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申请/专利权人：北京大学

摘要：本发明涉及管道健康监测系统的技术领域，具体涉及基于机器学习的管道健康监测系统，该系统包括信息储存模块、辅助监测模块、控制模块、通信模块；控制模块根据储存信息、检测信息评估管道健康且得出管道健康辅助判断信息，并将管道健康辅助判断信息传输至通信模块；通信模块将管道健康辅助判断信息传输至用户端。控制模块通过环境特征、地质特征、人为活动获取管道健康辅助判断信息，通过管道健康辅助判断信息能预估管道健康，用户端能直接查看该信息并作出相应的决策，且上述判断方式不影响管道内介质的传输。

主权项：1.基于机器学习的管道健康监测系统，其特征在于，该系统包括信息储存模块、辅助监测模块、控制模块、通信模块；所述信息储存模块用于储存信息；所述辅助监测模块包括湿度检测子模块、酸碱度检测子模块、盐分含量检测子模块、电导率检测子模块、含氧量检测子模块、探测子模块、水位检测子模块，所述湿度检测子模块、酸碱度检测子模块、盐分含量检测子模块、电导率检测子模块、含氧量检测子模块、探测子模块、水位检测子模块用于检测且得出检测信息；所述探测子模块用于检测每次开挖时挖掘的最大深度；所述控制模块根据储存信息、检测信息评估管道健康且得出管道健康辅助判断信息，并将管道健康辅助判断信息传输至通信模块；所述通信模块将管道健康辅助判断信息传输至用户端；所述控制模块计算管道健康辅助判断信息时，满足以下式子： ；其中，为管道健康辅助判断信息，为管道健康辅助判断因子，为管道健康辅助判断因子的选择阈值，当时为辅助判断结果为管道健康，当时为辅助判断结果为管道不健康； 为环境特征对管道健康的影响因子，为环境特征权重指数，为人为活动对管道健康的影响因子，为人为活动权重指数，为地质特征对管道健康的影响因子，为地质特征权重指数； 为第次检测时土壤实测湿度值，为土壤理想湿度值，为土壤检测总次数，为土壤酸碱度参考指数，分别有以下取值，，当时为土壤实测酸碱度的平均值属于土壤理想酸碱度的平均值的范围内，其余情况属于，为第1次检测时土壤实测盐分含量，为第次检测时土壤实测盐分含量，为第次检测时土壤实测盐分含量，为第1次检测时土壤实测电导率，为第次检测时土壤实测电导率，为第次检测时土壤实测电导率，为土壤含氧量参考指数，分别有以下取值，，当时为土壤实测含氧量的平均值属于土壤理想含氧量的平均值的范围内，其余情况属于； 为管道预埋深度，为管道通过的地区开挖的总次数，为第b次开挖时挖掘的最大深度，为第b次开挖时持续的时长； 为管道通过的地区实测地下水位，为管道通过的地区理想地下水位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京大学 基于机器学习的管道健康监测系统