排水管網(wǎng)智能診斷及城市內(nèi)澇預(yù)警產(chǎn)品重磅發(fā)布

2023-03-10

3月3日,城市生命線產(chǎn)品發(fā)布會在合肥市成功舉辦。會上,辰安科技下屬子公司合肥澤眾城市智能科技有限公司面向排水管網(wǎng)安全和城市內(nèi)澇防治兩大應(yīng)用場景,向行業(yè)首發(fā)了排水管網(wǎng)智能診斷和城市內(nèi)澇預(yù)警兩大創(chuàng)新產(chǎn)品,受到行業(yè)的認(rèn)可。


排水管網(wǎng)智能診斷及城市內(nèi)澇預(yù)警產(chǎn)品重磅發(fā)布


排水管網(wǎng)是城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分,肩負(fù)著城市排污、排澇的重任。但近年來隨著我國排水管道規(guī)??焖僭鲩L,運(yùn)行時(shí)間的積累,越來越多的排水管網(wǎng)出現(xiàn)了錯(cuò)接、混接、滲漏和淤堵等病害。由于這些地下病害不易被發(fā)現(xiàn),目前常規(guī)的診斷方式是CCTV、QV等線下檢測,效率低、周期長、成本高。近年來,排水管網(wǎng)在線監(jiān)測技術(shù)發(fā)展較快,可以實(shí)時(shí)掌握排水的常規(guī)運(yùn)行狀態(tài),但在病害診斷預(yù)警方面仍然缺失。


針對排水官網(wǎng)病害診斷預(yù)警,本次發(fā)布的排水管網(wǎng)智能診斷產(chǎn)品,以創(chuàng)新、前沿的病害智能診斷模型為驅(qū)動,包括管網(wǎng)錯(cuò)接診斷模型、雨污混接診斷模型、管網(wǎng)滲漏診斷模型和管網(wǎng)淤堵診斷模型。模型融合大數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和管網(wǎng)水力學(xué)等先進(jìn)算法,充分發(fā)揮降雨、液位、流量、水質(zhì)的海量監(jiān)測數(shù)據(jù)價(jià)值,對病害異常特征數(shù)據(jù)自動分析、抓取,并結(jié)合管網(wǎng)拓?fù)渌菰捶治龊蜕舷掠伪O(jiān)測點(diǎn)位關(guān)聯(lián)分析,對病害發(fā)生的區(qū)域進(jìn)行智能定位,實(shí)現(xiàn)排水管網(wǎng)病害的在線智能診斷。相比以年為周期的線下檢測,智能診斷效率提高到了2小時(shí),實(shí)現(xiàn)排水管網(wǎng)安全全天候守候!


排水管網(wǎng)智能診斷及城市內(nèi)澇預(yù)警產(chǎn)品重磅發(fā)布


排水管網(wǎng)病害會導(dǎo)致排水能力不足,外加這些年城鎮(zhèn)化發(fā)展速度快,以及極端降雨天氣多發(fā),導(dǎo)致城市內(nèi)澇事故層出不窮,造成巨大的人員財(cái)產(chǎn)損失。這些內(nèi)澇事故暴露出的共同核心問題是,不能在汛前精準(zhǔn)、及時(shí)地預(yù)測內(nèi)澇范圍和積水深度。


本次發(fā)布的城市內(nèi)澇預(yù)警產(chǎn)品能夠快速解決上述問題。該產(chǎn)品集成了行業(yè)領(lǐng)先的水動力耦合模型,采用實(shí)時(shí)滾動計(jì)算方式。在暴雨來臨前,能夠立即對排水管網(wǎng)的運(yùn)行負(fù)荷和內(nèi)澇積水的動態(tài)發(fā)展過程進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確預(yù)測,輔助排澇資源部署。


重點(diǎn)受到關(guān)注的水動力耦合模型還融合了排水管網(wǎng)、河道水系、地形地貌和氣象預(yù)報(bào)等排水全要素基礎(chǔ)數(shù)據(jù),支持高精度網(wǎng)格氣象預(yù)報(bào),可以識別1公里以下網(wǎng)格的不均勻降雨,創(chuàng)新融合GPU加速技術(shù)和網(wǎng)格自適應(yīng)技術(shù),使得計(jì)算速度可提高5倍,真正做到了實(shí)時(shí)滾動計(jì)算,能夠提前3~6小時(shí)進(jìn)行預(yù)測,準(zhǔn)確性可高達(dá)80%。該模型在復(fù)雜度、計(jì)算速度、準(zhǔn)確度和應(yīng)用廣度方面均處于行業(yè)領(lǐng)先水平,真正實(shí)現(xiàn)了內(nèi)澇事故早預(yù)警、早處置!


排水管網(wǎng)智能診斷及城市內(nèi)澇預(yù)警產(chǎn)品重磅發(fā)布


目前,這兩款產(chǎn)品已經(jīng)成功應(yīng)用到全國數(shù)十座城市,覆蓋面積近1000平方公里,涉及管網(wǎng)超1萬公里,輔助識別出各類管網(wǎng)病害800余例,成功預(yù)警多起內(nèi)澇事故。


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