MapGIS技术筑牢燃气安全网 守护城市万家烟火

面对燃气安全事故频发的挑战,中地数码与百川能源集团合作,利用MapGIS平台技术,打造出一套集成化的燃气管网信息系统。该系统不仅实现了燃气管网数据的可视化管理与动态更新,还提升了巡线工作的精细化管理水平,并通过手持APP提高了业务执行效率。

人间烟火气,最抚凡人心,烟火里潜藏的不止有温暖与诗意,还有安全隐患。随着三伏结束,舒适的晚风里城市夜市煎炒烹炸更加热闹,街头巷尾用气安全也更加牵动人心。燃气作为城市主体能源,发挥着不容忽视的作用,燃气管网的正常稳定运行是城市安全的重要保障。

 

近年来,燃气爆炸泄露等安全事故频发,给人民群众生命财产安全带来重大威胁,也给大众敲响了警钟。随着燃气市场规模的迅速发展,随之凸显的是燃气安全保障发展滞后、燃气安全预警管理手段不成熟等问题,充分运用科技手段推进燃气信息化建设,通过“人防+技防”建立起数字化燃气安全网是当务之急。

安全无小事,防范于未“燃”。中地数码以MapGIS平台技术为基,联合百川能源集团针对当前燃气安全的重难点问题,结合集团分公司众多、各区GIS与巡检系统建设情况不一等实际情况,共同打造了百川能源管网信息系统,将各分子公司的燃气GIS系统与巡检系统进行集成,为集团的燃气管网资产管理、管网建设、安全运行等业务流程提供多样化的GIS数据支持及业务数据分析,提升燃气企业的综合管理效率与社会服务水平。

燃气监管数字化、动态化

构建燃气管网数据库,提供多种数据导入导出工具,支持多种方式、多种格式的数据导入和导出,同时支持数据的自动检查、灵活编辑等,实现百川燃气管网及相关资料的可视化管理,可方便进行管网的浏览、查询、统计与分析,以及管网数据的随时更新维护;实现百川管网资料的动态管理,能够方便、快速地将新建或改造工程的管网资料添加到管网数据库中,同时保证管网空间数据的拓扑完整性、属性数据的准确性、现势性。

巡线管理精细化、科学化

建设燃气巡检系统,对目标范围内的管线进行及时、准确巡检与迅速响应,有效保证管网设施的日常安全。系统实现巡线任务的科学派发、完成情况的合理评估,从原有粗放管理转变为精细化管理,提高巡线工作的监管力度,保障巡线工作质量,减少安全事故的发生。

管网业务移动化、高效化

通过手持APP,巡线员可以查看管网数据,同时执行巡线任务、上下班打卡、隐患上报、工单办理等业务操作;管理员同时可以执行工单分派、位置轨迹查看、巡检工作量统计。实现管网资料一手掌握,外业任务实时接收,完成情况及时反馈,有效降低任务执行难度,提高业务完成效率。

集团管理集成化、规范化

集团集成看板展示全部分公司GIS 资产、巡检业务数据、隐患上报数据,分公司集成看板汇总展示各分子公司数据,通过数据整合与信息共享,实现集团对各分子公司燃气管网和巡线业务的集成管理,在地图上直观展现各分子公司管网资料统计情况,实现各分子公司巡检、隐患等业务数据的汇总展示,辅助集团与子公司的安全业务运营。

中地数码深耕行业三十余年,在燃气领域综合信息管理系统上成果颇丰,先后研发出巡线管理系统、综合运营管理平台、燃气应急指挥平台、燃气管理一张图等,力图为燃气企业日常调度运营提供统一的信息化管理工具,帮助企业梳理业务流程,完善绩效考核,优化运营管理。

拧紧安全阀,守护千万家。百川能源管网信息系统是中地数码与百川能源集团为筑牢燃气安全网、守护城市安全跨出的坚实一步,为推动社会燃气安全的体系化、数字化、科学化管理贡献了科技力量。以此为契机,中地数码将继续发挥GIS技术优势,专注于自主创新与燃气产品的改革升级,进一步赋能城市燃气安全保障体系建设,为提升全社会防范化解燃气安全风险的整体能力注入力量。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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