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公开(公告)号：CN117649156A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410124294.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种高城镇化河网全自动水环境监测方法及系统，包括采集高城镇区域的研究数据，研究数据至少包括河网数据、水质数据和水动力数据，基于河网数据构建河网水系拓扑；基于研究数据构建高城镇区域的物理模型和数字模型，通过数字模型模拟计算污染物的衰减扩散距离并通过物理模型验证；读取研究数据，分析水质数据并验证污染物衰减扩散距离，提取污染物衰减扩散路径并聚类，根据聚类结果优化水环境监测点位置和巡检路径；布设微型监测站和设置无人机巡检路径，获取实时水环境监测数据并进行数据融合。通过对衰减扩散路径进行分析研究，有效地提高了城镇化河网的水环境监测效率和数据质量，为水质监测和有序引排方案提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117649156B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410124294.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种高城镇化河网全自动水环境监测方法及系统，包括采集高城镇区域的研究数据，研究数据至少包括河网数据、水质数据和水动力数据，基于河网数据构建河网水系拓扑；基于研究数据构建高城镇区域的物理模型和数字模型，通过数字模型模拟计算污染物的衰减扩散距离并通过物理模型验证；读取研究数据，分析水质数据并验证污染物衰减扩散距离，提取污染物衰减扩散路径并聚类，根据聚类结果优化水环境监测点位置和巡检路径；布设微型监测站和设置无人机巡检路径，获取实时水环境监测数据并进行数据融合。通过对衰减扩散路径进行分析研究，有效地提高了城镇化河网的水环境监测效率和数据质量，为水质监测和有序引排方案提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117236199B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311509572.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06F18/22 , G06F18/232 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06Q50/26 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种城市水网区域河湖水质提升与水安全保障方法，包括如下步骤：采集待研究的城市水网区域的研究数据，并进行预处理；读取研究数据，提取水环境数据，构建时空预测模型，并水环境数据作为输入，获得优化的时空预测模型；读取研究数据，并提取城市水网拓扑连接关系，构建关系网络并进行水环境系统模拟；建立时空预测与关系网络耦合模型，以及多目标优化模块，对水环境进行一体化模拟，获得模拟结果；构建方案优选模块，结合模拟结果中优选出水环境提升和水安全保障方法。本申请给出了提升水安全保障适配性的区域河湖水系连
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公开(公告)号：CN117236199A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311509572.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G16C20/70 , G16C20/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06F18/22 , G06F18/232 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06Q50/26 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种城市水网区域河湖水质提升与水安全保障方法，包括如下步骤：采集待研究的城市水网区域的研究数据，并进行预处理；读取研究数据，提取水环境数据，构建时空预测模型，并水环境数据作为输入，获得优化的时空预测模型；读取研究数据，并提取城市水网拓扑连接关系，构建关系网络并进行水环境系统模拟；建立时空预测与关系网络耦合模型，以及多目标优化模块，对水环境进行一体化模拟，获得模拟结果；构建方案优选模块，结合模拟结果中优选出水环境提升和水安全保障方法。本申请给出了提升水安全保障适配性的区域河湖水系连通功能和技术需求，能够适应不同的预测任务和场景，提升了模型的泛化能力和预测精度。
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