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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于空间网格化聚类的供水管道优化改造的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：CN115983102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211582384.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于空间网格化聚类的供水管道优化改造的方法是由吴珊;朱熹微;侯本伟设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间网格化聚类的供水管道优化改造的方法在说明书摘要公布了：一种基于空间网格化聚类的供水管道优化改造的方法，属于城市供水管网领域。先对管道的破损点数据进行空间自相关分析，采用Moran’sI划分聚类特征最明显的空间网格，并对所有网格内的管道进行分组，以此作为优化模型的输入数据；然后以管径、管长和管龄为影响因子，分别对两种管材建模，建立以破损数为因变量的失效预测模型，来预测各分组下一年对破损数，并采用R2和RMSE判断模型的拟合优度；最后以最小化破损数为目标函数，以年度资金预算为约束条件，利用遗传算法优化聚类管道，确定较优的年度改造方案。本发明通过考虑空间因素，优化了属性聚类改造方案存在孤立管段分散的问题，为供水企业制定更具成本效益的改造方案提供了一种新的思路。

本发明授权一种基于空间网格化聚类的供水管道优化改造的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间网格化聚类的供水管道优化改造的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 第一步：前期数据准备； 在城市供水管网的地理信息系统GIS中，提取管道的数据，包括管材、管径、管道埋设时间、管道编号和破损点信息；并根据观察时间减去管道埋设时间，得到管道的管龄； 第二步：管道破损点的空间自相关分析； 1划分网格：利用GIS将供水管网划分成若干个平面区域，则联系起每个区域内的破损点与管道属性，并计算出第i个区域破损密度Xi，表达式如下： 式中，为第i个区域内破损点总数；Si为第i个区域面积；为第i个区域内管道总长度； 2分析破损点的空间分布特征：利用Moran’sI指数MI来计算相邻空间破损点聚集或离散的程度，表达式如下： 式中，N为供水管网的区域数量；wij为区域i和区域j间连接的空间权重；xi、yj为区域i和j对应的破损密度，破损密度的计算见Xi；为所有区域的平均破损密度； MI取值范围为[-1,1]；当MI0表示聚集，说明相邻区域内具有相似的破损密度；MI值越大，空间正相关性越强；MI0表示分散，说明相邻区域具有不同的破损密度； 3验证统计学意义：为检验计算得出MI的统计学意义，需要结合标准化的Z分数来衡量；其计算公式如下： 式中，E[MI]和V[MI]分别表示MI的均值和方差；如果Z分数接近零，则无论Z分数的正负，它表示计算的MI在统计上是不重要的；若Z分数绝对值非常大，则破损点事件具有统计显著性； 第三步：确定最优的空间聚类网格的尺寸； 重复第二步，通过划分不同尺寸的平面网格区域，并重复计算不同网格尺寸下的MI和Z分数，选择符合公式2、3的最优值，最终确定最优值时的网格尺寸； 第四步：采用GEP建立失效预测模型； 1确定影响因子：根据发生破损管道的完整信息，本方法选定管长L、管龄A和管径D为影响因子，每年破损发生次数B随影响因子而改变； 2数据分组：为了获得统计意义，在相同管材条件下，将管线按管径和管龄聚集成同质组，每组内的管线总长度和破损数分别相加； 3GEP的参数设置：对普通铸铁管和球墨铸铁管进行建模，GEP建模采用的自变量为管长L、管龄A和管径D，因变量为B；函数库为+，-，×，÷；基于以上设置，建立管网失效预测模型； 4模型拟合精度的衡量指标：失效预测模型拟合精度和预测程度分别按照公式4、5来判断； 式中，其中ym与分别代表在第m个同质组数据的预测值即模型拟合值和实际预测值，代表预测值的平均值，M代表失效模型中同质组的总数量； 拟合精度R2，表示回归模型中由自变量与解释响应变量的变化比例，R2越大越好；均方根平均误差RMSE说明样本的预测程度，RMSE越小越好； 第五步：利用回归分析拟合管道的成本模型； 管道改造的直接工程费用通常包括材料费、人工费、机械费；以《给水排水设计手册》为参考，利用回归分析拟合改造管道的单位长度的可变成本模型，其成本取决于管材和管径，公式如下： C＝a+bDα6 式中，C为单位长度的更换费用，元m；D为管道直径；a、b、α为根据样本数据拟合公式6得到拟合系数； 第六步：建立优化模型； 1输入优化数据：基于第三步确定的最优网格，并根据网格内的管道实际破损数的变化规律，对网格内的管道进行分组；由于划分的空间网格已经具有聚集的特征，因此，在空间网格区域内仅以管径作为分组标准，相同管径的管道为一组； 2设定目标函数：结构失效是管道老化的主要问题，其通常会进一步导致水力失效和水质失效；考虑到小口径的管道更容易发生破损，而大口径管道造成的破坏影响更大，因此，纳入管径重要度权重来构成目标函数即最小化破损数，具体公式如下： 式中，wk＝DkDmax表示第k组在所有网格内的分组中管径的相对权重，Dk是第k组依据管长加权的管径，Dmax表示在所有网格分组中加权管径的最大值；BRk是的管道失效模型预测的第k组管道的破损数；K是在所有网格内的总分组数； 3设置约束条件：管道改造工作量受制于可用的预算，在确定管道改造的年度预算后，管道改造的成本转化为优化模型的约束条件，改造成本由公式6计算得出： 式中，Ck为第k组管道的改造费用；Ik表示第k组管道是否被改造，Ik＝{0，1}，1表示改造，0表示不改造；[C]为整个管网改造的年度预算； 4利用遗传算法进行优化：利用Python软件中的遗传算法工具，在程序中输入优化数据、目标函数和约束条件，并运行该程序，最终得出管道的最优的改造方案；其中，将程序的种群大小设置为决策变量数的4～6倍；决策变量的数量即为所有网格的总分组数K；交叉概率、变异概率分别设置为0.8、0.1；进化代数设置为1500代。

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