CN120372295B - 地下管廊温度场的评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种地下管廊温度场的评估方法及装置，涉及火灾检测和人工智能技术领域。该评估方法包括：基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数；将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息；对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；将温度特征、温度变化特征和管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果。通过该方法可以提高地下管廊温度场评估的灵活性和准确性。

Description

地下管廊温度场的评估方法及装置

技术领域

本发明涉及火灾检测和人工智能技术领域，更具体地涉及一种地下管廊温度场的评估方法及装置。

背景技术

城市地下管廊通常具有复杂结构，空间狭窄且复杂，在发生火灾时扩散速度快、通道限制大、救援时间长，难以及时响应。相关技术中，针对城市地下管廊的温度检测和预测技术主要包括分布式无线传感器和红外热成像检测技术进行检测、基于火场烟熏痕迹反演计算方法以及基于机器学习方式利用预测模型实现火场温度预测，一定程度上为地下管廊的温度检测和火场预测提供了保障。

然而，无线传感器和红外热成像技术在管线结构密集复杂的区域容易发生无线信号中断，难以对地下管廊进行全面地检测；反演方式为事后分析，难以满足实时预测和事前预警需求；传统机器学习模型预测存在针对地下管廊火灾的历史数据缺乏的问题，导致预测结果难以满足实际预测精度需求。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种地下管廊温度场的评估方法、装置、电子设备、介质和程序产品。

根据本发明的第一个方面，提供了一种地下管廊温度场的评估方法，包括：基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数，其中，火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个；将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息；对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；将温度特征、温度变化特征和管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果，其中，目标管廊为地下管廊中处于异常状态的管廊。

本发明的第二方面提供了一种地下管廊温度场的评估装置，包括：参数确定模块，用于基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数，其中，火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个；组合模块，用于将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息；信息处理模块，用于对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；结果输出模块，用于将温度特征、温度变化特征和管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果，其中，目标管廊为地下管廊中处于异常状态的管廊。

本发明的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个计算机程序，其中，一个或多个处理器执行一个或多个计算机程序以实现上述方法的步骤。

本发明的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序或指令，计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本发明的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，计算机程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

根据本发明的实施例，通过引入合理的火源数值区间和管线数值区间结合管廊信息，可以得到与地下管廊火场更加贴合的火源参数和管线参数，从而基于变量与非变量对功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数进行灵活组合得到多个组合信息，避免了地下管廊火场因基础数据不足导致预测结果与实际情况偏差较大的情况，为地下管廊温度场的评估提供更加全面的数据支持，进而提高了评估模型输入数据的数据质量，使得输出的温度场评估结果更加接近实际火场情况，满足了地下管廊温度场事前预警和全面检测的需求。

附图说明

通过以下参照附图对本发明实施例的描述，本发明的内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示出了根据本发明实施例的地下管廊温度场的评估方法方法、装置、设备、介质和程序产品的应用场景图。

图2示出了根据本发明实施例的地下管廊温度场的评估方法的流程图。

图3示出了根据本发明实施例的得到生成温度异常告警信息的过程的示例示意图。

图4示出了根据本发明实施例的得到温度场评估结果的过程的示例示意图。

图5示出了根据本发明实施例的得到确定火源空间信息的过程的示例示意图。

图6A示出了根据本发明实施例的一字型地下管廊的X-Y平面和X-Z平面的温度云图数据。

图6B示出了根据本发明实施例的十字型地下管廊的X-Y平面和X-Z平面的温度云图数据。

图6C示出了根据本发明实施例的T字型地下管廊的X-Y平面和X-Z平面的温度云图数据。

图7示出了根据本发明实施例的得到电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系的流程图。

图8示出了根据本发明实施例的地下管廊温度场的评估装置的结构框图。

图9示出了根据本发明实施例的适于实现地下管廊温度场的评估方法的电子设备的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本发明的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本发明实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本发明。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语（包括技术和科学术语）具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释（例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等）。

相关技术中，针对城市地下管廊火场的检测和预测，无线传感器和红外热成像技术在管线结构密集复杂的区域容易发生无线信号中断，难以对地下管廊进行全面地检测；反演方式为事后分析，难以满足实时预测和事前预警需求；传统机器学习模型预测存在针对地下管廊火灾的历史数据缺乏的问题，导致预测结果难以满足实际预测精度需求。

有鉴于此，本发明实施例提供了一种地下管廊温度场的评估方法、装置、电子设备、介质和程序产品。该方法包括：基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数，其中，火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个；将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息；对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；将温度特征、温度变化特征和管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果，其中，目标管廊为地下管廊中处于异常状态的管廊。

根据本发明的实施例，通过引入合理的火源数值区间和管线数值区间结合管廊信息，可以得到与地下管廊火场更加贴合的火源参数和管线参数，从而基于变量与非变量对功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数进行灵活组合得到多个组合信息，避免了地下管廊火场因基础数据不足导致预测结果与实际情况偏差较大的情况，为地下管廊温度场的评估提供更加全面的数据支持，进而提高了评估模型输入数据的数据质量，使得输出的温度场评估结果更加接近实际火场情况，满足了地下管廊温度场事前预警和全面检测的需求。

图1示出了根据本发明实施例的地下管廊温度场的评估方法的应用场景图。

如图1所示，根据该实施例的应用场景100可以包括第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103，网络104、服务器105和数据采集设备106。网络104用以在第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

数据采集设备106可以包括多种类型的传感设备和管廊信息采集设备。例如，传感设备可以是分布式光纤传感器，用于检测电缆管线的表面温度信息和管廊的温度信息；管廊信息采集设备可以是激光扫描仪、声呐扫描仪等，用于采集地下管廊的管廊信息。数据采集设备106可以通过网络104与服务器105之间进行通信连接，以将所获取的数据传输至服务器105中进行处理。

用户可以使用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等（仅为示例）。

第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器（仅为示例）。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果（例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等）反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的地下管廊温度场的评估方法一般可以由服务器105执行。相应地，本发明实施例所提供的地下管廊温度场的评估装置一般可以设置于服务器105中。本发明实施例所提供的地下管廊温度场的评估方法也可以由不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本发明实施例所提供的地下管廊温度场的评估装置也可以设置于不同于服务器105且能够与第一终端设备101、第二终端设备102、第三终端设备103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

以下将基于图1描述的场景，通过图2~图5对实施例的地下管廊温度场的评估方法进行详细描述。

图2示出了根据本发明实施例的地下管廊温度场的评估方法的流程图。

如图2所示，该实施例的地下管廊温度场的评估方法包括操作S210~操作S240。

在操作S210，基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数。

根据本发明的实施例，火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个。

在本发明的实施例中，既有管廊的参考火源信息可以是在既有管廊中以往收集的关于火源的相关数据和情况的信息。这些信息可以是实际发生过的火灾案例中的火源相关数据，也可以是基于实验、模拟等手段得到的火源相关数据。火源相关数据可以包括火源的功率参数、热释放速率和空间参数。火源数值区间可以理解为不同火源的功率参数、热释放速率和空间参数信息的合理取值范围。参考管线信息是既有管廊中存在的管线具有的信息，包括管线的平面参数、截面参数和尺寸参数。管线数值区间可以理解为管线的平面参数、截面参数和尺寸参数的合理取值范围。

在本发明的实施例中，功率参数可以表征火源在单位时间内释放的热量；热释放速率可以用于衡量热释放强度随时间变化的指标，可以包括最大热释放速率。空间参数可以表征火源在建筑空间信息中的三维位置信息。平面参数可以包括管线在整个建筑中的平面尺寸和平面形状。截面参数可以表征不同管线的截面尺寸和截面形状。

在本发明的实施例中，将既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间和与参考管线信息对应的管线数值区间作为参考，利用地下管廊的管廊信息，确定在火源数值区间和管线数值区间内与地下管廊对应的火源数值和管线数值，即火源参数和管线参数。

在操作S220，将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息。

例如，可以将空间参数作为变量，功率参数、热释放速率、平面参数、截面参数和尺寸参数作为非变量，得到多个组合信息。或者，将截面参数和尺寸参数作为变量，功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数作为非变量，可以得到多个组合信息。

在操作S230，对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征。

在本发明的实施例中，温度特征可以表征地下管廊的温度分布特征、温度峰值和温度梯度特征。温度变化特征可以表征地下管廊的各点位温度随时间的变化，从而判断是否有异常情况发生。管廊空间特征反映地下管廊空间位置坐标，一旦发生异常情况可以精准定位火源位置。

在操作S240，将温度特征、温度变化特征和管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果。

根据本发明的实施例，目标管廊为地下管廊中处于异常状态的管廊。

在本发明的实施例中，处于异常状态的管廊可以理解为出现温度异常的管廊，例如，管廊中某个位置或区域温度过高，可以指示该区域存在火灾隐患。评估模型可以是回归预测模型，例如支持向量回归模型。

例如，对温度特征、温度变化特征和管廊空间特征进行预处理，预处理可以包括：将管廊空间特征中的坐标信息作为独立的变量，考虑其在温度场变化中的作用，针对对于温度特征和温度变化特征，可以结合在训练过程中学习到的权重和偏置参数，来评估它们对温度场的影响程度，并赋予相应权重；从而可以通过模型内部的高斯径向基核将预处理后的特征映射到一个高维特征空间，通过找到一个最优的超平面，使得在该平面附近一定范围内的预测值都能较好地逼近实际的温度场值；进而根据输入特征在高维空间中的位置和超平面的决策规则，输出对应的三维温度场评估结果。

根据本发明的实施例，通过引入合理的火源数值区间和管线数值区间结合管廊信息，可以得到与地下管廊火场更加贴合的火源参数和管线参数，从而基于变量与非变量对功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数进行灵活组合得到多个组合信息，避免了地下管廊火场因基础数据不足导致预测结果与实际情况偏差较大的情况，为地下管廊温度场的评估提供更加全面的数据支持，进而提高了评估模型输入数据的数据质量，使得输出的温度场评估结果更加接近实际火场情况，满足了地下管廊温度场事前预警和全面检测的需求。

根据本发明的实施例，管廊信息包括管线信息，管线信息包括电缆管线信息、管线密度信息和工期信息。该方法还包括：根据电缆管线信息、管线密度信息和工期信息确定设备位置信息；利用设备位置信息处的设备检测与电缆管线表面对应的表面温度信息、与空间环境对应的环境温度信息，并存储至信息集。

在本发明的实施例中，电缆管线信息包括地下管廊中电缆管线的长度信息、直径信息、厚度信息和材料信息等。管线密度信息可以表征不同管线在地下管廊中的铺设密度。工期信息可以表征当前时间地下管廊中电缆管线的铺设工期情况，可以理解，地下管廊中的不同管线可以根据工程的实际需求包括多个工期，不同工期所铺设的管线可以对地下管廊的管线密度信息产生相应的影响。设备位置信息可以指示设置数据采集设备的位置。

在本发明的实施例中，电缆管线在地下管廊四周内壁铺设，且平行于地下管廊内壁贯通延伸，与地下管廊主体结构同向。根据电缆管线信息、管线密度信息和工期信息，确定在地下管廊内天花板两端及中间位置、两侧墙壁中线高度处以及每根电缆管线表面沿长度方向铺设分布式光纤传感器，例如其中5根电缆管线对应设置光纤传感器，铺设间距与分布式光纤传感器的空间分辨率一致。利用天花板两端及中间位置、两侧墙壁中线高度处的数据采集设备采集与空间环境对应的环境温度信息，利用每根电缆管线表面沿长度方向铺设的数据采集设备采集与电缆管线表面对应的表面温度信息。

根据本发明的实施例，根据电缆管线信息、管线密度信息和工期信息确定设备位置信息可以使数据采集设备的位置和铺设的密度更加合理，反映地下管廊的实际情况，从而能够更加准确全面地采集地下管廊中的温度数据，提高评估的准确性和全面性。

根据本发明的实施例，基于在前采样周期采集到的在前温度值与当前采样周期采集到的当前温度值和映射关系，确定当前时刻电缆管线内部的温度变化率；在温度变化率大于或者等于变化阈值的情况下，生成温度异常告警信息。

在本发明的实施例中，基于在前采样周期采集到的在前温度值和映射关系，确定管线内部在前温度值；基于当前采样周期采集到的当前温度值和映射关系，确定管线内部当前温度值；基于管线内部在前温度值和管线内部当前温度值，确定当前时刻电缆管线内部的温度变化率。

在本发明的实施例中，信息集中储存有在前采样周期采集到的在前温度值与当前采样周期采集到的当前温度值。基于电缆管线内部的温度与电缆管线的表面温度之间的映射关系，将在前温度值和当前温度值转换为电缆管线内部在前温度值和电缆管线内部当前温度值，并计算温度变化率。

在本发明的实施例中，通过计算电缆管线内部当前温度值与电缆管线内部在前温度值的差值，以及差值与电缆管线内部当前温度值的比值可以确定温度变化率。

例如，变化阈值可以设置为0.3℃/s，采样周期可以设置为5s，变化阈值和采样周期的设置也可以根据实际情况进行调整。

根据本发明的实施例，区别于其他类型的建筑（例如公共建筑中的密集人员流动），考虑到地下管廊相对封闭且基本无人员流动的特征，可以设置高频采样周期，对地下管廊进行高频温度值采样，实时检测地下管廊的温度场分布，从而可以推算任一平面或区域的温度场分布，提高对地下管廊温度场评估的准确性和全面性。

图3示出了根据本发明实施例的生成温度异常告警信息的过程的示例示意图。

如图3所示，获取地下管廊的管廊信息301，基于电缆管线信息、管线密度信息和工期信息确定设备位置信息302，通过温度采集设备采集电缆管线表面对应的表面温度信息和环境温度信息，并储存至信息集303中。利用信息集303中的前采样周期采集到的在前温度值与当前采样周期采集到的当前温度值，和管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系304，确定电缆管线内部的变化率，在温度变化率大于或者等于变化阈值的情况下，生成温度异常告警信息305。

根据本发明的实施例，基于当前时刻电缆管线内部的温度变化率和变化阈值可以实时获取地下管廊和电缆管线的温度变化趋势，综合考虑温度变化的速度，更精准地判断温度异常情况，有效降低误判和漏判的概率。

根据本发明的实施例，管廊信息还包括空间信息和温度信息，空间信息包括与地下管廊对应的建筑空间信息。基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数，包括：在火源数值区间内，对空间信息和温度信息进行更新，得到功率参数、热释放速率和空间参数，空间参数为当前时刻火源在建筑空间信息中的三维位置信息；在管线数值区间内，对空间信息和管线信息进行更新，得到平面参数、截面参数和尺寸参数。

在本发明的实施例中，温度信息表征地下管廊中的热源参数。热源参数包括地下管廊的环境温度参数和电缆管线温度参数。功率参数表征火源功率，反应火源释放能量的快慢程度。热释放速率表征火源最大热释放速率，反应单位时间内火源释放出的最大热量。平面参数可以表征管线的平面布局信息。截面参数表征电缆管线的截面形状信息。

在本发明的实施例中，空间信息可以表征与地下管廊对应的建筑空间信息和管廊空间信息。建筑空间信息可以表征建筑平面信息、建筑尺寸信息。管廊空间信息可以包括地下管廊的平面信息、管廊尺寸信息以及地下管廊在建筑中的相对位置信息，例如，地下管廊对应的平面信息可以是一字型、十字型和T字型地下管廊。例如，火源数值区间可以包括功率参数数值区间0.1-5mW，热释放速率数值区间0.5-10mW/min，空间参数数值区间5-30m；空间信息可以是2-15m，温度信息可以是功率0.3-8mW和热释放速率1.5-12mW/min，在火源数值区间内，对空间信息和温度信息进行更新，得到功率参数可以是0.1-8mW，热释放速率可以是0.3-10mW，空间参数可以是2-30m。

例如，管线数值区间可以包括平面参数数值区间20-60m²，截面参数数值区间高度2-3m、宽度3-6m，尺寸参数数值区间2-50m；空间信息可以是2-15m，管线信息可以是平面参数10-30m²、截面参数高度1.5-3m、宽度2-4m，尺寸参数2-30m。在火源数值区间内，对空间信息和管线信息进行更新，得到平面参数10-60m²、截面参数高度1.5-3m、宽度2-6m和尺寸参数2-50m。

例如，对于管廊空间信息，在1.7m高水平面以地下管廊入口中心处为原点，沿地下管廊延伸方向为X轴，垂直于该长轴方向且平行于地面方向为Y轴，垂直于地面方向为Z轴，建立三维空间坐标系。空间参数可以表征火源在三维空间坐标系的坐标。

根据本发明的实施例，通过灵活组合功率参数、热释放速率、空间参数等，能够更细致地描述地下管廊火场的复杂情况。例如，不同的功率参数组合可以反映火源在不同阶段的燃烧强度变化，热释放速率与空间参数的组合则能体现火灾在管廊内不同位置的热释放情况。这些丰富的组合信息使模型能够更准确地捕捉火场的真实状态，从而减少因基础数据不足导致的预测偏差。

进一步地，相关技术中在预测火场温度时，所依据的数据较为单一，本发明通过将不同参数进行灵活组合，当某些关键参数的基础数据缺失或不准确时，可以分散单一参数不确定性带来的影响。例如，即使热释放速率的数据不够精确，但结合功率参数和空间参数等其他相关参数组合，依然可以为预测提供相对可靠的结果，提高预测的准确性和可信度。

根据本发明的实施例，对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征，包括：将多个组合信息输入至模拟模型，输出温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；或者，基于组合信息中的目标空间信息、目标材料信息、目标火源点位信息、目标热释放速率和预设网格参数，得到温度特征、温度变化特征和管廊空间特征。

在本发明的实施例中，模拟模型可以是仿真模拟类模型。基于多个组合信息，利用模拟模型进行仿真模拟。仿真模拟中火灾增长率热释放模型如下公式（1）所示：

（1）

其中，Q为最大热释放速率，t为时间，a为火灾增长系数。

在本发明的实施例中，火灾增长系数a值例如为0.0469kW/s²。

例如，模拟模型中的分布式光纤传感器的铺设位置与间距与分布式光纤传感器实际布设位置与空间分辨率保持一致，并以0.5m为高度间隔在地下管廊空间中布设温度检测点。由于地下管廊环境封闭且人员密度较低，以0.5m为高度间隔布设温度检测点可以准确评估地下管廊的三维温度场，一旦发生异常情况，能够及时准确地进行防护和救援。

图4示出了根据本发明实施例的得到温度场评估结果的过程的示例示意图。

如图4所示，基于火源数值区间401、管线数值区间402和管廊信息301确定管线参数403和火源参数404。基于管线参数403和火源参数404得到多个组合信息405。将多个组合信息405输入至模拟模型，输出温度特征406、温度变化特征407和管廊空间特征408。基于温度特征406、温度变化特征407和管廊空间特征408输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果409。

在本发明的实施例中，目标空间信息可以表征处于火灾发生状态下空间信息，目标材料信息表征处于火灾发生状态下管线的材料属性，目标火源点位信息表征处于火灾发生状态下火源所在位置信息，目标热释放速率表征处于火灾发生状态下火源的最大热释放速率。

在本发明的实施例中，基于网格划分算法将模拟模型中的地下管廊空间划分为计算网格，例如，‌德劳内（Delaunay）三角剖分算法、前沿推进法、覆盖法等算法。预设网格参数表征网格属性，如网格密度、网格单元类型等属性。

在本发明的实施例中，在已发生火灾的情况下，还可以基于地下管廊内的通风系统参数、电缆管线的材料属性、火源所在位置信息、火源的最大热释放速率和网格属性得到温度特征、温度变化特征和管廊空间特征。

根据本发明的实施例，通过将多个组合信息输入模拟模型，可以综合考虑多种因素对地下管廊温度特征、温度变化特征和管廊空间特征的影响，能够全方位的反映地下管廊的实际情况，提高模拟的准确性和可靠性。通过目标空间信息、目标材料信息、目标火源点位信息、目标热释放速率和预设网格参数等信息确定温度特征、温度变化特征和管廊空间特征可以更准确地模拟火灾发生时的温度变化和热传播情况，提高应急救援的速度和效率，减少火灾造成的损失。

根据本发明的实施例，该方法还包括：基于从信息集中获取到的建筑空间信息和火源类型信息、管廊空间特征、热释放速率、采集时刻信息和与采集时刻信息对应的目标温度信息，得到火源空间信息；利用火源空间信息确定异常情况下与地下管廊对应的异常处理结果。

可以基于相关规范和标准将火灾分为慢速、中速、快速和超快速火灾四种类型。在本发明的实施例中，地下管廊空间规模较大、内部可燃物分布多且分散，因此本发明构建快速火灾场景，即火源类型信息为快速火灾类型。

在本发明的实施例中，可以利用预测模型处理从信息集中获取到的建筑空间信息和火源类型信息、管廊空间特征、热释放速率、采集时刻信息和与采集时刻信息对应的目标温度信息，输出火源空间信息。

在本发明的实施例中，预测模型例如可以是深度学习预测模型。基于长短期记忆网络与卷积神经网络集成算法（CNN-LSTM）建立深度学习预测模型，预测模型可以包括输入层、卷积神经网络层、长短期记忆网络层、全连接层和输出层。

例如，利用训练好的预测模型预测火源空间信息的方式可以包括：通过输入层输入建筑空间信息、火源类型信息、管廊空间特征、热释放速率、采集时刻信息和目标温度信息，从而利用卷积神经网络层对这些输入数据进行特征提取，卷积核在空间数据的各个位置滑动，与局部区域的数据进行卷积操作，从而捕捉到空间中的局部特征模式，例如建筑结构中的墙体边缘、房间与通道的连接处、管廊内部设备与通道的相对位置关系等。这些局部特征会随着卷积层的加深逐渐组合成更高级、更具语义意义的空间特征表示，比如不同区域的空间连通性、空间的封闭程度等。

为适应长短期记忆网络层输入数据的要求，可以经过若干卷积层和池化层来降低特征的空间维度同时保留重要特征信息，整理成适合输入到长短期记忆网络层的数据形式，进而输入到长短期记忆网络层。长短期记忆网络层对应的记忆单元可以根据时间序列数据的输入顺序依次进行状态更新。在每个时间步，长短期记忆网络层可以结合当前输入的热释放速率、目标温度等信息以及之前记忆单元中的状态，来更新细胞状态和隐藏状态，隐藏状态可以用于在每个时间步输出用于下一步计算的信息。

在一种可行的实施例中，火源类型信息可以作为额外的输入特征，在每个时间步或初始时刻输入到长短期记忆网络层中，帮助模型在推理过程中考虑到不同火源类型对火源空间信息的影响差异。通过这种方式，长短期记忆网络层可以综合考虑时间序列上的热释放和温度变化动态以及空间特征和火源类型等因素，逐渐构建起对火源在空间中位置变化过程的理解。

最后，经过长短期记忆网络层处理后的隐藏状态可以输入到输出层。输出层可以通过一个全连接层（密集层）将隐藏状态映射到火源空间信息的维度上。例如，输出可以是一个表示火源位置坐标的三维向量（对应建筑或管廊空间中的位置），或者是对于空间中各个可能位置的火源存在概率分布（通过激活函数进行处理，使得输出的各个位置概率之和为 1），根据实际需求和模型设计，可以得到火源空间信息作为推理结果。

例如，预测模型可以通过如下方式训练得到：采用窗口扫描技术将每个数据库划分为长度为30的样本，并在5s的采样周期下训练深度学习预测模型，得到训练后的预测模型。基于一字型、十字型和T字型三种典型地下管廊空间模型。采用窗口扫描技术将每个数据库划分为长度为30的样本，并在5s的采样周期下训练深度学习预测模型。训练数据输入维度包括建筑空间信息的三维坐标矩阵、火源类型信息的类别编码向量、管廊空间特征的几何参数、热释放速率的时序数据、带时间戳的采集时刻信息及对应的目标温度信息，输出维度为火源的三维坐标真值，即火源空间信息。卷积神经网络模块，采用3×3卷积核，ReLU激活函数和2×2最大池化层提取空间特征，长短期记忆网络层捕捉时序关联，通过全连接层输出火源空间坐标预测值。使用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)判断模型的准确性。根据样本数量、样本的真实值和样本的预测值计算平均绝对误差、平均绝对百分比误差和均方根误差。通过预测模型得到的火源空间信息准确率分别为0.947、0.902、0.919。

应该说明的是，训练的具体步骤可以参考应用过程中预测火源空间信息的步骤，具体不再进行赘述。

根据本发明的实施例，卷积神经网络可以有效提取建筑空间信息和管廊空间特征中的局部和全局空间特征，如墙壁、管道、设备等的空间布局和相对位置关系。长短期记忆网络适用于处理时间序列数据，可捕捉热释放速率、采集时刻信息以及目标温度信息中的长期依赖关系，通过将二者结合，模型能同时考虑到火源位置预测任务中的空间和时间特征，从而更准确地定位火源位置。特别是针对地下管廊空间的复杂建筑结构、管廊布局以及火灾场景，可以通过卷积神经网络对空间特征的自适应学习和长短期记忆网络对时间序列特征的动态捕捉，更好地适应地下管廊环境的变化，保持稳定的预测性能。

图5示出了根据本发明实施例的确定火源空间信息的过程的示例示意图。

如图5所示，可以基于从信息集303中获取到的建筑空间信息501和火源类型信息503、管廊空间特征408、热释放速率502、采集时刻信息和与采集时刻信息对应的目标温度信息，输出火源空间信息504。

根据本发明的实施例，基于建筑空间信息和火源类型信息、管廊空间特征、热释放速率、采集时刻信息和与采集时刻信息对应的目标温度信息确定火源空间信息可以形成基于多维特征的火源定位算法，并使用准确率对模型进行评估。能够实现火源精准定位，辅助制定消防事故处理方案，优化资源配置，显著提升了火灾响应速度与人员疏散决策精度。

在本发明的实施例中，利用评估模型评估地下管廊的温度场，输出温度场评估结果并生成温度云图数据。

例如，以在1.7m高水平面以地下管廊入口中心处为原点，沿地下管廊延伸方向为X轴，垂直于该长轴方向且平行于地面方向为Y轴，垂直于地面方向为Z轴，建立三维空间坐标系为例，

图6A示出了根据本发明实施例的一字型地下管廊的X-Y平面和X-Z平面的温度云图数据。

图6B示出了根据本发明实施例的十字型地下管廊的X-Y平面和X-Z平面的温度云图数据。

图6C示出了根据本发明实施例的T字型地下管廊的X-Y平面和X-Z平面的温度云图数据。

如图6A-图6C所示，将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息，基于多个组合信息得到温度场评估结果。在温度场评估结果的温度云图数据中，颜色的亮暗反映了温度的高低，越暗表征温度越高，越亮表征温度越低。例如，颜色较亮的区域601反映当下地下管廊该区域的温度场分布均匀，无火源出现。颜色较暗的区域602反映当下地下管廊中该区域温度较高，且与周围区域的亮度差别明显，那么颜色较暗的区域602可能出现了火源。

根据本发明的实施例，电缆管线信息包括电缆管线的材料信息和电缆尺寸信息；该方法还包括：基于预设处理策略处理材料信息和电缆尺寸信息，得到电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系。

在本发明的实施例中，电缆管线的材料信息表征电缆管线的材质和电缆管线的绝缘材料，例如，绝缘材料可以是聚氯乙烯、环氧树脂、玻璃钢等材料。电缆尺寸信息表征电缆管线的管线直径和厚度。利用电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系可以基于电缆管线的表面温度信息计算电缆管线的管内温度信息。

在本发明的实施例中，利用预设处理策略，分别改变电缆管线材质、电缆管线直径和厚度、电缆管线的绝缘材料等参数，获得不同参数下电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系。

根据本发明的实施例，火源的热传递需要过程，通过采集电缆管线的表面温度信息反映电缆管线的管内温度信息存在一定时间的延迟。通过精确掌握电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系，可以更精准地了解电缆管线内的温度环境，在产生火源时能够及时响应，避免因电缆管线的内外热传递过程影响救援的效率。

根据本发明的实施例，预设处理策略包括基于流体力学的模型仿真策略和采样策略。

图7示出了根据本发明实施例的得到电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系的流程图。

如图7所示，该实施例的得到电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系包括操作S710~操作S720。

在操作S710，基于模型仿真策略对材料信息和电缆尺寸信息进行处理，确定电缆管线的边界条件信息和初始条件信息。

在本发明的实施例中，电缆管线的边界条件信息表征对建立电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系的限制和约束条件，例如空气温度、空气流速等环境边界条件，电缆管线的绝缘层材质、厚度等电缆管线存在的自身边界条件。初始条件信息表征在模拟开始时，电缆管线本身以及周围环境所处的状态信息，例如电缆管线的初始的表面温度信息。

在操作S720，基于采样策略和预设传热规则对边界条件信息、初始条件信息和组合参数进行采样，得到映射关系，其中，组合参数为针对材料信息与电缆尺寸信息进行组合得到的参数，预设传热规则包括热传达规则和对流换热规则中的任意一种。

在本发明的实施例中，基于流体力学的模型仿真策略可以是流体力学仿真计算平台，采样策略可以是拉丁超立方采样法。拉丁超立方采样是一种多维分层抽样技术，通过在每维空间中均匀划分区间并随机选取样本点，确保样本在多维空间中分布均匀且覆盖全面。

在本发明的实施例中，预设传热规则可以是热传导、对流换热等规则。

在本发明的实施例中，基于材料信息和电缆尺寸信息，利用流体力学仿真计算平台进行仿真计算，确定电缆管线的边界条件信息和初始的表面温度信息，基于拉丁超立方采样法和和热传导规则，对边界条件信息、初始条件信息和组合参数进行采样，得到电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系。

例如，可以提取各参数取值区间，如电缆直径0.1-0.5m，绝缘层厚度5-20mm，空气流速0-5m/s，初始表面温度10-50℃；对各参数维度进行等概率区间划分，如绝缘层厚度5-20mm划分为10个区间：5-6.5mm，6.5-8mm，8-9.5mm，9.5-11mm……18.5-20mm；对每个参数的每个区间选取1个随机点，对随机点进行随机排列确保不同维度的取值区间的选择无规律性关联；对随机点对应的取值进行组合，并利用模型仿真策略执行组合后的各个参数，得到不同取值状态下的映射关系。

根据本发明的实施例，确定电缆管线的边界条件信息并对边界条件信息进行采样可以提高电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系的准确性，减少环境、材料等因素对确认映射关系过程中造成的误差，从而可以精确地得到电缆管线的管内温度信息，提高救援效率和响应速度。

根据本发明的实施例，基于采样策略和预设传热规则对边界条件信息、初始条件信息和组合参数进行采样，得到映射关系，包括：确定与材料信息、电缆尺寸信息各自对应的采样取值范围和采样周期；根据采样周期和采样取值范围，确定与电缆管线中多个采样点对应的组合参数；针对组合参数基于预设传热规则、边界条件信息和初始条件信息，确定映射关系。

在本发明的实施例中，材料信息、电缆尺寸信息各自对应的采样取值范围可以基于与参考管线信息对应的管线数值区间确定。材料信息、电缆尺寸信息各自对应的采样周期可以设置为5s，也可以根据实际情况进行调整。采样点沿电缆管线延伸方向分布。组合参数为材料信息、电缆尺寸信息的不同取值的组合对应的参数。

在本发明的实施例中，根据采样周期和采样取值范围，确定电缆管线中多个采样点对应的组合参数，例如，第一采样点对应的组合参数为聚氯乙烯、电缆管线尺寸为直径100mm，厚度2mm。第二采样点对应的组合参数环氧树脂、电缆管线尺寸为直径90mm，厚度2.5mm。基于预设传热规则、边界条件信息和初始条件信息，确定组合参数对应的映射关系。

基于地下管廊温度场的评估方法，本发明还提供了一种地下管廊温度场的评估装置。以下将结合图6对该装置进行详细描述。

图8示出了根据本发明实施例的地下管廊温度场的评估装置的结构框图。

如图8所示，该实施例的地下管廊温度场的评估装置800包括参数确定模块810、组合模块820、信息处理模块830和结果输出模块840。

参数确定模块810用于基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与地下管廊对应的火源参数和管线参数，其中，火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个。在一实施例中，参数确定模块810可以用于执行前文描述的操作S210，在此不再赘述。

组合模块820用于将功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息。在一实施例中，组合模块820可以用于执行前文描述的操作S220，在此不再赘述。

信息处理模块830用于对多个组合信息进行处理，得到地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征。在一实施例中，信息处理模块830可以用于执行前文描述的操作S230，在此不再赘述。

结果输出模块840，用于将温度特征、温度变化特征和管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果，其中，目标管廊为地下管廊中处于异常状态的管廊。在一实施例中，信息处理模块840可以用于执行前文描述的操作S240，在此不再赘述。

根据本发明的实施例，通过地下管廊温度场的评估装置800中的参数确定模块810、组合模块820、信息处理模块830和结果输出模块840，通过引入合理的火源数值区间和管线数值区间结合管廊信息，可以得到与地下管廊火场更加贴合的火源参数和管线参数，从而基于变量与非变量对功率参数、热释放速率、空间参数、平面参数、截面参数和尺寸参数进行灵活组合得到多个组合信息，避免了地下管廊火场因基础数据不足导致预测结果与实际情况偏差较大的情况，为地下管廊温度场的评估提供更加全面的数据支持，进而提高了评估模型输入数据的数据质量，使得输出的温度场评估结果更加接近实际火场情况，满足了地下管廊温度场事前预警和全面检测的需求。

根据本发明的实施例，管廊信息包括管线信息，管线信息包括电缆管线信息、管线密度信息和工期信息。根据本发明的实施例，地下管廊温度场的评估装置800还包括位置信息确定模块和温度检测模块。位置信息确定模块，用于根据电缆管线信息、管线密度信息和工期信息确定设备位置信息。温度检测模块，用于利用设备位置信息处的设备检测与电缆管线表面对应的表面温度信息、与空间环境对应的环境温度信息，并存储至信息集。

根据本发明的实施例，电缆管线信息包括电缆管线的材料信息和电缆尺寸信息。评估装置800还包括映射关系确定模块。映射关系确定模块，用于基于预设处理策略处理材料信息和电缆尺寸信息，得到电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系。

根据本发明的实施例，预设处理策略包括基于流体力学的模型仿真策略和采样策略。根据本发明的实施例，映射关系确定模块包括信息确定子模块和采样子模块。信息确定子模块，用于基于模型仿真策略对材料信息和电缆尺寸信息进行处理，确定电缆管线的边界条件信息和初始条件信息。采样子模块基于采样策略和预设传热规则对边界条件信息、初始条件信息和组合参数进行采样，得到映射关系，其中，组合参数为针对材料信息与电缆尺寸信息进行组合得到的参数，预设传热规则包括热传达规则和对流换热规则中的任意一种。

根据本发明的实施例，采样子模块包括第一确定单元、第二确定单元和第三确定单元。第一确定单元，用于确定与材料信息、电缆尺寸信息各自对应的采样取值范围和采样周期。第二确定单元，用于根据采样周期和采样取值范围，确定与电缆管线中多个采样点对应的组合参数。第三确定单元，用于针对组合参数基于预设传热规则、边界条件信息和初始条件信息，确定映射关系。

根据本发明的实施例，还包括第一确定子单元和告警信息生成子单元。第一确定子单元，用于基于在前采样周期采集到的在前温度值与当前采样周期采集到的当前温度值和映射关系，确定当前时刻电缆管线内部的温度变化率。告警信息生成子单元，用于在温度变化率大于或者等于变化阈值的情况下，生成温度异常告警信息。

根据本发明的实施例，管廊信息还包括空间信息和温度信息，空间信息包括与地下管廊对应的建筑空间信息。参数确定模块810包括第一更新子模块和第二更新子模块。第一更新子模块，用于在火源数值区间内，对空间信息和温度信息进行更新，得到功率参数、热释放速率和空间参数，空间参数为当前时刻火源在建筑空间信息中的三维位置信息。第二更新子模块，用于在管线数值区间内，对空间信息和管线信息进行更新，得到平面参数、截面参数和尺寸参数。

根据本发明的实施例，信息处理模块830包括第一特征输出子模块和第二特征输出子模块。第一特征输出子模块，用于将多个组合信息输入至模拟模型，输出温度特征、温度变化特征和管廊空间特征。第二特征输出子模块，用于基于组合信息中的目标空间信息、目标材料信息、目标火源点位信息、目标热释放速率和预设网格参数，得到温度特征、温度变化特征和管廊空间特征。

根据本发明的实施例，评估装置还包括信息确定子模块和结果确定子模块。信息确定子模块，用于基于从信息集中获取到的建筑空间信息和火源类型信息、管廊空间特征、热释放速率、采集时刻信息和与采集时刻信息对应的目标温度信息，得到火源空间信息。结果确定子模块，用于利用火源空间信息确定异常情况下与地下管廊对应的异常处理结果。

根据本发明的实施例，参数确定模块810、组合模块820、信息处理模块830和结果输出模块840中的任意多个模块可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，参数确定模块810、组合模块820、信息处理模块830和结果输出模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列（FPGA）、可编程逻辑阵列（PLA）、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路（ASIC），或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，参数确定模块810、组合模块820、信息处理模块830和结果输出模块840中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

图9示出了根据本发明实施例的适于实现地下管廊温度场的评估方法的电子设备的方框图。

如图9所示，根据本发明实施例的电子设备900包括处理器901，其可以根据存储在只读存储器（ROM）902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器（RAM）903中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器901例如可以包括通用微处理器（例如CPU）、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器（例如，专用集成电路（ASIC））等等。处理器901还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器901可以包括用于执行根据本发明实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 903中，存储有电子设备900操作所需的各种程序和数据。处理器 901、ROM902以及RAM 903通过总线904彼此相连。处理器901通过执行ROM 902和/或RAM 903中的程序来执行根据本发明实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器中。处理器901也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本发明实施例的方法流程的各种操作。

根据本发明的实施例，电子设备900还可以包括输入/输出（I/O）接口905，输入/输出（I/O）接口905也连接至总线904。电子设备900还可以包括连接至输入/输出（I/O）接口905的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管（CRT）、液晶显示器（LCD）等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至输入/输出（I/O）接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被执行时，实现根据本发明实施例的方法。

根据本发明的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。例如，根据本发明的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 902和/或RAM 903和/或ROM 902和RAM 903以外的一个或多个存储器。

本发明的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。当计算机程序产品在计算机系统中运行时，该程序代码用于使计算机系统实现本发明实施例所提供的地下管廊温度场的评估方法。

在该计算机程序被处理器901执行时执行本发明实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本发明的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分909被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被处理器901执行时，执行本发明实施例的系统中限定的上述功能。根据本发明的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

根据本发明的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网（LAN）或广域网（WAN），连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域技术人员可以理解，本发明的各个实施例中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本发明中。特别地，在不脱离本发明精神和教导的情况下，本发明的各个实施例中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本发明的范围。

以上对本发明的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本发明的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。不脱离本发明的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本发明的范围之内。

Claims (10)

1.一种地下管廊温度场的评估方法，其特征在于，所述方法包括：

基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与所述地下管廊对应的火源参数和管线参数，其中，所述火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，所述管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个；

将所述功率参数、所述热释放速率、所述空间参数、所述平面参数、所述截面参数和所述尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息；

对所述多个组合信息进行处理，得到所述地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；

将所述温度特征、所述温度变化特征和所述管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果，其中，所述目标管廊为所述地下管廊中处于异常状态的管廊。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述管廊信息包括管线信息，所述管线信息包括电缆管线信息、管线密度信息和工期信息；所述方法还包括：

根据所述电缆管线信息、所述管线密度信息和所述工期信息确定设备位置信息；

利用所述设备位置信息处的设备，检测与电缆管线表面对应的表面温度信息、与空间环境对应的环境温度信息，并存储至信息集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述电缆管线信息包括电缆管线的材料信息和电缆尺寸信息；所述方法还包括：

基于预设处理策略处理所述材料信息和电缆尺寸信息，得到所述电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设处理策略包括基于流体力学的模型仿真策略和采样策略；

基于预设处理策略处理所述材料信息和电缆尺寸信息，得到所述电缆管线的管内温度信息与表面温度信息之间的映射关系，包括：

基于所述模型仿真策略对所述材料信息和所述电缆尺寸信息进行处理，确定所述电缆管线的边界条件信息和初始条件信息；

基于所述采样策略和预设传热规则对所述边界条件信息、所述初始条件信息和组合参数进行采样，得到所述映射关系，其中，所述组合参数为针对所述材料信息与电缆尺寸信息进行组合得到的参数，所述预设传热规则包括热传达规则和对流换热规则中的一种。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述采样策略和预设传热规则对所述边界条件信息、所述初始条件信息和组合参数进行采样，得到所述映射关系，包括：

确定与所述材料信息、所述电缆尺寸信息各自对应的采样取值范围和采样周期；

根据所述采样周期和所述采样取值范围，确定与所述电缆管线中多个采样点对应的组合参数；

针对所述组合参数基于所述预设传热规则、所述边界条件信息和所述初始条件信息，确定所述映射关系。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于在前采样周期采集到的在前温度值、当前采样周期采集到的当前温度值和所述映射关系，确定当前时刻所述电缆管线内部的温度变化率；

在所述温度变化率大于或者等于变化阈值的情况下，生成温度异常告警信息。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述管廊信息还包括空间信息和温度信息，所述空间信息包括与所述地下管廊对应的建筑空间信息；

基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与所述地下管廊对应的火源参数和管线参数，包括：

在所述火源数值区间内，对所述空间信息和所述温度信息进行更新，得到所述功率参数、所述热释放速率和所述空间参数，所述空间参数为当前时刻火源在所述建筑空间信息中的三维位置信息；

在所述管线数值区间内，对所述空间信息和所述管线信息进行更新，得到所述平面参数、所述截面参数和所述尺寸参数。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，对所述多个组合信息进行处理，得到所述地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征，包括：

将所述多个组合信息输入至模拟模型，输出所述温度特征、所述温度变化特征和所述管廊空间特征；或者

基于所述组合信息中的目标空间信息、目标材料信息、目标火源点位信息、目标热释放速率和预设网格参数，得到所述温度特征、所述温度变化特征和所述管廊空间特征。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于从所述信息集中获取到的建筑空间信息和火源类型信息、所述管廊空间特征、所述热释放速率、采集时刻信息和与所述采集时刻信息对应的目标温度信息，得到火源空间信息；

利用所述火源空间信息确定异常情况下与所述地下管廊对应的异常处理结果。

10.一种地下管廊温度场的评估装置，其特征在于，所述装置包括：

参数确定模块，用于基于与既有管廊的参考火源信息对应的火源数值区间、与参考管线信息对应的管线数值区间和地下管廊的管廊信息，分别确定与所述地下管廊对应的火源参数和管线参数，其中，所述火源参数包括功率参数、热释放速率和空间参数中的至少一个，所述管线参数包括平面参数、截面参数和尺寸参数中的至少一个；

组合模块，用于将所述功率参数、所述热释放速率、所述空间参数、所述平面参数、所述截面参数和所述尺寸参数中的至少一个参数作为变量，剩余参数作为非变量进行组合，得到多个组合信息；

信息处理模块，用于对所述多个组合信息进行处理，得到所述地下管廊的温度特征、温度变化特征和管廊空间特征；

结果输出模块，用于将所述温度特征、所述温度变化特征和所述管廊空间特征输入评估模型，输出与目标管廊对应的温度场评估结果，其中，所述目标管廊为所述地下管廊中处于异常状态的管廊。