CN117076034B - 一种基于gis的事故现场可视化方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于GIS的事故现场可视化方法和系统，包括：建立基于事故现场的GIS地图，并将事故现场划分成包括数据信息的若干网格；对所有网格的数据信息进行索引、提取和组合得到目标信息，形成表格文档，并存储至目标文件夹；监听目标文件夹内是否有存储的表格文档，若有则自动读取该表格文档中的目标信息；读取目标信息内代表每个网格的坐标,进行坐标转换,转换为与GIS地图一致的坐标值；将转换后的经纬度坐标绘制成矩阵块覆盖在GIS地图上，从而将事故现场可视化。本发明将石油化工领域的毒害气体泄漏、火灾、爆炸等事故与GIS地图相结合，将事故三维模型计算结果展示在GIS地图上，实现了事故态势发展可视化。
Description
技术领域
本发明属于计算机数据处理技术领域，具体涉及一种基于GIS的事故现场可视化方法和系统。
背景技术
在石油、化工安全领域，毒害气体泄漏、火灾、爆炸等事故发生频率较高，由于事故发生现场重大危险源较多、建筑布置复杂，事故造成的后果危害程度大、影响范围广。为应对以上问题，目前国内外已开发出大量仿真模拟计算模型及商业软件，能够科学、可靠地预测该类事故的发展趋势。
然而，仿真模拟计算模型及商业软件大多局限于实验室研究，停留在讨论事故发展规律的层面上，在实际工程背景下，事故态势发展可视化程度低，缺乏充分、可靠的应用实践。近年来，该领域已初步形成处理仿真模型计算结果的技术手段，但步骤繁杂，需要相关技术人员耗费大量的时间进行手动操作，智能化程度低，且不能实现动态解析效果。此外，将该技术手段应用于GIS地图展现的真实场景时，事故仿真模型坐标系与GIS地图坐标系原理不同，不能直接将事故仿真模型的结果投射到GIS地图上，缺少系统、高效的坐标转换方法。
因此，现有技术需要一种提高事故仿真模型应用效率、增加应用场景范围的方法，来处理事故仿真模型计算结果解析及坐标转换问题。
发明内容
为了克服现有技术存在的上述问题，本发明提供一种基于GIS的事故现场可视化方法和系统，用于解决现有技术中存在的上述问题。
一种基于GIS的事故现场可视化方法，包括如下步骤：
S1.建立基于事故现场的GIS地图，并将事故现场划分成包括数据信息的若干网格；
S2.对所有网格的数据信息进行索引、提取和组合得到目标信息，将所述目标信息形成表格文档，并将所述表格文档存储至目标文件夹；
S3.监听所述目标文件夹内是否有存储的表格文档，若有则自动读取该表格文档中的目标信息；
S4.读取S3步骤中的目标信息内代表每个网格的坐标,进行坐标转换,转换为与所述GIS地图采用的经纬度坐标一致的经纬度坐标值；
S5.将转换后的经纬度坐标绘制成矩阵块，将所有的所述矩阵块覆盖在GIS地图上，从而将事故现场可视化。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述将事故现场划分成包括数据信息的若干网格，具体包括：
S11.对事故现场区域进行数据采集和数字化处理，得到基于事故现场的三维模型；
S12.所述基于事故现场的三维模型将事故现场划分为多个子空间；
S13.将多个所述子空间进一步划分，得到具有高度和编号的若干网格，对所述网格进行相应仿真处理，得到包括数据信息的网格。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述数据信息包括所述网格的坐标、高度、温度和/或浓度。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S2具体包括：给定一个具体的高度，根据该高度，在所述数据信息中索引得到位置高度与所述给定高度相同的所有网格，记录满足该条件的所有网格的编号，提取所述网格的编号对应的所有数据信息，将所有的数据信息进行组合得到所述目标信息。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述S3包括：
S31.对目标文件夹启动监听服务，监听所述表格文档是否生成；
S32.若生成，则自动读取表格文档中的目标信息，若否，则跳转到S31；
S33.文件监听服务持续监测读取操作的执行状态，若读取成功，监听状态为“RUNNING”；
S34.判断数据读取是否完成，若完成，则进行S35；若否，则跳转到步骤S33；
S35.返回状态为“FINISH”。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，具体包括：
S41.确定笛卡尔空间直角坐标系下的坐标原点所对应的原点经纬度坐标；
S42.将原点经纬度坐标转换为EPSG:3857坐标系下的原点墨卡托坐标；
S43.以原点墨卡托坐标作为基准点，将事故三维模型所有的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；
S44.将S43步骤中已全部转化为EPSG:3857坐标系下的坐标全部转化为EPSG:4326坐标系下的经纬度坐标。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，S5具体包括：
将EPSG:3857坐标系下的所有网格节点的经纬度坐标依次绘制成点要素，对于高度相同的所有网格,将每个网格内部的点要素集合分别转化为对应的线要素集合,然后将线要素集合再转化为面要素,从而最终形成矩阵状的空间分块。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，每个所述矩阵块对应于高度相同的一个网格，且所述矩阵块内有对应的随时间变化的浓度和温度数据。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对矩阵块内的不同浓度和温度的数据指定不同的颜色，对矩阵块进行颜色覆盖，从而与GIS地图一起形成浓度、温度数据热力图图层。
本发明还提供了一种基于GIS的事故现场可视化系统，包括存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所述的方法。
本发明的有益效果
本发明的基于GIS的事故现场可视化方法，包括：S1建立基于事故现场的GIS地图，并将事故现场划分成包括数据信息的若干网格；S2.对所有网格的数据信息进行索引、提取和组合得到目标信息，将所述目标信息形成表格文档，并将所述表格文档存储至目标文件夹；S3.监听所述目标文件夹内是否有存储的表格文档，若有则自动读取该表格文档中的目标信息；S4.读取S3步骤中的目标信息内代表每个网格的坐标,进行坐标转换,转换为与所述GIS地图采用的经纬度坐标一致的经纬度坐标值；S5.将转换后的经纬度坐标绘制成矩阵块，将所有的所述矩阵块覆盖在GIS地图上，从而将事故现场可视化。
本发明的方法将石油化工领域的毒害气体泄漏、火灾、爆炸等事故与GIS地图相结合，可以高效、动态地处理事故三维模型计算结果，并将结果展示在GIS地图上，实现了事故态势发展可视化，提高了实际工程事故预测及相关处置的效率和智能化水平。该方法充分利用了GIS地图的空间表达能力,与事故三维模型进行耦合,实现了事故情况的直观动态可视化。通过对事故区域进行子空间划分和网格划分,并实现了结果数据的有效提取和处理。同时,建立了自动监听、读取表格文档、绘制矩阵块的技术流程,保证了事故信息的实时更新与表达。本发明打破了传统事故数据表述的限制,以视觉的形式具象呈现事故的空间分布、变化趋势及严重程度。支持多种事故情况的可视化表达,特别适用于石油化工领域的突发事件,能显著提升事故预警、监控和应急处置的效率和智能化水平。
基于上述可视化方法,本发明设计的基于子空间划分与编号的事故数据处理流程,实现了复杂事故现场的有效组织,保证了三维模型结果的清晰表达。建立的自动化监听机制与矩阵覆盖绘制技术,则实时更新了事故的时间维度,使可视化呈现真实反映事故的发展态势。不仅保证了方法的实时性、精细性,也使可视化更加自动化和智能化,降低了人工操作的限制,拓宽了实际应用场景。
附图说明
图1是本发明方法流程示意图；
图2是本发明方法中文件夹表格文档动态监听方法的流程示意图；
图3是本发明方法中事故三维模型坐标转换的流程示意图；
图4是本发明方法中输出本地表格文档数据格式示意图；
图5是本发明方法中实施例提供的基于GIS地图的事故三维模型浓度数据热力图图层的效果图。
具体实施方式
为了更好的理解本发明的技术方案，本发明内容包括但不限于下文中的具体实施方式，相似的技术和方法都应该视为本发明保护的范畴之内。为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
应当明确，本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
本发明的基于GIS的事故现场可视化方法，包括如下步骤：S1.建立基于事故现场的GIS地图，并将事故现场划分成包括数据信息的若干网格；
S2.对所有网格的数据信息进行索引、提取和组合得到目标信息，将所述目标信息形成表格文档，并将所述表格文档存储至目标文件夹；
S3.监听所述目标文件夹内是否有存储的表格文档，若有则自动读取该表格文档中的目标信息；
S4.读取S3步骤中的目标信息内代表每个网格的坐标,进行坐标转换,转换为与所述GIS地图采用的经纬度坐标一致的经纬度坐标值；
S5.将转换后的经纬度坐标绘制成矩阵块，将所有的所述矩阵块覆盖在GIS地图上，从而将事故现场可视化。
具体来说，对于S1，本发明涉及一种基于GIS地图的事故现场区域分割方法，旨在建立事故三维模型，将现实中的连续实际空间进行数字化处理，并将其分割成多个相互连接且不重合的子空间，具体的步骤包括：数字化处理、三维模型构建、子空间划分和网格划分；
数字化处理：首先，对事故现场区域进行数据采集和数字化处理，获取准确的地理信息系统（GIS）数据，得到关于事故现场的GIS地图。这些数据可以包括并不限于事故现场的建筑物、地形、道路数据及空间数据，以便在后续步骤中构建三维模型。
三维模型构建：基于采集到的现场数据,在笛卡尔坐标系下建立完整的事故现场三维模型。该模型不仅精确反映现场的地理特征和地形的起伏,还考虑了建筑物的位置和外形对气体扩散的影响。具体来说,在建模过程中,会详细考虑事故现场内存在的建筑物的位置坐标、外形轮廓以及高度数据,构建出各个建筑物的三维模型,并与地形模型整合在共同的坐标系下，结合空气域共同构成计算所需的三维模型计算域空间，气体的泄漏扩散行为即发生在此三维模型计算域空间内。这种建模方式可以准确表达建筑物对毒害气体在泄漏扩散过程中的遮挡,使后续的气体扩散模拟更准确地反映事故现场的实际情况。
子空间划分：在事故三维模型的基础上，根据实际需求和分析要求，对现场区域进行划分，将其分解为多个子空间。这些子空间在空间上相互连接，且保证彼此之间没有重叠，以确保对整个事故现场的全面覆盖。
网格划分：对每个子空间进行进一步处理，形成具有高度和编号的网格结构。仿真计算过程中，网格可以存储时间步信息、计算域网格坐标、物理量的值（温度、浓度）和边界条件设置类型等与计算相关的多种信息。在将事故现场与GIS地图结合的过程中,需要输出表格文档,将仿真模拟计算结果与地图位置相关联，并且伴随着时间的变化而变化，因此需要网格中所存储的时间步信息、坐标信息、计算出的物理量值（温度、浓度）以及边界条件等数据。这些信息为每个网格单元提供了唯一的标识和模拟计算所得到的解值。这为结果分析和后处理提供了数据基础。
S2具体包括： 对所有网格的数据信息进行索引、提取和组合得到目标信息，包括计算域网格坐标、时间步信息（步数、步长）、网格高度值和物理量的值（温度、浓度），将所述目标信息形成表格文档，并将所述表格文档存储至目标文件夹。
具体地，本发明的过程如下：
如图1所示，本发明的一种基于GIS的事故现场三维预测结果的数据动态解析、坐标转换和可视化展示的方法，包括如下步骤：
步骤1：解析存储在网格单元中的事故三维模型多时间步的模拟计算结果,通过遍历所有网格,提取每个网格所包含的时间步信息、坐标值、计算出的物理量结果以及设置的边界条件等数据,并输出成表格文档；
步骤2：监听指定文件夹内表格文档的生成情况，当有表格文档文件生成，则开始自动读取表格文档数据；
步骤3：确定事故三维模型原点坐标对应的经纬度坐标，启动坐标转换脚本将事故三维模型笛卡尔坐标转换为经纬度坐标，以便将计算结果渲染到GIS地图上；
步骤4：采用数据处理渲染技术将事故三维模型计算结果输出为热力图图层，覆盖到GIS地图对应的位置。
步骤5：由于建模过程测量误差的存在和以及缩放误差，计算数据与GIS地图之间存在一定的偏差，因此需要不断调参，使其靠近真实结果。
具体地，步骤1中，对可能发生事故的现场进行划分，得到所需计算域空间，测量场区内建筑物真实坐标并进行三维模型的构建，采用非结构化网格划分的方法对三维模型进行网格划分得到具有位置高度和编号的多个网格。仿真计算结果包括气体真实泄漏、扩散的时间、仿真模拟计算时所设置的包括：空气入口、气体入口、出口和壁面等尽量符合真实物理世界设置方式的边界条件、在笛卡尔坐标系下的模型计算域内的网格坐标及网格内所存储的的浓度、温度等数据，将这些信息和数据存储为二进制形式的数据文件，采用现有的仿真模块计算方法即可获得；在本发明方法中,采用Python语言编写解析程序,利用Python中的文件IO、结构化数据处理等技术来解析仿真结果的二进制文件。具体而言,首先以二进制读模式打开结果数据文件,利用numpy模块读取文件数据,将其转换为数字矩阵形式。然后使用struct模块解析矩阵中的各个数据块,提取出时间步、网格ID、坐标、变量值等结构化数据,存储为自定义的数组或字典结构。最后将提取的这些结构化数据存入表格文档中,作为后续处理的输入源。通过调用Python中的文件处理和数据解析模块,本发明实现了对仿真结果二进制文件自动化的解析和数据提取,得到了结构化的处理结果,以便后续调用；在本发明中,直接在解析程序代码中设置需要提取数据的高度值H,作为一个预定义的数值输入。然后在遍历解析得到的所有网格数据时,通过判断每个网格的高度坐标是否等于H,提取出所有高度等于H的网格。根据该高度，在结构化处理后的数据文件中索引得到位置高度与所述高度相同的网格，并记录满足该条件的所有网格的id，在本发明中,网格id的生成规则为:案例名称缩写_网格索引，其中,案例名称缩写为该仿真案例的简称,网格索引为网格的编号,按网格的索引顺序从1开始递增。例如,一个名为“ethane_cracking”的仿真案例,其中第100个网格的id为:“ethane_100”。这样可以利用案例名称唯一标识不同案例,网格索引唯一标识同一案例中的不同网格。程序在提取每个符合高度条件的网格时,通过该规则生成该网格对应的id，并记录到结果中；根据所述网格的id查询得到网格上的目标数据，此时的数据为网格某一高度上的数据，提取目标数据中的网格坐标、时间、浓度和/或温度数据；将提取的网格坐标作为输出值的位置，程序将提取的网格坐标中的x值和y值,作为表格文档中的位置坐标输出。即表格中会有专门的字段来存储网格的平面坐标。提取的时间步信息,输出到表格中的time字段,表示从事故开始经过的时间序列。浓度和温度结果,作为表格中的参数输出,存储在名称为“Concentration”和“Temperature”的字段中。这样,表格文档中的每一行记录,表示一个网格在一个时间步的监测数据结果,包括了位置坐标、时间和参数值三部分内容。对应输出后，保存为本地表格文档。
如图2所示，步骤2中的文件夹表格文档动态监听方法具体包括：对表格文档生成的目标文件夹启动文件监听服务；目标文件夹初始状态为空，文件监听服务不发生变化；表格文档在目标文件夹中生成，文件监听服务监听到表格文档生成，开始自动读取表格文档数据；在自动读取表格文档数据的行为中，将表格文档所有的字节数据放置于缓冲区中；文件监听服务一直轮询请求表格文档数据读取的进行状态；对目标文件夹内的数据文件读取处理完成后返回状态为FINISH。通过实时监听和获取表格文档的数据,可以使解析结果的数据立即用于后续的坐标转换处理,实现结果数据的即时利用。
如图3所示，在步骤2完成后的表格文档中，网格坐标中的高度数据仍为步骤1中的高度常数，对本步骤3中的坐标转换不产生任何影响；在构建事故三维模型和网格时，所采用的坐标系为笛卡尔空间直角坐标系，原点坐标为（0，0，0），手动确定原点坐标对应的EPSG:4326坐标系下的坐标，即为原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude），此坐标系中的坐标以角度为单位；由于笛卡尔空间直角坐标系是一个简单三维直角坐标系,没有考虑地球是球体的情况。而EPSG:4326代表WGS84椭球坐标系,在将数据渲染至GIS地图底图上时需要进行球面坐标转换，笛卡尔坐标系单位是长度单位(米),EPSG:4326使用角度作为单位(经度和纬度)，因此需要进行单位转换。EPSG:4326中的经纬度遵循球面坐标系的计算方法,需要进行球面三角计算。如计算某点的经纬度需要利用该点在椭球体上的坐标进行一系列三角函数计算。因此直接转换算法较为复杂,需要同时考虑椭球体坐标系、坐标单位换算、球面三角计算等因素,不易实现。本发明采用坐标转换脚本将原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude）转换为EPSG:3857坐标系下原点墨卡托坐标（MercatorX，MercatorY），EPSG:3857坐标系中的坐标以米为单位；以原点墨卡托坐标作为基准点，从而将所有网格的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；再将已经经过上述步骤从笛卡尔空间直角坐标系转换到EPSG:3857坐标下的坐标全部转化为EPSG:4326坐标系下的经纬度坐标。
步骤4具体为：为了将提取的监测数据渲染在事故现场地图上,需要准备现场区域的地理信息数据。本发明获取现场区域的GIS数字地图作为底图,该地图反映了现场的地形地貌分布情况。将仿真监测数据结果映射到该地图上,可以直观显示事故参数在现场区域的空间分布和蔓延情况，GIS地图的坐标系为EPSG:4326坐标系，因此需要进行步骤3坐标转换，将事故三维的笛卡尔空间直角坐标系转换为EPSG:4326坐标系；利用步骤1中提取得到的网格的经纬度坐标,依次将每个网格的坐标绘制成独立的点要素。然后,对于高度相同的网格,将其对应的点要素进行合并,转换为代表该高度层次的线要素。继续将线要素集合转换生成面要素,最终形成矩阵状的分块。其中每个矩阵小块对应步骤1中获取的、高度相同的一个网格。用步骤3中的网格经纬度坐标绘制点要素，将单个网格对应的点要素集合转化为线要素，将线要素集合转化为面要素，形成矩阵小块；对矩阵小块设置形状为正方形，在构建矩阵小块时,每个小块依然保留了对应网格的数据信息。具体来说,在步骤1中,仿真计算结果为每个网格设置了独立的id。在步骤2的数据提取过程中,保留了每个网格id与其数据的对应关系。然后在形成矩阵小块时,由于是从网格构建而来,因此继承了网格id信息。矩阵小块id即为对应网格id。这样,通过id关联,可以为每个矩阵小块获取到对应网格的浓度、温度等数据。在后续的可视化处理中,就是依据这个对应关系,从数据中提取出每个矩阵小块在不同时步的参数,进行可视化渲染；每一个矩阵小块有对应的随时间变化的浓度、温度数据，对浓度、温度数据设定颜色代码，最高范围浓度、温度数据设定为红色，次高范围浓度、温度数据设定为黄色，最低范围浓度、温度数据设定为绿色，设置不同颜色代码的目的是为了区分不同程度的危险性区域。红色代表浓度或温度超过事故危险阈值的致死危险区,黄色表示次一级的重伤区域,绿色表示轻伤区域。这样可以根据不同参数值的大小和危险性,使用颜色进行分级预警。三种颜色区分的不同灾害级别,使空间风险分布一目了然；对矩阵小块进行颜色覆盖，其中，矩阵小块是在步骤1建立的三维网格的基础上构建的。网格本身含有坐标信息,表示其在运算空间的位置。而矩阵小块继承了这个坐标信息。在web中获取的GIS数字地图覆盖了相同的实际空间分布。通过步骤3的坐标转换和比对,可以将矩阵小块定位到地图上的对应区域位置。然后,依据矩阵小块中所包含的监测数据参数值,按不同数据范围使用红黄绿三色进行着色。最终在地图上覆盖渲染这些矩阵小块，不同颜色的小块区块与GIS地图一起构成了参数的热力分布图层，这种参数热力分布图层的可视化,可以方便应急人员实时监控事故现场的危险区域,为指导人员疏散、防护重点目标以及应急救援方案的制定提供决策依据。
本发明还提供了一种基于GIS的事故现场可视化系统，包括存储器，存储有可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所述的方法。
以下提供两种具有代表性的实施例，该实施例仅为本发明一部分的实施例，并非全部的实施例。
实施例一：
本发明实施例提供一种事故三维预测结果的数据动态解析及坐标转换方法，包括以下步骤：
以毒害气体泄漏扩散事故为例，毒害气体泄漏扩散事故三维模型计算结果包括风速、风向等边界条件、时间、模型计算域网格坐标及网格内的毒害气体浓度等数据。
根据对人体产生的致伤作用，毒害气体浓度可分为致死浓度范围、重伤浓度范围、轻伤浓度范围。
步骤1：采用文件数据处理技术解析大量的事故三维模型计算结果，将目标数据提取、组合，并输出成表格文档；
对毒害气体泄漏扩散事故的现场进行划分，得到所需计算域空间，测量场区内建筑物真实坐标并进行三维模型的构建，采用非结构化网格划分的方法对三维模型进行网格划分得到具有位置高度和编号的多个网格。仿真计算结果包括气体真实泄漏、扩散的时间、仿真模拟计算时所设置的包括：空气入口、气体入口、出口和壁面等尽量符合真实物理世界设置方式的边界条件、在笛卡尔坐标系下的模型计算域内的网格坐标及网格内所存储的的浓度、温度等数据，将毒害气体泄漏扩散事故三维模型计算结果存储为二进制形式的数据文件；在本发明方法中,采用Python语言编写解析程序,利用Python中的文件IO、结构化数据处理等技术来解析仿真结果的二进制文件。具体而言,程序首先以二进制读模式打开结果数据文件,利用numpy模块读取文件数据,将其转换为数字矩阵形式。然后使用struct模块解析矩阵中的各个数据块,提取出时间步、网格ID、坐标、变量值等结构化数据,存储为自定义的数组或字典结构。最后将提取的这些结构化数据存入表格文档中,作为后续处理的输入源。通过调用Python中的文件处理和数据解析模块,本发明实现了对仿真结果二进制文件自动化的解析和数据提取,得到了结构化的处理结果,以便后续调用；在本发明中,直接在解析程序代码中设置需要提取数据的高度值H,作为一个预定义的数值输入。然后程序在遍历解析得到的所有网格数据时,通过判断每个网格的高度坐标是否等于H,提取出所有高度等于H的网格。根据该高度，在结构化处理后的数据文件中索引得到位置高度与所述高度相同的网格，并记录满足该条件的所有网格的id，在本发明中,网格id的生成规则为:案例名称缩写_网格索引，其中,案例名称缩写为该仿真案例的简称,网格索引为网格的编号,按网格的索引顺序从1开始递增。例如,一个名为“ethane_cracking”的仿真案例,其中第100个网格的id为:“ethane_100”。这样可以利用案例名称唯一标识不同案例,网格索引唯一标识同一案例中的不同网格。程序在提取每个符合高度条件的网格时,通过该规则生成该网格对应的id,并记录到结果中；根据所述网格的id查询得到网格上的目标数据，此时的数据为网格某一高度上的数据，提取目标数据中的网格坐标、时间、浓度、温度数据；将提取的网格坐标作为输出值的位置，程序将提取的网格坐标中的x值和y值,作为表格文档中的位置坐标输出。即表格中会有专门的字段来存储网格的平面坐标。提取的时间步信息,输出到表格中的time字段,表示从事故开始经过的时间序列。浓度和温度结果,作为表格中的参数输出,存储在名称为“Concentration”和“Temperature”的字段中。这样,表格文档中的每一行记录,表示一个网格在一个时间步的监测数据结果,包括了位置坐标、时间和参数值三部分内容。对应输出后，数据格式参照图4，保存为本地表格文档。
步骤2：监听指定文件夹内表格文档的生成情况，当有表格文档文件生成，则开始自动读取表格文档数据；
对表格文档生成的目标文件夹启动文件监听服务；目标文件夹初始状态为空，文件监听服务不发生变化；表格文档在目标文件夹中生成，文件监听服务监听到表格文档生成，开始自动读取表格文档数据；在自动读取表格文档数据的行为中，将表格文档所有的字节数据放置于缓冲区中；文件监听服务一直轮询请求表格文档数据读取的进行状态；对目标文件夹内的数据文件读取处理完成后返回状态为FINISH。通过实时监听和获取表格文档的数据,可以使解析结果的数据立即用于后续的坐标转换处理,实现结果数据的即时利用。
步骤3：确定事故三维模型原点坐标对应的经纬度坐标，启动坐标转换脚本将事故三维模型笛卡尔坐标转换为经纬度坐标；
在步骤2完成后的表格文档中，网格坐标中的高度数据仍为步骤1中的高度常数，对本步骤3中的坐标转换不产生任何影响；在构建事故三维模型和网格时，所采用的坐标系为笛卡尔空间直角坐标系，原点坐标为（0，0，0），手动确定原点坐标对应的EPSG:4326坐标系下的坐标，即为原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude），此坐标系中的坐标以角度为单位；由于笛卡尔空间直角坐标系是一个简单三维直角坐标系,没有考虑地球是球体的情况。而EPSG:4326代表WGS84椭球坐标系,在将模型数据渲染至GIS地图底图上时需要进行球面坐标转换，笛卡尔坐标系单位是长度单位(米),EPSG:4326使用角度作为单位(经度和纬度)，因此需要进行单位转换。EPSG:4326中的经纬度遵循球面坐标系的计算方法,需要进行球面三角计算。如计算某点的经纬度需要利用该点在椭球体上的坐标进行一系列三角函数计算。因此直接转换算法较为复杂,需要同时考虑椭球体坐标系、坐标单位换算、球面三角计算等因素,不易实现。坐标转换脚本将原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude）转换为EPSG:3857坐标系下原点墨卡托坐标（MercatorX，MercatorY），EPSG:3857坐标系中的坐标以米为单位；以原点墨卡托坐标作为基准点，将网格所有的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；坐标转换脚本将原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude）转换为EPSG:3857坐标系下原点墨卡托坐标（MercatorX，MercatorY），EPSG:3857坐标系中的坐标以米为单位；以原点墨卡托坐标作为基准点，将事故三维模型所有的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；将已经经过上述步骤从笛卡尔空间直角坐标系转换到EPSG:3857坐标下的坐标全部转化为EPSG:4326坐标系下的经纬度坐标。
步骤4：采用数据处理渲染技术将事故三维模型计算结果输出为热力图图层，覆盖到GIS地图对应的位置。
为了将提取的监测数据渲染在事故现场地图上,需要准备现场区域的地理信息数据。本发明获取现场区域的GIS数字地图作为底图,该地图反映了现场的地形地貌分布情况。将仿真监测数据结果映射到该地图上,可以直观显示事故参数在现场区域的空间分布和蔓延情况，GIS地图的坐标系为EPSG:4326坐标系，因此需要进行步骤3坐标转换，将事故三维的笛卡尔空间直角坐标系转换为EPSG:4326坐标系；利用步骤1中提取得到的网格的经纬度坐标,依次将每个网格的坐标绘制成独立的点要素。然后,对于高度相同的网格,将其对应的点要素进行合并,转换为代表该高度层次的线要素。继续将线要素集合转换生成面要素,最终形成矩阵状的分块。其中每个矩阵小块对应步骤1中获取的、高度相同的一个网格。用步骤3中的网格经纬度坐标绘制点要素，将单个网格对应的点要素集合转化为线要素，将线要素集合转化为面要素，形成矩阵小块；对矩阵小块设置形状为正方形，在构建矩阵小块时,每个小块依然保留了对应网格的数据信息。具体来说,在步骤1中,仿真计算结果为每个网格设置了独立的id。在步骤2的数据提取过程中,保留了每个网格id与其数据的对应关系。然后在形成矩阵小块时,由于是从网格构建而来,因此继承了网格id信息。矩阵小块id即为对应网格id。这样,通过id关联,可以为每个矩阵小块获取到对应网格的浓度、温度等数据。在后续的可视化处理中,就是依据这个对应关系,从数据中提取出每个矩阵小块在不同时步的参数,进行可视化渲染；每一个矩阵小块有对应的随时间变化的浓度数据，对浓度数据指定颜色代码，致死浓度范围内的浓度数据设定为红色，重伤浓度范围内的浓度数据设定为黄色，轻伤浓度范围内的浓度数据设定为绿色，设置不同颜色代码的目的是为了区分不同程度的危险性区域。红色代表浓度或温度超过事故危险阈值的致死危险区,黄色表示次一级的重伤区域,绿色表示轻伤区域。这样可以根据不同参数值的大小和危险性,使用颜色进行分级预警。三种颜色区分的不同灾害级别,使空间风险分布一目了然；对矩阵小块进行颜色覆盖，其中，矩阵小块是在步骤1建立的三维网格的基础上构建的。网格本身含有坐标信息,表示其在运算空间的位置。而矩阵小块继承了这个坐标信息。在web中获取的GIS数字地图覆盖了相同的实际空间分布。通过步骤3的坐标转换和比对,可以将矩阵小块定位到地图上的对应区域位置。然后,依据矩阵小块中所包含的监测数据参数值,按不同数据范围使用红黄绿三色进行着色。最终在地图上覆盖渲染这些矩阵小块。不同颜色的小块区块构成了参数的热力分布图层。基于GIS地图的毒害气体泄漏扩散事故三维模型浓度数据热力图图层的效果参照图5。
实施例二：
本发明实施例提供一种事故三维预测结果的数据动态解析及坐标转换方法，包括以下步骤：
以液体火灾蔓延事故为例，液体火灾蔓延事故三维模型计算结果包括风速、风向等边界条件、时间、模型计算域网格坐标及网格内的温度、燃烧产生的一氧化碳气体浓度等数据。
根据对人体产生的致伤作用，温度可分为最高范围温度、次高范围温度、正常范围温度，燃烧产生的一氧化碳气体浓度可分别分为致死浓度范围、重伤浓度范围、轻伤浓度范围。
步骤1：采用文件数据处理技术解析大量的事故三维模型计算结果，将目标数据提取、组合，并输出成表格文档；
对液体火灾蔓延事故的现场进行划分，得到所需计算域空间，测量场区内建筑物真实坐标并进行三维模型的构建，采用非结构化网格划分的方法对三维模型进行网格划分得到具有位置高度和编号的多个网格。仿真计算结果包括气体真实泄漏、扩散的时间、仿真模拟计算时所设置的包括：空气入口、气体入口、出口和壁面等尽量符合真实物理世界设置方式的边界条件、在笛卡尔坐标系下的模型计算域内的网格坐标及网格内所存储的的浓度、温度等数据，将液体火灾蔓延事故三维模型计算结果存储为二进制形式的数据文件；在本发明方法中,采用Python语言编写解析程序,利用Python中的文件IO、结构化数据处理等技术来解析仿真结果的二进制文件。具体而言,程序首先以二进制读模式打开结果数据文件,利用numpy模块读取文件数据,将其转换为数字矩阵形式。然后使用struct模块解析矩阵中的各个数据块,提取出时间步、网格ID、坐标、变量值等结构化数据,存储为自定义的数组或字典结构。最后将提取的这些结构化数据存入表格文档中,作为后续处理的输入源。通过调用Python中的文件处理和数据解析模块,本发明实现了对仿真结果二进制文件自动化的解析和数据提取,得到了结构化的处理结果,以便后续调用；在本发明中,直接在解析程序代码中设置需要提取数据的高度值H,作为一个预定义的数值输入。然后程序在遍历解析得到的所有网格数据时,通过判断每个网格的高度坐标是否等于H,提取出所有高度等于H的网格。根据该高度，在结构化处理后的数据文件中索引得到位置高度与所述高度相同的网格，并记录满足该条件的所有网格的id，在本发明中,网格id的生成规则为:案例名称缩写_网格索引，其中,案例名称缩写为该仿真案例的简称,网格索引为网格的编号,按网格的索引顺序从1开始递增。例如,一个名为“ethane_cracking”的仿真案例,其中第100个网格的id为:“ethane_100”。这样可以利用案例名称唯一标识不同案例,网格索引唯一标识同一案例中的不同网格。程序在提取每个符合高度条件的网格时,通过该规则生成该网格对应的id,并记录到结果中；根据所述网格的id查询得到网格上的目标数据，此时的数据为网格某一高度上的数据，提取目标数据中的网格坐标、时间、浓度、温度数据；将提取的网格坐标作为输出值的位置，程序将提取的网格坐标中的x值和y值,作为表格文档中的位置坐标输出。即表格中会有专门的字段来存储网格的平面坐标。提取的时间步信息,输出到表格中的time字段,表示从事故开始经过的时间序列。浓度和温度结果,作为表格中的参数输出,存储在名称为“Concentration”和“Temperature”的字段中。这样,表格文档中的每一行记录,表示一个网格在一个时间步的监测数据结果,包括了位置坐标、时间和参数值三部分内容。对应输出后，数据格式参照图4，保存为本地表格文档。
步骤2：监听指定文件夹内表格文档的生成情况，当有表格文档文件生成，则开始自动读取表格文档数据；
对表格文档生成的目标文件夹启动文件监听服务；目标文件夹初始状态为空，文件监听服务不发生变化；表格文档在目标文件夹中生成，文件监听服务监听到表格文档生成，开始自动读取表格文档数据；在自动读取表格文档数据的行为中，将表格文档所有的字节数据放置于缓冲区中；文件监听服务一直轮询请求表格文档数据读取的进行状态；对目标文件夹内的数据文件读取处理完成后返回状态为FINISH。通过实时监听和获取表格文档的数据,可以使解析结果的数据立即用于后续的坐标转换处理,实现结果数据的即时利用。
步骤3：确定事故三维模型原点坐标对应的经纬度坐标，启动坐标转换脚本将事故三维模型笛卡尔坐标转换为经纬度坐标；
在步骤2完成后的表格文档中，网格坐标中的高度数据仍为步骤1中的高度常数，对本步骤3中的坐标转换不产生任何影响；在构建事故三维模型和网格时，所采用的坐标系为笛卡尔空间直角坐标系，原点坐标为（0，0，0），手动确定原点坐标对应的EPSG:4326坐标系下的坐标，即为原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude），此坐标系中的坐标以角度为单位；由于笛卡尔空间直角坐标系是一个简单三维直角坐标系,没有考虑地球是球体的情况。而EPSG:4326代表WGS84椭球坐标系,在将模型数据渲染至GIS地图底图上时需要进行球面坐标转换，笛卡尔坐标系单位是长度单位(米),EPSG:4326使用角度作为单位(经度和纬度)，因此需要进行单位转换。EPSG:4326中的经纬度遵循球面坐标系的计算方法,需要进行球面三角计算。如计算某点的经纬度需要利用该点在椭球体上的坐标进行一系列三角函数计算。因此直接转换算法较为复杂,需要同时考虑椭球体坐标系、坐标单位换算、球面三角计算等因素,不易实现。坐标转换脚本将原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude）转换为EPSG:3857坐标系下原点墨卡托坐标（MercatorX，MercatorY），EPSG:3857坐标系中的坐标以米为单位；以原点墨卡托坐标作为基准点，将网格所有的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；坐标转换脚本将原点经纬度坐标（Longtitude，Latitude）转换为EPSG:3857坐标系下原点墨卡托坐标（MercatorX，MercatorY），EPSG:3857坐标系中的坐标以米为单位；以原点墨卡托坐标作为基准点，将事故三维模型所有的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；将已经经过上述步骤从笛卡尔空间直角坐标系转换到EPSG:3857坐标下的坐标全部转化为EPSG:4326坐标系下的经纬度坐标。
步骤4：采用数据处理渲染技术将事故三维模型计算结果输出为热力图图层，覆盖到GIS地图对应的位置。
为了将提取的监测数据渲染在事故现场地图上,需要准备现场区域的地理信息数据。本发明获取现场区域的GIS数字地图作为底图,该地图反映了现场的地形地貌分布情况。将仿真监测数据结果映射到该地图上,可以直观显示事故参数在现场区域的空间分布和蔓延情况，GIS地图的坐标系为EPSG:4326坐标系，因此需要进行步骤3坐标转换，将事故三维的笛卡尔空间直角坐标系转换为EPSG:4326坐标系；利用步骤1中提取得到的网格的经纬度坐标,依次将每个网格的坐标绘制成独立的点要素。然后,对于高度相同的网格,将其对应的点要素进行合并,转换为代表该高度层次的线要素。继续将线要素集合转换生成面要素,最终形成矩阵状的分块。其中每个矩阵小块对应步骤1中获取的、高度相同的一个网格。用步骤3中的网格经纬度坐标绘制点要素，将单个网格对应的点要素集合转化为线要素，将线要素集合转化为面要素，形成矩阵小块；对矩阵小块设置形状为正方形，在构建矩阵小块时,每个小块依然保留了对应网格的数据信息。具体来说,在步骤1中,仿真计算结果为每个网格设置了独立的id。在步骤2的数据提取过程中,保留了每个网格id与其数据的对应关系。然后在形成矩阵小块时,由于是从网格构建而来,因此继承了网格id信息。矩阵小块id即为对应网格id。这样,通过id关联,可以为每个矩阵小块获取到对应网格的浓度、温度等数据。在后续的可视化处理中,就是依据这个对应关系,从数据中提取出每个矩阵小块在不同时步的参数,进行可视化渲染；每一个矩阵小块有对应的随时间变化的温度、一氧化碳气体浓度数据，对温度、一氧化碳气体浓度数据指定颜色代码，最高范围温度、致死浓度范围内的浓度数据设定为红色，次高范围温度、重伤浓度范围内的浓度数据设定为黄色，正常范围温度、轻伤浓度范围内的浓度数据设定为绿色，设置不同颜色代码的目的是为了区分不同程度的危险性区域。红色代表浓度或温度超过事故危险阈值的致死危险区,黄色表示次一级的重伤区域,绿色表示轻伤区域。这样可以根据不同参数值的大小和危险性,使用颜色进行分级预警。三种颜色区分的不同灾害级别,使空间风险分布一目了然；对矩阵小块进行颜色覆盖，其中，矩阵小块是在步骤1建立的三维网格的基础上构建的。网格本身含有坐标信息,表示其在运算空间的位置。而矩阵小块继承了这个坐标信息。在web中获取的GIS数字地图覆盖了相同的实际空间分布。通过步骤3的坐标转换和比对,可以将矩阵小块定位到地图上的对应区域位置。然后,依据矩阵小块中所包含的监测数据参数值,按不同数据范围使用红黄绿三色进行着色。最终在地图上覆盖渲染这些矩阵小块。不同颜色的小块区块构成了参数的热力分布图层。
上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述申请构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求书的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.建立基于事故现场的GIS地图，并将事故现场划分成包括数据信息的若干网格，具体包括：
S11.对事故现场区域进行数据采集和数字化处理，得到基于事故现场的三维模型；
S12.所述基于事故现场的三维模型将事故现场划分为多个子空间；
S13.将多个所述子空间进一步划分，得到具有高度和编号的若干网格，对所述网格进行相应仿真处理，得到包括数据信息的网格；
S2.对所有网格的数据信息进行索引、提取和组合得到目标信息，将所述目标信息形成表格文档，并将所述表格文档存储至目标文件夹，其中，得到所述目标信息，具体包括：给定一个具体的高度，根据该高度，在所述数据信息中索引得到位置高度与给定所述高度相同的所有网格，记录满足该条件的所有网格的编号，提取所述网格的编号对应的所有数据信息，将所有的数据信息进行组合得到所述目标信息；
S3.监听所述目标文件夹内是否有存储的表格文档，若有则自动读取该表格文档中的目标信息；
S4.读取S3步骤中的目标信息内代表每个网格的坐标,进行坐标转换,转换为与所述GIS地图采用的经纬度坐标一致的经纬度坐标值；
S5.将转换后的经纬度坐标绘制成矩阵块，将所有的所述矩阵块覆盖在GIS地图上，从而将事故现场可视化。
2.根据权利要求1所述的基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，所述数据信息包括所述网格的坐标、高度、温度和/或浓度。
3.根据权利要求2所述的基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，所述S3包括：
S31.对目标文件夹启动监听服务，监听所述表格文档是否生成；
S32.若生成，则自动读取表格文档中的目标信息，若否，则跳转到S31；
S33.文件监听服务持续监测读取操作的执行状态，若读取成功，监听状态为“RUNNING”；
S34.判断数据读取是否完成，若完成，则进行S35；若否，则跳转到步骤S33；
S35.返回状态为“FINISH”。
4.根据权利要求3所述的基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，所述S4具体包括：
S41.确定笛卡尔空间直角坐标系下的坐标原点所对应的原点经纬度坐标；
S42.将原点经纬度坐标转换为EPSG:3857坐标系下的原点墨卡托坐标；
S43.以原点墨卡托坐标作为基准点，将事故三维模型所有的笛卡尔坐标转换为EPSG:3857坐标系下的坐标；
S44.将S43步骤中已全部转化为EPSG:3857坐标系下的坐标全部转化为EPSG:4326坐标系下的经纬度坐标。
5.根据权利要求4所述的基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，S5具体包括：
将EPSG:3857坐标系下的所有网格节点的经纬度坐标依次绘制成点要素，对于高度相同的所有网格,将每个网格内部的点要素集合分别转化为对应的线要素集合,然后将线要素集合再转化为面要素,从而最终形成矩阵状的空间分块。
6.根据权利要求5所述的基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，每个所述矩阵块对应于高度相同的一个网格，且所述矩阵块内有对应的随时间变化的浓度和温度数据。
7.根据权利要求6所述的基于GIS的事故现场可视化方法，其特征在于，对矩阵块内的不同浓度和温度的数据指定不同的颜色，之后将矩阵块覆盖在所述GIS地图上，从而与GIS地图一起形成浓度、温度数据热力图图层。
8.一种基于GIS的事故现场可视化系统，其特征在于，包括存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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