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申请/专利权人：华能澜沧江水电股份有限公司

摘要：本发明公开了一种电站厂房集水井反冲洗系统，涉及水电站渗漏排水技术领域，包括安装于所述集水井底部的潜污泵，以及通向所述集水井的排水渠；所述排水渠位于量水堰下游的位置设置有水池，所述水池内设置有加压泵，所述加压泵的出水口连接有供水管，所述供水管与喷水管连接，所述喷水管布置于所述集水井内，并设置有若干用于高压喷水的喷射头。本发明易于实现传统集水井的自动清淤，取消传统的人员进入进行清理的模式，减少每年维护成本和安全风险，通过水流与泥沙的喷淋、搅拌作用，泥沙能聚集在潜污泵附近，并通过潜污泵将含有泥沙的水抽排至厂外，实现了集水井少淤积、甚至不淤积。

主权项：1.一种电站厂房集水井反冲洗系统，包括安装于所述集水井底部的潜污泵，以及通向所述集水井的排水渠，其特征在于，所述排水渠位于量水堰下游的位置设置有水池，所述水池内设置有加压泵，所述加压泵的出水口连接有供水管，所述供水管与喷水管连接，所述喷水管布置于所述集水井内，并设置有若干用于高压喷水的喷射头；所述喷射头向上倾斜0~90°，各所述喷射头向上倾斜的角度不同；相邻两所述喷射头的安装距离小于20cm；所述系统还包括可编程控制器、本地存储器、LED显示屏以及水下高清摄像机；所述可编程控制器电性连接所述加压泵、LED显示屏、本地存储器以及水下高清摄像机；至少一个所述喷射头朝向所述水下高清摄像机，用于冲洗所述水下高清摄像机的镜头；所述水下高清摄像机安装于所述集水井的侧壁，且向下倾斜朝向所述集水井的底部；所述水下高清摄像机用于采集所述集水井的井底图像数据，并传输至所述可编程控制器；所述可编程控制器用于对所述井底图像数据进行分析，得到淤泥沉积状态数据，并将所述淤泥沉积状态数据和所述井底图像数据显示于所述LED显示屏，和存储在所述本地存储器，以及根据所述淤泥沉积状态数据控制开启或关闭所述加压泵；获取所述淤泥沉积状态数据的方法包括以下步骤：S1、确定卷积神经网络模型和分类器架构；S2、获取包括若干淤泥沉积状态的集水井底部淤泥沉积图像数据集；S3、利用所述集水井底部淤泥沉积图像数据集训练所述卷积神经网络模型，使所述卷积神经网络模型能识别所述井底图像数据中的沉积物关键特征；S4、采用训练好的所述卷积神经网络模型，对所述集水井底部淤泥沉积图像数据集进行CNN特征提取，构建井底沉积物关键特征训练集；S5、采用所述井底沉积物关键特征训练集对所述分类器进行训练；S6、将所述井底图像数据输入训练好的所述卷积神经网络模型，提取井底沉积物关键特征；S7、将井底沉积物关键特征输入训练好的所述分类器，得到所述淤泥沉积状态数据；获取所述集水井底部淤泥沉积图像数据集的方法包括：S21、采集所述排水渠中的流水作为样品水；S22、将样品水均分为若干份；S23、选择一高3m以上，内部底面积大于2㎡，且顶部敞口的水容器，所述水容器的侧壁为竖直壁；S24、选择与所述水下高清摄像机同型号的样品摄像机，安装于所述水容器的内侧壁，其与所述水容器底部的安装匹配状态，与所述水下高清摄像机和集水井底部的安装匹配状态相同；S25、向所述水容器内倒入所述样品水，每次倒入的份数相同，通过所述样品摄像机实时记录所述水容器底部的图像数据；S26、利用记录的所有的水容器底部的图像数据，构建所述集水井底部淤泥沉积图像数据集。

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