本發明專利技術涉及燃氣系統數據管理技術領域，具體涉及一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，包括以下步驟：S1，數據收集與預處理：實時采集燃氣系統中的業務數據；S2，設備狀態監測：識別設備表面異常情況；S3，數據分析：提取業務指標和異常數據；S4，跨平臺數據協同與同步：將燃氣系統的業務數據、能源管理系統的能耗數據以及智能家居系統的家居環境數據進行實時協同和同步；S5，報告生成：生成燃氣系統的動態報告；S6，報告分發：將生成的動態報告分發給相關人員；S7，用戶反饋：收集用戶對報告的反饋信息。本發明專利技術，生成全面的動態報告，提升了系統的安全性和運行效率。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及燃氣系統數據管理，尤其涉及一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法。
技術介紹
1、隨著全球能源行業的數字化轉型加速，燃氣行業也面臨著前所未有的變革機遇。物聯網、大數據、云計算等技術的廣泛應用，為燃氣行業的智能化管理提供了強有力的技術支撐。同時，用戶對燃氣服務的需求日益多樣化、個性化，要求燃氣企業不斷提升服務質量，滿足市場需求。
2、當前，燃氣系統在城市基礎設施中占據重要地位，其運行效率和安全性直接影響到城市居民的生活質量和公共安全，然而，由于燃氣系統的復雜性和實時監測的高要求，傳統的監測和報告方法往往難以滿足現代化管理的需求，隨著物聯網、大數據和人工智能技術的發展，如何利用這些先進技術對燃氣系統進行高效、精準的監測和管理，成為亟待解決的問題。
3、現有的燃氣系統監測技術雖然能夠實現基本的數據采集和處理，但存在諸多不足，首先，數據的準確性和一致性難以保障，尤其是在噪聲和無效數據的干擾下，數據質量難以滿足高精度分析的要求，其次，設備監測主要依賴于人工巡檢，效率低、成本高，且難以及時發現設備異常情況，跨平臺的數據協同與同步也未能充分實現，導致各系統的數據孤立，無法提供全面的運營數據支持，此外，現有的報告生成方法多依賴靜態數據，缺乏實時動態分析和用戶反饋機制，難以適應快速變化的運營環境。
4、本專利技術的目的在于提供一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，提升了燃氣系統的運行效率和安全性，確保了數據的準確性和一致性，提供了全面、實時的運營數據支持，為管理人員的決策提供了可靠依據。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法。
2、一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，包括以下步驟：
3、s1，數據收集與預處理：通過傳感器網絡實時采集燃氣系統中的業務數據，包括燃氣流量、壓力以及溫度，并對采集到的業務數據進行預處理；
4、s2，設備狀態監測：通過攝像頭實時監控燃氣系統設備的運行狀態，識別設備表面異常情況，具體包括：
5、s21，設備圖像采集：通過攝像頭實時采集燃氣系統設備的運行狀態，包括設備外觀狀態、運行姿態和角度、表面溫度分布以及振動情況；
6、s22，圖像處理：對采集到的運行狀態進行初步處理，包括去噪和增強；
7、s23，異常檢測：利用快速的區域卷積神經網絡對初步處理的運行狀態進行檢測，識別出設備表面的異常情況；
8、s24，狀態記錄：記錄并存儲檢測到的設備狀態和異常情況；
9、s3，數據分析：結合設備表面的異常情況，對預處理后的業務數據進行實時分析，提取業務指標和異常數據；
10、s4，跨平臺數據協同與同步：將燃氣系統的業務數據、能源管理系統的能耗數據以及智能家居系統的家居環境數據進行實時協同和同步，形成綜合數據，提供運營數據支持和優化建議；
11、s5，報告生成：根據提取的業務指標和異常數據，結合綜合數據，生成燃氣系統的動態報告，報告內容包括數據統計、趨勢分析以及異常報警；
12、s6，報告分發：通過多渠道(如郵件、短信、web接口等)將生成的動態報告分發給相關人員；
13、s7，用戶反饋：收集用戶對報告的反饋信息，并對報告生成方法進行持續優化。
14、可選的，所述s1中的數據收集與預處理包括：
15、s11，數據收集：實時采集燃氣系統中的業務數據，包括燃氣流量、壓力以及溫度，具體包括：
16、燃氣流量數據采集：利用安裝在管道上的超聲波流量計，通過超聲波信號的傳輸和接收來測量燃氣的流量；
17、壓力數據采集：通過壓力傳感器實時監測管道內的壓力值，壓力傳感器將壓力信號轉化為電信號；
18、溫度數據采集：通過熱電偶采集溫度數據，熱電偶通過溫差電動勢產生電壓信號；
19、s12，數據預處理：對采集到的燃氣系統中的業務數據進行預處理，包括清洗、過濾和格式化處理。
20、可選的，所述s21中的設備圖像采集包括：
21、s211，設備外觀狀態采集：通過攝像頭實時拍攝燃氣系統設備的外觀圖像；
22、s212，運行姿態和角度采集：通過安裝在設備上的多軸攝像頭實時捕捉設備的運行姿態和角度變化；
23、s213，表面溫度分布采集：通過紅外熱成像攝像頭實時監控設備表面的溫度分布；
24、s214，振動情況采集：通過高頻攝像頭實時監控設備的微小振動情況。
25、可選的，所述s22中的圖像處理包括：
26、s221，去噪處理：采用高斯濾波算法對采集到的設備運行狀態的圖像進行去噪處理；
27、s222，圖像增強：采用直方圖均衡化對去噪后的運行狀態的圖像進行增強處理。
28、可選的，所述s23中的快速的區域卷積神經網絡包括：
29、s231，特征提取：利用卷積神經網絡(cnn)從輸入圖像中提取多尺度特征，包括低層特征、中層特征以及高層特征；
30、s232，特征融合：將不同層次的特征進行融合，表示為：
31、
32、其中，fi為不同層提取的特征(包括低層特征flow、中層特征fmid、高層特征fhigh)，wi為融合權重，ffusion為融合后的特征；
33、s233，區域提議網絡：增加旋轉區域提議(rotated?rpn)，適應設備不同角度和姿態的異常檢測，表示為：
34、scorerot＝softmax(wrot·ffusion)；
35、bboxrot＝wbbox·ffusion；
36、其中，wrot和wbbox為旋轉提議的權重，scorerot為旋轉提議的得分，bboxrot為旋轉提議的邊界框；
37、s234，多任務損失函數：增加溫度和振動特征的約束，表示為：
38、l＝lcls+λ1lbbox+λ2ltemp+λ3lvib；
39、
40、其中，lcls為分類損失，lbbox為邊界框回歸損失，ltemp和lvib分別為溫度和振動特征的損失，λ1,λ2,λ3為平衡系數，ti和為真實和預測的溫度值，vi和為真實和預測的振動值；
41、s235，特征映射層：引入注意力機制，增強對異常區域的關注，表示為：
42、fatt＝softmax(watt·ffusion)；
43、fmap＝ffusion⊙fatt；
44、其中，watt為注意力機制的權重，fatt為注意力特征，fmap為最終特征映射，⊙表示逐元素乘積；
45、s236，異常檢測層：增加基于特征的分類器，表示為：
46、p(c)＝softmax(wcls·fmap)；
47、t＝wreg·fmap；
48、其中，wcls和wreg為分類器和回本文檔來自技高網
...
【技術保護點】
1.一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S1中的數據收集與預處理包括：
3.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S21中的設備圖像采集包括：
4.根據權利要求3所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S22中的圖像處理包括：
5.根據權利要求4所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S23中的快速的區域卷積神經網絡包括：
6.根據權利要求5所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S24中的狀態記錄包括：
7.根據權利要求6所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S3中的數據分析包括：
8.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S4中的跨平臺數據協同與同步包括：
9.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述S5中的報告生成包括：
10.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于,所述S7中的用戶反饋包括：
...
【技術特征摘要】
1.一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述s1中的數據收集與預處理包括：
3.根據權利要求1所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述s21中的設備圖像采集包括：
4.根據權利要求3所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述s22中的圖像處理包括：
5.根據權利要求4所述的一種燃氣系統業務數據的動態報告生成方法，其特征在于，所述s23中的快速的區域卷積神經網絡包括：
6...
【專利技術屬性】
技術研發人員：強強，束開，饒洋，黃其高，梁曉，李濤，孫煥然，王羽霏，
申請(專利權)人：貴州數聯慧云數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。