基于智慧燃气GIS的管网巡检管理方法和物联网系统

技术领域

本说明书涉及物联网技术领域，特别涉及一种基于智慧燃气GIS的管网巡检管理方法和物联网系统。

背景技术

目前，燃气在社会生活和生产的诸多领域得到了广泛应用，但燃气管网在运输燃气的过程中，难免会发生故障。为了能够减少故障的发生，现在主要的办法是通过燃气平台分配巡检人员对燃气管网所属区域进行巡检。但普遍性常规性的巡检方式，会导致燃气巡检没有针对性，消耗人力物力的同时难以及时发现燃气管网运行的异常。

因此，希望提供一种基于智慧燃气GIS的管网巡检管理方法和物联网系统，以提高对燃气管网进行巡检的针对性和准确性，及时有效地保障燃气管网的稳定运行。

发明内容

发明内容包括一种基于智慧燃气GIS的管网巡检管理方法，所述方法由基于智慧燃气GIS的管网巡检管理物联网系统的智慧燃气管网安全管理平台执行，所述方法包括：基于燃气GIS系统获取燃气管网中至少一个巡检单元的巡检特征，所述巡检特征包括所述巡检单元的位置特征、要求巡检时间、巡检频率以及所属管系中的至少一种；基于所述巡检特征，在所述燃气GIS系统的燃气管网地图上进行划分，确定至少一个燃气巡检片区；基于所述至少一个燃气巡检片区进行巡检，确定巡检结果；基于所述巡检结果，更新所述至少一个燃气巡检片区。

发明内容包括一种基于智慧燃气GIS的管网巡检管理物联网系统，所述基于智慧燃气GIS的管网巡检管理物联网系统包括智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气管网安全管理平台、智慧燃气管网设备传感网络平台、智慧燃气管网设备对象平台；所述智慧燃气用户平台包括多个智慧燃气用户分平台；所述智慧燃气服务平台包括多个智慧燃气服务分平台；所述智慧燃气管网安全管理平台包括至少一个智慧燃气管网安全管理分平台和智慧燃气数据中心；所述智慧燃气管网设备传感网络平台用于与所述智慧燃气数据中心和所述智慧燃气管网设备对象平台进行交互；所述智慧燃气管网设备对象平台用于获取燃气管网中至少一个巡检单元的巡检特征；所述智慧燃气管网安全管理平台从所述智慧燃气数据中心获取所述巡检特征；基于所述巡检特征，在燃气GIS系统的燃气管网地图上进行划分，确定至少一个燃气巡检片区；基于所述至少一个燃气巡检片区进行巡检，确定巡检结果；基于所述巡检结果，更新所述至少一个燃气巡检片区；并将更新后的所述至少一个燃气巡检片区通过所述智慧燃气数据中心传递至所述智慧燃气服务平台；所述智慧燃气服务平台用于将更新后的所述至少一个燃气巡检片区上传至所述智慧燃气用户平台。

为了解决普遍性、常规性的巡检方式导致燃气巡检没有针对性、消耗人力物力以及难以及时发现燃气管网运行异常的问题。发明内容通过获取燃气管网中的巡检特征，基于巡检特征确定燃气巡检片区，能及时基于实时的巡检特征以及可能的异常调整巡检片区，提高了管网巡检管理的效率和针对性，有利于保障燃气管网稳定安全的运行。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气GIS的管网巡检管理物联网系统的示例性平台结构图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气GIS的管网巡检管理方法的示例性流程图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定燃气巡检片区的示例性流程图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的更新燃气巡检片区的示例性流程图；

图5A是根据本说明书一些实施例所示的基于第一预测模型预测第一异常可能性的示例性示意图；

图5B是根据本说明书一些实施例所示的基于第二预测模型预测第二异常可能性的示例性示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

不同的燃气管网区域的环境条件、燃气运输情况不同，发生异常情况的可能性和时间也不同，为了提高对燃气管网进行巡检的效率性，分配巡检人员对燃气管网区域进行巡检时需要考虑不同区域发生异常的可能性。因此，本说明书的一些实施例根据燃气GIS系统，获取燃气区域中的巡检特征，基于巡检特征确定至少一个燃气巡检片区，提高了对燃气管网区域巡检的效率和针对性，保障燃气管网稳定安全的运行。

图1是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气GIS的管网巡检管理物联网系统的示例性平台结构图。以下将对本说明书实施例所涉及的基于智慧燃气GIS的管网巡检管理物联网系统（以下简称物联网系统100）进行详细说明。需要注意的是，以下实施例仅用于解释本说明书，并不构成对本说明书的限定。

如图1所示，所述物联网系统100可以包括智慧燃气用户平台110、智慧燃气服务平台120、智慧燃气管网安全管理平台130、智慧燃气管网设备传感网络平台140和智慧燃气管网设备对象平台150。

智慧燃气用户平台110指用于与用户进行交互的平台。在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以被配置为终端设备。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以包括燃气用户分平台和监管用户分平台。燃气用户分平台可以是为燃气用户提供燃气使用相关数据以及燃气问题解决方案的平台。燃气用户可以是工业燃气用户、商业燃气用户、普通燃气用户等。监管用户分平台可以是监管用户对整个物联网系统的运行进行监管的平台。监管用户可以是燃气安全监管部门的人员。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以通过终端设备将信息反馈给用户。例如，智慧燃气用户平台110可以基于监管用户分平台将更新后的燃气巡检片区反馈给监管用户。

智慧燃气服务平台120可以是用于将用户的需求与控制信息传达出去的平台。智慧燃气服务平台120可以从智慧燃气管网安全管理平台130（例如，智慧燃气数据中心）获取更新后的巡检片区等，并将其发送至智慧燃气用户平台110。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以包括智慧用气服务分平台和智慧监管服务分平台。智慧用气服务分平台可以是为燃气用户提供用气服务的平台。智慧监管服务分平台可以是为监管用户提供监管需求和监管方案等的平台。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台可以基于监管服务分平台，将更新后的至少一个燃气巡检片区上传至智慧燃气用户平台110的监管用户分平台。

智慧燃气管网安全管理平台130可以是为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能的平台。在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台可以包括智慧燃气管网安全管理分平台和智慧燃气数据中心。

智慧燃气管网安全管理分平台可以用于处理巡检特征，确定及更新燃气巡检片区。智慧燃气数据中心可以汇总、存储物联网系统100的运行数据。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以通过智慧燃气数据中心与智慧燃气管网设备传感网络平台140和智慧燃气服务平台120（例如，智慧监管服务分平台）进行数据交互。

例如，智慧燃气数据中心可以将巡检片区上传到智慧燃气服务平台120。又例如，智慧燃气数据中心可以将获取巡检特征的指令发送给智慧燃气管网设备传感网络平台140，以获取巡检特征。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理分平台可以包括用于实现管网巡线安全管理、场站巡检安全管理、管网燃气泄漏监测、场站燃气泄漏监测、管网设备安全监测、场站设备安全检测、安全应急管理、管网风险评估管理、管网地理信息管理和管网仿真管理等的模块。

智慧燃气管网设备传感网络平台140可以是对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气管网设备传感网络平台140可以被配置为通信网络和网关，以实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。

在一些实施例中，智慧燃气管网设备传感网络平台140可以包括网络管理、协议管理、指令管理、数据解析等模块。

在一些实施例中，智慧燃气管网设备传感网络平台140可以通过智慧燃气数据中心与智慧燃气管网安全管理平台130进行数据交互；和智慧燃气管网设备对象平台150进行数据交互等。

智慧燃气管网设备对象平台150可以指用于获取感知信息的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气管网设备对象平台150可以被配置为各类燃气管网设备和监测设备。监测设备可以包括燃气流量装置、图像获取装置、温湿度传感器、压力传感器、燃气泄漏报警器等。

在一些实施例中，智慧燃气管网设备对象平台150还可以用于从燃气GIS系统获取燃气管网中至少一个巡检单元的巡检特征。

关于上文所述的巡检单元的巡检特征、燃气巡检片区和巡检结果等的更多说明可以参见下文（如，图2等）及其相关描述。

需要注意的是，以上对于物联网系统100及其组成部分的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个组成部分进行任意组合，或者构成子系统与其他组成部分连接。

图2是根据本说明书一些实施例所示的基于智慧燃气GIS的管网巡检管理方法的示例性流程图。如图2所示，流程200可以包括下述步骤。在一些实施例中，流程200可以由智慧燃气管网安全管理平台130执行。

步骤210，基于燃气GIS系统，获取燃气管网中至少一个巡检单元的巡检特征。

燃气GIS系统是一种基于地理信息系统（Geographic Information System，GIS）技术的信息系统，能够为智慧燃气管网安全管理平台130提供所需的燃气管网信息，实现燃气管网信息的动态更新、查询统计、管网运营巡检等功能。

巡检单元可以指燃气管网中需要进行巡检的燃气管道所在区域。例如，巡检单元可以包括需要巡检的燃气设备、燃气管道段所在区域等。巡检单元可以通过预先划分确定。

巡检特征可以指与巡检单元的燃气巡检相关的数据信息。

在一些实施例中，巡检特征可以包括巡检单元的位置特征、要求巡检时间、巡检频率以及所属管系中的至少一种。其中，位置特征可以包括巡检单元的位置坐标、地形、巡检难度等；要求巡检时间可以指按照巡检频率的要求以及上一次巡检的时间，确定的下次巡检时间；巡检频率可以指对巡检单元进行巡检的时间间隔；巡检单元的所属管系可以指巡检单元对应管道在燃气管网中的级别及编号。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以通过智慧燃气管网设备对象平台150获取燃气管网中至少一个巡检单元的巡检特征。

步骤220，基于巡检特征，在燃气GIS系统的燃气管网地图上进行划分，确定至少一个燃气巡检片区。

燃气巡检片区可以指在燃气管网对应区域中划分出用于进行巡检和管理的多个小片区。在一些实施例中，燃气管网对应的区域可以称为燃气区域。例如，可以将燃气区域中一个或一个以上的巡检单元划分为一个燃气巡检片区。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于巡检特征，在燃气GIS系统的燃气管网地图上进行划分，确定至少一个燃气巡检片区。例如，可以将巡检特征相近的巡检单元划分为一个巡检片区。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以通过聚类确定燃气巡检片区，更多细节可以参见图3及其相关描述。

步骤230，基于至少一个燃气巡检片区进行巡检，确定巡检结果。

在一些实施例中，巡检人员可以根据巡检单元的要求巡检时间和巡检频率，对燃气巡检片区内燃气管道进行巡检，确定巡检结果。

巡检结果可以包括燃气管道是否存在异常、燃气管道的具体异常情况（如管道损坏、部件缺失、管道老化）等。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以采用多种方式确定巡检结果。例如，由巡检人员输入、基于巡检的图像进行图像识别确定等。

步骤240，基于巡检结果，更新至少一个燃气巡检片区。

例如，基于巡检结果中燃气管道的具体异常情况（如，管道损坏和未损坏）更新巡检特征（如更新巡检频率和要求巡检时间），并基于更新的巡检特征通过步骤220的方法更新巡检片区。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130基于巡检结果更新至少一个燃气巡检片区的更多细节可以参见图4及其相关描述。

在本说明书一些实施例中，通过燃气GIS系统获取巡检特征并在燃气管网地图上划分巡检片区并基于巡检结果实时更新巡检片区，能够有效优化巡检任务的分配，提升巡检效率、及时调整巡检资源和任务。

应当注意的是，上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于燃气管网地图，构建燃气巡检图；基于巡检特征对燃气巡检图进行聚类，确定至少一个巡检子图；基于至少一个巡检子图，确定至少一个燃气巡检片区。燃气巡检图的节点包括至少一个巡检单元，边包括第一类边；第一类边为节点之间的管道。

燃气巡检图可以指用于表示巡检单元及其之间的连接关系的无向权重图。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于燃气管网地图，将燃气区域中的巡检单元作为节点，节点之间的管道作为第一类边，构建燃气巡检图。

燃气巡检图的节点特征可以包括巡检单元的位置、巡检工作量、要求巡检时间、巡检频率、所属管系等。

燃气巡检图的第一类边的特征可以包括边的权重，权重可以基于节点之间的距离确定。例如，可以设置节点之间的距离越大，边的权重越小。

巡检子图可以指对燃气巡检图进行划分形成的子图。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于燃气巡检图中至少一个巡检单元的巡检特征，对燃气巡检图进行聚类，通过聚类可以将巡检特征相似的巡检单元归为同一组，确定至少一个巡检子图。聚类方法可以包括谱聚类算法。在谱聚类算法中，两个节点（巡检单元）之间的边权重越小，越容易被划分到两个不同的巡检子图中，反之亦然。因此，可以将距离越远的巡检单元对应的节点之间的边设置越小权重，这样越容易将对应节点分配在不同的巡检子图，保证分配合理性。

在一些实施例中，聚类的数量可以基于各类巡检人员的类型及数量确定。燃气巡检图的边还包括第二类边，第二类边为燃气巡检图中没有管道直接相连的节点之间的连线（如虚拟连线）。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于节点之间的距离、边的类型确定边的权重。例如，边连接的两个节点之间的距离越远，边的权重越小；并且第一类边的权重大于第二类边。

巡检人员的类型可以包括高级、中级、初级等。在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于巡检人员的类型及各类型人员的人数进行分组搭配，确定分组数量，并基于分组数量确定聚类数量。分组搭配的原则是保证每组巡检人员数量及类型均衡。

在本说明书一些实施例中，通过巡检人员的类型及数量确定聚类数量，可以基于巡检人员信息进行合理的任务分配；将满足预设条件的节点之间的边确定为第二类边，第二类边的权重小于第一类边，这样，第二类边在谱聚类中更有可能被切断，使得管道直接相连的节点可以被划分到同一个巡检子图，有效地提高了聚类结果的准确性，使得划分的巡检子图更加合理。

在一些实施例中，节点之间的距离包括第一距离和第二距离；第一距离基于节点的所属管系以及节点之间的直线距离确定；第二距离基于节点之间的交通便捷度确定。

在一些实施例中，节点之间的位置距离越近，第一距离越近；节点的所属管系编号越相近，第一距离越近。

交通便捷度可以指往来节点之间的便捷程度。在一些实施例中，两个节点之间的交通便捷度与两个节点之间的交通距离和道路通畅度等相关，可以基于历史交通数据或经验等进行评估确定。交通便捷度越高，第二距离越小。

在本说明书一些实施例中，通过第一距离和第二距离，可以更有效地度量节点之间的距离，为燃气巡检片区的划分提供可靠的参考。

在一些实施例中，节点之间的距离还包括第三距离，第三距离与节点之间的要求巡检时间的差值的绝对值负相关。

在一些实施例中，任意两个节点之间的要求巡检时间的差值的绝对值越小，第三距离越大。

在本说明书一些实施例中，通过第三距离度量节点之间的距离，可以将具有相近巡检时间要求的节点分散到不同的巡检片区中，以避免巡检任务堆积，提高巡检效率。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于至少一个巡检子图，将至少一个巡检子图对应的燃气区域确定为至少一个燃气巡检片区。

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定燃气巡检片区的示例性流程图。如图3所示，流程300包括下述步骤。在一些实施例中，流程300可以由智慧燃气管网安全管理平台130执行。

步骤310，确定聚类后至少一个巡检子图中多个巡检单元的工作量总和。

工作量总和可以为对每个巡检单元完成一次巡检的工作量之和。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于获取巡检人员的输入、或基于历史巡检经验确定工作量总和。

步骤320，响应于工作量总和超过工作量阈值，更新至少一个巡检子图。

工作量阈值可以指用于判断巡检子图的工作量是否超过了预设限定的阈值，可以根据历史经验进行设定。

在一些实施例中，当巡检子图的工作量总和超过工作量阈值时，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于每个巡检子图的工作量总和，更新至少一个巡检子图。例如，将工作量总和超过工作量阈值的巡检子图中的至少一个巡检单元，划分给工作量总和低于工作量阈值的巡检子图。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以优先将工作量总和超过工作量阈值的巡检子图中的巡检单元，分配给相邻巡检子图中工作量总和最低的巡检子图。

在本说明书一些实施例中，通过将工作量总和超过工作量阈值的巡检子图中的巡检单元分配给相邻的工作量总和最低的巡检子图，可以实现巡检任务的均衡分配和资源的优化利用，有效提高巡检效率和质量。

步骤330，确定更新后的至少一个巡检子图的工作量总和，并与工作量阈值比较确定是否继续对至少一个巡检子图进行更新。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于步骤310的方法确定更新后的至少一个巡检子图的工作量总和。

步骤340，响应于更新后至少一个巡检子图的工作量总和不大于工作量阈值，确定燃气巡检片区的划分结果。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以将最后一次更新后的至少一个巡检子图，确定为巡检片区的划分结果。

在本说明书一些实施例中，通过巡检子图的工作量总和是否超过工作量阈值来更新巡检子图，可以实现动态调整和优化燃气巡检片区的划分，确保巡检任务分配的合理性和效率。

在本说明书一些实施例中，通过构建燃气巡检图，并对其进行聚类确定至少一个巡检子图，从而确定相应的燃气巡检片区，可以有效提高对燃气管网管理和巡检工作的效率。

图4是根据本说明书一些实施例所示的更新燃气巡检片区的示例性流程图。如图4所示，流程400包括下述步骤。在一些实施例中，流程400可以由智慧燃气管网安全管理平台130执行。

步骤410，获取燃气监测数据。

燃气监测数据可以指监测的燃气相关数据。例如，燃气监测数据可以包括燃气流量、流速、管内压强、温度等。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以通过智慧燃气管网设备传感网络平台140，获取智慧燃气管网设备对象平台150采集的燃气监测数据。

步骤420，基于燃气监测数据与巡检结果的符合程度，评估巡检结果的可靠性。

可靠性可以指用于评估巡检结果可靠程度的参数。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以通过燃气监测数据与巡检结果的符合程度，来对巡检结果的可靠性进行评估。符合程度越高，可靠性越高。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130确定巡检结果的可靠性的更多细节可以参见图5A、图5B及其相关描述。

步骤430，基于可靠性，更新巡检特征，确定更新后巡检特征。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于可靠性，将可靠性低于预设值的巡检单元的巡检特征进行更新，并确定更新后的巡检特征。例如，将可靠性低于预设的可靠性标准值的巡检单元的巡检频率增大等。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以确定巡检片区中至少一个巡检单元的巡检结果的可靠性，以及该巡检结果的可靠性与可靠性阈值之间的可靠性差异；基于可靠性差异调整至少一个巡检单元的要求巡检时间及巡检频率；基于更新后的要求巡检时间及巡检频率，更新巡检特征，确定更新后巡检特征。

可靠性阈值可以指预设的用于判断是否需要调整巡检单元的巡检频率或巡检时间的可靠性参考值。可靠性阈值可以基于多组历史燃气监测数据及对应的历史巡检结果之间的多个符合程度的平均值，预设确定。

在一些实施例中，可靠性阈值可以相关于巡检片区对应的巡检子图中节点之间的第三距离的平均值。

可以确定巡检片区对应的巡检子图中，多个节点中两两之间的第三距离，得到多个第三距离，再求平均可以确定平均值。第三距离的平均值越小，可靠性阈值越大。例如，可以基于第三距离的平均值预设与之负相关的调整系数，将基于历史数据预设的可靠性阈值乘以调整系数，得到最终的可靠性阈值。

可以理解的是，第三距离的平均值越小，说明节点之间的要求巡检时间相差越大，则巡检时间越充裕。此时可以增大可靠性阈值，从而筛选出更多巡检结果的可靠性低于可靠性阈值的巡检单元，对其提高巡检频率。

可靠性差异可以指可靠性和可靠性阈值之间的差异。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于可靠性差异的大小，对至少一个巡检单元的要求巡检时间及巡检频率进行调整。例如，可靠性差异越大，要求巡检时间越提前、巡检频率越高。可以理解的是，当可靠性大于可靠性阈值时，无需调整对应的巡检单元的巡检时间或巡检频率。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以将更新后的要求巡检时间及巡检频率，确定为更新后的巡检特征。

在本说明书一些实施例中，通过可靠性差异调整巡检单元的要求巡检时间和巡检频率，可以提高巡检任务安排的灵活性和合理性。

步骤440，基于更新后巡检特征，确定更新后燃气巡检片区。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于更新后巡检特征通过步骤220的方式确定更新后燃气巡检片区，在此不作赘述。

在本说明书一些实施例中，通过可靠性的评估更新巡检特征，并确定更新后的巡检特征，可以实现对燃气巡检片区的及时更新和优化，提高巡检的效率和质量。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于燃气监测数据，预测至少一个巡检单元的第一异常可能性；基于巡检结果预测至少一个巡检单元的第二异常可能性。进一步的，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于第一异常可能性和第二异常可能性的符合程度，确定巡检结果的可靠性。

第一异常可能性和第二异常可能性可以指燃气管网在未来的运行中产生异常的可能性，两者的区别在于确定方式不同。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于燃气监测数据，通过查预设表的方式确定第一异常可能性和第二异常可能性。其中，预设表中存储多种不同的燃气监测数据及对应的多个第一异常可能性、以及多种不同的巡检结果及对应的多个第二异常可能性。预设表基于经验设置。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130还可以基于第一预测模型预测至少一个巡检单元的第一异常可能性。

图5A是根据本说明书一些实施例所示的基于第一预测模型预测第一异常可能性的示例性示意图。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于燃气监测数据、历史监测数据、历史异常情况、以及燃气管网地图，通过第一预测模型预测至少一个巡检单元的第一异常可能性。第一预测模型可以为下文自定义的机器学习模型，或其他神经网络模型，如卷积神经网络模型等。

在一些实施例中，如图5A所示，第一预测模型可以包括历史异常提取层520-1和异常预测层520-2。其中，历史异常提取层520-1的输入可以包括历史监测数据510-1、历史异常情况510-2以及燃气管网图510-3，输出可以包括历史异常特征510-4；异常预测层520-2的输入可以包括历史异常特征510-4和燃气监测数据510-5，输出可以包括第一异常可能性510-6。其中，历史异常特征可以指燃气管网在历史时间发生异常的特征信息。

在一些实施例中，第一预测模型每次输入的历史监测数据、历史异常情况、燃气监测数据均为整个燃气管网的数据，输出的第一异常可能性为巡检片区内多个巡检单元的第一异常可能性。

历史监测数据可以指历史监测的燃气监测数据。

历史异常情况可以指历史监测数据中出现异常的具体情况。例如，可以包括历史监测数据中出现异常的异常时间、异常位置、异常数据类型、异常程度等。

在一些实施例中，历史监测数据和历史异常情况可以通过智慧燃气数据中心存储的历史数据获取。

在一些实施例中，第一预测模型可以与第二预测模型通过联合训练获取，具体可以参见下文所述。

在本说明书一些实施例中，通过第一预测模型预测至少一个巡检单元的第一异常可能性，可以利用机器学习模型的自学习能力，提高预测的准确性。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130还可以基于第二预测模型预测至少一个巡检单元的第二异常可能性。

图5B是根据本说明书一些实施例所示的基于第二预测模型预测第二异常可能性的示例性示意图。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于巡检结果530-1、燃气流量数据530-2、环境数据530-3，通过第二预测模型540预测至少一个巡检单元的第二异常可能性530-4。

在一些实施例中，第二预测模型可以为自定义的机器学习模型，也可以为其他神经网络模型，如深度神经网络模型等。

燃气流量数据可以指巡检片区中不同巡检单元对应的管道或设备在不同时段的燃气流量。

环境数据可以指巡检片区中多个巡检单元的环境数据。例如，环境数据可以包括天气情况、设备暴露情况等。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于智慧燃气管网设备对象平台150获取燃气流量数据和环境数据。

在本说明书一些实施例中，通过第二预测模型预测第二异常可能性，可以利用机器学习模型的自学习能力，提高预测的准确性。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于第一异常可能性、第二异常可能性的符合程度，确定综合异常可能性，基于综合异常可能性确定巡检结果的可靠性。例如，可以通过加权求和的方式确定综合异常可能性。巡检结果的可靠性可以与综合异常可能性负相关。加权求和的权重可以基于第一异常可能性与第二异常可能性的符合程度确定，符合程度越高，第一异常可能性与第二异常可能性对应的权重越接近。

在本说明书一些实施例中，通过第一异常可能性、第二异常可能性综合确定巡检结果的可靠性，可以基于未来燃气管网可能出现异常的概率评估当前巡检结果的可靠性，提高可靠性的准确率。

在一些实施例中，第一预测模型和第二预测模型可以通过联合训练获取；联合训练的训练数据可以包括历史巡检记录中多个相同时段的历史数据，训练数据包括可靠训练数据与非可靠训练数据。

训练数据可以为历史巡检记录中多个相同时段的历史数据中的历史燃气监测数据、历史监测数据、历史异常情况、历史管网地图，以及历史巡检结果、历史环境数据、历史燃气流量数据。在一些实施例中，训练数据可以通过智慧燃气数据中心存储的历史数据确定。

在一些实施例中，可以基于训练数据的异常情况及异常情况是否一致将训练数据划分为可靠训练数据和非可靠训练数据。

可靠训练数据可以指历史巡检记录中的历史巡检结果与燃气监测数据的异常情况一致，且和实际异常情况相符的训练数据。例如，可靠训练数据可以包括巡检结果、燃气监测数据均为异常，且实际情况也发生异常的数据。

非可靠训练数据可以指历史巡检记录中的历史巡检结果与燃气监测数据的异常情况不符合，但燃气监测数据的异常与实际异常情况相符的数据。

其中，实际异常情况以包括用户报修、燃气输出量和用户使用量不相符等。

在一些实施例中，第一预测模型和第二预测模型可以通过联合训练得到。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以基于多组可靠数据和多组非可靠性数据联合训练第一预测模型和第二预测模型。其中，每组可靠数据（或非可靠数据）可以分为第一训练样本和第二训练样本。第一训练样本包括每组可靠数据（或非可靠数据）中的样本历史监测数据、样本历史异常情况、样本燃气管网地图和样本燃气监测数据。第二训练样本包括每组可靠数据（或非可靠数据）中的样本巡检结果、样本燃气流量数据和样本环境数据。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以从智慧燃气数据中心获取历史数据，从中确定可靠数据和非可靠数据。进一步地，再将每组可靠数据或非可靠数据划分为第一训练样本和第二训练样本。

第一标签为第一训练样本对应的至少一个巡检单元的实际第一异常可能性；第二标签为第二训练样本对应的至少一个巡检单元的实际第二常可能性。第一标签和第二标签的值可以根据巡检单元的历史实际异常结果确定。

在一些实施例中，智慧燃气管网安全管理平台130可以将可靠数据中多组第一训练样本输入第一预测模型，得到初始第一异常可能性；基于初始第一异常可能性和第一标签构建第一损失函数。将可靠性数据中第二训练样本输入第二预测模型，得到初始第二异常可能性。基于初始第二异常可能性和第二标签构建第二损失函数。智慧燃气管网安全管理平台130可以利用第一损失函数和第二损失函数分别更新第一预测模型和第二预测模型的参数。在更新过程中实时判断第一预测模型和第二预测模型的预测结果是否满足联合训练完成条件。

同理，智慧燃气管网安全管理平台130可以利用非可靠数据中的多组第一训练样本和第二训练样本，分别对第一预测模型和第二预测模型进行训练，并判断第一预测模型和第二预测模型的预测结果是否满足联合训练完成条件。

当基于可靠性数据和非可靠性数据进行训练均满足联合训练完成条件时，获取训练好的第一预测模型和第二预测模型。

在一些实施例中，联合训练完成的条件包括：对于同一可靠训练数据，第一预测模型和第二预测模型的预测差值小于第一训练阈值；对于同一非可靠训练数据，第一预测模型和第二预测模型的预测差值大于第二训练阈值。

预测差值可以指第一异常可能性和第二异常可能性之间的差值。

第一训练阈值可以指针对可靠训练数据进行联合训练时，预测差值需要满足的最大差值。

第二训练阈值可以指通过非可靠训练数据进行联合训练时，预测差值需要满足的最小差值。

可以理解的，数据越可靠，第一预测模型和第二预测模型的预测结果越接近。

在本说明书一些实施例中，通过可靠数据和非可靠数据对第一预测模型和第二预测模型进行联合训练，并分别针对基于可靠数据的训练和非可靠数据的训练设置训练完成条件，可以基于相反的训练数据相互校正模型的训练，提升第一预测模型和第二预测模型的训练效果。

在本说明书一些实施例中，相比于单一模型的训练，通过第一预测模型和第二预测模型的联合训练，可以提高模型的训练效果。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。