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《给排水安全节能、节水:应用技术及实施方案》循序渐进地讲述了存在于供水管网中的节能、节水、安全防护实施过程中的问题，及解决这些问题的具体步骤和方法；完整地讲述了水力控制、水锤防护、智能节水，及供水管道安装等系统原理、新的技术设备和解决方案；列举了大量国内、外企业在供水过程中的规划及实施案例。
《给排水安全节能、节水:应用技术及实施方案》对于要准确理解供水管网安全，防止水锤爆管，节约水泵能耗，解决管网漏水等供水企业主管部门、设计单位、施工企业的相关管理及技术人员，是不可多得的资信来源。《给排水安全节能、节水:应用技术及实施方案》也可作为国家水务、节水办公室等政府部门及大中专师生的参考资料。
《城市地下管网大数据综合管理平台构建与应用》 本书聚焦于当前城市地下管网系统面临的复杂挑战，深入探讨了如何利用大数据技术构建一套高效、智能的综合管理平台，并阐述了其在实际应用中的价值。 一、 理论基础与技术框架 本书首先梳理了城市地下管网管理的现状与痛点，包括信息孤岛、数据不完整、监测滞后、响应不及时、维护成本高昂等问题。在此基础上，详细阐述了大数据技术的核心理念，如数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化等，并将其与管网管理的具体需求相结合。 在技术框架方面，本书构建了一个多层次、模块化的平台架构： 数据感知层： 介绍物联网传感器（如水位、流量、压力、腐蚀、漏损等传感器）、GIS空间信息、历史巡检记录、第三方数据源（如气象、地质、交通等）的多维度数据采集技术。重点讲解各种传感器的工作原理、布设策略、数据传输协议及数据接口标准，确保源头数据的准确性和全面性。 数据存储与处理层： 探讨了海量异构数据的存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统（如HDFS）以及数据仓库和数据湖的构建。详细介绍了数据预处理的关键步骤，如数据清洗、去重、异常值检测、数据标准化和归一化，以及大数据处理框架（如Hadoop、Spark）在管网数据 ETL（Extract, Transform, Load）过程中的应用。 数据分析与挖掘层： 聚焦于利用先进的算法模型实现管网的智能化分析。内容涵盖： 状态评估与诊断： 基于历史和实时数据，开发预测模型，对管网的运行状态进行实时评估，识别潜在的风险点，如老化、堵塞、腐蚀、沉降等。 故障预测与预警： 应用机器学习算法（如时间序列分析、回归模型、分类模型）预测管道的未来故障概率，提前发出预警，为维护决策提供依据。 漏损监测与定位： 结合水力模型和声波检测等技术，利用大数据分析算法，实现管网漏损的精确定位，最大程度地减少水资源浪费。 水力模型优化： 利用大数据反馈修正传统的水力模型，提高模型对实际管网运行工况的模拟精度，支持更科学的调度和优化。 运行状态仿真与优化： 构建数字孪生模型，模拟不同工况下的管网运行情况，为管网的扩建、改造和运行调度提供科学的决策支持。 应用服务层： 介绍平台如何将分析结果转化为直观的应用功能，服务于不同的用户群体： GIS可视化平台： 集成管网的地理空间信息、属性信息、运行状态、历史事件等，提供多尺度、多维度的地图展示和查询功能。 智能监控预警系统： 实时监测管网关键参数，一旦出现异常，立即触发预警，并推送至相关负责人。 应急响应与调度系统： 在发生突发事件（如爆管、内涝）时，提供快速的事件定位、影响范围评估、最优抢修路线规划和资源调度建议。 维护优化与决策支持系统： 基于数据分析结果，为管网的日常巡检、定期维护、设备更换和管网升级改造提供科学的优先级排序和成本效益分析。 数据报表与统计分析： 提供各类定制化的数据报表，帮助管理者全面了解管网的运行状况、维护历史、经济效益等。 二、 平台关键技术详解 本书将深入探讨支撑平台构建的各项关键技术： 物联网（IoT）技术： 详细讲解各种类型传感器（压力、流量、水位、水质、腐蚀、振动、声学等）的工作原理、选型依据、布设方法以及与通信模块的集成。 地理信息系统（GIS）： 阐述GIS在管网数据集成、空间分析、可视化展示中的核心作用，包括数据模型设计、空间关系分析、地图投影与坐标系处理。 云计算与边缘计算： 分析云计算在海量数据存储、计算和模型训练方面的优势，以及边缘计算在实时数据预处理和快速响应中的应用。 人工智能与机器学习： 详细介绍用于管网故障诊断、预测、漏损检测、运行优化等场景的经典和前沿算法，如回归分析、分类算法（SVM、决策树、随机森林）、聚类算法、深度学习模型（LSTM、CNN）等。 大数据处理技术： 深入剖析Hadoop生态系统（HDFS, MapReduce, Hive, Spark）在管网数据ETL、批量处理、流式处理中的应用。 三、 应用场景与效益分析 本书通过大量实际案例，展示了城市地下管网大数据综合管理平台的实际应用效果： 提升管网运行效率： 通过优化调度、减少漏损、降低能耗，显著提升供水、排水、雨水等管网系统的运行效率。 降低运维成本： 变被动抢修模式为主动预防性维护，减少非计划性停水停电，降低因故障造成的损失。 保障城市安全： 及时发现和预警潜在风险，有效应对突发事件，保障城市基础设施安全稳定运行。 优化资源配置： 基于数据驱动的决策，实现管网资产的精细化管理和资源的优化配置。 提高公众服务满意度： 减少因管网问题对居民生活造成的影响，提升用水、排水服务的质量和可靠性。 四、 未来展望 本书最后对城市地下管网大数据综合管理平台的未来发展趋势进行了展望，包括与智慧城市、数字孪生、人工智能的深度融合，以及在更广泛领域（如能源、交通、通信）的联动应用。 本书适合对象： 城市规划与建设部门的管理人员 市政公用事业企业（水务、排水、燃气等）的技术和管理人员 从事智慧城市、大数据、物联网、GIS等相关领域的研发人员 高等院校相关专业的研究生和教师 对城市基础设施管理感兴趣的读者 《城市地下管网大数据综合管理平台构建与应用》 旨在为城市地下管网系统的现代化管理提供一套系统性的理论指导和技术支撑，赋能城市管理者构建更智能、更安全、更高效的地下空间。
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