CN118309644A - 基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，该方法包括：数据采集层、通信网络层、数据处理层、数字孪生模型层、流量监测和预测层、决策支持和控制层以及用户界面层。本发明通过构建管道泵的数字孪生模型，结合流量的实时监测，实现了管道泵的实时监测、智能预测、精准控制和高效管理，从而有效提升装置的运行效率、稳定性和经济效益，为提升管道泵***的性能和效益提供了强有力的支持，还公开了一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测***，该***用于实现上述方法。

Description

基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法及***

技术领域

本发明涉及管道泵技术领域，特别是涉及一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法及***。

背景技术

管道泵的设计紧凑，占地面积小，易于安装和维护，现代管道泵采用高效的水力模型，具有较高的效率和良好的节能性能，又因其运行平稳，振动小，噪音低，广泛应用于工业、农业、城市给排水、暖通空调、消防***等领域。由于管道泵在这些领域中扮演核心角色，因此保证其高效稳定的运行至关重要，为了实现这一目标，对管道泵的流量进行监测变得尤为重要。通过流量监测，可以确保管道泵在最佳工作状态下运行，从而提高***的整体效率和能源利用率，可以确保管道泵在最佳工作状态下运行，从而提高***的整体效率和能源利用率，流量监测数据可以用于自动控制***，实现对管道泵的精确控制，以满足不同工况下的需求。随着现代电子信息技术的高速发展，通过数字孪生技术与流量监测相结合，檀朝东等提出了通过机理仿真与数据驱动融合的方式对电举泵进行多工况下的故障诊断，郑安琪等基于数字孪生的方法对泵闸群进行了自动化调度，实现实时监测泵闸群运行数据、及时分析泵闸群运行态势等目的，巫庆辉等构建矿井排水立体可视化***架构，实现了实时监控，本发明基于数字孪生机理针对管道泵关键数据进行实时监测与分析，从而优化运行策略、减少停机时间、提高决策效率、降低维护成本。

发明内容

本发明的目的在于实现数字孪生技术与流量监测的结合，对管道泵及其装置进行实时的流量监测，及时发现任何异常情况，从而实现快速响应和故障预防，提升装置运行效率与稳定性，最终提升经济效益。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，包括以下步骤：

数据采集，利用传感器和监测设备收集管道泵的实时运行数据，并对采集到的数据进行初步处理；

数据传输，将采集到的数据传输到数据处理中心或云平台；

数据处理，使用数据分析和处理技术，对收集到的数据进行处理和分析；

建立管道泵的数字孪生模型，该模型是管道泵的虚拟副本，能够模拟管道泵实际运行状态和行为，数字孪生模型可以实时更新，以反映管道泵的当前状态；

流量监测和预测，基于处理后的数据和数字孪生模型，监测管道泵的实时流量，并利用预测算法预测未来的流量变化，以便及时调整和优化运行策略；

决策支持和控制，根据流量监测和预测结果，提供决策支持信息，帮助运维人员做出及时的调整和维护决策，同时，可以实现自动控制，调整管道泵的运行参数，以保持最佳运行状态。

进一步的，所述数据采集包括：在管道泵及其关键部件上安装各种类型的传感器，用于实时监测和收集不同的运行参数，使用数据采集设备将传感器收集到的模拟信号转换为数字信号，并进行初步处理，包括对信号进行滤波、低强度信号的放大、采取信号调理校正传感器的非理想特性、AD转换将放大后信号转换为数字形式方便计算机处理。数据采集层的设计和实现需要考虑数据的准确性、实时性和可靠性，以确保后续处理和分析的有效性。

进一步的，所述数据传输需要综合考虑网络覆盖范围、数据传输速率、延迟、成本等因素，以满足***的实际需求。根据应用场景和数据传输需求，选择合适的网络类型将数据采集层中所采集的数据进行传输，确定数据传输所使用的协议，以保证数据的准确性和安全性，采取相应的安全措施，如加密、认证、防火墙等，以保护数据在传输过程中不被篡改或泄露。

进一步的，所述数据处理主要是对数据采集步骤中收集到的原始数据进行处理和分析，以便提取有用的信息，并为后续的决策支持和控制提供依据，首先对数据进行预处理，将采集数据进行格式化和标准化等操作以把所得数据转换成适合分析的格式，从预处理后的数据中提取出反映管道泵运行状态和流量变化的关键特征，应用多种方法对提取的特征进行深入分析，以识别管道泵的运行模式、趋势变化和潜在异常，基于数据分析的结果，构建用于流量预测、状态评估或故障诊断的数学模型或机器学习模型，评估模型的准确性和可靠性，确保模型能够有效地反映管道泵的实际运行状况，将分析和模型构建的结果转化为对管道泵运行的深刻理解和可操作的知识，为优化控制和决策支持提供依据。

进一步的，所述建立管道泵的数字孪生模型包括：根据管道泵及其装置的物理特性和运行原理，建立相应的数学模型或仿真模型，利用实际测量的数据对数字孪生模型的参数进行校准，确保模型能够准确地反映管道泵的实际情况，随着管道泵运行状态的变化，实时更新数字孪生模型的状态，使其始终保持与实际装置同步，利用数字孪生模型进行仿真模拟，预测管道泵在不同工况下的运行状态和性能，基于数字孪生模型的仿真结果，进行管道泵运行参数的优化和调整，为运维人员提供决策支持信息，指导维护和优化操作。

进一步的，所述流量监测和预测包括：利用流量计或其他传感器实时监测管道泵的流量，并将监测数据传输到数据处理层，将流量监测数据与其他相关数据整合，以便进行全面的分析和预测，基于历史流量数据和其他相关参数，构建流量预测模型。这些模型可以是统计模型、机器学习模型或基于物理原理的模型，利用构建的流量预测模型，对未来一段时间内的流量进行预测，以便及时发现潜在的流量异常或趋势变化，对预测结果进行评估和校验，确保预测的准确性和可靠性，将预测结果应用于管道泵的运行管理和优化控制中。

进一步的，所述决策支持和控制包括：基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险，为运维人员提供决策支持信息，根据决策支持信息，制定优化控制策略，调整管道泵的运行参数，通过控制***实现优化控制策略，自动调节管道泵的运行状态，持续监测管道泵的运行性能，评估优化控制策略的效果，并根据实际情况进行调整和优化，在发现潜在故障或异常情况时，提供故障诊断信息和处理建议，将运行经验和故障处理知识整理归纳，不断更新决策支持和控制策略，提高***的智能化水平。

一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测***，包括：

数据采集层，用于采集流量、压力、温度、振动、转速；

通信网络层，用于将数据采集层收集到的数据传输到数据处理层；

数据处理层，用于数据处理；

数字孪生模型层，通过创建管道泵的虚拟副本，来模拟和反映管道泵实际的物理状态和行为；

流量监测和预测层，用于对管道泵的流量进行实时监测，并基于监测数据和数字孪生模型进行流量预测；

决策支持和控制层，利用从流量监测和预测层获得的信息，为运维人员提供决策支持，实现对管道泵的优化控制，并基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险；

用户界面层，所述用户界面层以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息。

进一步的，所述通信网络层的网络构架包括局域网、广域网和无线网络，通信协议包括TCP/IP标准协议，Modbus串行通讯协议连接工业电子设备，数据安全加密包括防火墙和入侵检测***，以防止数据在传输过程中被截获或篡改，通过身份认证机制确保只有授权的用户和设备才能访问网络和数据。

进一步的，所述用户界面层为用户提供了一个交互平台，使运维人员能够轻松地访问和管理管道泵的运行信息，其中包括报警和提示、历史数据查询、参数设置和调整、故障诊断和维护指导、用户交互和反馈，以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息。

借由以上的技术方案，本发明的有益效果如下：

1、本申请通过构建管道泵的数字孪生模型，结合流量的实时监测，构建了一个包括数据采集、通信网络、数据处理、数字孪生模型、流量监测和预测、决策支持和控制以及用户界面的七层技术结构，通过数字孪生技术，实现了管道泵的实时监测、智能预测、精准控制和高效管理，从而有效提升装置的运行效率、稳定性和经济效益，为提升管道泵***的性能和效益提供了强有力的支持。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的数字孪生的管道泵运行流量监测方法技术路线图。

图2为本发明实施例的数据处理层的处理流程图。

图3为本发明实施例的数字孪生模型层的处理流程图。

图4为本实施例的流量监测和预测层的处理流程图。

图5为本实施例的决策支持和控制层的处理流程图。

图6为本实施例的管道泵数值模拟流线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的和区别类似的对象，两者之间并不存在先后顺序，也不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

结合图1-6所示，实施例一公开了一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，包括：

步骤1：数据采集，在管道泵及其关键部件上安装各种传感器，用于测量流量、压力、温度、振动、转速等参数。这些传感器应具备高精度、高稳定性和快速响应的特性，使用数据采集模块或***如数据采集卡、数据采集器等对传感器的信号进行采集和转换，将模拟信号转换为数字信号，以便于后续处理和分析，对采集到的原始信号进行初步处理，包括滤波、低强度信号的放大、采取信号调理校正传感器的非理想特性、AD转换将放大后信号转换为数字形式等，以提高信号的质量和可用性方便计算机处理。通过数据采集层的有效运作，***能够获得管道泵运行的实时数据，为数字孪生模型的构建和更新、流量监测和预测、以及决策支持和控制提供了可靠的数据支持。

步骤2：数据传输，将步骤1收集到的数据安全、可靠地传输到数据处理层，数据传输运用到包括局域网LAN、广域网WAN或无线网络Wi-Fi,4G/5G等，以满足不同场景下的数据传输需求，选择合适的通信协议来保证数据传输的效率和可靠性，常用的协议包括TCP/IP、Modbus、OPC UA等，为防止数据在传输过程中被截获或篡改，采用加密技术对数据进行保护，通信网络层直接影响到数据传输的速度、安全性和可靠性，从而影响整个***的性能和效率。

步骤3：数据处理，首先是数据预处理，数据预处理包括数据清洗、数据格式化和数据标准化等操作。目的是去除噪声、纠正错误、填补缺失值，以及将数据转换成适合分析的格式，从预处理后的数据中提取出反映管道泵运行状态和流量变化的关键特征，如统计特征、频域特征、时域特征等。应用统计分析、时间序列分析、机器学***台、云计算和人工智能算法等。

步骤4：建立管道泵的数字孪生模型，通过创建管道泵及其装置的虚拟副本，即数字孪生模型，来模拟和反映其实际的物理状态和行为。根据管道泵及其装置的物理特性和运行原理，建立相应的数学模型或仿真模型。这些模型通常包括流体动力学模型、机械结构模型、热力学模型等，用于描述管道泵的运行机制和流体流动特性。利用实际测量的数据对数字孪生模型的参数基于优化算法和数据拟合技术进行校准，确保模型能够准确地反映管道泵的实际情况，随着管道泵运行状态的变化，采用实时数据处理和数据驱动的模型更新机制，实时更新数字孪生模型的状态，使其始终保持与实际装置同步，利用数字孪生模型进行仿真模拟，预测管道泵在不同工况下的运行状态和性能，包括流量、压力、温度、振动等关键参数，基于数字孪生模型的仿真结果，进行管道泵运行参数的优化和调整，为运维人员提供决策支持信息，指导维护和优化操作，数字孪生模型层的建立和应用使得管道泵及其装置的监测和管理更加智能化和精准化。

步骤5：流量监测和预测，对管道泵的流量进行实时监测，并基于监测数据和数字孪生模型进行流量预测。利用流量计或其他传感器实时监测管道泵的流量，并将监测数据传输到数据处理层。监测数据可以包括瞬时流量、累计流量等信息，将流量监测数据与其他相关数据整合，所述其他相关数据如压力、温度、振动等，以便进行全面的分析和预测，基于历史流量数据和其他相关参数，构建流量预测模型。这些模型可以是统计模型、机器学习模型或基于物理原理的模型，利用构建的流量预测模型，对未来一段时间内的流量进行预测，以便及时发现潜在的流量异常或趋势变化，对预测结果进行与实际测量值的比较、误差分析，确保预测的准确性和可靠性，流量监测和预测层的建立和应用，有助于及时发现和预防流量异常，保障管道泵的稳定运行。

步骤6：决策支持和控制，利用从流量监测和预测层获得的信息，为运维人员提供决策支持，并实现对管道泵的优化控制，基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险，为运维人员提供决策支持信息。这些信息可以包括运行建议、维护提醒、故障预警等，根据决策支持信息，制定优化控制策略，调整管道泵的运行参数，如泵速、开关状态等，以提高运行效率和减少能耗，通过控制***实现优化控制策略，自动调节管道泵的运行状态，涉及到现场控制***的集成，如PLC、DCS等，持续监测管道泵的运行性能，评估优化控制策略的效果，并根据实际情况进行调整和优化，在发现潜在故障或异常情况时，提供故障诊断信息和处理建议，指导运维人员进行快速响应和故障排除，将运行经验和故障处理知识整理归纳，不断更新决策支持和控制策略，提高***的智能化水平，决策支持和控制层的建立有助于提高运行效率、降低维护成本，并确保***的稳定可靠运行。

实施例二公开了一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测***，包括：

数据采集层，用于采集流量、压力、温度、振动、转速；

通信网络层，用于将数据采集层收集到的数据传输到数据处理层；

数据处理层，用于数据处理；

数字孪生模型层，通过创建管道泵的虚拟副本，来模拟和反映管道泵实际的物理状态和行为；

流量监测和预测层，用于对管道泵的流量进行实时监测，并基于监测数据和数字孪生模型进行流量预测；

决策支持和控制层，利用从流量监测和预测层获得的信息，为运维人员提供决策支持，实现对管道泵的优化控制，并基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险；

用户界面层，所述用户界面层以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息。

其中，通信网络层用于***内的数据传输，同时确保数字孪生模型层与决策支持和控制层的信息交流顺畅。建立适合于管道泵监测***的网络架构。

用户界面层为用户提供了一个交互平台，使运维人员能够轻松地访问和管理管道泵的运行信息，以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息，包括流量、压力、温度、振动等参数，以及运行状态和性能指标，当***检测到异常情况或潜在风险时，通过报警和提示信息及时通知运维人员，以便采取相应的响应措施，允许用户通过界面设置和调整管道泵的运行参数，如设定流量、压力等目标值，以及调整控制策略和运行模式，提供故障诊断结果和维护指导信息，帮助运维人员快速定位问题并进行故障排除，用户界面层的建立和应用使得管道泵的监测和管理更加人性化和便捷，提高了运维人员的工作效率。

通过上述步骤详细描述了本发明的基本原理及结合数字孪生技术的主要特征及优点。相关领域技术人员应该了解，本发明及所述实施例中所涉及的基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，除作为数字孪生应用于管道泵的流量监测外，改进后也同样适用于其他泵站***优化及***调节，适用于各种含泵领域，此衍生的改变也属于本发明范围。

以上所述的实施例仅是对本发明优选方式进行的描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据采集，利用传感器和监测设备收集管道泵的实时运行数据，并对采集到的数据进行初步处理；

数据传输，将采集到的数据传输到数据处理中心；

数据处理，使用数据分析和处理技术，对收集到的数据进行处理和分析；

建立管道泵的数字孪生模型，该模型是管道泵的虚拟副本，能够模拟管道泵实际运行状态和行为，数字孪生模型可以实时更新，以反映管道泵的当前状态；

流量监测和预测，基于处理后的数据和数字孪生模型，监测管道泵的实时流量，并利用预测算法预测未来的流量变化，以便及时调整和优化运行策略；

决策支持和控制，根据流量监测和预测结果，提供决策支持信息，帮助运维人员做出及时的调整和维护决策，同时，可以实现自动控制，调整管道泵的运行参数，以保持最佳运行状态。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，其特征在于，所述数据采集包括：

使用传感器和监测设备采集瞬时流量、累计流量、压力、部件的温度、部件的振动、泵的转速、部件的位移；

使用数据采集模块将传感器和监测设备采集到的模拟信号转换为数字信号；

所述初步处理包括滤波、低强度信号的放大、采取信号调理校正传感器的非理想特性、AD转换将放大后信号转换为数字形式。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，其特征在于，所述数据处理包括：

数据预处理，包括数据清洗、数据格式化和数据标准化，可以去除噪声、纠正错误、填补缺失值；

特征提取，提取出反映管道泵运行状态和流量变化的统计特征、频域特征、时域特征；

数据分析，应用统计分析、时间序列分析、机器学习对提取的特征进行深入分析，可以识别管道泵的运行模式、趋势变化和潜在异常；

模型构建，基于数据分析的结果，构建用于流量预测、状态评估或故障诊断的数学模型或机器学习模型；

结果评估，通过交叉验证、模型测试方法评估模型的准确性和可靠性。

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，其特征在于，所述建立管道泵的数字孪生模型包括：

模型建立，根据管道泵的物理特性和运行原理，建立相应的数字孪生模型，用于描述管道泵的运行机制和流体流动特性；

参数校准，利用实际测量的数据对数字孪生模型的参数基于优化算法和数据拟合技术进行校准；

模型更新，采用实时数据处理和数据驱动的模型更新机制，实时更新数字孪生模型的状态；

模型仿真和优化，利用数字孪生模型进行仿真模拟，预测管道泵在不同工况下的运行状态和性能，并基于数字孪生模型的仿真结果，进行管道泵运行参数的优化和调整。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，其特征在于，所述流量监测和预测包括：

流量监测，利用传感器实时监测管道泵的流量，并将监测数据保存上传；

数据整合，将传感器采集到的数据汇总到同一数据平台进行集中处理和分析；

流量预测模型构建，基于历史流量数据和其他相关参数，构建流量预测模型；

预测分析，对预测结果进行与实际测量值的比较、误差分析。

6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测方法，其特征在于，所述决策支持和控制包括：

决策支持，基于流量监测和预测结果，提供决策支持信息；

优化控制策略，根据决策支持信息，制定优化控制策略；

性能监测和反馈，持续监测管道泵的运行性能，评估优化控制策略的效果，并根据实际情况进行调整和优化；

故障诊断和处理，在发现潜在故障或异常情况时，提供故障诊断信息和处理建议；

知识管理和更新，将运行经验和故障处理知识整理归纳，不断更新决策支持和控制策略。

7.一种基于数字孪生的管道泵运行流量监测***，其特征在于，包括：

数据采集层，用于采集流量、压力、温度、振动、转速；

通信网络层，用于将数据采集层收集到的数据传输到数据处理层；

数据处理层，用于数据处理；

数字孪生模型层，通过创建管道泵的虚拟副本，来模拟和反映管道泵实际的物理状态和行为；

流量监测和预测层，用于对管道泵的流量进行实时监测，并基于监测数据和数字孪生模型进行流量预测；

决策支持和控制层，利用从流量监测和预测层获得的信息，为运维人员提供决策支持，实现对管道泵的优化控制，并基于流量监测和预测结果，分析管道泵的运行状况和潜在风险；

用户界面层，所述用户界面层以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息。

8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测***，其特征在于，所述通信网络层的网络构架包括局域网、广域网和无线网络，通信协议包括TCP/IP标准协议，Modbus串行通讯协议连接工业电子设备，数据安全加密包括防火墙和入侵检测***。

9.根据权利要求7所述的基于数字孪生的管道泵运行流量监测***，其特征在于，所述用户界面层以直观的方式展示管道泵的实时运行数据、监测结果和预测信息，包括流量、压力、温度、振动、以及运行状态和性能指标。