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专利名称：一种智慧水务监管控制系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202411182238.0

专利申请（专利权）人：兰州立德智慧开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：甘肃省兰州市兰州新区秦川园区战略性新兴产业孵化基地816室(昆仑山大道以东、伊犁河街以北区域)

专利发明（设计）人：林宏,林姿含

专利摘要：本发明涉及智慧水务技术领域，尤其涉及一种智慧水务监管控制系统，包括分布信息采集端、供水信息采集端、空间模型设置端、水质数据分析端、监管预测端以及系统预警端，通过对目标区域的供水网管的结构分布信息进行采集，并在供水网管的拐点处设置监测设备，之后根据相邻位置的样本节点之间的节点距离对样本节点的位置进行调整，然后通过对目标区域的供水信息进行分析，根据水质阈值确定目标区域的供水总量值，之后根据供水总量值对实时的水源消耗值进行监测，从而得到管道保养信号，之后根据管道保养信号对目标区域的供水管道进行管道保养和维护，从而对用户的用水安全进行实时保障。

主权利要求：
1.一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，包括：
空间模型设置端，基于目标区域供水网管的结构分布信息，建立空间仿真模型，目标区域指利用本智慧水务系统进行供水监管的区域，之后对空间仿真模型中的总进水口、出水口和拐点处进行识别，并标记为样本节点，之后基于坐标位置，计算相邻的样本节点之间节点距离DX，并基于节点距离DX，对样本节点进行调整，并在调整后的样本节点处设置监测设备，之后空间模型设置端与供水信息采集端之间为单向通信连接；
供水信息采集端，基于监测设备，对目标区域的供水信息进行采集，并传输至水质数据分析端，其中供水信息包括水质数据；
水质数据分析端，基于周期时间内的供水信息，对进水口位置的水质数据进行识别，并标记为供源数据GY，同时对出水口位置的水质数据进行识别，并标记为终端检测数据ZCi，基于供源数据GY和终端检测数据ZCi，计算出水口的瞬时变化系数LRi，然后设置供水节点值Gd，确定周期时间内供水节点值Gd对应的单位时间点，并对每个单位时间点的瞬时变化系数LRi进行计算，得到水质改变系数ZQj，将水质改变系数ZQj与水源消耗值Hs数据仿真，得到预测模型M1，之后水质数据分析端与监管预测端之间为单向通信连接；
监管预测端，基于水质阈值和预测模型M1，对目标区域的供水总量值进行计算，同时根据目标区域实时的水源消耗值Hs进行监测，当目标区域实时的水源消耗值Hs达到供水总量值时，将生成管道保养信号，并传输至系统预警端；
系统预警端，基于管道保养信号，生成对应的声光提醒信息，并传输至管理人员的终端设备中，管理人员根据声光提醒信息对目标区域的供水网管进行人工核查和维护。
2.根据权利要求1所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，相邻的样本节点之间节点距离DX的计算方法包括：S1：将目标区域的供水网管的总进水口作为初始的样本节点，并基于空间坐标系，之后对供水网管的拐点和出水口进行识别，并分别标记为样本节点，同时基于空间坐标系，识别每个样本节点的位置坐标，其中供水网管的拐点指供水管道中水流方向改变或管道中存在分支的位置；
之后基于距离公式 计算相邻样本节点的节
点距离DX，其中(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)分别为相邻的样本节点d1和d2的位置坐标。
3.根据权利要求2所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，样本节点进行调整的方法包括：若Dmin＜DX≤Dmax时，则直接在样本节点的位置上安装监测设备；
若DX≤Dmin时，分别对样本节点d1和d2另一端相邻的样本节点进行识别，并按照距离公式对节点距离DXL和DXR进行计算，若DXL＜DXR，则删除样本节点d1，若DXL＞DXR，则删除样本节点d2，若DXL＝DXR，则取样本节点d1和d2中点处位置作为样本节点d12，并将样本节点d1和d2进行删除；
其中，以供水网管中水流的方向为正方向，将样本节点d1和d2另一端相邻的样本节点分别标记为d0和d3，此时样本节点的位置顺序为d0、d1、d2、d3，节点距离DXL为样本节点d0和d1之间的距离值，DXR为样本节点d2和d3之间的距离值；
Dmin和Dmax分别为监测设备距离的最小限制距离和最大限制距离。
4.根据权利要求3所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，若DX＞Dmax时，则基于函数N＝TRUNC(DX/Dmax，0)对整数部分进行取值，其中N表示 计算结果的整数部分的数值；
基于公式 得到段中距离值Dp，并以样本节点d1为起点，按照段中距离值Dp，在样本节点d1和d2中间增加样本节点d1n，其中n为正整数，且n∈[1，N]，表示在样本节点d1和d2中间增加了n个样本节点。
5.根据权利要求1所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，供水信息采集端对供水信息进行采集时，将实时采集的水质数据均与对应的供水标准指标进行比较，若实时采集的水质数据不在对应的供水标准指标的范围内时，则直接生成水质预警信号，并传输至系统预警端，系统预警端将接收的水质预警信号转换为声光提醒信息，并传输至管理人员的终端设备中，若实时采集的水质数据在对应的供水标准指标范围内时，则将水质数据传输至水质数据分析端。
6.根据权利要求1所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，瞬时变化系数LRi的计算方法包括：识别供水网管中进水口位置，并将进水口位置采集的水质数据标记为供源数据GY，同时识别供水网管的出水口位置，将出水口位置采集的水质数据标记为终端检测数据ZCi，其中i表示供水网管的出水口，i∈[1，I]，表示供水网管中共存在I个出水口；
设置周期时间，并获取前一个周期时间内的供水信息，基于CRi＝ZCi?GY得到出水口i的水质差值CRi，再由公式 得到出水口i的瞬时变化系数LRi，其中DZi为出水口i与进水口位置之间水源实际运动路径的总距离，Pb为供水网管的水压标准，Pia为进水口位置到出水口i之间的平均水压值，λ1为管道材料系数，θ1为固定因子，且瞬时变化系数LRi的间隔计算时间取12小时。
7.根据权利要求6所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，预测模型M1的计算方法包括：设置供水节点值Gd，识别周期时间的起点时间，并将起点时间的供水值设置为0，之后对目标区域的水源消耗值Hs进行监测，当Hs＝h×Gd时，将此时水源消耗值Hs对应的时间标记为单位时间点，其中，h为正整数；
将相邻的单位时间点之间的时间段标记为供水区间j，j为正整数，并在供水区间j内，对出水口i的瞬时变化系数LRi进行均值计算，并将均值计算的结果标记为水质变化系数LPi；
之后基于 对供水区间j内所有的出水口i的水质变化系数取特征值，并
将此特征值标记为水质改变系数ZQj；
以目标区域的水源消耗值Hs作为自变量系数，将每个供水区间内的水质改变系数ZQj作为因变量系数，并基于神经网络模型算法，对水源消耗值Hs和水质改变系数ZQj进行数据δ仿真，并得到预测模型M1：ZQj＝c1×(Hs+c2) +c3，其中c1、c2和c3分别为运算固定系数，δ为指数因子。
8.根据权利要求1所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，管道保养信号的生成方法包括：先基于公式BY1＝GY×(ZQj×θ2+1)确定此时的水质改变系数ZQj的具体值，其中，BY1表示水质阈值，水质阈值即为上述供水标准指标范围的上限值，具体的供水标准指标范围由本领域技术人员根据实际标准进行设置，θ2为误差系数，且θ2取值为0.981；
δ
然后根据预测模型M1：ZQj＝c1×(Hs+c2) +c3将水质改变系数ZQj的具体值输入至预测模型M1中，进而得到此时的水源消耗值Hs，同时将此时得到的水源消耗值标记为目标区域的供水总量；
之后对目标区域实时的水源消耗值进行监测，当目标区域实时的水源消耗值达到供水总量值时，将生成管道保养信号。
9.根据权利要求1所述的一种智慧水务监管控制系统，其特征在于，目标区域供水网管的结构分布信息由分布信息采集端进行采集，并传输至空间模型设置端。 说明书 : 一种智慧水务监管控制系统技术领域[0001] 本发明涉及智慧水务技术领域，尤其涉及一种智慧水务监管控制系统。背景技术[0002] 智慧水务的发展，使得实时感知城市供排水系统成为可能，通过无线网络、水质水压表等检测方法，对水资源进行实时监控和数据分析。[0003] 现有技术CN114924506A公开了一种智慧水务监控管理系统，包括水务监测模块、水务控制模块、水务数据模块以及水务应用模块；所述水务监测模块通过遥感、卫星以及物联网建立智能感知体系，用于监测区域内水资源的分布和流动，以使所述区域内的水资源信息互通和资源共享；所述水务控制模块根据水务监测模块提供的水资源信息对水源进行计算、分析、统计和决策，以使所述水务控制模块对水源进行控制。[0004] 但水厂在对居民等用户供水的过程中，水源在供水水管内流动时会积累水垢等沉积物，当大量的沉积物堆积形成沉积层时，会对供水水质产生影响，进而降低水源的质量，使水源对用户造成侵害。发明内容[0005] 本发明的目的是为了解决背景技术中的问题，而提出的一种智慧水务监管控制系统。[0006] 为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：[0007] 一种智慧水务监管控制系统，包括：[0008] 空间模型设置端，基于目标区域供水网管的结构分布信息，建立空间仿真模型，目标区域指利用本智慧水务系统进行供水监管的区域，之后对空间仿真模型中的总进水口、出水口和拐点处进行识别，并标记为样本节点，之后基于坐标位置，计算相邻的样本节点之间节点距离DX，并基于节点距离DX，对样本节点进行调整，并在调整后的样本节点处设置监测设备，之后空间模型设置端与供水信息采集端之间为单向通信连接；[0009] 供水信息采集端，基于监测设备，对目标区域的供水信息进行采集，并传输至水质数据分析端，其中供水信息包括水质数据；[0010] 水质数据分析端，基于周期时间内的供水信息，对进水口位置的水质数据进行识别，并标记为供源数据GY，同时对出水口位置的水质数据进行识别，并标记为终端检测数据ZCi，基于供源数据GY和终端检测数据ZCi，计算出水口的瞬时变化系数LRi，然后设置供水节点值Gd，确定周期时间内供水节点值Gd对应的单位时间点，并对每个单位时间点的瞬时变化系数LRi进行计算，得到水质改变系数ZQj，将水质改变系数ZQj与水源消耗值Hs数据仿真，得到预测模型M1，之后水质数据分析端与监管预测端之间为单向通信连接；[0011] 监管预测端，基于水质阈值和预测模型M1，对目标区域的供水总量值进行计算，同时根据目标区域实时的水源消耗值Hs进行监测，当目标区域实时的水源消耗值Hs达到供水总量值时，将生成管道保养信号，并传输至系统预警端；[0012] 系统预警端，基于管道保养信号，生成对应的声光提醒信息，并传输至管理人员的终端设备中，管理人员根据声光提醒信息对目标区域的供水网管进行人工核查和维护。[0013] 作为本发明的进一步方案，相邻的样本节点之间节点距离DX的计算方法包括：[0014] S1：将目标区域的供水网管的总进水口作为初始的样本节点，并基于空间坐标系，之后对供水网管的拐点和出水口进行识别，并分别标记为样本节点，同时基于空间坐标系，识别每个样本节点的位置坐标，其中供水网管的拐点指供水管道中水流方向改变或管道中存在分支的位置；[0015] 之后基于距离公式 计算相邻样本节点的节点距离DX，其中(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)分别为相邻的样本节点d1和d2的位置坐标。[0016] 作为本发明的进一步方案，样本节点进行调整的方法包括：[0017] 若Dmin＜DX≤Dmax时，则直接在样本节点的位置上安装监测设备；[0018] 若DX≤Dmin时，分别对样本节点d1和d2另一端相邻的样本节点进行识别，并按照距离公式对节点距离DXL和DXR进行计算，若DXL＜DXR，则删除样本节点d1，若DXL＞DXR，则删除样本节点d2，若DXL＝DXR，则取样本节点d1和d2中点处位置作为样本节点d12，并将样本节点d1和d2进行删除；[0019] 其中，以供水网管中水流的方向为正方向，将样本节点d1和d2另一端相邻的样本节点分别标记为d0和d3，此时样本节点的位置顺序为d0、d1、d2、d3，节点距离DXL为样本节点d0和d1之间的距离值，DXR为样本节点d2和d3之间的距离值；[0020] Dmin和Dmax分别为监测设备距离的最小限制距离和最大限制距离。[0021] 作为本发明的进一步方案，若DX＞Dmax时，则基于函数N＝TRUNC(DX/Dmax，0)对整数部分进行取值，其中N表示 计算结果的整数部分的数值；[0022] 基于公式 得到段中距离值Dp，并以样本节点d1为起点，按照段中距离值Dp，在样本节点d1和d2中间增加样本节点d1n，其中n为正整数，且n∈[1，N]，表示在样本节点d1和d2中间增加了n个样本节点。[0023] 作为本发明的进一步方案，供水信息采集端对供水信息进行采集时，将实时采集的水质数据均与对应的供水标准指标进行比较，若实时采集的水质数据不在对应的供水标准指标的范围内时，则直接生成水质预警信号，并传输至系统预警端，系统预警端将接收的水质预警信号转换为声光提醒信息，并传输至管理人员的终端设备中，若实时采集的水质数据在对应的供水标准指标范围内时，则将水质数据传输至水质数据分析端。[0024] 作为本发明的进一步方案，瞬时变化系数LRi的计算方法包括：[0025] 识别供水网管中进水口位置，并将进水口位置采集的水质数据标记为供源数据GY，同时识别供水网管的出水口位置，将出水口位置采集的水质数据标记为终端检测数据ZCi，其中i表示供水网管的出水口，i∈[1，I]，表示供水网管中共存在I个出水口；[0026] 设置周期时间，并获取前一个周期时间内的供水信息，基于CRi＝ZCi?GY得到出水口i的水质差值CRi，再由公式 得到出水口i的瞬时变化系数LRi，其中DZi为出水口i与进水口位置之间水源实际运动路径的总距离，Pb为供水网管的水压标准，Pia为进水口位置到出水口i之间的平均水压值，λ1为管道材料系数，θ1为固定因子。[0027] 作为本发明的进一步方案，预测模型M1的计算方法包括：[0028] 设置供水节点值Gd，识别周期时间的起点时间，并将起点时间的供水值设置为0，之后对目标区域的水源消耗值Hs进行监测，当Hs＝h×Gd时，将此时水源消耗值Hs对应的时间标记为单位时间点，其中，h为正整数；[0029] 将相邻的单位时间点之间的时间段标记为供水区间j，j为正整数，并在供水区间j内，对出水口i的瞬时变化系数LRi进行均值计算，并将均值计算的结果标记为水质变化系数LPi；[0030] 之后基于 对供水区间j内所有的出水口i的水质变化系数取特征值，并将此特征值标记为水质改变系数ZQj；[0031] 以目标区域的水源消耗值Hs作为自变量系数，将每个供水区间内的水质改变系数ZQj作为因变量系数，并基于神经网络模型算法，对水源消耗值Hs和水质改变系数ZQj进行δ数据仿真，并得到预测模型M1：ZQj＝c1×(Hs+c2) +c3其中c1、c2和c3分别为运算固定系数，δ为指数因子。[0032] 作为本发明的进一步方案，管道保养信号的生成方法包括：[0033] 先基于公式BY1＝GY×(ZQj×θ2+1)确定此时的水质改变系数ZQj的具体值，其中，BY1表示水质阈值，水质阈值即为上述供水标准指标范围的上限值，具体的供水标准指标范围由本领域技术人员根据实际标准进行设置，θ2为误差系数，且θ2取值为0.981；[0034] 然后根据预测模型M1：ZQj＝cl×(Hs+c2)δ+c3将水质改变系数ZQj的具体值输入至预测模型M1中，进而得到此时的水源消耗值Hs，同时将此时得到的水源消耗值标记为目标区域的供水总量；[0035] 之后对目标区域实时的水源消耗值进行监测，当目标区域实时的水源消耗值达到供水总量值时，将生成管道保养信号。[0036] 作为本发明的进一步方案，目标区域供水网管的结构分布信息由分布信息采集端进行采集，并传输至空间模型设置端。[0037] 与现有的技术相比，本发明的优点在于：[0038] 本发明通过对目标区域的供水网管的结构分布信息进行采集，并在供水网管的拐点处设置监测设备，由于拐点处位置水流速度和方向的急剧改变，沉积物更容易在拐点处沉降，故在拐点处设置水质监测设备使得水质监测位置更全面以及准确；[0039] 同时根据相邻位置的样本节点之间的节点距离对样本节点的位置进行调整，防止样本节点之间的距离过近时，监测设备采集的数据会存在大量的相似，进而导致数据冗余，降低监测设备的监测效率，从而影响监测设备的响应速度和预警能力，同时防止样本节点之间的节点距离过长时，监测点覆盖不全面，进而降低监测设备采集的样本数据的准确率；[0040] 本发明通过对目标区域的供水信息进行分析，对目标区域中的水源消耗值与水源系数改变值进行仿真运算，得到水源系数改变值与水源消耗值之间的关系，然后根据水质阈值确定目标区域的供水总量值，之后根据供水总量值对实时的水源消耗值进行监测，从而得到管道保养信号，之后根据管道保养信号对目标区域的供水管道进行管道保养和维护，从而对用户的用水安全进行实时保障，进一步的保证了智慧水务监管的安全性。附图说明[0041] 图1为本发明的系统结构示意图。具体实施方式[0042] 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。[0043] 参照图1，一种智慧水务监管控制系统，包括分布信息采集端、供水信息采集端、空间模型设置端、水质数据分析端、监管预测端以及系统预警端；[0044] 分布信息采集端用于对目标区域的供水网管的结构分布信息进行采集，其中目标区域指利用本智慧水务系统进行供水监管的区域，包括居民住宿区域和工厂区域等，结构分布信息指目标区域的供水网管的结构信息，具体的结构分布信息包括空间分布信息和结构基础信息，空间分布信息指目标区域供水网管的管道分布系统，结构基础信息包括供水网管的管径以及管道材料等，之后分布信息采集端将目标区域的供水网管的结构分布信息传输至空间模型设置端；[0045] 空间模型设置端基于目标区域供水网管的结构分布信息，在空间坐标系中建立空间仿真模型，并根据空间仿真模型中供水管网的结构，在供水管网中设置监测设备，本实施例中的监测设备指传感器，具体的包括水质检测传感器、压力传感器和水流传感器等，其中设置监测设备的方法包括：[0046] S1：将目标区域的供水网管的总进水口作为初始的样本节点，并基于空间坐标系，之后对供水网管的拐点和出水口进行识别，并分别标记为样本节点，同时基于空间坐标系，识别每个样本节点的位置坐标，其中供水网管的拐点指供水管道中水流方向改变或管道中存在分支的位置；[0047] 之后基于距离公式，计算相邻样本节点的节点距离DX，具体的，距离公式为：其中(x1，y1，z1)和(x2，y2，z2)分别为相邻的样本节点d1和d2的位置坐标，需要进一步说明的是，样本节点d1和d2在供水管道中任意选。籟0048] S2：对节点距离DX进行判断：[0049] 若DX≤Dmin时，分别对样本节点d1和d2另一端相邻的样本节点进行识别，并按照距离公式对节点距离DXL和DXR进行计算，若DXL＜DXR，则删除样本节点d1，若DXL＞DXR，则删除样本节点d2，若DXL＝DXR，则取样本节点d1和d2中点处位置作为样本节点d12，并将样本节点d1和d2进行删除；[0050] 其中，以供水网管中水流的方向为正方向，将样本节点d1和d2另一端相邻的样本节点分别标记为d0和d3，具体的，样本节点的位置顺序为d0、d1、d2、d3，此时节点距离DXL为样本节点d0和d1之间的距离值，DXR即为样本节点d2和d3之间的距离值；[0051] 若Dmin＜DX≤Dmax时，则将样本节点d1和d2进行步骤S3处理；[0052] 若DX＞Dmax时，则基于函数N＝TRUNC(DX/Dmax，0)对整数部分进行取值，其中N表示 计算结果的整数部分的数值；[0053] 基于公式 得到段中距离值Dp，并以样本节点d1为起点，按照段中距离值Dp，在样本节点d1和d2中间额外增加样本节点d1n，其中n为正整数，且n∈[1，N]，表示在样本节点d1和d2中间增加了n个样本节点；[0054] 其中Dmin和Dmax分别为监测设备距离的最小限制距离和最大限制距离，且Dmin和Dmax具体的取值分别由本领域技术人员根据大数据分析后取得；[0055] S3：当样本节点设置完成后，在供水网管中根据样本节点的位置坐标，在样本节点的位置上均安装监测设备，之后空间模型设置端与供水信息采集端之间为单向通信连接；[0056] 需要进一步说明的是，此处根据样本节点之间的节点距离对样本节点的位置进行调整的优点包括：防止样本节点之间的距离过近时，监测设备采集的数据会存在大量的相似，进而导致数据冗余，降低监测设备的监测效率，从而影响监测设备的响应速度和预警能力，同时防止样本节点之间的节点距离过长时，监测点覆盖不全面，进而降低监测设备采集的样本数据的准确率；[0057] 供水信息采集端基于监测设备，对目标区域的供水信息进行采集，并传输至水质数据分析端，其中供水信息包括水质数据、水压以及流速等，进一步的，水质信息指水质检测的常规指标；[0058] 需要进一步补充说明的是，将供水信息采集端实时采集的水质数据均与对应的供水标准指标进行比较，若实时采集的水质数据不在对应的供水标准指标的范围内时，则直接生成水质预警信号，并传输至系统预警端，若实时采集的水质数据在对应的供水标准指标范围内时，则将水质数据传输至水质数据分析端；[0059] 水质数据分析端用于对供水信息进行惯性分析，具体的惯性分析方法包括：[0060] SS1：识别供水网管中进水口位置，并将进水口位置采集的水质数据标记为供源数据GY，需要进一步说明的是，进水口位置的水质数据即为水厂供水的出厂水质；[0061] 同时识别供水网管的出水口位置，将出水口位置采集的水质数据标记为终端检测数据ZCi，其中i表示供水网管的出水口，i∈[1，I]，表示供水网管中共存在I个出水口；[0062] SS2：基于CRi＝ZCi?GY得到出水口i的水质差值CRi，再由公式得到出水口i的瞬时变化系数LRi，其中DZi为出水口i与进水口位置之间水源实际运动路径的总距离，Pb为供水网管的水压标准，Pia为进水口位置到出水口i之间的平均水压值，λ1为管道材料系数，θ1为固定因子，其中λ1和θ1的具体取值由本领域的技术人员经过大数据仿真运算后取得，且瞬时变化系数LRi的间隔计算时间取12小时；[0063] 需要进一步说明的是，在本实施例中，瞬时变化系数的计算间隔时间取值为12小时；[0064] SS3：设置周期时间，以当前时间为基准，获取前一个周期时间内的供水信息，其中，在本实施例中，周期时间设置为12个月；[0065] 同时设置供水节点值Gd，识别周期时间的起点时间，并将起点时间的供水值设置为0，之后对目标区域的水源消耗值Hs进行监测，当Hs＝h×Gd时，将此时水源消耗值Hs对应的时间标记为单位时间点，其中，h为正整数；[0066] 进一步的，供水节点值在本实施例汇总设置为5吨，水源消耗值指水厂在一个时段内对目标区域的总供水值；[0067] SS4：将相邻的单位时间点之间的时间段标记为供水区间j，j为正整数，并在供水区间j内，对出水口i的瞬时变化系数LRi进行均值计算，并将均值计算的结果标记为水质变化系数LPi；[0068] 之后对供水区间j内所有的出水口i的水质变化系数取特征值，并将此特征值标记为水质改变系数ZQj，进一步的水质改变系数ZQj的计算方法为：[0069] SS5：以目标区域的水源消耗值Hs作为自变量系数，将每个供水区间内的水质改变系数ZQj作为因变量系数，并基于神经网络模型算法，对水源消耗值Hs和水质改变系数ZQjδ进行数据仿真，并得到预测模型M1：ZQj＝c1×(Hs+c2)+c3，其中c1、c2和c3分别为运算固定系数，且c1、c2和c3的值均由多次仿真运算后得出，δ为指数因子；[0070] 其中，神经网络模型算法为现有技术，此处就不再进行赘述；[0071] 水质数据分析端与监管预测端之间为单向通信连接；[0072] 监管预测端基于预测模型M1和供水网管的供源数据GY，确定目标区域的供水总量值，同时基于供水总量值，对目标区域的供水网管的管道清洁时间进行确定；[0073] 监管预测端具体的处理方法包括：[0074] 先基于公式BY1＝GY×(ZQj×θ2+1)确定此时的水质改变系数ZQj的具体值，其中，BY1表示水质阈值，水质阈值即为上述供水标准指标范围的上限值，具体的供水标准指标范围由本领域技术人员根据实际标准进行设置，θ2为误差系数，且θ2取值为0.981；[0075] 然后根据预测模型M1：ZQj＝c1×(Hs+c2)δ+c3将水质改变系数ZQj的具体值输入至预测模型M1中，进而得到此时的水源消耗值Hs，同时将此时得到的水源消耗值标记为目标区域的供水总量；[0076] 之后对目标区域实时的水源消耗值进行监测，当目标区域实时的水源消耗值达到供水总量值时，将生成管道保养信号，并传输至系统预警端；[0077] 系统预警端用于接收水质预警信号和管道保养信号，并分别生成对应的声光提醒信息，传输至管理人员的终端设备中，管理人员根据声光提醒信息对目标区域的供水网管进行人工核查和维护。[0078] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

专利地区：甘肃

专利申请日期：2024-08-27

专利公开日期：2024-11-22

专利公告号：CN118793949B