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龙图腾网获悉湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司申请的专利基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法及装置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：CN119539469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411425459.6，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法及装置是由朱雷;陈婧;龙昕宇;张杰;张聪聪;邹明明;底坤;殷政设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法及装置在说明书摘要公布了：基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法及装置，该方法通过收集获得农村预测区域的历史基础数据；通过在农村供水管网的节点部署流量和压力传感器获取监测数据；通过数据流处理框架将数据上传至服务器中并进行预处理，获得预处理数据；构建关系型数据库管理系统对预处理数据进行批处理，获得批处理后的历史基础数据和监测数据；构建农村管网水压预测模型；构建爆管检测与水压控制模型；根据所述物理数据，基于ArcGIS构建农村供水管网几何模型；构建农村供水管网系统数据模型并实现供水管网运行状态的可视化。本发明充分考虑农村供水特征和用水特点，实现农村供水系统的智慧化管控，有效地保障农村供水的可靠性和安全性。

本发明授权基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法，其特征在于，包括： 对农村预测区域的设定数据进行收集，获得农村预测区域的历史基础数据； 根据节点选择原则，选择农村供水管网的节点；在选择的节点部署流量和压力传感器，通过所述流量和压力传感器获取监测数据； 通过数据流处理框架将所述历史基础数据及所述监测数据上传至服务器中；通过所述服务器对所述历史基础数据及所述监测数据进行预处理，获得预处理数据； 基于MySQL构建关系型数据库管理系统；通过所述关系型数据库管理系统，使用Hadoop与Spark工具对所述预处理数据进行批处理，获得批处理后的历史基础数据和监测数据； 构建农村管网水压预测模型；通过所述历史基础数据对所述农村管网水压预测模型进行训练，获得训练好的所述农村管网水压预测模型；将批处理后的历史基础数据和监测数据输入训练好的所述农村管网水压预测模型，通过预测获得农村管网水压预测数据； 构建爆管检测与水压控制模型；将批处理后的监测数据及所述农村管网水压预测数据输入所述爆管检测与水压控制模型，通过所述爆管检测与水压控制模型检测处理，输出高风险管段列表并进行PID控制； 对农村供水管网的物理数据进行收集；根据所述物理数据，基于ArcGIS构建农村供水管网几何模型； 根据所述农村管网水压预测模型、所述爆管检测与水压控制模型及所述农村供水管网几何模型，构建农村供水管网系统数据模型； 通过Python语言对所述农村供水管网系统数据模型的后端程序进行编写，所述农村供水管网系统数据模型输出实时数据和预测数据的时间序列曲线，实现供水管网运行状态的可视化； 所述农村管网水压预测模型的表达式为： ； 式中，pre.为某节点的预测值；Time为该节点的时间惯性项，包含该节点上一时间段内平均水压、同月同星期数平均水压、同年同季度平均水压及前三年同季度同星期数平均水压；Space为该节点的空间惯性项，包含上游节点的同时间段监测水压、上游节点的同时间段预测水压，起始计算节点无此项；H为该节点的基准项，即该节点同一时刻的实际监测水压；Q为该节点的水压修正项，包括所有节点同一时刻的水量监测值；ε为该节点的偏置项，用于模型学习中解释可能存在的未考虑规律；α、β、γ、δ分别为LSTM模型中的各项学习率，由超参数总lr以及模型学习进行率定修正； 所述爆管检测与水压控制模型的检测处理步骤为： 通过决策树模型对批处理后的监测数据及所述农村管网水压预测数据进行识别，输出爆管风险，并对爆管风险进行标记处理； 通过模糊控制策略对低爆管风险数据优化； 对高爆管风险数据进行时间监测处理；若超过设定时长，则自动上传日志，并通过设定方式通知监测人员； 对异常水压节点与爆管可能性进行分析，输出高风险管段列表并进行PID控制。

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