【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供水系统，具体为一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统。
技术介绍
1、城市供水管网是城市基础设施的重要组成部分，供水管网在长期运行过程中，由于自然老化、腐蚀、外力破坏、施工质量等多种因素的影响，常常会发生漏损现象。漏损不仅造成了宝贵水资源的浪费，还可能引发地面塌陷、供水中断等严重问题，对城市的正常运行和居民的生活产生负面影响。
2、传统的供水管网漏损检测方法主要依赖于人工巡检和被动检测。人工巡检方法耗时费力，效率低下，难以及时发现和修复漏损。而被动检测方法，如声波检测、红外检测等，虽然在一定程度上提高了漏损检测的效率，但仍然存在检测范围有限、精度不高、受环境干扰大等问题。此外，这些方法往往只能在漏损已经发生并造成一定后果后才能检测到，无法实现早期预警和主动防控。
3、近年来，随着物联网(iot)、大数据和人工智能技术的快速发展，智能供水管网监测系统逐渐成为研究和应用的热点。这些系统通过在管网中布置各种传感器，实时采集流量、压力、噪声等数据，并利用先进的数据分析和处理技术，对管网的运行状态进行实时监控和分析，实现了漏损的早期检测和定位。然而，现有的智能监测系统在实际应用中仍存在一些问题和挑战。首先，数据处理和分析算法的复杂性和计算量较大，可能导致实时性不足。其次，漏损检测和定位的精度有待进一步提高，特别是在复杂的城市供水管网中，如何精确、快速地定位漏点仍然是一个难题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于dm
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统，包括：
3、数据收集模块，用于采集dma分区内流量计、压力传感器和水听器的数据；
4、数据预处理模块，用于对所述数据进行预处理；
5、时间序列分析模块，用于对预处理后的数据进行季节性和趋势分解以及非线性时间序列分析；
6、漏损检测模块，包括随机森林回归模型和基于密度的局部异常因子检测算法，用于预测和检测漏损；
7、噪声分析定位模块，用于通过水听器的噪声数据分析确定管段漏点的具体位置；
8、实时预测报警模块，用于实时处理数据并在检测到漏损时触发报警。
9、优选的，所述数据收集模块用于收集来自各种传感设备的数据，所述传感器包括：
10、流量传感器，位于每个dma分区的入口和出口，用于测量经过特定管段的水流量，以监控区域内的水流动态，数据类型包括瞬时流量和累计流量；
11、压力传感器，安装在关键管段，包括分区入口、出口和潜在高风险区域，用于实时监控水压变化，便于早期识别系统中的异常压力波动；
12、水听器，部署在已知及潜在漏点附近的管段，用于捕捉由水流引起的声音信号，以便于后续的漏损定位分析；
13、辅助传感设备，包括但不限于温度传感器、水质监测设备，用于提供环境和水质数据，支持对漏损检测的环境因素分析。
14、优选的，所述数据预处理模块包括：
15、数据清洗单元，用于剔除非工作时间的数据、纠正明显的错误读数和填补缺失值；
16、数据标准化单元，用于将不同来源和范围的数据标准化到统一的比例；
17、特征工程单元，用于从原始数据中提取有助于漏损检测和预测的关键特征，包括从流量和压力时间序列数据中提取统计特征、时间特征以及频域特征。
18、优选的，所述时间序列分析模块包括：
19、季节性和趋势分解单元，用于对时间序列数据进行季节性和趋势分解，以识别数据中的周期性和长期变化模式，采用以下公式进行分解：
20、yt＝tt+st+rt
21、其中，yt代表在时间点t的观测值，tt是趋势分量，st是季节性分量，rt是剩余分量；
22、非线性时间序列分析单元，采用非线性自回归移动平均模型，用于模拟和预测时间序列数据，采用以下模型公式：
23、
24、其中，c是常数项，φi是自回归系数，θj是移动平均系数，∈t是时间点t的误差项，p和q分别表示自回归和移动平均模型的阶数。
25、优选的，所述漏损检测模块包括随机森林回归模型，用于预测漏损概率和影响范围，所述模型通过历史数据进行训练，并计算各特征的重要性。
26、优选的，所述漏损检测模块的局部异常因子检测算法包括：
27、为每个观测点计算局部可达密度，用于测量观测点的局部密度，公式如下：
28、
29、其中，x是当前数据点，nk(x)是x点的k个最近邻点集合，reach-distk(x,o)是点x与其邻点o的可达距离；
30、基于上述局部可达密度，为每个数据点计算局部异常因子，用于识别相对于其邻近点的异常程度，公式如下：
31、
32、其中，lrdk(o)是邻点o的局部可达密度，lrdk(x)是数据点x的局部可达密度，该比值越大，说明点x越可能是异常点。
33、优选的，所述噪声分析定位模块包括：
34、噪声特征提取单元，利用傅里叶变换将时间域的噪声信号转换到频域进行分析，公式如下：
35、
36、其中，x(t)代表时间t处的噪声信号强度，f是频率，x(f)是对应频率f的复频域表示；
37、噪声模式识别单元，采用改进的k-means聚类算法对频域中的噪声数据进行分类，以识别特定的漏水噪声模式，首先计算各噪声样本到各类中心的距离，然后更新类中心，重复迭代直至满足收敛条件；
38、定位漏点单元，利用安装在不同地点的多个水听器收集到的噪声数据通过三角测量法定位漏点，使用以下公式：
39、
40、其中，(xi,yi)为第i个水听器记录的漏点信号坐标，n是水听器的数量，location表示根据收集到的噪声数据计算得到的漏点平均坐标。
41、优选的，所述实时预测报警模块包括：
42、实时数据处理单元，使用流处理框架实现数据的清洗、处理和分析；
43、报警系统，当预测的漏损概率或lof得分超过阈值时，触发报警，并通过短信、邮件或app通知维护人员。
44、本专利技术还提供一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测方法，包括以下步骤：
45、采集dma分区内流量计、压力传感器和水听器的数据；
46、对所述数据进行清洗、标准化和特征工程处理；
47、对预处理后的数据进行季节性和趋势分解以及非线性时间序列分析；
48、通过随机森林回归模型和基于密度的局部异常因子检测算法预测和检测漏损；
49、利用水听器的噪声数据通过傅里叶变换和改进的k-means聚类算法进行本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述数据收集模块用于收集来自各种传感设备的数据，所述传感器包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述时间序列分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述漏损检测模块包括随机森林回归模型，用于预测漏损概率和影响范围，所述模型通过历史数据进行训练，并计算各特征的重要性。
6.根据权利要求1所述的一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述漏损检测模块的局部异常因子检测算法包括：
7.根据权利要求1所述的一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述噪声分析定位模块包括：
8.根
9.一种基于DMA分区管理技术的城市管路漏损监测方法，基于如权利要求1-8任一项所述的系统，其特征在于，包括以下步骤：
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求9所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述数据收集模块用于收集来自各种传感设备的数据，所述传感器包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述时间序列分析模块包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于dma分区管理技术的城市管路漏损监测系统，其特征在于，所述漏损检测模块包括随机森林回归模型，用于预测漏损概率和影响范围，所述模型通过历史数据进行训...
【专利技术属性】
技术研发人员：张艳平，王涛，刘川正，靳壮壮，段志勇，张伟，薛山，董建元，张雪平，左昌明，
申请(专利权)人：山西五建集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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