基于循環卷積神經網絡的城市住宅污水管道防堵塞監測系統技術研究及應用

唐錦源，林海冪，田青青，王思威

（1.成都工貿職業技術學院，四川 成都 611731；2.中鐵八局集團建筑工程有限公司，四川 成都 610097）

1 研究背景

目前，城市住宅高層建筑數量多，人口集中，用水量增大，導致污水管道經常處于超負荷狀態。隨著時間的推移，這些污水管道壁附著力增大、雜物淤積，加上房屋沉降等原因，造成住宅污水管道經常出現堵塞、反水等問題。由于城市住宅污水管道大多是隱蔽工程，因而往往出現嚴重堵塞后才發現問題。面對堵塞，輕則需要采用人工或機械進行疏通，重則須對小區排污系統重新改造，嚴重影響居民的正常生活秩序[1]。

1.1 研究目的及意義

本研究采用非侵入式高精度電容傳感器測量技術，運用有線、Wi-Fi和NB-IoT等多種通信技術，采集和傳輸數據，將循環卷積神經網絡構型運用于城市住宅污水管道監測領域，通過建立住宅污水管道防堵塞預警模型，構建定位準確的住宅污水管道防堵塞數據庫，實現無人實時監測區域內各樓棟每個單元的住宅污水管道，并給出定位的堵塞預警信息[2]。該監測系統能夠完善智慧城市的住宅污水管道數據信息，技術性強，推廣性強，實用價值較高。

1.2 研究現狀及發展趨勢

1.2.1 城市污水管道堵塞監測技術現狀

污水管道的堵塞問題，一直以來是城市建設的一大難題。特別是對于地勢較低、排水不暢的老城區來說，污水管道堵塞是經常會發生的事。目前，對城市污水管道堵塞進行監測、提前預警主要有以下幾種方案。

（1）第一種方案為人工定期檢測城市污水管道。即利用具有超聲波傳輸特性的檢測裝置收集管道數據。檢測裝置包括兩根伸縮桿、聲卡、功率放大器、水下揚聲器、篩網、水聽器、濾波器、A/D轉換組件和計算機及相應數據庫軟件。計算機通過對裝置收集到的無故障管道和堵塞管道的數據進行相似性對比，判斷管道的堵塞情況[3]。在實際檢測中，兩根伸縮桿從兩個不同的下水井蓋伸入至井底，水下揚聲器固定在一根伸縮桿（編號Ⅰ）靠井底的下端，伸縮桿的地面端通過功率放大器、聲卡連接計算機；另一根伸縮桿（編號Ⅱ）的下端放置篩網方便聲波信號聚集，水聽器固定在該伸縮桿的下端且位于篩網上方，伸縮桿的地面端通過濾波器連接計算機；計算機通過數據庫輸出控制編碼，使得聲卡產生所需頻率和幅度的超聲波信號，經功率放大器放大，放大后的超聲波信號經由伸縮桿Ⅰ的內置導線傳遞至水下揚聲器進行超聲波信號的發射；水聽器將接收到污水管道內的聲波信號，通過伸縮桿Ⅱ的內置導線傳至濾波器進行濾波，將濾波后的所需頻率超聲波信號通過A/D轉換組件采集得到相應數據，并將其輸入到計算機相應數據庫進行存儲及處理，判斷管道的堵塞情況；工作人員定期讀取該數據庫的運行數據，得知相應管道內堵塞情況[4]。

（2）第二種方案為易堵塞路段污水液位監測系統報警裝置，提醒作業人員及時前往疏通。這種監測方法包括以下步驟：先在所有工作井內安裝液位傳感器，并分配唯一的ID號，實時采集井內水位信息；將所有液位傳感器通過移動通信網絡與服務器連接通信，遠程構建存儲、分析相應信息的數據庫；將服務器與移動終端、PC終端、報警器連接，實時顯示，實時報警，并通知相關人員維修。

（3）第三種方案為基于物聯網技術，采用傳感器技術、RFID等無線射頻技術，以及LoRa、NB-IOT、5G等通信技術、嵌入式系統、智慧城市系統等，將液位監測報警系統、超聲波檢測系統等多種水體智能監測設備與每個污水井蓋ID號相結合，形成無人值守監測點，實時在線監測管道堵塞情況、污水排放量等，通過移動網絡將監測數據實時上傳，實現對污水管道實時監測、實時預警。

1.2.2 住宅污水管道防堵塞監測技術發展趨勢

目前，我國城市主干污水管道和住宅污水管道的結構還是有很大的差別，安裝液位傳感器和智能井蓋等方案相對于住宅小區的污水管道存在安裝困難、設備成本高、后期維護不易等問題，城市住宅污水管道的防堵塞監測系統的研制還處于待開發階段[5]。

因此，研究基于物聯網技術、大數據技術、BIM技術的城市住宅污水管道防堵塞監測系統符合現代智慧城市的發展要求。

2 研究的主要內容

2.1 構建城市住宅污水管道防堵塞監測系統

本系統采用一種非侵入式高精度電容傳感器測量技術，其方便安裝、易于維護更換、改造靈活，能夠在不改變管道現有結構的情況下進行定位數據采集，形成分布式無人值守監測點；針對小區住宅各單元污水管道的環境特點，靈活選擇有線、Wi-Fi、NB-IOT三種傳輸方式，通過通信網絡將監測數據實時上傳，實現數據匯總、遠距離傳輸；基于應用深度學習技術構型的循環卷積神經網絡，建立管道防堵塞的預警模型，構建城市住宅污水管道防堵塞數據庫；通過數據分析，實時在線監測管道內部污水排放量及堵塞狀態，實現無人值守監測點污水管道的實時監測，以及實時集中遠程預警或報警，并與該建筑BIM信息平臺同步對接，完善智慧城市的住宅污水管道數據信息。

2.2 系統組成及功能

基于循環卷積神經網絡的城市住宅污水管防堵塞監測系統由非接觸式傳感器節點、通信網關、邊緣計算節點和云計算服務器，以及與BIM系統對接的數據傳輸接口組成。如圖1所示。

圖1 城市住宅污水管道防堵塞監測系統框圖

圖2 傳感器SENSOR_Mk1安裝示意圖

2.2.1 高精度電容傳感器

非侵入式電容傳感器實時采集每個監測點污水管道中內容物狀態數據，并將數據發送給邊緣計算節點。該新型非侵入式高精度電容傳感器，具有測量精度高、安裝便捷、耐腐蝕等特點，可以適配50～1 000 mm管徑、不同非金屬材料的污水管道。

2.2.2 數據傳輸

根據傳感器安裝環境的不同，可靈活選擇三種數據傳輸方式：有線（雙絞線/以太網）、Wi-Fi、NBIoT，將采集的數據通過通信網關和內部通信網絡發往邊緣計算節點。

2.2.3 邊緣計算節點

邊緣計算節點一是匯總一個小區各個樓棟/單元全部監測點的實時測量數據，采用Wi-Fi、NB-IOT技術，通過通信網絡將其上傳至云計算服務器，并為小區物業中心管理系統設備提供相應數據API接口；二是接收云計算服務器下發送的小區各樓棟報警、預警指示數據，點亮對應的不同顏色的“報警”或“預警”狀態指示燈。該節點采用Linux系統AI雙頻開發模塊，為Mini嵌入板卡式設計，裝入小區物業可監視的機箱或機柜，可見“報警”“預警”兩種狀態指示燈。

2.2.4 云計算服務器

在物業公司的云計算服務器中，已建有相關住宅小區的BIM信息系統，將“XX住宅小區污水管道防堵塞監測系統數據庫”部署于該云平臺。采用Python語言專門編制構建“XX住宅小區污水管道防堵塞監測系統數據庫”，實現住宅小區各污水管道監測點實時防堵塞預警和報警功能。一是數據庫可實時分析各監測點采集的數據，并判斷該小區各個樓棟/單元全部監測點的實時狀態（包括有“正常”“預警”“報警”3種狀態），通過數據庫軟件的“監測點狀態頁面”顯示各個樓棟/單元全部監測點的實時狀態；二是當污水管內容物狀態異常時，數據庫可實時生成“報警”或“預警”信息，通過物業公司云平臺連接到通信網絡，把具體監測點的“報警”或“預警”信息短信發送到對應值班物業人員的手機或iPAD等移動終端設備上；三是物業公司云平服務器可將各樓棟中有異常狀態的“報警”或“預警”數據編碼下發送到邊緣計算節點，以及小區物業智能樓宇管理機房的PC終端，在計算機對應的“XX住宅小區污水管道防堵塞監測信息管理系統”軟件中，其頁面可顯示異常監測點的定位信息、維護維修信息等，以便物業管理人員對小區內各污水管道堵塞情況進行實時有效的預警。

建立基于循環卷積神經網絡的管道防堵塞預警模型。本文中以城市某中型住宅小區污水管道為對象，對各樓棟每個單元2樓主污水管道的監測點數據和堵塞發生情況進行分析，探索監測數據與污水管道發生堵塞之間的內在聯系，建立污水管道防堵塞預警模型。將歷史采集數據按照時間順序構建適用于深度學習預測模型的數據集，應用循環卷積神經網絡構型算法，采用端到端的學習模式，通過智能分析管道堵塞時間發生規律，對上述關聯關系進行模型擬合訓練，確立最優模型參數L2以及時間間隔參數，建立住宅污水管道防堵塞預警模型。

2.2.5 BIM系統接口

云計算服務器提供可與該建筑BIM信息系統交互的API接口，提供監測點污水管道的狀態數據信息，以便實現通過“XX小區”各個樓棟/單元污水管道全部監測點狀態信息在BIM系統上對應位置上標注，實時顯示該小區各個樓棟/單元污水管道的狀態。

3 研究結論

中鐵八局集團建筑工程有限公司與成都工貿職業技術學院聯合，對基于循環卷積神經網絡的城市住宅污水管道防堵塞監測技術進行研究，以在建住宅樓盤基礎設施工程為依托，設計并制造了可實際應用于城市住宅污水管道防堵塞監測系統的工程設備。本文的成果可以應用于新開發住宅樓盤項目的污水管道防堵塞監測，待技術完全成熟后可以作為污水管道防堵塞整體解決方案在其他住宅項目進行推廣。