(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111582853.7 (22)申请日 2021.12.2 2 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113947033 A (43)申请公布日 2022.01.18 (73)专利权人 深圳市水务工程检测有限公司 地址 518055 广东省深圳市龙华区观湖街 道鹭湖社区观 乐路5号多彩科创园A 座 101 (72)发明人 张钊　曹广越　邹志浩　 (74)专利代理 机构 北京华际知识产权代理有限 公司 11676 专利代理师 唐海泉 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06Q 50/06(2012.01) G06F 16/29(2019.01) (56)对比文件 CN 110297018 A,2019.10.01 审查员 姚培 (54)发明名称 基于人工智能排水管网污染物溯源系统及 方法 (57)摘要 本发明公开了基于人工智能排水管网污染 物溯源系统及方法， 涉及人工智 能技术领域， 排 水管网数据管理模块， 在排水管网中分布监测 点， 并获取监测点监测的污染物浓度值数据； 污 染物模拟运行模块， 根据污染物浓度值数据， 通 过SWMM模拟器对污染物在排水管中的状态进行 模拟， 得到模拟结果； 所述排水管网污染分析模 块， 对排水管网内的数据进行处理， 得到在排水 管网内污染浓度最大的流动方向； 污水流向处理 模块， 获取污染物在最接近污水处理厂的浓度值 数据， 预测得到排水流入污水处理厂时的浓度值 数据； 本发明利用机器学习决策树的方法， 对排 水管网中最大污染物的流动方向进行分类， 实现 了排水管网的全自动化预测分类分析， 无需人工 进行干预。 权利要求书4页 说明书9页 附图2页 CN 113947033 B 2022.05.13 CN 113947033 B 1.基于人工智能排水管网污染物溯源系统， 其特征在于： 所述污染物溯源系统包括排 水管网数据管理模块、 污染物模拟运行模块、 排水 管网污染分析模块和污水流向处 理模块； 所述排水管网数据管理模块， 用于在排水管网中分布监测点， 并获取监测点监测的污 染物浓度值数据， 进 而对数据进行 管理； 所述污染物模拟运行模块， 用于根据污染物在排水管网中的浓度值数据， 通过SWMM模 拟器对污染物在排水 管中的状态进行模拟， 得到模拟结果； 所述排水管网污染分析模块， 用于对排水管网内的数据进行处理， 进而得到在排水管 网内污染浓度最大的流动方向； 所述污水流向处理模块， 用于获取在最接近污水处理厂的节点所监测数据， 预测得到 污水流入污水处 理厂时的污染物浓度值， 并对污水进行处 理； 所述污染物模拟运行模块与排水管网数据 管理模块相连接； 所述污水流向处理模块与 排水管网污染分析模块、 排水 管网数据管理模块相连接； 所述污水流向处理模块包括排水管网节点位置获取单元、 最近节点分析单元、 污染物 浓度值预测单 元和排水处 理标准单 元； 所述排水管网节点位置获取单元， 用于对排水管网内的节点进行定位， 得到节点在排 水管网内的分布图； 所述最近节点分析单元， 用于获取在排水管网中最大污染浓度流动方向所对应的第 一 节点信息， 获取第一节点与最接近污水处理厂之间的第二节点所监测污染物浓度值信息， 并将浓度值信息 输送至污染物浓度值预测单 元中； 所述污染物浓度值预测单元， 用于在第二节点监测到的第一浓度值数据， 预测得到污 水流至最接近的污水 处理厂时的第二浓度值数据， 并将第二浓度值数据输送至排水处理标 准单元； 所述排水处理标准单元， 用于分析第 二浓度值数据与污水处理厂处理污染物的浓度值 相比较， 得到比较后结果； 将预测得到的第二浓度值与污水处理厂处理污水的标准值相比较， 若核实到第 二浓度 值大于标准值， 则含有污染物的污水不能流入污水 处理厂， 直至污染物的浓度值达标； 若核 实到第二浓度值小于标准 值， 则含有污染物的污水能够顺利流入污水处 理厂。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能排水管网污染物溯源系统， 其特征在于： 所述排 水管网数据管理模块包括监测点设置 分布单元、 污染物浓度值检测单元、 GIS地形调取单元 和二维模型建立单 元； 所述监测点设置分布单元， 用于在排水管网内设置监测点， 并将监测点检测的数据输 送至污染物浓度值检测单 元； 所述污染物浓度值检测单 元， 用于检测污水流过监测点时所对应的浓度值数据； 所述GIS地形调取单元， 用于获取排水管网的地形信息， 得到排水管网上游所对应的工 厂集群数； 所述二维模型建立单 元， 用于在二维模型中展示 排水管网节点的位置信息； 所述二维模型建立单元的输出端与GIS地形调取单元的输入端相连接； 所述监测点设 置分布单 元的输出端与污染物浓度值检测单 元的输入端相连接 。 3.根据权利要求1所述的基于人工智能排水管网污染物溯源系统， 其特征在于： 所述污权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 113947033 B 2染物溯源分析模块包括SWM M模拟生成单 元、 降解数据比较单 元和模拟结果分析 单元； 所述SWMM模拟生成单元， 用于在污染物投放后， 获取未来时间段污染物在排水管网中 的模拟数据， 并将模拟后的数据输送至降解数据比较单 元； 所述降解数据比较单元， 用于获取未来 时间段后排水管网内各监测点所检测到的污染 物浓度值数据， 得到 污染物在排水 管网中的降解状况； 所述模拟结果分析单元， 用于在相同时间内， 根据污染物的降解程度分析污染物在排 水管网中的主 要流动方向； 所述模拟结果分析单元的输出端与SWMM模拟生成单元、 降解数据比较单元的输入端相 连接。 4.根据权利要求1所述的基于人工智能排水管网污染物溯源系统， 其特征在于： 所述排 水管网污染分析模块包括决策树 生成单元和污染物方向分类单 元； 所述决策树 生成单元， 用于构造数据集， 对数据集进行分类， 进 而生成决策树； 所述污染物方向分类单元， 用于根据污染物在排水管网中的降解程度， 分析污染物在 排水管网中不同方向的污染程度， 进 而得到在排水 管网中最大污染浓度的流动方向； 所述污染物方向分类单 元的输出端与决策树 生成单元的输入端相连接 。 5.根据权利要求1所述的基于人工智能排水管网污染物溯源系统， 其特征在于： 所述污 水流向处理模块包括排水管网节点位置获取单元、 最近节点分析单元、 污染物浓度值预测 单元和排水处 理标准单 元； 所述排水管网节点位置获取单元， 用于对排水管网内的节点进行定位， 得到节点在排 水管网内的分布图； 所述最近节点分析单元， 用于获取在排水管网中最大污染浓度流动方向所对应的第 一 节点信息， 获取第一节点与最接近污水处理厂之间的第二节点所监测污染物浓度值信息， 并将浓度值信息 输送至污染物浓度值预测单 元中； 所述污染物浓度值预测单元， 用于在第二节点监测到的第一浓度值数据， 预测得到污 水流至最接近的污水 处理厂时的第二浓度值数据， 并将第二浓度值数据输送至排水处理标 准单元； 所述排水处理标准单元， 用于分析第 二浓度值数据与污水处理厂处理污染物的浓度值 相比较， 得到比较后结果； 所述排水处理标准单元的输出端与排水管网节点位置获取单元、 最近节点分析单元、 污染物浓度值预测单 元的输入端相连接 。 6.基于人工智能排水管网污染物溯源方法， 其特征在于： 所述污染物溯源方法执行如 下步骤： S01： 在排水管网不同流动方向随机设置监测点， 开启监测点， 对排水管内污染物的浓 度值数据进行监测； 建立SWM M模型， 对污染物在排水 管网内的浓度值降解 程度进行模拟； S02： 通过CART决策树， 得到不同流动方向上排水 管网污染浓度的分类结果； S03： 获取在排水管网内污染浓度最大的流动方向， 根据GIS地形图得到流动方向对应 上游地区的工厂集群数； 计算得到污染物在排水管网的初始传播时间， 精确得到污染物的 传播溯源； S04： 建立二维模型， 获取污染物在排水管网内污染程度最大流动方向对应的第一节点权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 113947033 B 3