一种智慧燃气应急方案评估方法、物联网系统与存储介质

技术领域

本说明书涉及燃气应急管理领域，特别涉及一种智慧燃气应急方案评估方法、物联网系统与存储介质。

背景技术

在燃气应急处理中，需要对故障管道进行停气或降压等处理。停气或降压处理将对居民用户的正常用气和商业用户的正常生产经营造成影响。为不影响居民的生活与工作，通常需要对发生紧急事故的区域使用应急燃气进行临时供气。

针对如何进行应急供气的问题，CN104732339A公开了一种基于应急预案的燃气应急抢修处理优化的方法，先采用预设的应急预案进行应急处理后，对应急处理数据进行统计分析，根据统计分析结果确定当前应急抢修对应的优化处理结果。然而，该方法仅涉及在事后对当前应急抢修对应的应急预案进行优化处理，没有涉及根据实际情况，对可能的应急事件预先确定对应的应急方案。

因此，希望可以提供一种智慧燃气应急方案评估方法、物联网系统与介质，能够高效、准确地确定出低风险、低成本的燃气应急方案。

发明内容

本发明提供一种智慧燃气应急方案评估方法。所述方法由智慧燃气应急方案评估物联网系统的智慧燃气安全管理平台执行。所述智慧燃气应急方案评估方法包括：获取燃气管网的预警信息分布，所述预警信息分布包括至少一个预警点位的预警信息，所述预警点位为当前发出告警的管道；获取所述至少一个预警点位对应的关联点位的燃气监测数据，所述关联点位与所述预警点位邻接；基于所述预警信息分布和所述至少一个关联点位的燃气监测数据，确定至少一个应急处理点；基于所述至少一个应急处理点的供气阻断范围，确定燃气应急车的部署方案。

本发明提供一种智慧燃气应急方案评估物联网系统，所述智慧燃气应急方案评估物联网系统包括智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气安全管理平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台；所述智慧燃气安全管理平台被配置为：获取燃气管网的预警信息分布，所述预警信息分布包括至少一个预警点位的预警信息，所述预警点位为当前发出告警的管道；获取所述至少一个预警点位对应的关联点位的燃气监测数据，所述关联点位与所述预警点位邻接；基于所述预警信息分布和所述至少一个关联点位的燃气监测数据，确定至少一个应急处理点；基于所述至少一个应急处理点的供气阻断范围，确定燃气应急车的部署方案。

本发明提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行智慧燃气应急方案评估方法。

本发明一些实施例中至少包括如下有益效果：基于预警信息分布和关联点位的燃气监测数据，可以确定多个应急处理点，并根据每个应急处理点的供气阻断范围，科学地制定燃气应急车的部署方案，可以确保在紧急情况下，燃气应急车能够迅速到达相应的应急处理点，提供有效的燃气供应和维修服务。

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智慧燃气应急方案评估系统的示例性示意图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气应急方案评估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待加固点的示例性示意图；以及

图4是根据本说明书一些实施例所示的确定部署方案的示例性示意图。

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。

图1是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气应急方案评估物联网系统的示例性示意图。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，智慧燃气应急方案评估物联网系统100包括依次连接的智慧燃气用户平台110、智慧燃气服务平台120、智慧燃气安全管理平台130、智慧燃气传感网络平台140和智慧燃气对象平台150。

智慧燃气用户平台110可以是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。监管用户可以安全管理部门的人员。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以下发燃气应急方案查询指令至智慧燃气服务平台120，以及接收智慧燃气服务平台120上传的燃气应急方案。

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可以从智慧燃气安全管理平台130(例如，智慧燃气数据中心)获取燃气应急方案等，并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的平台。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以将智慧燃气用户平台110下发的燃气应急方案查询指令，下发至智慧燃气数据中心；以及，接收智慧燃气数据中心上传的燃气应急方案。

智慧燃气安全管理平台130可以是统筹、协调各功能平台之间的联系和协作，并汇聚着物联网全部的信息，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，智慧燃气安全管理平台130可以包括双向交互的智慧燃气抢险维修管理分平台和智慧燃气数据中心。

在一些实施例中，智慧燃气抢险维修管理分平台可以包括设备安全监测管理模块、安全报警管理模块、工单派遣管理模块以及材料管理模块。

智慧燃气数据中心可以用于存储和管理燃气应急方案评估物联网系统100的所有运行信息。在一些实施例中，智慧燃气数据中心可以被配置为存储设备，用于存储与评估燃气应急方案相关的数据等。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台130可以通过智慧燃气数据中心分别与智慧燃气服务平台120、智慧燃气传感网络平台140进行信息交互。例如，智慧燃气数据中心可以上传燃气应急方案至智慧燃气服务平台120。又例如，智慧燃气数据中心可以发送获取与评估燃气应急方案相关的数据的指令至智慧燃气传感网络平台140，接收智慧燃气传感网络平台140上传的与评估燃气应急方案相关的数据。

智慧燃气传感网络平台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，智慧燃气传感网络平台140可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，智慧燃气传感网络平台140被配置为通信网络和网关。

在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以包括智慧燃气设备传感网络分平台和智慧燃气维修工程传感网络分平台。

智慧燃气设备传感网络分平台与智慧燃气设备对象分平台对应，用于下发获取燃气设备安全相关数据(如设备的运行信息)的指令至智慧燃气设备对象分平台，以及将燃气设备安全相关数据上传至智慧燃气数据中心。

智慧燃气维修工程传感网络分平台与智慧燃气维修工程对象分平台对应，用于下发获取维修工程相关信息(如进度、人员配置、物资配置)的指令至智慧燃气维修工程对象分平台，以及将维修工程相关信息上传至智慧燃气数据中心。

智慧燃气对象平台150可以是感知信息生成和控制信息执行的功能平台。

在一些实施例中，智慧燃气对象平台150可以包括智慧燃气设备对象分平台和智慧燃气维修工程对象分平台。

在一些实施例中，智慧燃气设备对象分平台被配置为各类燃气和监测设备。监测设备可以包括燃气流量计、温度传感器、压力传感器、浮子式计量仪等。

在一些实施例中，智慧燃气维修工程对象分平台被配置为各类维修装置。维修装置可以包括维修车辆(如，燃气应急车)、维修器具和报警设备等。

本说明书一些实施例，基于智慧燃气应急方案评估物联网系统100，可以在智慧燃气对象平台150与智慧燃气用户平台110之间形成信息运行闭环，并在智慧燃气安全管理平台130的统一管理下协调、规律运行，实现燃气应急方案评估的信息化、智慧化。

图2是根据本说明书一些实施例所示的智慧燃气应急方案评估方法的示例性流程图。在一些实施例中，流程200可以由智慧燃气安全管理平台执行。如图2所示，流程200包括下述步骤：

步骤210，获取燃气管网的预警信息分布，预警信息分布包括至少一个预警点位的预警信息。

预警信息分布是指预警信息在燃气管网中的分布情况。预警信息分布包括至少一个预警点位的预警信息。

当配置在智慧燃气对象平台的报警装置检测到管道可能存在异常情况时，可以将预警信息经由智慧燃气传感网络平台上传至智慧燃气安全管理平台。其中，可能存在异常情况包括但不限于燃气压力不处于正常压力范围内、燃气温度不处于正常温度范围内等。

预警点位为当前发出告警的管道。

在一些实施例中，当智慧燃气安全管理平台接收到智慧燃气对象平台上传的预警信息时，可以将预警信息对应的管道确定为预警点位，以及基于多个预警点位的预警信息确定预警信息分布。

步骤220，获取至少一个预警点位对应的关联点位的燃气监测数据。

关联点位是指与预警点位相关的管道。在一些实施例中，关联点位与预警点位邻接。存在邻接关系的情况包括关联点位对应管道与预警点位对应管道上下相连、关联点位对应管道与预警点位对应管道具有相同的燃气总管道等。

预警点位对应的关联点位包括一个或多个。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以将与预警点位邻接的管道确定为关联点位。

在一些实施例中，关联点位与预警点位邻接，且与预警点位多次出现同步异常。其中，多次出现是指次数大于次数阈值。次数阈值可以是系统预设值或人为预设值。同步异常为历史异常数据中出现同时发生异常的情况。历史异常数据包括燃气管网中各个管道过去发生异常时的相关数据。发生异常的情况包括但不限于管道暴露、管道开裂、管道变形、燃气泄漏等。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于预警点位特征和历史异常数据，确定同步异常点位；基于同步异常点位，确定关联点位。

预警点位特征是指预警点位的相关特性。预警点位特征可以包括预警点位处的燃气压力、燃气温度、燃气流速等。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取预警点位特征。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取历史异常数据。

同步异常点位是指与预警点位多次出现同步异常的点位。智慧燃气安全管理平台可以通过多种方式获取同步异常点位。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于预警点位特征和历史异常数据，分析获取与预警点位同时发生异常，且同时发生异常的次数超出次数阈值的管道，将其确定为同步异常点位。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于预警点位特征和历史异常数据，确定异常点位集；基于异常点位集，确定同步异常点位。

在一些实施例中，异常点位集包括多个异常度大于异常度阈值的异常点位。

异常度是指与预警点位同步发生过异常的次数。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以对历史异常数据进行统计分析，确定燃气管网中各个点位(或各个管道)分别与预警点位之间的异常度。

异常点位为出现异常情况的管道。关于异常情况的说明参见上文。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于历史异常数据，分析获取多个异常度大于异常阈值的管道，确定为异常点位集。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于历史异常数据，分析获取多个异常度大于异常阈值的管道作为候选点位；确定各个候选点位的点位特征和预警点位特征之间的特征相似度，将特征相似度大于相似度阈值的多个候选点位确定为异常点位。其中，计算特征相似度的方式包括但不限于余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等。

在一些实施例中，异常度阈值可以通过人工设置得到。

在一些实施例中，不同的异常点位集对应不同的异常度阈值。在一些实施例中，异常度阈值至少相关于异常点位集的异常总次数和异常点位集中各个异常点位的距离分布。例如，异常度阈值正相关于异常点位集的异常总次数。又例如，异常度阈值负相关于异常点位集中各个异常点位的距离分布的距离平均值。

异常点位集的异常总次数是指燃气管网投入运行以来，异常点位集中各个异常点位发生异常的次数之和。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取异常点位集的异常总次数。

距离分布包括异常点位集中每两个异常点位之间的距离。例如，异常点位集A为(异常点位1，异常点位2，异常点位3)，则异常点位集A中各个异常点位的距离分布为(异常点位1与异常点位2的距离，异常点位1与异常点位3的距离，异常点位2与异常点位3的距离)。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取距离分布。

本说明书一些实施例，通过将异常点位集的异常总次数和各个异常点位的距离分布作为异常度阈值的相关因素，使得异常度阈值的设定更加准确和适应性强，能够更好地反映异常点位集的异常程度，从而更有效地识别与预警点位同步发生异常的同步异常点位。

在一些实施例中，异常度阈值还可以相关于燃气管网使用年限。例如，异常度阈值正相关于燃气管网使用年限。

燃气管网使用年限是指燃气管网投入运行以来的年限。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台中的智慧燃气维修工程对象分平台获取燃气管网使用年限。

燃气管网使用年限越长，燃气管网越老旧，很多地方都容易发生问题，这个时候同步发生问题的可能不是因为关联程度高而是老化造成的。本说明书一些实施例，通过根据燃气管网使用年限动态调整异常度阈值，可以减少因管道老化等原因导致的误报。

在一些实施例中，异常度阈值还可以相关于异常点位集对应的管道平均使用年限。例如，异常度阈值正相关于异常点位集对应的管道平均使用年限。其中，管道平均使用年限是指燃气管网投入运行以来，多个管道的使用年限的平均值。该多个管道与异常点位集对应。管道平均使用年限的获取方式与燃气管网使用年限的获取方式类似，在此不再赘述。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以将异常点位集中所有的异常点位确定为同步异常点位。同步异常点位还可以通过其他方式确定，在此不做限制。

本说明书一些实施例，基于预警点位特征和历史异常数据确定异常点位集，根据异常点位集确定同步异常点位，能够及时发现潜在的同步异常点位，提高检测关联点位的准确性。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以将与预警点位邻接的同步异常点位确定为关联点位。关联点位还可以通过其他方式确定，在此不做限制。

本说明书一些实施例，基于同步异常点位确定关联点位，可以更全面地考虑与预警点位相关的因素，进一步扩大关联点位的范围，提高检测应急处理点的准确性。

燃气监测数据是指在关联点位处获取的监测数据。例如，燃气监测数据可以包括燃气流量、燃气压力等。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取燃气监测数据。

步骤230，基于预警信息分布和至少一个关联点位的燃气监测数据，确定至少一个应急处理点。

应急处理点是指待进行应急处理的管道。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以将燃气监测数据中至少一种数据未处于正常数据范围内的关联点位对应的预警点位，确定为应急处理点位。正常数据范围可以是系统预设值或人为预设值。不同种类的燃气监测数据对应不同的正常数据范围。例如，燃气温度对应一个正常温度范围，燃气压力对应一个正常压力范围。

在一些实施例中，至少一个应急处理点至少包括待供气点和待维修点。

待供气点是指需要进行临时供气的管道。

待维修点是指需要进行维修的管道。例如，待维修点可以是存在管道开裂、管道变形、燃气泄漏等异常情况的管道。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于燃气监测数据确定待维修点。例如，智慧燃气安全管理平台可以将历史待维修点对应的燃气监测数据确定为参考待维修监测数据，将燃气监测数据与参考待维修监测数据之间的向量距离小于距离阈值的管道确定为待维修点。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于燃气管网和待维修点确定待供气点。例如，可以根据燃气管网中各个管道的上下游关系，确定位于待维修点下游的管道为待供气点。

本说明书一些实施例，至少一个应急处理点至少包括待供气点和待维修点，可以帮助燃气应急车更快地确定问题，并及时采取相应的措施，提高应急响应速度，便于合理分配资源。

在一些实施例中，应急处理点还包括待加固点。

待加固点是指需要进行加强支撑的管道。例如，待加固点可以是可能发生破裂的管道。

智慧燃气安全管理平台可以通过多种方式确定待加固点。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于燃气监测数据确定待加固点。例如，智慧燃气安全管理平台可以分析管道在多个时间点对应的燃气监测数据，确定燃气检测数据的变化趋势，将变化趋势大于趋势阈值的管道确定为待加固点。趋势阈值为系统预设值或人为预设值。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以通过点位预测模型确定待加固点。关于点位预测模型的更多说明，参见图3及其相关内容。

步骤240，基于至少一个应急处理点的供气阻断范围，确定燃气应急车的部署方案。

供气阻断范围是指应急处理点的故障影响范围。

在一些实施例中，供气阻断范围可以基于应急处理点的上下游管线确定。例如，管道A故障影响到管道A所在的管线上下游的所有管道，管道A所在的管线上下游的所有管道可以确定为供气阻断范围。又例如，燃气流向是管道A到管道B到用户1，管道A到管道C到用户2，如果管道A故障，那么供气阻断范围就包括管道B、管道C、用户1、用户2。

燃气应急车是指用于燃气维修的车辆。

在一些实施例中，燃气应急车被配置为至少具有管道跨接、燃气供气、燃气调压的功能。管道跨接可以将两个管道连接在一起，以保持供气的连续性。例如，在原来的管道布局中，燃气从管道A流向管道B，再流向管道C；当管道B出现故障时，可以通过燃气应急车将管道A和管道C直接连接起来，使燃气能够绕过故障的管道B；如果燃气应急车直接供气，则可以直接将燃气应急车与管道C连接起来，无需拆卸管道B。

部署方案是指利用燃气应急车进行燃气维修的安排。

在一些实施例中，部署方案包括燃气应急车的部署点位及其部署参数。

部署点位是指燃气应急车放置的位置。部署点位可以包括一个或多个。

部署参数是指燃气应急车进行燃气维修的相关参数。部署参数至少包括跨接参数、供气参数和调压参数中的至少一种。

跨接参数是指燃气应急车进行管道跨接的相关参数。例如，跨接参数可以包括跨接的管道位置、跨接管的连接方式、跨接管的管径。

供气参数是指燃气应急车进行燃气供气的相关参数。例如，供气参数可以包括供气流量、供气压力等。

调压参数是指燃气应急车进行燃气调压的相关参数。例如，调压参数可以包括调压范围、调压幅度等。

本说明书一些实施例，部署方案包括燃气应急车的部署点位及其部署参数，可以确保燃气应急车在紧急情况下能够快速到达应急处理点，提供及时、合适的燃气维修服务，提高燃气供应的可靠性和安全性。

智慧燃气安全管理平台可以通过多种方式确定部署方案。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以在某一应急处理点的供气阻断范围内，随机选择一个或多个位置为燃气应急车的部署点位。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以选择应急处理点所在位置为燃气应急车的部署点位。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于历史数据确定不同供气阻断范围大小与不同部署参数的对应关系，并预存为表格；在获取到供气阻断范围后，通过查表等方式，确定部署参数。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于故障预测模型确定部署方案。关于故障预测模型的更多说明，参见图4及其相关内容。

本说明书一些实施例，基于预警信息分布和关联点位的燃气监测数据，可以确定多个应急处理点，并根据每个应急处理点的供气阻断范围，科学地制定燃气应急车的部署方案，可以确保在紧急情况下，燃气应急车能够迅速到达相应的应急处理点，提供有效的燃气供应和维修服务。

应当注意的是，上述有关流程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。

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定待加固点的示例性示意图。

在一些实施例中，应急处理点还包括待加固点。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于预警信息分布和至少一个关联点位的燃气监测数据，通过点位预测模型确定待加固点。

在一些实施例中，点位预测模型可以为机器学习模型。在一些实施例中，点位预测模型的类型可以包括神经网络模型(Neural Networks，NN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)模型。

在一些实施例中，点位预测模型的输入包括预警信息分布和至少一个关联点位的燃气监测数据，输出为待加固点。关于预警信息分布和燃气监测数据的更多说明，参见图2及其相关内容。

在一些实施例中，点位预测模型可以基于大量带有第一标签的第一训练样本训练得到。在一些实施例中，第一训练样本可以为样本燃气管网的样本预警信息分布以及至少一个样本关联点位的样本燃气监测数据，第一标签为样本燃气管网中的实际加固点。第一训练样本和第一标签可以基于历史数据获取。

示例性的训练过程包括：将多个带有第一标签的第一训练样本输入初始点位预测模型，通过第一标签和初始点位预测模型的结果构建损失函数，基于损失函数迭代更新初始点位预测模型的参数。当初始点位预测模型的损失函数满足预设条件时模型训练完成，得到训练好的点位预测模型。其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。

本说明书一些实施例，通过点位预测模型对预警信息分布和燃气监测数据进行处理，可以利用机器学习模型的自学习能力，从大量输入数据(例如，预警信息分布和燃气监测数据)中找到规律，获取待加固点与输入数据之间的关联关系，提高确定待加固点的准确度和效率。

在一些实施例中，点位预测模型可以是图神经网络模型(Graph Neural Network,GNN)。在一些实施例中，参见图3，点位预测模型320输入可以是基于燃气管网结构构建的管网图谱310，输出可以是待加固点330，其中是GNN中的节点输出待加固点330。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于燃气管网结构中各个管道的位置和管道之间的相邻关系构建管网图谱310。

管网图谱310是由节点和边组成的数据结构，边连接节点，节点和边可以具有属性。

在一些实施例中，管网图谱310的节点可以与各个管道对应，管网图谱310的边对应于管道之间的相邻关系。如图3所示，管网图谱310中包括管道A、管道B、管道C和管道D对应节点，相邻的管道A与管道B之间存在边，相邻的管道A与管道C之间存在边，相邻的管道B与管道D之间存在边。

节点特征可以反映对应管道的相关特征。在一些实施例中，节点特征包括预警信息、燃气监测数据等。

关于预警信息分布和燃气监测数据的更多说明，参见图2及其相关内容。

在一些实施例中，节点特征还包括燃气管道特征、地理位置和环境特征。

燃气管道特征是指与节点对应的管道相关的特征。例如，燃气管道特征包括管道材质、管道使用时长、管道结构、管道规格等。

地理位置是指节点对应的管道的所在位置。例如，地理位置可以包括管道的经纬度坐标等。

环境特征是指节点对应的管道的所处环境情况。例如，环境特征包括环境温度、环境湿度等。

本说明书一些实施例中，在确定各个管道的待加固点信息时，考虑到了管道自身情况及其所处地理位置与环境情况，可以使确定的各个管道的待加固点信息更符合实际情况，提高了待加固点信息的准确率。

在一些实施例中，管道之间存在相邻关系的情况包括两个或以上管道位于同一区域(区域划分已预先进行)、两个或以上管道具有同一个燃气总管等。

边特征可以反映对应两个管道之间的相关特征。在一些实施例中，边特征至少包括燃气流向。

燃气流向是指目标区域各个管道的内部燃气的流通方向。

节点和边的特征可以基于基础数据用各种方法确定。数据来源可以是其他实施例中说明的方法，也可以是其他方法。数据可以包括当时的数据，也可以包括历史燃气管网数据。

在一些实施例中，点位预测模型也可以是其他图模型，例如图卷积神经网络模型(GCNN)，或者在图神经网络模型中增加其他处理层、修改其处理方法等。

在一些实施例中，点位预测模型可以基于带有第二标签的第二训练样本训练获得。例如，第二训练样本可以是基于历史数据确定的历史管网图谱，历史管网图谱的节点及其特征、边及其特征与上述说明类似，第二标签可以为历史管网图谱对应的历史加固点。

本说明书一些实施例中，通过燃气管网结构构建管网图谱，并基于此确定待加固点，充分考虑到了燃气在各个管道的流动，可以使确定的各个管道的待加固点信息更符合实际情况，提高了待加固点信息的准确率。

图4是根据本说明书一些实施例所示的确定部署方案的示例性示意图。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以确定多组候选部署方案410；基于燃气管网420、至少一个应急处理点430以及多组候选部署方案410，构建多个候选部署图谱440；对于每个候选部署图谱440，基于故障预测模型450确定候选部署图谱440中各个节点在至少一个未来时刻的故障概率；基于多个候选部署图谱440各自的故障概率集合460和预估影响度集合470，确定目标部署图谱480；基于目标部署图谱480，确定燃气应急车的部署方案490。

候选部署方案410是指初步确定的部署方案。候选部署方案的内容及确定方式与部署方案类似，具体参见图2及其相关说明。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于燃气管网420、至少一个应急处理点430以及多组候选部署方案410，构建多组候选部署图谱440。

关于燃气管网和应急处理点的更多说明，参见图2及其相关描述。

候选部署图谱440是由节点和边组成的数据结构，边连接节点，节点和边可以具有特征。

在一些实施例中，候选部署图谱440的节点对应于应急处理点，候选部署图谱440的边对应于点位之间的连接关系。

节点特征可以反映应急处理点的相关特征。

在一些实施例中，应急处理点包括待供气点和待维修点时，候选部署图谱440的节点包括应急供气点和应急维修点。应急供气点的节点特征可以包括跨接参数和供气参数。应急维修点的节点特征可以包括管道故障特征。关于跨接参数和供气参数的更多说明，参见图2及其相关描述。

管道故障特征是指管道的故障情况。例如，管道故障特征可以包括故障类型、故障时间等。在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取管道故障特征。

在一些实施例中，应急处理点还包括待加固点时，候选部署图谱440的节点还包括应急加固点。应急加固点的节点特征可以包括加固参数。加固参数是指燃气应急车进行管道加固的相关参数。例如，加固参数可以包括管道材质、支撑结构等。

在一些实施例中，候选部署图谱440的节点还包括非应急处理点。非应急处理点是指燃气管网中除应急处理点之外的其他管道。

非应急处理点的节点特征可以包括燃气管道特征和燃气运输特征。关于燃气管道特征的更多说明参见图3及其相关描述。

燃气运输特征是指与燃气运输过程相关的特征。例如，燃气运输特征可以包括管道内的燃气流量、燃气压力、燃气温度等。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于智慧燃气传感网络平台从智慧燃气对象平台获取燃气管道特征和燃气运输特征。

在一些实施例中，候选部署图谱440的应急供气点、应急维修点和应急加固点的节点特征还可以包括燃气管道特征和燃气运输特征。

本说明书一些实施例，候选部署图谱的节点包括应急供气点、应急维修点、应急加固点和非应急处理点，可以使数据结构更加有现实意义，更好地描述不同实体之间的联系，便于后续更方便地处理。

在一些实施例中，候选部署图谱440的边对应于点位之间的连接关系。也就是说，存在连接关系的两个点位之间可以构建边。连接关系是指两个管道互相连通。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于故障预测模型450，确定候选部署图谱440中各个节点在至少一个未来时刻的故障概率。在一些实施例中，故障预测模型450可以是图神经网络模型(Graph Neural Network，GNN)。故障预测模型450的输入可以是候选部署图谱440，输出可以是候选部署图谱440中各个节点在至少一个未来时刻的故障概率，其中是GNN中的节点输出对应的故障概率。

故障预测模型450也可以是其他图模型，例如图卷积神经网络模型(GCNN)，或者在图神经网络模型中增加其他处理层、修改其处理方法等。

在一些实施例中，故障预测模型450可以通过带有第三标签的第三训练样本训练获得。例如，第三训练样本可以是历史数据确定的历史候选部署图谱，历史候选部署图谱的节点及其特征、边与上述说明类似，第三标签可以为第三训练样本的获取时间之后一段时间中至少一个时刻的实际故障情况(例如，发生故障为1，没有发生故障为0)。

候选部署图谱440中各个节点在至少一个未来时刻的故障概率构成故障概率集合460。

预估影响度集合470是指候选部署图谱中各个节点对应的预估影响度的集合。

预估影响度是指节点对应的燃气管道出现故障后对居民用气的影响程度。预估影响度越大，表示故障对居民用气的影响程度越大。

在一些实施例中，预估影响度可以基于历史数据确定。例如，智慧燃气安全管理平台可以基于历史数据中某一管道发生故障时的影响程度，确定该管道的预估影响度。

在一些实施例中，预估影响度可以基于预设表确定。预设表中包括不同燃气管道及其对应的参考影响度。其中，参考影响度可以基于先验知识或历史数据确定。

在一些实施例中，预估影响度相关于候选部署图谱的节点类型。例如，可以基于先验知识或历史数据预设不同节点类型对应的预估影响度。又例如，当节点由非应急处理点转变为应急处理点后，可以基于非应急处理点对应的预估影响度与预设系数的乘积，确定转变为应急处理点后的预估影响度。

本说明书一些实施例，预估影响度相关于候选部署图谱的节点类型，可以更准确地评估候选部署图谱的真实影响，以确定目标部署图谱。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于故障概率集合460和预估影响度集合470分别确定对应的子评分；对两个子评分进行加权求和，并将求和结果最低的候选部署图谱，确定为目标部署图谱480。

在一些实施例中，故障概率集合460对应的子评分(又称为第一子评分)可以基于故障概率集合中大于概率阈值的故障概率的数量(又称为第一数量)确定。第一数量越小，第一子评分越低。

在一些实施例中，预估影响度集合470对应的子评分(又称为第二子评分)可以基于预估影响度集合中小于影响度阈值的预估影响度的数量确定(又称为第二数量)。第二数量越多，第二子评分越低。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以基于多个候选部署图谱410的故障概率集合460和预估影响度集合470，确定多个候选部署图谱410各自的评分；基于多个候选部署图谱410各自的评分，确定目标部署图谱480。

在一些实施例中，评分可以通过公式(1)获取：

其中，A表示评分，n为节点数量，x

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以选取评分最小的候选部署图谱410，确定为目标部署图谱480。

本说明书一些实施例，综合考虑故障概率集合和预估影响度集合来确定目标部署图谱，可以更准确地评估每个候选部署图谱的真实影响，有助于做出更明智的决策，确保选择的目标部署图谱能够满足需求。

在一些实施例中，智慧燃气安全管理平台可以将目标部署图谱480对应的候选部署方案，确定为最终的部署方案490。

本说明书一些实施例，通过综合考虑多个候选部署方案的故障概率集合和预估影响度集合来确定目标部署图谱，并基于目标部署图谱确定燃气应急车的部署方案，可以提高决策准确性、优化系统性能、提高可靠性并降低维护成本。

本说明书一些实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储计算机指令，当计算机指令被计算机执行时，实现本说明书实施例中任一项所述的燃气应急方案评估方法。

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。