【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于給水管網的智能化監測和管理，尤其涉及一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法。
技術介紹
1、隨著城市化進程的不斷推進，給水管網作為城市基礎設施的重要組成部分，其安全穩定運行對于保障城市居民的日常生活和工業用水需求至關重要。然而，給水管網漏水問題一直是困擾供水行業的一大難題，它不僅造成水資源的浪費，還可能引發地面塌陷等安全隱患。
2、現有技術狀況：
3、1.傳統檢測方法：目前普遍采用的漏水檢測方法主要包括聲學檢測、地面探測雷達等技術。這些方法大多依賴于人工操作，檢測效率較低，且在復雜環境下準確性受限。
4、2.傳感器監測：一些自動化的監測系統通過安裝傳感器來收集管網數據，但這些系統往往只能提供有限的監測范圍，且對于微小泄漏的檢測能力不足。
5、3.數據采集與處理：盡管部分系統能夠實現數據的自動采集，但數據處理能力有限，難以從大量數據中提取出有用的漏水特征。
6、4.技術局限性：現有技術在處理大規模數據、實時監測和精確定位漏水點方面存在明顯的局限性，無法滿足現代城市供水系統的需求。
7、技術發展趨勢：
8、1.智能化：隨著人工智能和機器學習技術的發展，智能化的漏水檢測技術逐漸成為研究的熱點。
9、2.數據融合：多源數據融合技術被認為可以提高檢測系統的準確性和魯棒性。
10、3.實時監控：實現給水管網的實時監控是提高漏水檢測效率的關鍵。
11、4.隱私保護：在數據驅動的檢測系統中，如何保護數據
12、現有技術的不足：
13、1.檢測精度：傳統方法難以準確識別微小或隱蔽的漏水點。
14、2.數據處理能力：現有系統在處理大規模、高維度的管網數據方面存在局限。
15、3.實時性：缺乏有效的實時監測和快速響應機制。
16、4.數據隱私：在多源數據融合過程中，如何保護數據隱私尚未得到有效解決。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是針對
技術介紹
的不足提供一種新型的給水管網漏水檢測技術，該技術能夠利用深度學習、聯邦學習、量子計算等前沿技術，實現數據的高效處理、漏水特征的準確提取、模型的快速訓練和優化，以及在保護數據隱私的前提下進行多源數據的協同分析，從而顯著提高漏水檢測的精度和效率。
2、本專利技術為解決上述技術問題采用以下技術方案：
3、一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，具體包含如下步驟；
4、步驟1，數據采集及數據預處理：通過部署高精度傳感器網絡，實時采集給水管網的壓力、流量、聲音數據；實施數據清洗、去噪和標準化處理；構建數據庫，整合和存儲歷史與實時數據，為分析和模型訓練提供數據支持；
5、步驟2，涌現特征提取：利用深度學習模型從預處理后的數據中自動提取漏水相關的高級特征；設計自監督學習任務，以無監督的方式從數據中學習到漏水的特征表示；
6、步驟3，聯邦學習框架：通過聯邦學習算法實現多個獨立管網系統之間的數據協同訓練，同時保護各自的數據隱私；集成差分隱私和同態加密技術，確保在數據共享和模型訓練過程中的數據安全；
7、步驟4，量子計算加速：確定模型訓練中可由量子計算機加速的計算密集型任務，包括特征變換、優化算法；利用量子計算機的高并行性，提高模型訓練和推理的速度；
8、步驟5，人工智能模型構建：構建基于深度學習的漏水預測模型，使用提取的特征進行訓練，實現對漏水事件的預測；結合gis技術，實現漏水位置的精確定位和可視化展示；
9、步驟6，系統集成與優化：用于將數據采集、特征提取、模型訓練、預測和定位模塊集成到一個統一的系統中；對系統進行調優，確保各模塊之間的高效協同工作，適應不同的管網環境；
10、步驟7，實時監測與預警系統：用于通過實時數據監控界面，實時展示管網狀態和預測結果，當系統檢測到潛在的漏水風險時，能夠及時通知運維人員；
11、步驟8，數據驅動型管網優化：用于利用收集的數據和預測結果，為管網的維護、升級和優化提供決策支持，實現管網的智能化運維，提高水資源的利用效率和經濟效益；
12、步驟9，測試與評估：在實際管網環境中測試系統的性能，評估檢測精度、響應速度和用戶滿意度，用于根據測試結果，對系統進行迭代優化，滿足更高的性能要求。
13、作為本專利技術一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法的進一步優選方案，
14、在步驟1中，數據采集與預處理，具體包含如下步驟；
15、步驟1.1，傳感器部署：在給水管網的關鍵節點部署多種類型的傳感器，包括但不限于壓力傳感器、流量傳感器、聲學傳感器等，以實時監測管網狀態；
16、步驟1.2，數據采集：傳感器收集的數據通過數據采集系統實時傳輸到中心數據庫；數據包括壓力讀數、流量數據、聲音信號；
17、步驟1.3，數據清洗：對采集到的數據進行預處理，去除無效或錯誤的數據點，通過異常值檢測和剔除；
18、步驟1.4，去噪處理：應用信號處理技術，包含小波變換或濾波器，去除數據中的噪聲成分，提高信號的清晰度；
19、步驟1.5，數據標準化：將不同量綱和量級的數據轉換為統一的格式，便于后續處理和分析；
20、步驟1.6，特征工程：從原始數據中提取有用的特征，包含統計特征、頻域特征，為模型訓練提供輸入；
21、步驟1.7，數據存儲：構建數據湖，將清洗和標準化后的數據存儲起來，包括歷史數據和實時數據流；
22、去噪處理中，使用的濾波器公式:y(t)＝∫x(τ)h(t-τ)dτ；
23、其中，x(τ)是原始信號，y(t)是濾波后的信號，h(t-τ)是濾波器的脈沖響應；
24、數據標準化公式:式中，x是原始數據，z是標準化后的數據，μ是數據的均值，σ是數據的標準差。
25、作為本專利技術一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法的進一步優選方案，在步驟2中，涌現特征提取，具體包含如下步驟；
26、步驟2.1，數據輸入：將預處理后的數據輸入到深度學習模型中，這些數據可能包括時間序列數據、圖像數據或信號數據；
27、步驟2.2，深度學習模型選擇：根據數據類型和特征需求選擇合適的深度學習模型，包括cnn用于圖像數據，rnn或lstm用于時間序列數據，transformer用于序列或集合數據；
28、步驟2.3，特征提取：模型通過其多層結構自動學習數據中的高級特征；
29、其中，漏水相關特征：
30、壓力異常：漏水可能導致管網中的壓力突然下降或出現異常波動；
31、流量變化：漏水發生時，特定區域的流量可能會有異常增加；
32、聲音信號：漏水會產生特定頻率的聲音，通過聲學傳感器捕捉；
33、頻率特征本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：具體包含如下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟1中，數據采集與預處理，具體包含如下步驟；
3.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟2中，涌現特征提取，具體包含如下步驟；
4.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟3中，聯邦學習框架，具體包含如下步驟；
5.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟4中，量子計算加速，具體包含；
6.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟5中，人工智能模型構建，具體包含；
7.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟6中，系統集成與優化，具體包含如下步驟；
8.根據權利要求1所述的一種基于涌現現
9.根據權根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟8中，系統集成與優化，具體包含如下步驟；
10.根據權根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟9中，測試與評估，具體包含如下步驟；
...【技術特征摘要】
1.一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：具體包含如下步驟；
2.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟1中，數據采集與預處理，具體包含如下步驟；
3.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟2中，涌現特征提取，具體包含如下步驟；
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5.根據權利要求1所述的一種基于涌現現象和聯邦學習的給水管網漏水檢測方法，其特征在于：在步驟4中，量子計算加速，具體包含；
6.根據權利要求1所述的一種...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王榮合，劉敏，劉一，鈕燕燕，伍枝祥，紀振強，龐姝慧，李光，張鈺，李蘭珍，
申請(專利權)人：江蘇長三角智慧水務研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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