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龙图腾网恭喜郑州大学申请的专利一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210697012.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统是由方宏远;狄丹阳;孙斌;张金萍;李斌;胡浩帮;李成;张朝阳设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于管网养护技术领域，涉及一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统，包括以下步骤：排水管网功能性病害三维瞬时水力模型分析；利用有限单元拟合分析和足尺试验对参数进行率定，并验证排水管网功能性病害三维瞬时水力模型的准确性；结合节点水位迭代法、Preissmann狭缝法、Godunov有限体积法和非结构网格，重新构建地表一二维地下耦合连接模型；采用R语言、动态库链接技术和多源数据样本的长短记忆神经网络方法，实现一二维耦合连接模型的工程化二次开发，得到带内涝结果标签的城市排水管网功能性病害情况；建立排水管网养护的多目标规划智能决策模型及其求解方法。本发明可满足城市地下排水管网智能化、精确化和科学化管理和决策需求。

本发明授权一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种城市地下排水管网养护智能决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、基于流体动力学和“质量-动量-能量”守恒理论的排水管网功能性病害三维瞬时水力模型分析；在步骤S10中，排水管网功能性病害三维瞬时水力模型分析从多相流和多场的角度进行理论推导，分别构建了重力场、压力场、应力场、流场共同作用下的液相应力张量和剪切粘度空间分布模型、固相应力张量和剪切粘度空间分布模型、气相牛顿粘性应力空间分布模型；液相应力张量和剪切粘度空间分布模型、固相应力张量和剪切粘度空间分布模型、气相牛顿粘性应力空间分布模型的构建步骤包括：S101、依据水流不可压缩和体积守恒原理，得到时均运动方程和脉动运动方程；S102、同时结合“质量-动量-能量”守恒方程构建“固-液-气”空间分布模型，进而得到排水管网功能性病害指标；其中，u、v、w分别为河段垂直平均流速在三维坐标系x、y、z轴上的分量，、、为湍流在各坐标轴方向上的实时脉动流速，V为管道内任意给定空间体体积，为空间域边界，取值1、2、3时分别代表固、液、气三相，为相速度，为相的源项，为相的密度，为边界的法向向量，是其它相对相的源项，为应力张量，为体力，为边界的截面积，为相的比热容，为相的温度，为相的热源，为其他相的相变作用产生的对相的热源；S20、利用有限单元拟合分析和足尺试验对参数进行率定，并验证所述排水管网功能性病害三维瞬时水力模型的准确性；S30、结合节点水位迭代法、Preissmann狭缝法、Godunov有限体积法和非结构网格，重新构建地表地下一二维耦合连接模型；所述步骤S30中，所述地表地下一二维耦合连接模型是水平方向与垂直方向耦合连接的一维管网明满流模型和二维地表水流模型；所述一维管网明满流模型和二维地表水流模型通过堰流公式法、互相提供边界法和固定节点水位法分析得到相关结构式；S40、采用R语言、动态库链接技术和多源数据样本的长短记忆神经网络方法，实现地表地下一二维耦合连接模型的工程化二次开发，得到带内涝结果标签的城市排水管网功能性病害情况；所述步骤S40中，所述地表地下一二维耦合连接模型的工程化二次开发具体步骤为：S401、在雨洪分析软件InforWorksICM的基础上，利用动态库链接技术和R语言二次开发技术对所述地表地下一二维耦合连接模型进行重新实现并嵌入到InforWorksICM中得到改进后的InforWorksICM；S402、所述改进后的InforWorksICM需要在现有InforWorksICM的基础上，同时融合管网功能性病害的“固-液-气”多相流运动规律模型、区段汇流状态模型、区段瞬时流速、流量模型和地表地下一二维耦合连接模型，二次开发实现InforWorksICM的改进和升级，从而输出不同管网功能性病害情况下的城市内涝损失情况；S50、引入深度小世界神经网络、遗传算法和模拟退火算法，建立排水管网养护的多目标规划智能决策模型及其求解方法；所述步骤S50中，所述排水管网养护的多目标规划智能决策模型的求解方法是指利用遗传算法和模拟退火算法进行智能化寻优得到带养护决策标签的城市排水管网功能性病害情况；所述深度小世界神经网络的初始输入数据为所述带养护决策标签的城市排水管网功能性病害情况，在聚类、异常值检测和插值处理后，通过数据集扩充对深度小世界神经网络的多层受限玻尔兹曼机反复训练和调整得到随时间和不同重现期暴雨动态调整的城市排水管网养护智能决策结果；所述深度小世界神经网络由离线学习和在线决策两个阶段构成，具体步骤包括：S501、借助物联网基站和城市排水管网在线运维系统局域网，获取各重要节点管网功能性病害的种类、程度、疏通清理成本多维指标数据，包括正常采集数据、异常或人为大面积恶意篡改样本数据，采用指标筛选、异常检测和插值进行数据处理；S502、采用一定长度的滑动窗口对全部样本数据进行截取，得到滑动窗口下的均值子序列；将全部子序列组建为训练样本集，并根据InforWorksICM数值模拟结果和管网养护多目标规划结果对各训练样本添加状态标签，主要对需要养护的城市管网功能性病害训练样本节点进行类别标识；S503、采用无标签数据集对深度小世界神经网络的多层受限玻尔兹曼机网络进行预训练，待充分获得特征表示后，记录网络参数，包括神经元的权值和偏重值；S504、根据深度小世界神经网络随机加边概率p对多层受限玻尔兹曼机网络进行随机加边，并在顶层增加一个全连接的分类层，将其转化为一个具有多分类功能的深度小世界神经网络；再次采用有监督学习对网络进行监督训练，采用反向传播算法进行参数微调，直至训练完成，得到训练好的深度小世界神经网络分类器模型；S505、在线采集城市排水管网功能性病害指标集，采用与训练时相同的滑动窗口对在线数据进行处理，得到待检测样本；S506、将待检样本输入至已训练好的深度小世界神经网络分类器模型中，得到排水管网养护智能决策结果及最优化应对策略，进而完成城市地下排水管网养护智能决策管理优化过程。

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