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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東綠之源節(jié)水科技研究院有限公司申請的專利一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120449282B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510929613.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/13；該發(fā)明授權(quán)一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)是由姜軍;王青;李秀婷;申巧云;劉藝輝設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)，其中，一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法包括：采集多源水文數(shù)據(jù)，對多源水文數(shù)據(jù)進行預處理；將排水系統(tǒng)建模為時空圖結(jié)構(gòu)，預測排水系統(tǒng)的承載能力；構(gòu)建溢流風險評估模型，識別關(guān)鍵影響因素，量化節(jié)點風險度并識別高風險區(qū)域；構(gòu)建基于因果圖的故障模型，識別溢流事件的因果鏈，實現(xiàn)從相關(guān)性分析到因果性理解的跨越；利用BIM模型進行排水系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化；本發(fā)明通過融合多源數(shù)據(jù)分析、時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡和因果推斷技術(shù)，實現(xiàn)排水系統(tǒng)的動態(tài)承載力預測、精準風險評估和異常溢源診斷。

本發(fā)明授權(quán)一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于BIM模型的城市排水網(wǎng)絡優(yōu)化設(shè)計方法，其特征在于，包括： 采集多源水文數(shù)據(jù)，通過時空數(shù)據(jù)異構(gòu)融合技術(shù)對多源水文數(shù)據(jù)進行預處理，生成排水系統(tǒng)的綜合數(shù)字表征； 基于綜合數(shù)字表征，將排水系統(tǒng)建模為時空圖結(jié)構(gòu)，應用結(jié)合時序圖卷積網(wǎng)絡與門控循環(huán)單元的深度學習模型，分析系統(tǒng)在不同時間、不同降雨條件下的動態(tài)響應特性，預測排水系統(tǒng)的承載能力； 基于預測結(jié)果，構(gòu)建溢流風險評估模型，通過注意力機制識別關(guān)鍵影響因素，量化節(jié)點風險度并識別高風險區(qū)域； 所述構(gòu)建溢流風險評估模型的過程中定義節(jié)點風險評分函數(shù)，節(jié)點的風險評分由三部分組成，包括： 節(jié)點中心度，反映節(jié)點在網(wǎng)絡中的拓撲重要性； 預測流量與歷史平均流量的比值，反映當前流量異常程度； 容量裕度，即設(shè)計容量與預測流量的差值占設(shè)計容量的比例； 基于風險評估模型的輸出結(jié)果，構(gòu)建基于因果圖的故障模型，通過干預學習和反事實推理識別溢流事件的因果鏈，實現(xiàn)從相關(guān)性分析到因果性理解的跨越； 基于風險評估和因果分析的綜合結(jié)果，利用BIM模型進行排水系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化，并通過數(shù)值模擬驗證優(yōu)化效果。

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