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公开(公告)号：CN112651179B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202011607283.8
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 一种河流底泥污染控制方法，解决了现有无法快速定量河流底泥污染权重及制定底泥污染工程策略的问题，属于环境工程技术领域。本发明包括：S1、构建和训练灰度神经网络模型，灰度神经网络模型的输入为断面上覆水数据、底泥污染数据以及河流水力数据，输出为底泥污染释放速率；S2、当前待预测断面数据输入至灰度神经网络模型；S3、获得底泥释放对河流水质污染贡献率η，若η小于贡献率设定值，转入S2预测下一断面，否则转S4；S4、利用熵权法获得底泥释放各污染因子权重ωj；S5、若ωj大于权重设定值，对应底泥释放污染因子作为控制点，选择相应控制技术决策方案；S6、整合所有断面的控制点及相应控制技术决策方案。
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公开(公告)号：CN115204688A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210844960.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 排水系统健康性综合评价方法，属于市政工程、环境工程与计算机技术交叉领域。本发明为解决了现有的排水系统健康性评价方法只局限于对排水管网的物理破损情况进行评价，导致其评价准确性低的问题。本发明通过对研究对象的气象、遥感、高程、管网、勘探等多源数据进行深度学习、挖掘与建模，得出评价城市的排水系统健康性的指标，并计算每个指标的综合权重，从而反映排水系统的健康程度。本发明由五个评价维度共计20个指标，分别是内部缺陷维度、发展规模维度、雨水归趋维度、设施运行状态维度以及污染排放维度。本发明主要用于对城市排水系统健康性进行综合评价。
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公开(公告)号：CN112700141B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011630854.X
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F30/28 , G06F30/18 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 一种城市排水管网在线分析方法，解决了现有排水管网在模型计算结果不够灵活及实时指导性差的问题，属于市政工程、环境工程、管理学与计算机科学交叉领域。本发明包括：S1、构建排水管网水动力水质计算引擎；S2、利用排水管网水动力水质计算引擎将场景管网水质水动力运行任务编排成多个独立的任务单元，根据任务调度中心的指令及输入排水管网的数据，在集群分布式架构上动态的分配与调度任务单元，完成排水管网的场景模拟，获取排水管网水动力水质计算结果；S3、依据复杂网络理论，将排水管网抽象为二维点线有向加权网络，对排水管网的网络拓扑结构及水动力水质计算结果进行分析。
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公开(公告)号：CN112668911B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202011640839.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 水域岸线污染风险评估方法及控制智能决策方法和系统，属于环境工程技术与计算机技术交叉领域。为了解决现有的水域岸线污染风险评估方法效率低、准确率低的问题，以及对应进行控制智能决策的效率低的问题。本发明利用卷积神经网络对水域岸线遥感影像、航拍影像以及区域图像进行识别与语义分割，完成岸线宽度、人类活动、耕地占用面积、优势植株等影像因子的自动化计算与赋值；构建基于网络层次分析的水域岸线污染风险评价体系，确定影响因子权重，从而得到客观公正的定量化评价结果，提出基于影响因子权重水域岸线污染控制策略。主要用于水域岸线污染风险评估及控制智能决策。
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公开(公告)号：CN110334468B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910641632.9
申请日：2019-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种城市排水管网雨水汇入量与溢流量的定量方法，它属于环境工程领域。本发明解决了目前无法根据不同的降雨情况，获得城市排水管网入河排放口的溢流量的问题。本发明根据城市排水管网的数据信息构建城市排水管网的模型，然后根据排水系统的实际运行情况添加截留管线、截留泵站和调蓄水池等截留构筑物，通过模拟多种不同降雨场景，最后分析降雨量与入河排放口溢流量的关系，拟合得出降雨量‑入河排放口溢流量函数，最终确定入河排放口的最小临界降雨量以及任意降雨量下的入河排放口溢流量，从而为城市内河管理以及排水管网的升级优化提供理论参考依据。本发明可以应用于市政工程、环境工程以及计算机数值仿真模拟技术交叉领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112712441B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011602279.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/06 , G06F16/903
Abstract: 城市“厂网河”拓扑关系的自动化梳理方法，涉及环境系统模拟预测技术领域。本发明是为了解决现有技术中依靠人工对“厂网河”拓扑关系进行梳理，导致耗时长、效率低、错误率高的问题。本发明将城市“厂网河”水系统的复杂连接关系抽象为二维点线拓扑结构，以深度优先遍历算法实现数据合理性检验，以广度优先遍历算法实现拓扑结构检查与延接，并运用智能自动化技术实现转换过程的高效自动化。实现“管网‑污水厂‑河流排放口‑河流”间流向关系自动构建的同时，对流向错误、管线断点、河流排放口遗漏等进行自动识别与纠正，智慧贯通城市“厂网河”的水动力路径，从而为城市“厂网河”建模与运行管理服务。
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公开(公告)号：CN112712441A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011602279.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/06 , G06F16/903
Abstract: 城市“厂网河”拓扑关系的自动化梳理方法，涉及环境系统模拟预测技术领域。本发明是为了解决现有技术中依靠人工对“厂网河”拓扑关系进行梳理，导致耗时长、效率低、错误率高的问题。本发明将城市“厂网河”水系统的复杂连接关系抽象为二维点线拓扑结构，以深度优先遍历算法实现数据合理性检验，以广度优先遍历算法实现拓扑结构检查与延接，并运用智能自动化技术实现转换过程的高效自动化。实现“管网‑污水厂‑河流排放口‑河流”间流向关系自动构建的同时，对流向错误、管线断点、河流排放口遗漏等进行自动识别与纠正，智慧贯通城市“厂网河”的水动力路径，从而为城市“厂网河”建模与运行管理服务。
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公开(公告)号：CN110348146A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910642493.1
申请日：2019-07-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种SWMM运算结果自动化的数据转化方法，本发明涉及SWMM运算结果自动化的数据转化方法。本发明的目的是为了解决现有SWMM模型的计算结果全部导入将耗费大量的人力物力，操作效率低的问题。过程为：一、运行SWMM模型得到计算结果，并自动命名为相同项目名称的OUT文件；二、判断OUT文件的可用性，当所有返回值为TRUE时，将模型的信息按顺序转化为数据库可读取数据；四、将汇水区、管段、节点的二进制计算信息转化为数据库可读取数据；生成系统参数文本与汇水区、管段、节点三要素的三个数据文件夹；导入数据库软件建立SWMM计算结果数据库。本发明属于市政工程、环境工程、环境系统模拟预测技术与计算机技术交叉领域。
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公开(公告)号：CN112712033B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011628206.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种城市排水管网汇水区自动划分方法，解决了现有汇水区划分效率不高的问题，属于环境工程、可见光遥感影像语义分割与计算机视觉交叉应用领域。本发明包括：S1、获取城市目标区域遥感图像，构建训练数据集；S2、利用卷积神经网络耦合变体残差网络来构建路网提取卷积神经网络模型，变体残差网络作为卷积神经网络的编码结构；S3、利用训练数据集训练路网提取卷积神经网络模型，确定路网提取卷积神经网络模型的参数；S4、将城市待划分区域遥感影像输入至路网提取卷积神经网络模型中，提取路网信息；S5、对提取的路网信息划分出汇水区域，结合雨水井点分布的先验信息，利用反距离加权的泰森多边形方法进一步划分出子汇水区。
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公开(公告)号：CN112712033A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011628206.0
申请日：2020-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种城市排水管网汇水区自动划分方法，解决了现有汇水区划分效率不高的问题，属于环境工程、可见光遥感影像语义分割与计算机视觉交叉应用领域。本发明包括：S1、获取城市目标区域遥感图像，构建训练数据集；S2、利用卷积神经网络耦合变体残差网络来构建路网提取卷积神经网络模型，变体残差网络作为卷积神经网络的编码结构；S3、利用训练数据集训练路网提取卷积神经网络模型，确定路网提取卷积神经网络模型的参数；S4、将城市待划分区域遥感影像输入至路网提取卷积神经网络模型中，提取路网信息；S5、对提取的路网信息划分出汇水区域，结合雨水井点分布的先验信息，利用反距离加权的泰森多边形方法进一步划分出子汇水区。
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