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中国市政工程华北设计研究总院有限公司

中国市政工程华北设计研究总院有限公司

企业

中国市政工程华北设计研究总院有限公司成立于1993年,位于天津市。所属行业为专业技术服务业。经营范围包括建设工程设计;建设工程勘察;建设工程监理;建设工程施工。

投资机构国有控股高新技术企业国家重点实验室专业技术服务业
成立于 1993 年天津市https://www.cnwg.com.cnhuihp@126.com

数据概览

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2026-06-26
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数据集列表

城市内涝数字孪生降雨过程精细划分与评价数据集
本算法基于最小间歇时间法(MIET)对分钟级雨量数据(测站编码、日期时间、原始降雨量数据)进行时序分割,自动划分独立降雨场次。核心参数包括:有效雨量阈值(≥0.1mm/min)、连续有雨启动窗口(≥5分钟)、场次终结条件(连续无雨≥120分钟)、最小场次间隔(MIET,默认60分钟,可依气候变化调整为1-6小时)。算法执行步骤为:①对原始降雨数据采用滑动窗口逐站扫描,当连续有雨分钟数首次达到启动窗口时标记场次开始,将后续所有有雨分钟(含未达终结条件的间歇)归入当前场次;②当检测到连续无雨分钟数达到终结条件(≥120分钟)或扫描至序列末尾时,标记场次结束并生成全局唯一场次ID(并展示降雨开始时间和降雨结束时间),剔除不足启动窗口的零星雨段;③计算各场次的3类核心指标(总降雨量、降雨历时、峰值强度等);④依据中国气象局24小时降雨等级标准(小雨0.1~9.9mm、中雨10.0~24.9mm、大雨25.0~49.9mm、暴雨50.0~99.9mm、大暴雨100.0~249.9mm、特大暴雨≥250.0mm)将总降雨量映射为降雨等级。
天津市数据知识产权登记平台2026-06-12 更新00
污水主干管网溢流风险监测数据集
一、数据收集与预处理 将三个监测点位的液位、流速原始数据按统一时间轴对齐,整合为结构化时序数据集,并补充点位类型、监测点编号等静态属性信息,形成完整的数据资产台账,实现多源数据整合。 二、基于传感器量程与流体力学的多层校核数据清洗算法 1.自适应范围校核算法 采用固定阈值判断法,以传感器物理量程为约束:液位有效范围 0–10 m,流速有效范围 0–5 m/s,自动剔除负值、超量程、空值等物理不可能数据。 2.逻辑一致性校核算法 基于流体力学连续性原理,采用时序一阶差分法+突变检测算法,计算相邻时刻液位变化率 ΔL/Δt、流速变化率 ΔV/Δt,识别设备故障、干扰造成的突变数据并标记剔除,保证时序逻辑一致。 三、缺失值填补算法 对缺失时长不超过一个采样周期(5分钟)的孤立缺失点,采用线性插值算法填补,保证时序连续性与合理性。 四、数据质量唯一标签算法 为每条数据赋予全局唯一质量标签,标签规则如下: 正常:原始数据在合理范围、无异常、无缺失; 插补:原始数据缺失 / 异常,经线性插值修复后有效; 异常:原始数据超出量程或逻辑突变,清洗后置空; 缺失:原始数据为空且无法填补,清洗后仍为空。 五、数据可信度权重算法 基于质量标签构建量化可信度权重,为数字孪生、水力模型、管网仿真提供输入依据: 正常数据:权重 1.0 插补数据:权重 0.7 异常/缺失数据:权重 0 最终形成高质量、可直接用于建模的连续液位/流速数据集,可支撑管网运行状态评估、异常入流分析、淤积预警、溢流风险预判、水力模型校准等应用。
天津市数据知识产权登记平台2026-04-23 更新00
基于智水孪生的城镇供水管网漏损处置数据集
一、基于GIS系统构建供水管网拓扑模型,整合管网空间数据、拓扑关系和用户位置信息,集成用户信息系统,关联用户位置、用水性质、联系方式等关键信息。开发多维度阀门标记算法,考虑拓扑连接度、控制区域、优先级等参数,建立阀门关系图谱,支持N维组合分析,评估不同组合的联动效应。爆管应急响应机制,多模式爆管定位输入:支持位置定位、管段ID、地物参照等多种输入方式,形成多维度停水方案,包括停水范围最小、停水关阀最少、系统优化方案(区域压力平)等。关阀方案生成后展示停水管道容积、停水区域面积、停水管道长度、停水用户数、用户地址等,并根据需要是否标记重点用户。分析结果与短信服务对接,可以快速将停水、受影响的区域信息推送至相应用户。通过管道破损面积、压力等数据利用孔口泄流量计算公式既可根据判读预测孔口出流量,通过模型算法既可判断出区域范围内的影响(如最大压降、最大压降节点、受影响最大水厂、水厂最大增加水量等信息),依据《城市供水突发事故分级表》即可根据停水用户数量对应相应的停水事故等级。 二、现场关闭阀门操作中,经常会遇到现场阀门损坏、阀门井被遮挡等无法关闭的情况,此时需要标记阀门异常,一旦标记阀门异常,系统可以自动记录该阀门异常状态,下次在分析过程中自动默认该阀门为异常阀门,不会参与到分析当中。与运维系统对接,形成设备异常的闭环管理。可多次进行二次关阀搜索,并根据新的搜索结果生产相应的停水区域、停水用户信息等。 三、在发生异常爆管事故时,通过实时采集(输入)管道破损面积、管道压力、流体流速、管径尺寸等关键参数,结合流体力学模型(如伯努利方程或水力瞬变分析)动态计算泄流量,实现泄漏规模的精准量化。同时,系统依托管网拓扑关系和实时水力模型,自动执行多维度影响分析,包括影响范围、影响程度等。 四、为实现用户数据与管网拓扑系统的无缝集成,采用地址标准化与智能空间匹配技术。通过对用户文本地址进行结构化处理,结合地理编码引擎,将非结构化的地址信息自动转换为高精度的空间坐标。该坐标体系通过多层级地址解析、动态坐标生成算法、管网拓扑自适应映射等与管网拓扑进行关联。
天津市数据知识产权登记平台2025-09-19 更新270
基于智水孪生的城镇供水管网漏损评定数据集
一、针对连续7日原始流量数据、原始压力数据、区域供水管网长度数据及服务连接数,通过多种算法识别无效数据,针对有效数据采用均值计算方法,获取压力均值数据及日平均流量数据。 二、基于上述基础数据,核算时间波定性指标、空间密度性指标、用户端粒度指标和管理潜力指标等管网漏损绩效指标,计算逻辑包括: 夜间最小流量均值为所选区域连续7日夜间如2点到5点的夜间流量数据的平均值。夜间净流量为夜间最小流量均值与夜间合法用水量差值,其中夜间合法用水量为历史未发生漏损或爆管事故时的夜间最小流量。计算前,针对DMA分区流量计或噪声记录仪漏失监测记录仪报警、或节假日、极端天气等异常值进行数据清洗与预处理。实际漏失水量是由夜间净流量推算的年度实际漏失水量。不可避免漏失水量依据参考《城镇供水管网漏损控制及评定标准 CJJ 92-2016》计算。 时间波动性指标即夜间最小流量均值/日平均流量,反映昼夜用水差异;空间密度性指标即单位管长夜间净流量,识别管网物理缺陷密度;用户端粒度指标即单位服务连接夜间净流量,定位用户端异常;管理潜力指标即管网漏失指数,为实际漏失水量与不可避免漏失水量比值,评定控漏空间。 三、通过预设阈值矩阵将核心绩效指标组合映射至A-D四级漏损等级:当所有指标均达到优秀级,评估结果为A类,表明漏控卓越,接近技术极限,应维持监测,优化压力管理;当主要指标时间波动性指标、管理潜力指标在良好级,评估结果为B类,表明漏损可控,局部存在优化空间,应着重修复高漏损管段,升级老旧水表;当任意一指标达到需改进,评估结果为C类,表明漏损显著,管理存在漏洞,应重点开展DMA分区检漏;当任意一指标达严重漏损,评估结果为D级,表明漏损失控,经济/技术风险高,应紧急全面排查,申请管网改造资金,更换超期管道;通过漏损等级判断驱动检漏资源定向投放与管网改造决策,形成监测-评级-处置-验证管理闭环。
天津市数据知识产权登记平台2025-08-13 更新200
排水资产生命周期健康管理智能体图像清洗数据集
本数据集应用的图像清洗算法用于对原始巡检图像进行自动化清洗、筛选与整理。算法首先采用多线程方式遍历输入目录中的原始图像,对图像进行完整性校验,并依据预设阈值执行分辨率检测、模糊度检测和光照条件检测,剔除损坏图像、低分辨率图像、模糊图像以及过暗或过亮图像,通过计算拉普拉斯方差值评估图像清晰度,通过平均灰度值评估图像亮度,通过像素方差评估图像信息量。随后,算法结合精确哈希(SHA256)与感知哈希(pHash)对图像进行重复性判定,去除内容完全重复或高度相似的图像,以保证样本数据的唯一性。在此基础上,算法进一步利用预训练深度神经网络 ResNet50提取图像特征向量,并通过Isolation Forest异常检测模型识别语义异常样本,从而剔除与业务场景不一致的异常图像。处理完成后,算法将保留的高质量图像输出至 cleaned_data/文件夹,将剔除图像按照异常类型分类存放至discarded_data/文件夹,并同步生成日志文件及Excel登记表,对图像文件名、文件路径、分辨率(图像宽度、图像高度)、哈希值、清晰度、平均亮度、处理状态及淘汰原因等字段进行记录。该算法实现了对原始巡检图像的规则化清洗、结构化筛选和分类整理,为后续人工标注与目标检测模型训练提供标准化基础数据。
天津市数据知识产权登记平台2026-05-18 更新00
基于智水孪生的排水管网流量液位监测与评价数据集
1、数据去重与缺失值、异常值识别:(1)对每个设备指标的数据(流量或液位),首先进行去重处理,保证每个设备在同一时间点只有一条记录;(2)对数据进行批量校核,识别缺失值和异常值,异常值通过多规则判定,包括连续零值、超限、离群及突变跳跃;(3)对数据的有效性进行人工复核,复核结果通过 validate 字段标识,其中,0表示无效,含缺失及人工复核的真实异常,1表示有效。 2、多维度加权插补:对于无效,使用三维信息进行加权插补:(1)时间历史参考:取缺失点之前的3个有效时间点的数值,计算平均值作为时间参考值。该部分考虑数据的时间连续性和趋势。(2)空间邻近参考:根据设备指标间的相关性矩阵,选择与目标设备相关性最高的2个设备作为空间邻近点。将这些邻近设备在同一时间点的有效值取平均,作为空间参考值。该部分充分利用不同设备之间的空间关联性。(3)降雨因素参考:引入环境因素降雨量对指标的影响,获取对应时间点的降雨数据作为参考。该部分可捕捉降雨变化对监测指标的瞬时影响。 3、加权融合计算:将时间参考值、空间参考值和降雨参考值按可调权重加权平均,得到最终插补值。权重分别为w_time=0.4,w_space=0.4,w_env=0.2。若某一参考值缺失,则自动调整加权,保证插补值计算有效。如果所有参考值均缺失,则使用前一个有效值填充,确保数据连续性。
天津市数据知识产权登记平台2025-10-11 更新260
基于智水孪生的排水系统子汇水区数据集
该数据集主要包括基于Python读取的排水系统子汇水区数据,包括面积、坡度等属性。首先对面积小于设定面积的子汇水区进行合并,合并时根据设定的子汇水区合并方向、子汇水区出口与管网连接关系以及子汇水区的边界相交条件进行定制化合并。子汇水区合并时,针对不同的子汇水区的属性利用Python实现特定的计算方式:面积进行加和计算,宽度根据新面积开方得到,子汇水区不透水区百分比、坡度、不透水曼宁系数、透水曼宁系数、不透水区洼蓄量、透水区洼蓄量、无洼蓄量比例、最大入渗率、最小入渗率、衰减常数、晾干时间等属性,由被合并的子汇水区对应参数进行面积加权平均得到。子汇水区中LID控制的相关参数计算时,保留各LID控制中单元面积、单元数、单元表面宽度以及最初饱和比例等参数;利用原LID处理的不透水面积/透水面积百分比参数与对应原子汇水区中的非LID面积进行面积加权平均得到新生成的子汇水区的对应LID处理的不透水面积/透水面积百分比;对被合并的子汇水区中的LID数量进行加和。重新指定新生成的子汇水区出口,根据设定的子汇水区合并方向,将对应方向最上游或最下游的原有子汇水区出口作为新生成的子汇水区出口;若合并方向为向上游合并,多个原子汇水区的出流节点中有上游方向的原子汇水区出流节点为连接多个管道的多通节点,则自动停止遍历,将该多通节点下游的原子汇水区出口作为新生成的子汇水区出口。该数据可支撑排水系统模型模拟仿真、内涝应急预警和排水系统优化调度等。
天津市数据知识产权登记平台2025-09-19 更新210
供水管网DMA分区入口处的流量压力监测与评价数据集
该数据集主要包括供水管网流量压力数据,首先对提取监测序列数据进行数据清洗与预处理,采用范围校核、离群校核、突变校核、方差校核、信息冗余校核等多种算法自动识别无效数据,随后结合现场设备运行状态进一步对数据的有效性进行人工复核,减少机器的误判,最终将数据赋予有效、无效两类标签。对于无效数据,采用差值、LSTM预测模型进行合理化修复,生成高质量、可用于建模的连续流量压力数据集。该数据可支撑漏损分析、水力模型与优化调度、用水行为分析与负荷预测等。
天津市数据知识产权登记平台2025-06-19 更新520
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