一种基于图神经网络的污水系统溯源分析与智能监测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种基于图神经网络的污水系统溯源分析与智能监测方法、系统、设备及存储介质，属于环境监测与人工智能技术领域。本发明专利技术旨在解决现有污水系统污染溯源方法存在的效率低、精度不高、难以处理多源数据及监测网络不优等技术问题。该方法包括：构建一个融合水质、水量等多源异构数据的污水系统知识图谱；采用多尺度图神经网络模型基于所述知识图谱学习污染传播特征；在污染事件发生后，结合流量守恒等物理模型进行污染路径回溯以识别污染源；引入贝叶斯推断对溯源结果进行不确定性量化，以评估其可信度；最后，基于信息增益等准则对监测点布局进行动态优化。本发明专利技术能够实现污染源的快速、精准定位，适用于城市污水系统的智能化监管。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境监测，具体涉及一种基于图神经网络的污水系统溯源分析与智能监测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、由于污水系统涵盖排水户、管网节点、泵站与污水厂等多环节，其水力传输与污染扩散具有强非线性、多源扰动和时空耦合特征。传统溯源方法依赖断面抽检和运行记录比对，效率低下，通常需数小时至数天，且在流量波动、拓扑变化等情况下难以准确定位污染源，误判率和漏判率较高，可达30%-50%。

2、现有的污染溯源技术主要分为以下几类：粒子追踪方法依赖于供水管网内水流量，以建立输入和输出位置水质之间的联系，并使用非线性编程方法解决污染源识别问题，然而流量的不确定性可能影响这些方法的应用。模拟优化方法中，水力模型如epanet被用于通过优化潜在的污染位置来识别污染源，但这些方法的计算成本很高。统计建模方法基于有限的传感器站观测数据，使用最大似然方法、逻辑回归和贝叶斯统计等来确定潜在的污染源位置的概率，但这些方法的预测精度受到传感器可用性、测量精度和水需求不确定性的影响。此外，大多数统计建模方法的计算复杂度随着管网的规模增长而增加，使它们在较大的供水本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图神经网络的污水系统溯源分析与智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1中，构建所述知识图谱包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述S2中，所述图神经网络模型为多尺度图神经网络模型；所述利用图神经网络模型学习污染特征的步骤，包括：在所述知识图谱所划分的全域、区域和局部支管的多个尺度上，分层学习节点的污染特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图神经网络模型采用图注意力网络，通过为节点的邻居节点分配注意力权重，以提升对上下游关联关系的建模能力。

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【技术特征摘要】

1.一种基于图神经网络的污水系统溯源分析与智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1中，构建所述知识图谱包括：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述s2中，所述图神经网络模型为多尺度图神经网络模型；所述利用图神经网络模型学习污染特征的步骤，包括：在所述知识图谱所划分的全域、区域和局部支管的多个尺度上，分层学习节点的污染特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图神经网络模型采用图注意力网络，通过为节点的邻居节点分配注意力权重，以提升对上下游关联关系的建模能力。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s3中，所述进行污染路径回溯的步骤，包括：结合节点的污染响应时序特征与流量守恒模型，构建污染路径候选集，并基于预设的路径相似性准则对所述候选集内的路径进行排...

【专利技术属性】
技术研发人员：厉炯慧，张孝宁，罗莹，刘媚媚，项林，杨敏，郑程，
申请(专利权)人：浙江百诺数智环境科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：