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龙图腾网获悉湖南省林玺建设工程有限公司申请的专利基于GIS的供水管网DMA智能分区方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121010188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511544750.X，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于GIS的供水管网DMA智能分区方法是由刘洋;王魁;杜宪正;刘天印;王海超;郭旺;刘建峰;王伟;岳鹏;崔荣森;朱玺设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GIS的供水管网DMA智能分区方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GIS的供水管网DMA智能分区方法，涉及数据处理领域，能够解决现阶段供水管网DMA智能分区方法因无法准确区分突发取水异常与漏损异常，导致出现虚拟分区边界误判或某一位置边界频繁波动，难以实现漏损区域精准定位的技术问题，包括：获取水流状态监测数据；根据水流状态监测数据，确定水流异常数据集；根据水流异常数据集，确定供水管网分区初步结果；其中，供水管网分区初步结果用于表征供水管网中各区域的初步划分范围；根据供水管网分区初步结果和供水管网的物理设备信息，确定供水管网的DMA分区。本发明用于供水管网DMA智能分区与漏损监测。

本发明授权基于GIS的供水管网DMA智能分区方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GIS的供水管网DMA智能分区方法，其特征在于，所述方法包括： 获取水流状态监测数据；其中，所述水流状态监测数据用于表征供水管网内不同监测点的水流动态特征； 根据所述水流状态监测数据，确定水流异常数据集；其中，所述水流异常数据集包括每个监测点的异常时刻数据、异常时段数据，所述异常时刻数据用于表征所述监测点发生异常事件的时刻，所述异常时段数据用于表征所述监测点连续发生异常事件的时间范围； 根据所述水流异常数据集，确定供水管网分区初步结果；其中，所述供水管网分区初步结果用于表征供水管网中各区域的初步划分范围； 根据所述供水管网分区初步结果和所述供水管网的物理设备信息，确定所述供水管网的DMA分区； 其中，所述根据所述水流状态监测数据，确定水流异常数据集，具体包括： 对于每个监测点，将所述水流状态监测数据按照不同指标进行时序排列，得到各指标时序曲线； 根据自适应主成分分析APCA对所述各指标时序曲线进行分段； 根据分段后的所述各指标时序曲线，确定所述水流异常数据集，具体包括： 获取历史对比数据；其中，所述历史对比数据包括历史时段内所述供水管网的水流状态监测数据； 对于所述各指标时序曲线中每个时刻，根据所述每个时刻对应的历史对比数据和所述每个时刻所在时段的时长，确定时刻异常概率参数；其中，所述时刻异常概率参数用于表征当前时刻对应指标出现异常的概率； 根据所述每个时刻的时刻异常概率参数，确定多个异常时刻；其中，所述异常时刻为所述异常概率参数大于时刻异常阈值的时刻； 根据所述多个异常时刻，确定异常流量增长段；其中，所述异常流量增长段中每个时刻对应的水流状态监测数据与历史对比数据中同期均值的差值大于0，且每个时刻所在时段的右端点监测值大于左端点监测值； 根据所述异常流量增长段对应的异常时刻的时刻异常概率参数、所述异常流量增长段的异常指标数量，确定所述异常流量增长段的时段异常概率参数； 根据所述异常流量增长段的时段异常概率参数，确定多个异常时段； 整合每个监测点对应的异常时刻和异常时段，确定所述水流异常数据集； 所述根据所述水流异常数据集，确定供水管网分区初步结果，具体包括： 根据所述水流异常数据集，确定异常事件区分结果，包括：根据所述水流异常数据集，确定多个水流异常的监测点；计算所述多个水流异常的监测点中，每两个相邻监测点之间的水流异常相似指数；其中，所述两个相邻监测点为在拓扑结构上直接相连的两个监测点，所述水流异常相似指数用于表征所述两个相邻监测点异常事件的相似程度；根据所述每两个相邻监测点之间的水流异常相似指数，确定局部异常区域；其中，所述局部异常区域用于表征由同一异常事件引发水流异常的监测点集合；对所述局部异常区域的异常类型进行判定，得到所述异常事件区分结果；其中，所述异常事件区分结果用于指示所述供水管网内发生异常事件的异常类型，所述异常类型包括突发取水异常和漏损异常； 根据所述异常事件区分结果，调节GNN中每个监测点的权重，得到所述GNN输出的供水管网分区初步结果，包括： 根据所述每个监测点的历史漏损异常发生频率、对应所述局部异常区域包含的监测点数量、对应异常事件的异常类型，确定所述每个监测点的权重调节优先指数；对于所述GNN中每个监测点，根据所述每个监测点的权重调节优先指数、初始权重和预设权重调节规则，调节GNN中每个监测点的权重；其中，所述预设权重调节规则包括：若所述异常事件区分结果指示所述监测点对应所述漏损异常，则提高所述监测点的权重并持续预设时长；若所述异常事件区分结果指示所述监测点对应所述突发取水异常，则在所述突发取水异常结束前临时提高所述监测点的权重；将调节后的每个监测点的权重输入所述GNN，由所述GNN输出所述供水管网分区初步结果；其中，所述供水管网分区初步结果用于表征供水管网中各区域的初步划分范围； 所述根据所述供水管网分区初步结果和所述供水管网的物理设备信息，确定所述供水管网的DMA分区，具体包括： 将所述供水管网分区初步结果与所述供水管网的物理设备信息进行映射，确定多个水力非独立区域；其中，所述水力非独立区域为无关键分割阀门、无法单独管控水流的区域； 对于每个所述水力非独立区域，根据所述供水管网的拓扑结构，确定所述水力非独立区域所相邻的水力关联最强区域； 将每个所述水力非独立区域合并至对应的所述相邻的水力关联最强区域，形成多个目标区域； 将距离多个目标区域的边界处最近的阀门或管段变径点，确定为DMA的区域边界，得到所述供水管网的DMA分区。

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