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申请/专利权人：哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司

摘要：本发明涉及排水管网入流入渗评估技术领域，更具体的说是非线性多源异构排水模型诊断入流入渗方法，该方法包括以下步骤：S1：基于多源异构数据建立排水拓扑模型，分析影响管网入流入渗判断的因素；S2：基于异构数据建立数据分析模型，分析提取入流入渗特征因子；S3：基于入流入渗特征因子计算入流入渗点位；S4：利用物联网监测数据校核入流入渗点位，率定模型连续性误差；S5：监测点位数据统计分析结果进行可视化显示，可视化展示入流入渗点位位置；可以排除河道水系倒灌、雨水汇流产生的客水对排水系统运行造成干扰，提供非线性多源异构排水模型诊断入流入渗方法。

主权项：1.非线性多源异构排水模型诊断入流入渗方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：基于多源异构数据建立排水拓扑模型，分析影响管网入流入渗判断的因素；S2：基于异构数据建立数据分析模型，分析提取入流入渗特征因子；S3：基于入流入渗特征因子计算入流入渗点位；S4：利用物联网监测数据校核入流入渗点位，率定模型连续性误差；S5：监测点位数据统计分析结果进行可视化显示，可视化展示入流入渗点位位置；所述入流入渗特征因子的判断方法如下：S11：半结构化排水规划CAD数据、水系规划CAD数据、土地道路规划数据和非结构化数据，形成基础空间拓扑关系；S12：根据管网结构化GIS数据、遥感影像数据、人口数据、地形数据、排水相关设计规范和河道水位变化周期情况，采用分布式数据处理方法，建立排水管网汇水分区模型、合流制模型、分流制模型、负荷模型、特征模型、实时数据分析模型，分析各汇水分区内半结构化和非结构化管网拓扑情况，排除非结构性因素对管网入流入渗的影响，进行告警判断；S13：根据S11中的数据融合分析S12中多个模型特征影响因子；所述入流入渗点位判断的计算方法包括以下步骤：S31：基于入流入渗特征因子推算出入流入渗事件的影响公式；S32：推算出总管网水量；S33：加入管网缺陷点引起的入流入渗点位，各汇水区域内的入流入渗事件发生影响情况，该影响呈正态分布；S34：将所有管网入流入渗事件汇聚成事件集；S35：建立数据集，找到入流入渗点位；根据城市结构化和非结构化的数据，确定影响入流入渗判断的汇水分区、合流制、分流制、管网负荷、倒灌点位和雨水汇流特征因素的集合，赋各特征因素的影响因子T，所述该城市由非结构性因素存在的入流入渗事件记为F，其中管网是否存在混流设定为事件1即F1，影响因子为T1；降雨雨水入流设定为事件2即F2，影响因子为T2；管网淤堵设定为事件3即F3，影响因子为T3；排口倒灌设定为事件4即F4，影响因子为T4；以此类推，第n个影响事件n即Fn，影响因子为Tn；推算出入流入渗事件F的影响公式为； 城市各汇水区按管网主管与支管拓扑，取各级汇水区出水口水量减各级汇水区进水口水量得到该区域内应收集水量，设定一座城市共有汇水分区为m个，各分区应收集水量为Qj，推算出总管网水量应为： 所述S33中入流入渗事件发生影响情况为： 所有管网入流入渗事件汇聚成事件集得出： 建立入流入渗发生点的正态分布数据集Nλ，σ2，通过遍历找出λmax事件发生位置从而找到入流入渗点位。

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