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申请/专利权人：浙江大学;郑州自来水投资控股有限公司

摘要：本发明公开了一种基于声信号的配水管网两阶段泄漏监测方法，包括以下步骤：获取漏损事件和正常运行的现场声信号，并构建对应的对数梅尔频谱图；并对所述对数梅尔频谱图进行标签标注，组成数据集；基于构建包括两个阶段的预测网络；利用数据集对预测网络进行训练，以获得泄漏事件预测模型；将待分析区域管道的现场声信号输入至泄漏事件预测模型中，以获得区域内各管道泄漏事件的预测结果。本发明还提供的一种配水管网两阶段泄漏监测装置。本发明提供的方法能在大量报警信息中做出管道泄漏管理的最优决策，以消除当前的漏损事件。

主权项：1.一种基于声信号的配水管网两阶段泄漏监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史数据，其包括漏损事件和正常运行的现场声信号，并基于所述现场声信号沿时间轴逐帧构建对应的对数梅尔频谱图；并对所述对数梅尔频谱图进行关于轻度泄漏、中度泄漏和重度泄漏三个泄漏等级评估的标签标注，将现场声信号与对应的对数梅尔频谱图和标签组成数据集；基于耦合残差卷积与Transformer网络框架构建预测网络，所述预测网络包括两个阶段，其中第一阶段包括数据预处理模块，局部特征提取模块，全局特征提取模块以及特征融合模块；第二阶段包括泄漏等级评估模块；所述数据预处理模块，用于将输入的现场声信号转换为对应的对数梅尔频谱图；所述局部特征提取模块，用于提取对数梅尔频谱图的频谱局部特征序列；所述全局特征提取模块，局部特征提取模块输出的频谱特征序列之间的远距离依赖关系，以输出对应的全局特征向量；所述融合特征模块，用于对输入的频谱特征序列和全局特征向量进行融合操作，以获得融合特征；所述泄漏等级评估模块，根据输入的融合特征进行预测，以输出评估结果，所述评估结果包括轻度泄漏评估结果，中度泄漏评估结果以及重度泄漏评估结果；利用数据集对预测网络的第一阶段进行训练，并将对应的漏损量作为标签引入数据集中对预测网络的第二阶段进行训练，以获得用于泄漏事件评估的泄漏事件预测模型；将待分析区域管道的现场声信号输入至泄漏事件预测模型中，以获得区域内各管道泄漏事件的预测结果。

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