Data-Gouv-FR/canalisations-des-reseaux-de-chaleur-et-de-froid-de-la-metropole-de-lyon

城市供热网络是一种集中生产热量的分配系统，通过城市输送过热水。它为大型城市综合体（如医院、学校、集合住宅、办公楼、第三产业和工业场所）提供供暖和生活热水所需的能源。城市供冷网络与供热网络相反，输送冷冻水，并为接入的建筑提供空调制冷。该数据集展示了城市供热和供冷管道的线性数据。The urban heating network is a system for distributing heat produced centrally, which transports superheated water through the city. It provides the energy needed for heating and domestic hot water for large urban complexes, whether hospitals, schools, collective housing, office buildings, tertiary and industrial sites. The urban cooling network, unlike the heating network, transports chilled water and enables air conditioning for connected buildings. This dataset presents the linear data of urban heating and cooling pipelines.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自法国里昂大都会区公开数据平台，聚焦于城市热力与冷力管网基础设施的数字化描述。数据通过系统化采集供热与制冷管网的地理信息与属性参数构建而成，具体涵盖管网线性走向、网络类型（供热或制冷）、所输送流体介质类型（过热水或冰水）以及流体流动方向等关键要素。原始数据以开放许可协议发布，便于学术界与工业界进行二次利用与分析。值得注意的是，当前HuggingFace页面仅为数据集的元数据索引节点，源数据实际托管于法国政府开放数据门户。

特点

该数据集具有显著的城市基础设施领域专业性与地理空间特征。其核心特点在于同时覆盖城市供热网络与制冷网络两大子系统，提供了从热源到用户终端的完整管道线性拓扑信息。数据中明确区分了过热水与冰水两种流体属性，并标注了每条管道的流向参数，这对于构建城市能源系统模型、分析热力供需匹配及优化管网布局具有重要价值。此外，数据遵循法国开放许可协议（Licence Ouverte 2.0），确保了其合法性与可复用性。

使用方法

用户可通过法国政府开放数据门户（data.gouv.fr）直接获取原始数据文件进行离线分析。数据集适用于地理信息系统（GIS）环境下的可视化与空间分析，例如在QGIS或ArcGIS中加载管道线要素，结合城市建筑能耗数据进行热力需求建模。对于能源规划者，可将管道流向信息与供热站分布数据关联，构建有向网络图以模拟热量输配过程。研究人员亦可利用该数据集验证城市热岛效应缓解策略或评估分布式能源系统接入方案的有效性。

背景与挑战

背景概述

本数据集名为里昂大都会冷热管网数据集，创建于2024年，由法国里昂大都会政府及数据开放平台 data.gouv.fr 联合发布。该数据集旨在系统性地描述里昂大都会区域内的集中供热与供冷管网线性分布，涵盖网络类型、传输流体类型及流向等关键信息。集中供热网络通过中央化生产并输送过热水，服务于医院、学校、住宅及商业建筑等城市大型综合体的供暖与生活热水需求；而集中供冷网络则通过输送冰水实现建筑物的空调制冷。该数据集为城市规划、能源管理与气候适应研究提供了高价值的基础设施数据支撑，尤其对于法国乃至欧洲推进区域能源系统优化与低碳转型具有重要的参考意义。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个层面：首先，在领域问题层面，集中式冷热管网作为城市能源基础设施的关键组成部分，其数据开放与标准化程度长期不足，限制了跨区域能源规划与模型仿真的准确性。构建过程中，该数据集通过整合来自里昂大都会多个部门与运营商的异构源数据，克服了数据格式不统一、坐标系统差异及管线属性信息缺失等技术难题，最终实现了对管网线性几何与属性信息的统一描述。此外，由于该数据集在Hugging Face上仅为元数据占位，数据实际托管于法国开放数据平台，跨平台访问与长期维护亦构成持续挑战。

常用场景

经典使用场景

该数据集以法国里昂大都市区的供热与供冷管网为核心对象，详细记录了管道的线性走向、网络类型、输送流体类别及流向等关键信息。在城市能源规划与地理信息科学领域，研究者常将其用于构建城市能源基础设施的空间分布模型，分析热网与冷网的拓扑结构及其连通性。通过整合该数据集，可开展管网覆盖范围的评估、能源输送效率的测算以及供需匹配的模拟研究，为区域能源系统的优化布局提供数据支撑。

解决学术问题

该数据集有效回应了城市能源地理学中关于分布式能源网络空间表征的学术难题。传统研究中，城市热力与制冷管网的精细化数据往往缺失或零散，导致对区域能源流动规律的理解受限。借助这一完整的管线数据，学者得以突破数据瓶颈，深入探究集中式供热与供冷系统在城市尺度上的扩散机制、管网密度与建筑能耗之间的耦合关系，以及不同流体类型对管网运行效率的影响。其意义在于推动能源地理研究从宏观统计数据走向微观空间分析，为城市能源系统的可持续发展提供科学依据。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者已衍生出多项开创性工作。有学者将其与建筑能耗模拟工具耦合，开发城市级供热供冷需求预测模型，为区域能源站容量规划提供依据。另有一批工作聚焦于管网故障诊断与弹性分析，利用管线走向和流体流向数据，构建了事故工况下网络重构算法。此外，该数据集还被用于训练机器学习模型，以识别管网拓扑特征与能源效率之间的隐含规律，进而生成自动化的管网规划建议，推动了智慧城市能源管理系统的发展。