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| 发布时间：2024-09-25 16:37:44 | 来源：水务加 | 作者：本站编辑 | 浏览次数： |
编者按
水是生命之源，是社会发展之基。在数字经济的浪潮中，水行业正迎来一场变革。2023年，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，指出建设绿色智慧的数字生态文明，推动生态环境智慧治理，加快构建智慧高效的生态环境信息化体系，运用数字技术推动山水林田湖草沙海一体化保护和系统治理，进一步明确了数据驱动生态文明建设的具体实施路径。 智慧水系统是智慧城市建设的重要组成部分，为城镇供排水安全保障、水环境质量提升、水生态保护修复提供了新的强大动力，对于发展城市数字经济具有重要意义。为了深入探讨新形势下智慧水系统建设的先进理念、科学理论、技术手段及未来发展方向，促进学术界和产业界的深入交流与合作，更好服务于城市水系统管理的数字化转型和高质量发展，《环境工程》期刊特邀哈尔滨工业大学王爱杰教授担任专刊主编，推出“智慧城市水系统”专刊，报道了国内水行业专家、学者和企业实践者的优秀论文，包含水系统信息智能感知、数据智能治理及智能模型、水系统过程智能调控及智慧管控平台等研究成果和创新实践。
本期为大家带来的优质好文是：《基于光纤传感与视频 AI 技术融合的供水管网无人化巡检应用》。 摘要：城市地下管廊、输水管线沿途地质情况复杂，而传统人工巡检模式对地下供水管网的巡检效率较低，无法实时排查管廊变形、管道泄露等异常事件。通过分析分布式光纤传感技术与视频AI技术在杭州某地下管网无人巡检实例，阐述该技术的场景架构及建设成效，对管网巡检的智慧化发展具有一定参考意义。 关键词：智慧水务；光纤传感；视频AI分析；无人巡检
作者
王 蕾 ¹ 俞 坤 ² 陈 辉 毛 哲 凯 ¹ 张 玲 琴 徐云涛¹ （1.杭州水务数智科技股份有限公司，杭州310013；2.杭州市水务集团有限公司，杭州310013） 摘要
水务行业正处于向智慧水务转型阶段，智慧水务需要创新技术，为水资源的保护、利用和管理提供更多的工具和手段[1]。智慧水务作为智慧城市的一部分[2]，为城市发展提供给排水以及防汛排涝等服务可提升水务部门工作效能与质量，为现代化供水服务提供保障[3]。 地下供水管网是一种现代化、集约化的城市基础设施[4，5]，不同的地质结构，包括河流、道路、建筑物等，会对地下供水管网的建设和安全运营产生较大影响[6]。目前，国内外普遍采用健康监测系统结合人工或视频巡视的方式，来实现供水管网巡检。而人工在地下管廊巡检必然带来安全隐患，同时传统的压差式沉降仪测量方式在数据频次及数据实时性上有所欠缺。该类方法面向长距离的管网监测场景时，人工成本和安全风险等问题较为显著[7]。 布里渊光时域反射分布式光纤传感器通过测量背向布里渊散射光，可得到光纤沿线应变、温度，单台光纤传感主机监测长度可达几十千米，可为实时全面获取管网沿线监测点的应变响应特征提供有力保障。通过视频AI技术对管网内摄像数据进行实时分析，可实现对人员行为、入侵检测及管道变形等事项的全时段监管。杭州水务某管网内搭建分布式光纤传感系统，并视频AI分析技术作为补充对管网原有硬件基础进行赋能，实现了地下供水管网的智慧化无人巡检。 地下官网现状分析
地下管网中常规的人工巡检方式存在以下问题： 1)巡检效率低：地下封闭的有限空间内机械式巡检，容易激发人固有的惰性，降低巡检质量；且需要耗费大量时间和精力，巡检需要重复进行效率低下。 2)巡检不全面：人工巡检难以做到全面、细致、深入的排查，容易出现漏检的情况，导致安全隐患。 3)无法实时监测：人工巡检依赖于现场的人员，无法做到实时监测，在非巡检周期，管网内发生的异常无法及时发现。 4)已有设备缺乏智慧赋能：管网内部已安装有较多，安防摄像头、液位传感器等传感监控设备，但其预警原理单一，无法验证预警的真实性，且不具备自主学习能力，提升空间有限。 5)安全文化及管理体系不健全：依靠人工纸质单据记录，信息收集不规范、查找统计不便，导致安全管理效率低下，管控过程无法有效追溯和落实，无法及时响应紧急情况。 光纤传感的原理及技术路线
2.1 BOTDR 分布式光纤传感原理
BOTDR分布式光纤传感系统原理，如图1所示，BOTDR由传感主机和沿线设备传感光纤组成。分布式光纤传感主机采集到传感光纤上的散射信号后，对其进行数字处理，进一步采用Morlet小波变换提高信号的信噪比[11]；对降噪后的布里渊增益谱进行曲线拟合并进一步计算可得到布里渊频移△Vb，和功率△Pb。
合常数，Cpt 为功率温度耦合常数。 通过对布里渊增益谱进行温度和应变解耦即可实现应变测量[9]。 图1 分布式光纤传感系统
2.2 分布式光纤传感平台架构
分布式光传感监测系统构架如图2所示，分为客户端、管理层、应用层、数据层和硬件层5层，可实现对管道泄露、管道变形事件的提前预测和实时报警。 图 2 分布式光纤传感平台架构
2.3 光纤传感监测技术路线
杭州某地下供水管网监测段总长2640m，采用盾构法建造，单环管片宽1.2m。监测段属于运河水系，处于平原地区。该检测段下段海相沉积的粉质黏土层、淤泥质粉质黏土层、含砂粉质黏土层尤为突出，且上述土层的底部一般为砂性土层。 本项目盾构区间基本在前述土层中穿越，该段整体稳定，但穿越10个可能导致管网出现局部沉降的区域，分别为穿河道5个、穿主干道及高速匝道3个、穿桥梁1个、穿地铁1个，如图3所示。为监测上述风险区域中地下供水管网长期运行状态，在管网中布置分布式传感光纤对局部沉降问题进行监测。 图 3 监测区段示意
分布式光纤传感器能切实满足供水管道外破、管网沉降、管网(道)综合健康等的监测场景。相较于水务行业传统管网监测技术，光纤传感最大的优势是长距离连续传感，实现全天候实时监测及报警。在该处管网内部铺设总长约3.5km、内芯为G652的微应变高敏贴敷光纤作为传感光纤。 该管网全线光纤数据监测频次为5min/次，对于这类高频采样信号，在确保数据质量的基础上，引入深度学习等先进的数据处理方法进行信号特征提取，在实现数据精简化的同时降低了数据存储难度。 将光纤应变数据和人工测量沉降数据联立起来，建立起深度学习、神经网络等大数据模型。将不断更新的光纤应变数据与人工沉降数据，分别输入到大数据模型与沉降机理模型，以5mm为管网沉降阈值、15min为光纤应变监测周期，进行双模型的迭代优化。由此建立一套完整的管网沉降数据模型+机理模型双驱动算法，做到数据采集、管理、运用的三位一体，实时监测并预警供水管网的结构风险[9]。 在光纤数据展示平台中，提前对应变数据进行筛除过滤与二次压缩。以管网某区间的光纤应变数据为例：该区间的管网长度约为4km，由于存在加密区间传感光纤长度约为6km，若传感主机的监测点间距设置为2m，则该区间内1组原始光纤数据包含3000个应变值。 通过旋转门压缩法进行数据提炼后，可将原始光纤数据压缩至1000个点，在此基础上进行应变阈值过滤，则可调整压缩率达到二次压缩。由于监测重点为光纤应变数据的极值，因此阈值过滤的压缩方法在保留了重点关注信息的同时，没有遗漏光纤应变数据的变化特征[9]。 2.4 光纤传感技术应用成效
该技术实现了多因子综合模式识别：引起管网测漏和沉降的因素有很多，如汽车长期重压沉降、深基坑挖掘水土流失、管网渗漏破裂等，利用多因素大数据的模糊算法形成综合研判的结果提升管网运行风险诊断的预报能力。通过多因子模型提前发现管网可能引起的破损问题，解决传统检漏的事后处理(管网漏损或破裂)，将预防替代事后处置。 地下空间塌陷预警模型：地下空间塌陷事故是小概率事件，通过采集数据与政府开放数据进行特征工程融合，输出地下空间塌陷预警模型的输入训练集，通过模型算法不断训练提升预警模型的精度，减少误报警，解决地下塌陷缺乏手段判断的问题。 信号匹配事件分类算法：不同的外界引起应变因素和振动频率在光纤里光信号是不一样的，将分类后的特性信号与历史实际的泄漏事件特征信号作比对，得到实时的泄漏事件报警事件成因和实时位置。 在杭州某区内的供水系统中应用该光纤传感技术，涉及有杭州市主城区第一、二、四、五供水系统的终端主干管网。供水管道总长度约65.7km，管径D300～D2400。本次应用提供高精度的新型感知手段，最终达到了基于漏失对管网水力水质安全风险的量化与辨识，完成了20km盾构段地下管网整体体的沉降情况监测、体外部破坏性施工监测、体内部温度监测以及输水钢管伸缩节的形变监测，全面提升了供水管网全线的监测质量。监测精度达到1mm，满足安全控制标准5mm，监测频率从每半月1次提高到每分钟1次，20km范围内定位精度最高可达到0.5m。 完成了大口径供水钢管的实时在线精准判断微小泄漏的监测，重点监测的焊缝处加装低成本集水装置，达到屏蔽环境冷凝水及收集微小泄漏水滴的目的。渗漏监测精度达到0.05mL(1滴水)，响应时间<2s，振动监测范围可达15m，长距离范围内温度精度最高可达到0.1℃。 视频AI分析技术
3.1 视频 AI 原理及应用场景
视频AI分析技术是伴随着人工智能和深度学习发展起来的一门新兴技术[10，11]。实时AI视频分析是一种基于人工智能的技术，可分析视频流以检测特定行为和事件的展开。这种类型的系统通过人工智能机器学习引擎检查来自监控摄像头的视频流来进行相关工作。该引擎使用一系列算法和程序来理解数据，并将数据转换为可理解的、有意义的信息。 视频AI仪表读数异常分析，如图4所示。AI视频分析可以配置为在检测到事件时触发实时警报，并随着时间的推移聚合数据以将其显示为历史图表、图形或热图。与传统的视频监控方法相比，该技术具有明显优势。 传统的视频监控方法通常需要由人工对大量视频流进行手动分析。而AI引擎会自动逐帧详细检查视频流，提供稳定、可靠的结果。该技术可以通过过滤相关事件并在需要采取行动时发送警报来帮助工作人员。 图4 视频AI仪表读数异常分析 目前该技术已广泛应用于智慧城市、工业制造业及医疗健康等领域，其在水务行业中运用较为广泛的是水厂整体安全监控及生产监控，对厂区内安防事件或设备状态异常作出行为分析和事件预警提示，提升智能监控的效率。 系统要在第一时间直观地分析出设定的“险情”并通知运维人员进行处理，可同其他安防系统直接实现联网集成。从而充分利用监控摄像头、巡检机器人、热成像相机，变被动防御为主动预警，增强生产安全监督力度，提升厂区车间智能化安防建设，提升突发事件响应速度。 3.2 视频AI分析系统架构
视频AI分析系统构架分为3层，如图5所示，分别为前段硬件端、数据分析层和总部驾驶舱。当有异常事件发生，摄像头实时监控数据上传至视频AI分析服务器，若分析为异常风险事件则根据事件分类规则，分层级报警传递给政府平台及水务集团总部平台，以便管理层快速作出决策，避免风险事件升级。 3.3 视频AI分析技术应用成效
利用AI人工智能实现管网无人巡检，需要针对不同的巡检问题与巡检需求，需要明确算法类别。 在本无人巡检项目中涉及的算法包括：人员分布算法、人员行为算法、配电单元异常算法、配电柜温度监测算法和供水管道渗漏算法。 针对某个算法中的具体场景，可利用管网或工作井内部已部署的普通摄像头、热成像摄像头(新装)、设备听诊器、柜体显示屏(利旧)等前端设备，来采集视频或音频样本，作为算法分析的正样本和负样本数据。以人员行为算法中人员跌倒情况为例：在管网或工作井不同位置，试验人员摆出不同方向、不同姿势的跌倒作为正样本；试验人员摆出蹲姿、半蹲姿、坐姿等非跌倒姿势作为负样本。 利用样本进行算法模型优化：将正负样本打上标签后，输入至初始的数据模型，通过正负样本对模型进行迭代优化。再对模型进行测试集检验，模型的事件判别准确度为95%以上时，则认为该模型已经完成优化。利用优化完毕模型，在后台对视频设备的数据进行AI分析，对需要报警的行为或者信息在前端和后台都发出预警，相关人员对报警信息进行处置形成闭环，做到事前预防、事中预警、事后回溯，达到7×24h对管道环境进行自动“体检扫描”效果。 图5 视频AI分析系统架构 3.4 视频AI技术效果验证
异常情况识别时间是衡量AI无人巡检系统运行效果的重要指标，为验证视频AI技术在供水管网无人巡检中的应用效果，此次研究以杭州某供水管道区间为实验场所，利用分布在管道区间内不同位置共4台摄像头，检验配电单元异常算法的报警速度。每台摄像机各进行8次实验，统计平均报警时间作为异常情况识别时间，配电单元异常算法中在异常情况上的识别速度如图6所示。 由图6可知：供水管网的视频摄像头通过配置的人员跌倒识别算法，异常情况识别时间均在20s以内，能够快速地识别出风险特征起到对风险事故及时报警的作用，有助于保障供水管网设备及运维安全。 图6 配电单元异常算法的异常情况识别时间 结论 水务行业正处于向智慧水务转型阶段，水务行业的趋势是数字化、智能化、可持续化。智慧水务技术的不断创新，将为水资源的保护、利用和管理提供更多的工具和手段。 1)分布式光纤传感技术在测量精度、响应时间和监测范围均满足城市供水管网监测的工程需求。视频AI技术作为对重点区间的双重保障，可及时判别异常风险事件，避免安全隐患升级。 2)通过以光纤传感技术监测管网全线为主，以视频AI分析技术监测重点区域为辅的融合技术，可实现对地下管网的连续在线、多层次全面监测。在技术演进与需求升级的共同驱动下，先进传感技术与先进数据处理方法的融合将是水务智慧化发展中无人巡检模式的重要手段。 参考文献
[1]王爱杰，许冬件，钱志敏，等.我国智慧水务发展现状及趋势[J].环境工程，2023,41(9):46-53. [2]张岩，张磊，论智慧水务平台科研数据管理及人工智能技术的应用[J].智能建筑与智慧城市，2020(3):90-91,98. [3]章龙飞，梁娟，王沛丰，等.水务一体化背景下的智慧水务发展思考：以杭州市水务集团为例[J].给水排水，2022,58(增刊1):1068-1073. [4]白海龙.城市综合管网发展趋势研究[J].中国市政工程，2015(6):78-81,95. [5]王军，陈欣盛，李少龙，等.城市地下综合管网建设及运营现状[J].土木工程与管理学报，2018,35(2):101-109. [6]罗家木，陈雍君，陈渝江，等.基于5G无线传感网络的智慧管网综合监控系统设计[J].电子测量技术，2017(4):127-132. [7]温贤培.基于液压静力水准仪的综合管廊沉降监测方法研究[J].自动化与仪器仪表，2021(4):182-185. [8]王蕾，徐云涛，毛哲凯.基于分布式光纤传感器的地下供水管道沉降监测研究[J].传感技术学报，2023,36(5):833-838. [9]顾建军，吴留闯，陈杰，等.基于分布式光纤传感器的电力综合管网沉降监测[J].自动化与仪器仪表，2022(6):86-89. [10]宋牟平，鲍肿，裘超，等.结合布里渊光时域分析和光时域反射计的分布式光纤传感器[J].光学学报，2010,30(3):650-654. [11]刘征，刘建福，程慧艳，智慧城市固体废物管理系统的构建方法研究[J].环境工程，2016,34(3):116-120.
来源：王蕾，俞坤，陈辉，等.基于光纤传感与视频AI技术融合的供水管网无人化巡检应用[J].环境工程，2023 ，41(11)：59-63.
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