本發明涉及管網管理，具體而言，涉及基于多維度數據融合的供水管網安全評估系統及方法。

背景技術：

1、城市區域擁有密集的地下管線網絡，面臨復雜的管線路況和頻繁的道路交通壓力，給飲用水供應管網的更新升級帶來了巨大挑戰。傳統管網改造決策往往僅基于管材狀況，忽略了用戶需求緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性等關鍵因素，導致改造項目復雜度高、難度大且效果不佳。

2、本發明旨在對上述技術問題進行改進。

技術實現思路

1、對此，本發明提供了一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法、系統、電子設備、計算機存儲介質及計算機程序產品，以解決上述技術問題。

2、本發明公開了一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，所述方法包括如下步驟：

3、數據采集模塊收集供水管網的靜態數據和動態數據；其中，所述靜態數據至少包括管長、管徑、管材特性，所述動態數據至少包括歷史維修記錄、破損成因；

4、數據處理模塊對所述數據采集模塊收集的所述靜態數據和所述動態數據進行進一步的加工和處理；

5、將所述數據處理模塊處理后的所述靜態數據和所述動態數據輸入模型預測模塊，所述模型預測模塊預測得出供水管網的安全等級；其中，所述模型預測模塊為xgboost模型；

6、風險評估模塊基于所述模型預測模塊預測的供水管網的安全等級，結合用戶需求的緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性，生成供水管網的安全風險評估報告；

7、決策支持模塊根據所述風險評估模塊生成的安全風險評估報告，制定優先修復與改造策略。

8、可選地，所述數據采集模塊收集供水管網的靜態數據和動態數據，包括：

9、所述數據采集模塊通過數據庫查詢的方式獲得供水管網的所述靜態數據，以及所述數據采集模塊通過多源途徑收集供水管網的所述動態數據，其中，所述多源途徑包括傳感器上傳、數據庫查詢和用戶反饋。

10、可選地，所述數據處理模塊對所述數據采集模塊收集的所述靜態數據和所述動態數據進行進一步的加工和處理，包括：

11、所述數據處理模塊包括數據預處理部分和特征工程部分；

12、所述數據預處理部分，負責對收集的原始的所述靜態數據和所述動態數據中的缺失值、異常值進行數據處理，確保數據的準確性和可靠性；

13、所述特征工程部分，負責從所述數據預處理部分處理后的所述靜態數據和所述動態數據中提取初步特征，并通過對初步特征進行特征選擇、特征縮放處理以實現特征優化，獲得目標特征；所述目標特征用于被輸入所述模型預測模塊。

14、可選地，在將所述數據處理模塊處理后的所述靜態數據和所述動態數據輸入模型預測模塊之前，所述方法還包括：

15、確定所述模型預測模塊的目標參數，基于所述目標參數生成訓練約束條件；其中，所述目標參數至少包括樹的深度、子樹權重、正則化參數及學習速率；

16、在所述訓練約束條件的約束下，使用第一組訓練數據對所述模型預測模塊進行第一階段的訓練，直至達到收斂條件，以實現僅對所述模型預測模塊的所述目標參數進行調優；

17、在第二階段，使用第二組訓練數據對所述模型預測模塊進行第二階段的訓練，直至達到收斂條件；其中，第二階段的訓練不使用所述訓練約束條件，即對所述模型預測模塊的全部參數進行調優。

18、可選地，所述風險評估模塊基于所述模型預測模塊預測的供水管網的安全等級，結合用戶需求的緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性，生成供水管網的安全風險評估報告，包括：

19、獲取與待改造的供水管網相關的所述用戶需求的緊迫性、所述道路交通流強度、所述管道布局的地理特殊性，使用語義分析插件對這些相關信息進行語義特征提取；

20、將提取得出的語義特征和供水管網的所述安全等級一同輸入所述風險評估模塊，所述風險評估模塊預測得出改造必要值；其中，所述風險評估模塊是基于大語言模型構建的；

21、根據所述改造必要值、所述用戶需求的緊迫性、所述道路交通流強度、所述管道布局的地理特殊性和供水管網的所述安全等級，以及預設的報告模板，生成所述安全風險評估報告。

22、可選地，所述決策支持模塊根據所述風險評估模塊生成的安全風險評估報告，制定優先修復與改造策略，包括：

23、所述決策支持模塊從所述安全風險評估報告中篩選得出關鍵信息，所述關鍵信息包括所述改造必要值、供水管網的所述安全等級，結合所述靜態數據、所述動態數據，確定得出優先修復的供水管網段；

24、所述決策支持模塊從所述安全風險評估報告中篩選得出所述道路交通流強度、所述管道布局的地理特殊性，根據所述道路交通流強度、所述管道布局的地理特殊性確定得出對優先修復的供水管網段的改造策略。

25、本發明還公開了一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估系統，所述系統包括數據采集模塊、數據處理模塊、模型預測模塊、風險評估模塊、決策支持模塊；其中，

26、所述數據采集模塊，用于收集供水管網的靜態數據和動態數據；其中，所述靜態數據至少包括管長、管徑、管材特性，所述動態數據至少包括歷史維修記錄、破損成因；

27、所述數據處理模塊，用于對所述數據采集模塊收集的所述靜態數據和所述動態數據進行進一步的加工和處理；

28、所述模型預測模塊，用于基于所述數據處理模塊處理后的所述靜態數據和所述動態數據，預測得出供水管網的安全等級；其中，所述模型預測模塊為xgboost模型；

29、所述風險評估模塊，用于基于所述模型預測模塊預測的供水管網的安全等級，結合用戶需求的緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性，生成供水管網的安全風險評估報告；

30、所述決策支持模塊，用于根據所述風險評估模塊生成的安全風險評估報告，制定優先修復與改造策略。

31、本發明還公開了一種電子設備，包括：至少一個處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述至少一個處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現如前任一所述的方法。

32、本發明還公開了一種計算機存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行以實現如前任一所述的方法。

33、本發明還公開了一種計算機程序產品，所述計算機程序產品中包含有計算機程序，所述計算機程序被電子設備的處理器執行以實現如前任一所述的方法。

34、本發明的有益效果至少在于：

35、本發明使用xgboost模型對供水管網的安全等級進行準確預測，同時還結合用戶需求的緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性來生成供水管網的安全風險評估報告，進而制定出更為合理的優先修復與改造策略，降低供水管網改造的復雜度、提升改造效果。

技術特征：

1.一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，其特征在于：所述方法包括如下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，其特征在于：數據采集模塊收集供水管網的靜態數據和動態數據，包括：

3.根據權利要求2所述的一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，其特征在于：數據處理模塊對所述數據采集模塊收集的所述靜態數據和所述動態數據進行進一步的加工和處理，包括：

4.根據權利要求3所述的一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，其特征在于：在將所述數據處理模塊處理后的所述靜態數據和所述動態數據輸入模型預測模塊之前，所述方法還包括：

5.根據權利要求4所述的一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，其特征在于：風險評估模塊基于所述模型預測模塊預測的供水管網的安全等級，結合用戶需求的緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性，生成供水管網的安全風險評估報告，包括：

6.根據權利要求5所述的一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估方法，其特征在于：決策支持模塊根據所述風險評估模塊生成的安全風險評估報告，制定優先修復與改造策略，包括：

7.一種基于多維度數據融合的供水管網安全評估系統，其特征在于：所述系統包括數據采集模塊、數據處理模塊、模型預測模塊、風險評估模塊、決策支持模塊；其中，

8.一種電子設備，包括：至少一個處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述至少一個處理器上運行的計算機程序，其特征在于：所述處理器執行所述計算機程序以實現如權利要求1-6任一項所述的方法。

9.一種計算機存儲介質，所述計算機存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行以實現如權利要求1-6任一項所述的方法。

10.一種計算機程序產品，所述計算機程序產品中包含有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被電子設備的處理器執行以實現如權利要求1-6任一項所述的方法。

技術總結
本發明屬于管網管理技術領域。提供了基于多維度數據融合的供水管網安全評估系統及方法。所述方法包括：數據采集模塊收集供水管網的靜態數據和動態數據；數據處理模塊對數據采集模塊收集的靜態數據和動態數據進行進一步的加工和處理；將數據處理模塊處理后的靜態數據和動態數據輸入模型預測模塊，預測得出供水管網的安全等級；風險評估模塊基于供水管網的安全等級，結合用戶需求的緊迫性、道路交通流強度、管道布局的地理特殊性，生成供水管網的安全風險評估報告；決策支持模塊根據安全風險評估報告制定優先修復與改造策略。本發明可制定出更為合理的優先修復與改造策略，降低供水管網改造的復雜度、提升改造效果。

技術研發人員：汪旻悅,王依竹,張豪,朱永霞,湯霄
受保護的技術使用者：杭州水務數智科技股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28