一种基于大数据的综合管廊运维风险评估系统及方法

技术领域

本发明涉及一种管廊系统监控管理系统及方法，特别是涉及基于大数据的综合管廊运维风险评估系统及方法。

背景技术

城市综合管廊系统承担了大量城市电力、燃气等动力系统、通讯网络系统、供排水系统等众多城市设备设施安装、运行及管理维护工作，在当前城市建设、规划中发挥这越来越重要的作用，当前在管廊系统的日常维护管理作业中，基于GIS和BIM三维建模技术在管廊建设和维护中得到发展和应用，从而有效实现了对管廊设备进行三维建模及可视化监控作业的需要，但在管廊实际运行和维护中，当前的管廊监管系统往往仅能实现对管廊内部环境信息、设备运行信息及人员状态进行监管，无法对城市地表建筑变化、管廊周边地质结构变化、管廊自身结构形变及降水、地下水位、城市能源供给调度等因素对管廊运行状态进行全面监控的同时，也无法对管廊云中因外部因素及其内部因素造成的运行安全隐患进行及时的预判和预警，从而导致当前管廊设备运行的稳定性和可靠性管理维护工作中存在较大的隐患。

因此针对这一现状，迫切需要开发一种全新管廊运维风险预警系统及方法，以满足管廊系统实际运行维护管理作业的需要。

发明内容

针对现有技术上存在的不足，本发明提供一种全新的应用于集装箱顶盖的泄爆装置，以克服传统设备在运行中的缺陷，提高设备运行的稳定性、安全性和可靠性。为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

一种基于大数据的综合管廊运维风险评估系统，包括云服务器、城市大数据中心、基于AI基础的数据处理服务器、第三方服务器平台、管廊远程运维终端、管廊现场监控终端、物联网通讯服务网络及互联网服务网络，其中基于AI基础的数据处理服务器通过物联网通讯服务网络分别与管廊远程运维终端、管廊现场监控终端建立数据连接，并构管廊运维数据服务网络层； AI基础的数据处理服务器通过互联网服务网络分别与云服务器、城市大数据中心和第三方服务器平台建立数据连接，并构成远程预警数据服务网络层；管廊现场监控终端若干，各管廊现场监控终端均通过物联网通讯服务网络混联并与管廊远程运维终端连接，构成管廊现场数据采集层。

进一步的，所述的AI基础的数据处理服务器至少两个，各AI基础的数据处理服务器间通过互联网服务网络相互连接。

进一步的，所述的第三方服务器平台包括网络支付平台、身份识别平台、物流信息平台及电子商务服务平台中的任意一种或几种。

进一步的，所述管廊远程运维终端包括智能通讯网关、数据处理服务器、数据输出装置及操控台，其中所述操控台通过智能通讯网关分别与数据处理服务器、数据输出装置及物联网通讯服务网络建立数据连接，

进一步的，所述操控平台为基于物联网控制器、可编程控制器中任意一种或两种公用为基础的电路系统；所述数据输出装置为扬声器、显示器、信号指示灯中的任意一种或几种。

进一步的，所述管廊现场监控终端包括门禁系统、监控摄像头、三维扫描摄像头及现场监控传感器，其中所述门禁系统若干，嵌于管廊系统各门口处，所述监控摄像头、三维扫描摄像头中，一个监控摄像头和一个三维扫描摄像头并联并构成一个检测组，所述检测组若干，沿管廊轴线方向均布在管廊侧侧壁及顶部，所述现场监控传感器若干，且3—10个现场监控传感器构成一个工作组，所述工作组若干，沿沿管廊轴线方向均布在管廊侧侧壁、顶部及地平面上，且同一工作组中的各现场监控传感器环绕管廊轴线均布。

进一步的，所述现场监控传感器包括温湿度传感器、气体传感器、水位传感器、光栅超前预警传感器、应力应变传感器、FBG应变传感器、FBG位移传感器、水压传感器、位移传感器、应变微振动传感器、流速流量传感器、液位传感器、电流传感器、电压传感器、COD传感器、pH传感器及浓度触感器中任意一种或几种共用。

进一步的，所述的物联网通讯服务网络采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构中的任意一种或两种共用。

一种基于大数据的综合管廊运维风险评估系统的使用方法，包括以下步骤：

S1，系统组网，首先将各管廊现场监控终端安装固定在管廊系统指定工作位置处，然后将基于AI基础的数据处理服务器、管廊远程运维终端安装在指定的管廊运维管理工作位置，然后将AI基础的数据处理服务器、管廊远程运维终端及管廊现场监控终端间通过物联网通讯服务网络建立数据连接，最后将AI基础的数据处理服务器与云服务器、城市大数据中心及第三方服务器平台建立数据连接，并由基于AI基础的数据处理服务器同一协调通讯服务协议，并为管廊远程运维终端、管廊现场监控终端分配独立通讯寻址地址，从而完成本发明组网；

S2，三维建模，完成S1步骤，由基于AI基础的数据处理服务器首先通过城市大数据中心和第三方服务器平台获取当前管廊系统建设范围周边地表面建筑、管网布局结构、地质结构基础数据信息及城市基础地理信息及当前管廊系统建设设计规划图纸信息，然后通过BIM三维建模系统根据获取的数据建立当前管廊系统及其周边城市设施基础三维模型信息数据库，并通过GIS系统对三维模型信息数据库中各坐标点进行渲染赋值，最后将各管廊现场监控终端采集的管廊系统数据通过GIS系统录入到整体三维模型信息数据库中，即可得到管廊系统三维可视数据模型，并将管廊系统三维可视数据模型数据一方面存储在云服务器中，另一方面通过管廊远程运维终端输出展示；

S3，主动风险预警，在完成S2步骤后，管廊现场监控终端采用24小时连续工作制对管廊系统的建筑结构及管廊系统内部设备、设施运行状态进行连续监控并进行数据更新；AI基础的数据处理服务器以0.5—3小时为周期与城市大数据中心和第三方服务器平台连接并进行数据更新；最后将经过更新后的数据录入到至S2步骤的管廊系统三维可视数据模型中并进行输出展示，同时另通过云服务器对更新后的数据进行缓存备案即可；

S4，被动风险预警，在执行S3步骤主动风险预警中，AI基础的数据处理服务器处于数据更新相邻两个时间接点之间待机状态下时，当城市大数据中心和第三方服务器平台中产生对管廊系统运行构成威胁数据时，由城市大数据中心和第三方服务器平台通过互联网服务网络主动向AI基础的数据处理服务器进行数据推送，并由AI基础的数据处理服务器根据推送数据一方面对S2步骤的管廊系统三维可视数据模型进行数据更新，另一方面向管廊远程运维终端发送预警，并由管廊远程运维终端根据推送预警数据驱动管廊系统进行应对即可。

进一步的，所述S1步骤和S4步骤中，城市大数据中心为AI基础的数据处理服务器提供能源供给分配、降雨量、气温、地下水、地震、建筑物建设等数据中的任意一种或多种。

本发明一方面系统构成结构简单、数据通讯处理能力强，同时具有良好的模块化及集成化能力，从而极大的提高了本发明的系统拓展性、兼容性及抗故障能力，同时有助于降低本发明系统日常管理维护作业及管廊系统日常管理巡检作业的成本及劳动强度；另一方面可有效满足各类管廊设备日常监控管理作业的需要，监控管理数据获取全面且精度高，并极大的提高了管廊系统日常监管作业数据获取及读取时的灵活性便捷性，从而达到对管廊系统运行状态全面预警监控，及时发现管廊系统运行过程中存在安全隐患，从而有效提高管廊系统运行的可靠性和稳定性。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明。

图1为本发明系统结构原理示意图；

图2为管廊远程运维终端系统原理结构示意图；

图3为管廊现场监控终端结构示意图；

图4为本发明使用方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，以氢气为例进一步阐述本发明。

如图1—3所示，一种基于大数据的综合管廊运维风险评估系统，包括云服务器1、城市大数据中心2、基于AI基础的数据处理服务器3、第三方服务器平台4、管廊远程运维终端5、管廊现场监控终端6、物联网通讯服务网络7及互联网服务网络8，其中基于AI基础的数据处理服务器3通过物联网通讯服务网络7分别与管廊远程运维终端5、管廊现场监控终端6建立数据连接，并构管廊运维数据服务网络层； AI基础的数据处理服务器3通过互联网服务网络8分别与云服务器1、城市大数据2中心和第三方服务器平台4建立数据连接，并构成远程预警数据服务网络层；管廊现场监控终端6若干，各管廊现场监控终端6均通过物联网通讯服务网络混联并与管廊远程运维终端连接，构成管廊现场数据采集层。

本实施例中，所述的AI基础的数据处理服务器3至少两个，各AI基础的数据处理服务器3间通过互联网服务网络8相互连接；所述的第三方服务器平台包括4网络支付平台、身份识别平台、物流信息平台及电子商务服务平台中的任意一种或几种。

同时，所述管廊远程运维终端5包括智能通讯网关51、数据处理服务器52、数据输出装置53及操控台54，其中所述操控台54通过智能通讯网关51分别与数据处理服务器52、数据输出装置53及物联网通讯服务网络7建立数据连接，

进一步优化的，所述操控平台54为基于物联网控制器、可编程控制器中任意一种或两种公用为基础的电路系统；所述数据输出装置53为扬声器、显示器、信号指示灯中的任意一种或几种。

重点说明的，所述管廊现场监控终端6包括门禁系统61、监控摄像头62、三维扫描摄像头63及现场监控传感器64，其中所述门禁系统61若干，嵌于管廊系统各门口处，所述监控摄像头62、三维扫描摄像头63中，一个监控摄像头62和一个三维扫描摄像头63并联并构成一个检测组，所述检测组若干，沿管廊轴线方向均布在管廊侧侧壁及顶部，所述现场监控传感器64若干，且3—10个现场监控传感器64构成一个工作组，所述工作组若干，沿沿管廊轴线方向均布在管廊侧侧壁、顶部及地平面上，且同一工作组中的各现场监控传感器64环绕管廊轴线均布。

进一步优化的，所述现场监控传感器64包括温湿度传感器、气体传感器、水位传感器、光栅超前预警传感器、应力应变传感器、FBG应变传感器、FBG位移传感器、水压传感器、位移传感器、应变微振动传感器、流速流量传感器、液位传感器、电流传感器、电压传感器、COD传感器、pH传感器及浓度触感器中任意一种或几种共用。

本实施例中，所述的物联网通讯服务网络7采用C/S结构和B/S结构的嵌套架构中的任意一种或两种共用。

如图4所示，一种基于大数据的综合管廊运维风险评估系统的使用方法，包括以下步骤：

S1，系统组网，首先将各管廊现场监控终端安装固定在管廊系统指定工作位置处，然后将基于AI基础的数据处理服务器、管廊远程运维终端安装在指定的管廊运维管理工作位置，然后将AI基础的数据处理服务器、管廊远程运维终端及管廊现场监控终端间通过物联网通讯服务网络建立数据连接，最后将AI基础的数据处理服务器与云服务器、城市大数据中心及第三方服务器平台建立数据连接，并由基于AI基础的数据处理服务器同一协调通讯服务协议，并为管廊远程运维终端、管廊现场监控终端分配独立通讯寻址地址，从而完成本发明组网；

S2，三维建模，完成S1步骤，由基于AI基础的数据处理服务器首先通过城市大数据中心和第三方服务器平台获取当前管廊系统建设范围周边地表面建筑、管网布局结构、地质结构基础数据信息及城市基础地理信息及当前管廊系统建设设计规划图纸信息，然后通过BIM三维建模系统根据获取的数据建立当前管廊系统及其周边城市设施基础三维模型信息数据库，并通过GIS系统对三维模型信息数据库中各坐标点进行渲染赋值，最后将各管廊现场监控终端采集的管廊系统数据通过GIS系统录入到整体三维模型信息数据库中，即可得到管廊系统三维可视数据模型，并将管廊系统三维可视数据模型数据一方面存储在云服务器中，另一方面通过管廊远程运维终端输出展示；

S3，主动风险预警，在完成S2步骤后，管廊现场监控终端采用24小时连续工作制对管廊系统的建筑结构及管廊系统内部设备、设施运行状态进行连续监控并进行数据更新；AI基础的数据处理服务器以0.5—3小时为周期与城市大数据中心和第三方服务器平台连接并进行数据更新；最后将经过更新后的数据录入到至S2步骤的管廊系统三维可视数据模型中并进行输出展示，同时另通过云服务器对更新后的数据进行缓存备案即可；

S4，被动风险预警，在执行S3步骤主动风险预警中，AI基础的数据处理服务器处于数据更新相邻两个时间接点之间待机状态下时，当城市大数据中心和第三方服务器平台中产生对管廊系统运行构成威胁数据时，由城市大数据中心和第三方服务器平台通过互联网服务网络主动向AI基础的数据处理服务器进行数据推送，并由AI基础的数据处理服务器根据推送数据一方面对S2步骤的管廊系统三维可视数据模型进行数据更新，另一方面向管廊远程运维终端发送预警，并由管廊远程运维终端根据推送预警数据驱动管廊系统进行应对即可。

进一步优化的，所述S1步骤和S4步骤中，城市大数据中心为AI基础的数据处理服务器提供能源供给分配、降雨量、气温、地下水、地震、建筑物建设等数据中的任意一种或多种。

本发明一方面系统构成结构简单、数据通讯处理能力强，同时具有良好的模块化及集成化能力，从而极大的提高了本发明的系统拓展性、兼容性及抗故障能力，同时有助于降低本发明系统日常管理维护作业及管廊系统日常管理巡检作业的成本及劳动强度；另一方面可有效满足各类管廊设备日常监控管理作业的需要，监控管理数据获取全面且精度高，并极大的提高了管廊系统日常监管作业数据获取及读取时的灵活性便捷性，从而达到对管廊系统运行状态全面预警监控，及时发现管廊系统运行过程中存在安全隐患，从而有效提高管廊系统运行的可靠性和稳定性

本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制。上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理。在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进。这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。