接断开，或采集的实时数据为空；
b．目标水务数据超出该采集点预设的正常安全范围；
c．同级关系的水务数据的差值达到第一报警阈值；
d．上下游关系的水务数据的差值达到第二报警阈值；
e. 目标水务数据不包括采集任务规定的采集内容；
在情况e发生时，根据情况e记录的相关数据对任务决策模型重新训练。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述联动采集单元还用于：
根据工业园区供水系统竣工图纸，建立供水路径成像模型；
基于WebGIS技术在GIS地图上加载供水路径的各个路段，在供水路径上标注各个采集点和供水路径的分叉点，并确定每个采集点对应的供水路段，以及采集点之间的上下游关系、同级关系。
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Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060087797A (ko) * | 2005-01-31 | 2006-08-03 | 주식회사정림산업 | 간이상수도 통합관제 운영시스템 및 운영방법 |
| KR102031714B1 (ko) * | 2018-10-25 | 2019-10-14 | 서울시립대학교 산학협력단 | 수리해석 기반의 상수도관망 누수탐지 시스템 |
| CN111061752A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-04-24 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 数据处理方法、装置及电子设备 |
| CN111245912A (zh) * | 2020-01-04 | 2020-06-05 | 孟小峰 | 智能楼宇信息监控方法、装置、服务器及智能楼宇系统 |
| CN111552683A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-18 | 武汉澄川朗境环境科技有限公司 | 一种基于大数据的水务数据信息管理方法及装置 |
| CN113032358A (zh) * | 2020-05-26 | 2021-06-25 | 深圳市拓安信计控仪表有限公司 | 水务数据处理方法、装置及终端设备 |
| CN215117519U (zh) * | 2021-04-30 | 2021-12-10 | 广东巍智科技有限公司 | 一种排水管网运行分析系统 |
| CN114510467A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-05-17 | 深圳市广汇源环境水务有限公司 | 一种智慧水务数据异常识别方法 |
| KR20220110366A (ko) * | 2021-01-29 | 2022-08-08 | 주식회사 청담홀딩스 | IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템 그리고 그 방법 |
| CN115035475A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-09 | 邯郸市水利水电勘测设计研究院 | 供水管线实时监控方法、装置、电子设备及介质 |
| CN115511659A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-23 | 江苏新基健智能化科技有限公司 | 一种基于云计算的智慧水务供水管理系统 |
-
2023
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Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060087797A (ko) * | 2005-01-31 | 2006-08-03 | 주식회사정림산업 | 간이상수도 통합관제 운영시스템 및 운영방법 |
| KR102031714B1 (ko) * | 2018-10-25 | 2019-10-14 | 서울시립대학교 산학협력단 | 수리해석 기반의 상수도관망 누수탐지 시스템 |
| CN111061752A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-04-24 | 宁波三星医疗电气股份有限公司 | 数据处理方法、装置及电子设备 |
| CN111245912A (zh) * | 2020-01-04 | 2020-06-05 | 孟小峰 | 智能楼宇信息监控方法、装置、服务器及智能楼宇系统 |
| CN111552683A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-08-18 | 武汉澄川朗境环境科技有限公司 | 一种基于大数据的水务数据信息管理方法及装置 |
| CN113032358A (zh) * | 2020-05-26 | 2021-06-25 | 深圳市拓安信计控仪表有限公司 | 水务数据处理方法、装置及终端设备 |
| KR20220110366A (ko) * | 2021-01-29 | 2022-08-08 | 주식회사 청담홀딩스 | IoT 기반 수자원 통합 센싱 데이터 수집 및 분석 플랫폼 시스템 그리고 그 방법 |
| CN215117519U (zh) * | 2021-04-30 | 2021-12-10 | 广东巍智科技有限公司 | 一种排水管网运行分析系统 |
| CN114510467A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-05-17 | 深圳市广汇源环境水务有限公司 | 一种智慧水务数据异常识别方法 |
| CN115035475A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-09 | 邯郸市水利水电勘测设计研究院 | 供水管线实时监控方法、装置、电子设备及介质 |
| CN115511659A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-23 | 江苏新基健智能化科技有限公司 | 一种基于云计算的智慧水务供水管理系统 |
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