探究电缆廊道和管孔图纸综合运维管控系统设计

探究电缆廊道和管孔图纸综合运维管控系统设计

王增静  ,刘雪峰  ,刘君威

浙江天然建筑设计有限公司   浙江温州   325000

摘要：针对管廊的运维管控系统性能较差，以及数据处理效率比低的问题，研究了相关的解 决方案。并且使用了随机矩阵理论数据来进行分析，可以充分地了解地下通道当中的电缆廊道和管孔图纸数据信息，并及时、准确地处理这些信息 。

结束语：电缆廊道；管孔图纸；综合运维；管控系统；设计

随着我国科技和技术的不断发展，也在一定程度上推动了城市建设，由于人口的不断增加，地面空间资源越来越紧张，在这样的情况下，促进了低效能电缆的发展。当前加强地下电缆廊道建设，以及提高共享环境数据信息监控，对促进城市发展具有重要的作用。对地下管线进行集中控制，应当充分考虑安全性问半天，这样才能确保数据的准确，同时也完善了管廊电缆管控系统。但是在实际工作过程中，需要面对海量的数据信息，所以在对自动化系统运维时，会遇到许多的困难，因此运维检修工作的难度较大，如果不能很好地解决这些问题，不仅会给社会造成巨大损失，也会影响城市建设和发展，基于这样的情况，要积极地研究新型的运维系统，从而确保地下电缆的运行稳定。

1基本情况分析

在对地下电缆管廊设计过程中，会出现一些技术性的问题，但是随着相关技术的不断发展，在大数据平台下，可以构建完善的电缆廊道和管控图纸，并且综合智能系统进行全面管控。系统的数据采集层当中，由于管道环境比较复杂的因素，可以使用多种感应器进行数据信息采集，从而才可以采集到地下电缆廊道中的磁场、振动、温度、湿度等各种信号。而这些信号情况会直接地反映出廊道健康情况，同时还能够提取周围的环境信息，这时管孔图纸就可以从云端数据库中提取这些信息。用户在使用过程中，可以提取采集的数据特征，这时终端就可以将提取到的数据和信息传递到计算层。在整个数据传输的过程中，传输层可以设置多种传输途径，通过这些传输途径，能够实现对电缆廊道的运维数据采集。当系统将这些数据信息提取以后，通过处理中心对这些数据进行处理、分析、评估、判断，然后实现可视化显示。随着社会经济的不断发展，在进行电缆管廊设计过程中，要充分考虑相关因素的影响，这样才能提升设计水平，从而全面提高运维管控系统性能。

2关键技术分析

2.1数据核算法

在实际工作中可以通过构建随机矩阵模型来对廊道和管廊图纸分析，其相关性评估模型可以用D来表示，模型是：D ＝（M+N）×T其中M是影响电缆廊道运维的因素，N是电缆廊道运行状态输出参数，T是检测和测量次数，D1和D2是影响电缆廊道运维的数据集和输出参数数据集。根据这些情况就可以判断出，影响廊道运行的相关因素。

2.2监测模型

首先，是特征提取。当前在进行电缆廊道数据特征提取中，使用的是CenterNet方法，并且从监测摄像头中提取3D特征。在进行特征提取时，需要输入一个完整的卷积网络，之后就可以生成热图了。在这个热图中的峰，对应的是数据对象和中心，而且还包含了每个峰的基本特征和预测数据，以及对象界框高度和质量情假设电缆廊道视频数据对象有四个顶点，那么就要使用关键点估计器来预测中心点，同时回归到每个数据对象上，但是在实际操作过程中，为了减少计算，可以将中心点和对象边界顶点进行相似性对比，这样的方式比较方面数据特征提取。通常情况下使用网络进行预测时，要预测所以参数输出情况，然后得到完整的全卷积网络，这样就能够生成电缆廊道监测数据图了。使用这个方法时，应当根据每个类别分别提取，主要是提取图当中的峰，之后检测所有的值，以及相邻中心点的相应情况，同时保留前100个峰值信息。其次，是损失函数。当前使用的是MIAUC方式，这种方式下分别将异常电缆廊道数据视频和没有异常的视频进行标记，而且要标明不同时间内，形成的数据集情况。通过相关提取，可以快速地评估电缆廊道监测数据异常，从而及早地预防可能出现的突发事件，全面地提升地下管道管控水平。

3实验方法分析

3.1数据核算校验

在对相关数据核算校验时，应当选取其中的某段距离，并设置不同的传感器来采集数据，将采集时间设置成15min，应用Windouws10作为操作系统。在进行数据校验时，使用的硬件CPU:Intdr(R)Core(TM)i7，而主频使用的是2.59GHz，软件版本是ECMA Script 6。在实验中可以假设矩阵D1=80×150，而D2=400×500，之后根据实际情况进行计算。其中D1会受到潮和热的影响，进而构成了矩阵。通过对电缆廊道的维修情况，可以知道具体的输出数据，还有电缆的表面问题，以及廊道周围的湿度情况和周围磁场。通过相关测量以及对温度、湿度、磁场的计算，运用仿真软件就可以得到相关曲线，从而能够直观地看出各参数的不同，以及在不同时间点的实际测量情况。根据测量所得到的数据，观察测量计算误差值，才能得到误差曲线。通过不同实验项目的误差计算，观察在一定范围内的数据记录以及具体变化，将误差控制在12%以内。运用这样的方法，充分地验证了数据校准状况。

3.2多实例测试

使用这种测试方法，可以充分地测试实际效果，在具体测试过程中，主要是基于MIAUC视频检测系统，能够充分地揭示电缆管廊异常。在每个视频当前，通风不同重叠的片段，将每个视频片段中包含一个实例。之后随即选择一定数量进行小批量测试，然后计算损失情况。根据以往的工作经验，要想获得最佳的性能，就应设置稀疏性和平滑度情况，运用这样的方式与常数训练一起设置，从而得到具体测试结果。但是在进行异常检测过程中，比例是一个非常关键的参数，代表了所包含的实例数量，因此要精心设计实验数据，并重复地进行试验，进而获得平均值。实际异常检测中，使用的方法要对普通视频具有最低误报率，所以这种方法的误报率相对较低，具有一定的普遍性和实用性，可以被广泛地推广使用，具有很好的实际应用效果和使用价值。

结束语：

对地下电缆廊道进行检测，不仅要监测环境情况，也要采取正确的方式监测，这样才能确保电缆廊道能够正常运维，基于这样的要求，提出了多实例和异常检测方法，期望可以在实际监测过程中发挥积极的影响，从而全面地提高智能运维管控系统的可靠性，同时也为运维管控系统提出了新的研究思路。

参考文献：
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