污水主干管网溢流风险监测数据集

一、数据收集与预处理
将三个监测点位的液位、流速原始数据按统一时间轴对齐，整合为结构化时序数据集，并补充点位类型、监测点编号等静态属性信息，形成完整的数据资产台账，实现多源数据整合。
二、基于传感器量程与流体力学的多层校核数据清洗算法
1.自适应范围校核算法
采用固定阈值判断法，以传感器物理量程为约束：液位有效范围 0–10 m，流速有效范围 0–5 m/s，自动剔除负值、超量程、空值等物理不可能数据。
2.逻辑一致性校核算法
基于流体力学连续性原理，采用时序一阶差分法+突变检测算法，计算相邻时刻液位变化率 ΔL/Δt、流速变化率 ΔV/Δt，识别设备故障、干扰造成的突变数据并标记剔除，保证时序逻辑一致。
三、缺失值填补算法
对缺失时长不超过一个采样周期（5分钟）的孤立缺失点，采用线性插值算法填补，保证时序连续性与合理性。
四、数据质量唯一标签算法
为每条数据赋予全局唯一质量标签，标签规则如下：
正常：原始数据在合理范围、无异常、无缺失；
插补：原始数据缺失 / 异常，经线性插值修复后有效；
异常：原始数据超出量程或逻辑突变，清洗后置空；
缺失：原始数据为空且无法填补，清洗后仍为空。
五、数据可信度权重算法
基于质量标签构建量化可信度权重，为数字孪生、水力模型、管网仿真提供输入依据：
正常数据：权重 1.0
插补数据：权重 0.7
异常/缺失数据：权重 0
最终形成高质量、可直接用于建模的连续液位/流速数据集，可支撑管网运行状态评估、异常入流分析、淤积预警、溢流风险预判、水力模型校准等应用。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦城市污水主干管网溢流风险监测，包含液位、流速等时序监测数据，共计约11万条记录。数据经过多层校核清洗和质量标签处理，覆盖管网运行评估、溢流预判、水力模型训练等应用场景，适用于排水管理部门、智慧水务建设单位及科研机构，旨在提升排水系统运行效率与智能化管理水平。