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公开(公告)号：CN114330151B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111146887.1
申请日：2021-09-29
Applicant: 同济大学 , 小洖科技(苏州)有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种冰颗粒溶液管道清洗数值模拟结果的分析方法。本发明所述的含有冰颗粒溶液管道清洗数值模拟结果的分析方法，包括对管道清洗数值模拟的模型验证、清洗管道过程中冰颗粒溶液的流态分析以及冰颗粒溶液清洗管道的剪切效果分析。本发明的分析方法使用范围广，可用于多种两相流流体清洗管道数值模拟，分析方法可靠性高、可参考性强，充分分析冰颗粒溶液在清洗管道过程中的冰颗粒浓度变化，以及在清洗管道过程中不同管段不同位置的剪切情况。
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公开(公告)号：CN114330151A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111146887.1
申请日：2021-09-29
Applicant: 同济大学 , 小洖科技(苏州)有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种冰颗粒溶液管道清洗数值模拟结果的分析方法。本发明所述的含有冰颗粒溶液管道清洗数值模拟结果的分析方法，包括对管道清洗数值模拟的模型验证、清洗管道过程中冰颗粒溶液的流态分析以及冰颗粒溶液清洗管道的剪切效果分析。本发明的分析方法使用范围广，可用于多种两相流流体清洗管道数值模拟，分析方法可靠性高、可参考性强，充分分析冰颗粒溶液在清洗管道过程中的冰颗粒浓度变化，以及在清洗管道过程中不同管段不同位置的剪切情况。
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公开(公告)号：CN120087777A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510001382.8
申请日：2025-01-02
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/28 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图论的供水管网污染溯源定位方法及装置。该方法包括：S1：基于供水管网水力模型抽象出供水管网的拓扑结构并基于此构建供水管网的邻接矩阵，结合供水管网的邻接矩阵，利用图论中的广度优先搜索算法，确定初始的动态检测点候选范围；S2：根据动态检测点候选范围，生成动态检测点候选方案，并评估各动态检测点候选方案的信息增益，基于此选取最有利于污染源定位的动态检测点；S3：重复执行S2，获取水质污染信息，不断缩小动态检测点候选范围；S4：当计算的节点污染源结果满足定位成功条件或者动态检测点候选范围为空时，确定污染源位置。以此方式，能够快速定位污染源位置。
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公开(公告)号：CN120067565A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510027090.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 同济大学 , 宁波水表(集团)股份有限公司 , 浙江宁水水务科技有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于双向LSTM自编码器的爆管侦测方法，包括：对监测点的实时高频压力数据进行预处理，构建实时高频压力数据的峰值特征序列数据集；采用离散小波变换对峰值特征序列数据集进行高低频分离，提取高频压力分量，得到高频压力分量数据集；搭建双向LSTM自编码器模型，并将高频压力分量数据集划分为训练集、测试集；使用训练集对该模型进行训练，重构训练集数据序列，计算训练集的重构误差，并以此确定重构误差阈值；使用训练完成的模型对测试集进行处理，重构测试集数据序列，计算测试集的重构误差，当其大于或等于重构误差阈值时发出爆管警报。以此方式，可以利用实时高频压力数据，及时地进行爆管预警，提高爆管侦测效果。
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公开(公告)号：CN111667168B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010497087.3
申请日：2020-06-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种基于液位监测诊断排水系统运行状态的方法，属于排水系统运行状态诊断技术领域。该方法包括如下步骤：(1)优化布置液位监测点，以液位监测点为界将排水系统分为若干个排水分区；(2)收集并预处理收集到的排水管网液位监测数据；(3)以预处理后的液位监测数据作为输入条件，通过曼宁公式或求解圣维南方程组，计算管道流量值；(4)利用便携式流量计校核管道流量校核管道流量并确定管道的淤积程度；(5)基于校核后的管道流量计算各排水分区的晴天日均流量、地下水入渗量、生活污水混接量，对地下水入渗严重和生活污水混接严重的区域进行详细排查。本发明的诊断效率更高，
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116197195A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211656689.4
申请日：2022-12-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种利用冰水混合物清洗供水管道的扰流囊装置和方法，所述扰流囊装置包括囊体、支撑体、牵引孔、放气孔和牵引绳，囊体为夹布囊状橡胶密封制品，充气后的形状为圆锥体，通过支撑体和牵引绳固定在供水管道内部，囊体的顶部迎着冰水混合物的流动方向，从而可以对冰水混合物进行扰流，提升管道底部冰颗粒的浓度和管道底部的清洗效果。本发明解决了冰水混合物清洗供水管道技术中冰水混合物浓度分布不均问题以及冰水混合物清洗大口径供水管道浓度达到上限的瓶颈问题，将该清洗技术成功地推广到大口径供水管道清洗中，实现对管道整体的高效清洗，使冰水混合物清洗管道技术更加经济高效。
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公开(公告)号：CN113688973A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110787051.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的供水泵站调度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：确定深度神经网络的输入特征，确定泵站调度指令发出时间间隔，搭建深度神经网络PumpNet；获取供水系统对应于深度神经网络输入特征的历史监测数据以及历史泵站调度指令，训练深度神经网络PumpNet；采集供水系统对应于深度神经网络PumpNet输入特征的实时监测数据，将其输入到训练好的深度神经网络中进行预测；输出泵站实时调度指令。本发明提供的方法借助深度神经网络技术能够自动提取供水系统监测数据的时间空间特征，可以更高效更充分地提取数据中满足泵站调度的特征。
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公开(公告)号：CN102169091A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201110132950.6
申请日：2011-05-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及废弃电器电路板中典型金属的分析测定方法，涉及废弃电器电路板的预处理及典型金属元素含量的检测和分析技术。采集废弃电器电路板部件样品，依次经过表面修整、清洁、粗、细粉碎；制备后的样品中加入适量消解试剂，利用微波消解仪进行消解，提取废弃电路板中金属物质；使用电感耦合等离子体发射光谱仪对消解后的待测样品进行定性定量分析。本发明样品粉碎及消解操作简单，试剂消耗量少，分析结果准确可靠，检测浓度范围宽，且解决了电路板样品预处理困难这一技术难题，适用于各类废弃电器产品（电视机、电冰箱、洗衣机、电脑、打印机等）中电路板以及电路板生产过程所产生的边角废料中典型金属元素的快速识别和准确测定。
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公开(公告)号：CN119203451A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411295685.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F18/10 , G06F113/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明的实施例提供了一种城市排水管网实时模拟方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：对获取的城市排水管网各监测点的水位数据进行检验与清洗，得到符合输入格式要求的水位数据；构建监测点水位反演全局节点水位模型，并向其输入水位数据，得到其余节点的水位数据；构建城市排水管网节点水位时序预测模型，将历史时段内的全局节点水位数据输入该模型，得到预测时段内的各节点的水位数据；构建模型实时更新框架并将其与水位时序预测模型耦合，利用最新反演得到的全局节点水位数据形成在线数据流，以实时更新该模型，并实时更新下一步预测输出；根据预测输出结果生成排水预警信息与决策方案，以对相应排水设施进行调度。
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公开(公告)号：CN114139433B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202110862977.4
申请日：2021-07-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种用于城市内涝预警的雨水系统模拟方法，所述方法是基于深度学习的，由降雨产流过程模拟模型和一维管网汇流过程模拟模型两个深度学习模型构成。降雨产流过程模拟模型，用于模拟子汇水区径流、降雨入渗等管网外部进流量，并作为所述一维管网汇流过程模拟模型训练的边界条件；一维管网汇流过程模拟模型，用于模拟管网节点积水流量，同时兼具深度学习模型网络架构比选功能。本发明建模简单，具有高灵活性和高时效性，模型可以通过补充数据进行更新，精度高；可以实现对不同复杂程度的管网结构下的积水过程模拟，具有广泛的应用前景。
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