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龙图腾网获悉广东汉威城建有限公司申请的专利一种智能化节水型建筑给排水系统及其控制方法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：CN120193585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510590983.7，技术领域涉及：E03F1/00；该发明授权一种智能化节水型建筑给排水系统及其控制方法是由司徒翔;杨嘉乐;杨颖生;刘嘉颖;严章虎;彭思路;原镇凯设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化节水型建筑给排水系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化节水型建筑给排水系统及其控制方法，该给排水系统包括雨水收集模块、中水收集模块、水质监测模块、储水箱模块、智能决策模块和电磁分流水阀装置；该控制方法包括水质参数的实时采集、水量需求数据的实时采集、水动态分流的决策、水动态分流的控制和控制系统的自优化；通过在雨水管和中水管内集成浊度、化学需氧量和pH传感器实时获取水质数据，根据神经网络模型动态评估雨水和中水的水质等级以及不同时刻、不同场景下的水量需求，实现比传统阈值控制更高的分流精度，避免未经有效监测的非传统水源直接回用导致的管道污染、土壤重金属累积等卫生安全问题，且能有效满足不同时刻、不同场景下的供水需求。

本发明授权一种智能化节水型建筑给排水系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.一种智能化节水型建筑给排水系统的控制方法，其特征在于，通过一种智能化节水型建筑给排水系统来实现控制，所述给排水系统包括雨水收集模块、中水收集模块、水质监测模块、储水箱模块、智能决策模块和电磁分流水阀装置； 所述雨水收集模块包括屋顶集水装置、地面集水装置和雨水管；所述屋顶集水装置包括屋面导流坡和屋面集水槽，用于汇聚和引导屋顶雨水进入所述雨水管中；所述地面集水装置包括地面导流坡和地面集水槽，用于汇聚和引导地面雨水进入所述雨水管中；所述雨水管用于所述屋顶集水装置和所述地面集水装置与所述电磁分流水阀装置之间的连接； 所述中水收集模块包括中水专用接口、中水管、止回阀装置和杂质拦截装置；所述中水专用接口用于与建筑内部非粪便污水排水点对接；所述中水管用于所述中水专用接口和所述电磁分流水阀装置之间的连接；所述止回阀装置用于确保中水在所述中水管中单向流动；所述杂质拦截装置采用不锈钢滤网，用于拦截中水中的杂质； 所述水质监测模块布置于所述雨水管和中水管内，并与所述智能决策模块形成无线连接；所述水质监测模块包括浊度传感器、化学需氧量传感器和pH传感器；所述浊度传感器用于获取雨水和中水的浊度数据；所述化学需氧量传感器用于获取雨水和中水的化学需氧量数据；所述pH传感器用于获取雨水和中水的pH数据； 所述储水箱模块包括冲厕储水箱、绿化灌溉储水箱、车辆冲洗储水箱、设备冷却储水箱、备用储水箱和水位传感器；所述冲厕储水箱、所述绿化灌溉储水箱、所述车辆冲洗储水箱和所述设备冷却储水箱分别用于满足冲厕、绿化灌溉、车辆冲洗和设备冷却的水源需求；所述备用储水箱用于存储水质条件不满足冲厕、绿化灌溉、车辆冲洗和设备冷却水源需求的雨水和中水；所述水位传感器安装于所述冲厕储水箱、所述绿化灌溉储水箱、所述车辆冲洗储水箱、所述设备冷却储水箱和所述备用储水箱内，用于监测水位并记录当前季节和时刻，且与所述智能决策模块形成无线连接； 所述电磁分流水阀装置位于所述雨水管和所述中水管与所述储水箱模块之间；根据施加于所述电磁分流水阀装置的电流方向和电流强度，对所述电磁分流水阀装置的水流通道方向和水流通道开度进行控制； 所述智能决策模块通过无线连接接收所述水质监测模块和所述水位传感器的数据，并通过无线连接输出预测结果至所述电磁分流水阀装置； 所述控制方法包括以下步骤： S1、水质参数的实时采集：当雨水流经雨水管和当中水流经中水管时，通过水质监测模块获取雨水和中水的水质数据； S2、水量需求数据的实时采集：通过水位传感器获取水量需求数据； S3、水动态分流的决策：将归一化处理后的水质数据和水量需求数据输入至智能决策模块，产生的预测结果为分别进入冲厕储水箱、绿化灌溉储水箱、车辆冲洗储水箱、设备冷却储水箱和备用储水箱的水量，根据所述预测结果进一步生成控制量，所述控制量包括施加于电磁分流水阀装置的电流方向和电流强度； S4、水动态分流的控制：根据智能决策模块产生的控制量，控制施加于所述电磁分流水阀装置的电流方向和电流强度，从而控制电磁分流水阀装置的水流通道方向和水流通道开度，进而控制水流方向和流量，使得由雨水收集模块收集的雨水或由中水收集模块收集的中水进入冲厕储水箱、绿化灌溉储水箱、车辆冲洗储水箱、设备冷却储水箱或备用储水箱； S5、控制系统的自优化：所述给排水系统在使用过程中通过水位传感器持续收集水量需求数据，从中获取冲厕、绿化灌溉、车辆冲洗和设备冷却的水量需求随季节和时刻而变化的关联，并采用梯度下降法更新神经网络模型的权重参数，确保神经网络模型根据所述水量需求数据实现自优化，进而确保所述给排水系统自动适应水质波动和用户用水习惯变化的场景；其中，构建包含冲厕、绿化灌溉储、车辆冲洗和设备冷却的水量需求的综合损失函数，从而对神经网络模型的参数进行优化；综合损失函数满足如下表达式： 1 其中，=1,2,3,4分别为冲厕、绿化灌溉储、车辆冲洗和设备冷却的水量需求的权重系数，均不小于0，且满足=1；=1,2,3,4分别为冲厕、绿化灌溉储、车辆冲洗和设备冷却的随时间变化的需求水量； 所述采用梯度下降法更新神经网络模型的权重参数，神经网络模型的参数满足如下表达式： 2 其中为学习率。

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