本申请涉及智慧消防的，尤其是涉及一种基于nb-iot的消防液位无线探测方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、在当前市政区域的监测系统中，为了有效监控地下排水通道的液位情况，采用了无线液位传感系统进行实时监测。然而，尽管无线技术在监测系统中已经很普遍，但这些系统在预警和补水控制方面仍存在一些不足，现有的无线液位监测系统在探测到液位异常时，虽然能够迅速传输数据，但仍然依赖于人工进行数据分析与判断，这导致系统在响应速度和效率上存在滞后性，在紧急情况下，这种滞后性可能会影响及时的应对措施，从而增加潜在的安全风险。此外，现有的监测系统缺乏预测性和前瞻性，无法提前预警潜在的风险，只能在被动的状态下响应已经发生的液位异常。因此，需要改进。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供了一种基于nb-iot的消防液位无线探测方法、系统、设备及介质。
2、本申请的发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、基于nb-iot的消防液位无线探测方法，包括步骤：
4、s10:采集预设时间段内的历史液位数据，并进行预处理；
5、s20:从历史液位数据中提取历史液位高度数据，并通过计算相邻时间点历史液位高度数据差与时间差的比值得到历史液位变化速率数据；
6、s30:基于历史液位变化速率数据，设置安全阈值范围，建立液位预警模型；
7、s40:当接收到液位监测指令时，间隔采集实时液位数据，输入液位预警模型中，当实时液位变化速率数据在安全阈值范围外，判定液位存在风险；
8、s50:当液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端。
9、在本申请一较佳实施例中，所述从历史液位数据中提取历史液位高度数据，并通过计算相邻时间点历史液位高度数据差与时间差的比值得到历史液位变化速率数据的步骤，包括步骤：
10、预设为第个数据点的历史液位高度数据，为第个数据点的时间；
11、通过预设公式，计算第个数据点和第个数据点之间的历史液位变化速率。
12、在本申请一较佳实施例中，所述基于历史液位变化速率数据，设置安全阈值范围，建立液位预警模型的步骤，包括步骤：
13、基于预设公式，计算历史平均变化速率，基于预设公式，计算平均变化速率标准差；
14、基于预设公式、、，输出安全阈值范围。
15、在本申请一较佳实施例中，所述当液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端的步骤，包括步骤：
16、基于预设公式，是前一个实时液位高度数据，是当前实时液位高度数据，是前一个实时液位高度数据与当前实时液位高度数据的时间差，计算前一个实时液位数据与当前实时液位数据之间的实时液位变化速率；
17、当，问题类型是通道堵塞；
18、当，问题类型是流量增加。
19、在本申请一较佳实施例中，所述当液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端的步骤，还包括步骤：
20、问题类型是通道堵塞时，当，预警等级是低级；
21、当，预警等级是中级；
22、当，预警等级是高级；
23、问题类型是流量增加时，当，预警等级是高级；
24、当，预警等级是中级；
25、当，预警等级是低级。
26、在本申请一较佳实施例中，所述当液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端的步骤，还包括步骤：
27、基于gis技术，确定故障位置；
28、基于液位预警模型，筛选匹配与故障位置关联的故障通道；
29、基于故障通道，模拟排放路径以及排放时间；
30、筛选出排放效果最优的排放路径，排放效果最优包括影响最小，排放时间最短；
31、所述预警报告包括故障通道、排放效果最优的排放路径、问题类型、预警等级。
32、本申请的发明目的二是通过以下技术方案实现的：
33、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种基于nb-iot的消防液位无线探测方法的步骤。
34、本申请的发明目的三是通过以下技术方案实现的：
35、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一种基于nb-iot的消防液位无线探测方法的步骤。
36、综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
37、1.在预设时间长度内，通过监测设备自动记录消防液位的变化，收集这些读数记录作为历史液位数据，并在分析前对这些数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据归一化，以确保数据准确性和便于后续分析液位变化趋势。从预处理后的历史液位数据中提取出液位高度的具体数值，接着，通过计算相邻时间点液位高度的差值与对应时间间隔的比值，得到液位变化的速率。利用计算得到的历史液位变化速率数据来确定一个安全阈值范围，接着，基于历史液位变化速率数据和安全阈值范围，构建了一个液位预警模型。当系统接收到开始监测的任务命令后，它会按照设定的时间间隔持续采集当前的液位数据，接着，这些当前的液位数据被输入到之前建立好的液位预警模型中，模型会计算出实时液位变化速率。如果计算出的实时液位变化速率超出了预设的安全阈值范围，系统将判定液位存在风险，并可能触发进一步的预警。一旦系统检测到液位存在风险，便会利用液位预警模型来分析问题的具体类型和确定预警的级别，筛选匹配故障通道，接下来，系统会激活预警机制，将预警报告传送给用户。
38、2.通过预设第个数据点的历史液位高度数据和对应时间，以及步骤s22中应用预设公式计算第个数据点和第个数据点之间的历史液位变化速率，实现了对消防液位变化趋势的精确监测，能够及时发现液位异常波动。
39、3.通过预设公式计算历史平均变化速率和平均变化速率的平均变化速率标准差，有助于计算液位变化的正常波动范围；随后，步骤s32利用预设公式、、，来确定安全阈值范围，能够更准确地识别出何时液位变化超出了正常范围，从而提高了预警的精确度和系统的整体性能，减少了误报和漏报的可能性，确保了消防液位监测的稳定性和可靠性。
40、4.通过预设公式计算前一个实时液位高度数据与当前实时液位高度数据之间的实时液位变化速率，接着，步骤s52和s53根据计算出的实时液位变化速率与安全阈值范围中的、进行比较，以判断问题类型，问题类型包括通道堵塞、流量增加，这一步骤有利于故障诊断的准确性。
1.基于nb-iot的消防液位无线探测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于nb-iot的消防液位无线探测方法，其特征在于：所述从历史液位数据中提取历史液位高度数据，并通过计算相邻时间点历史液位高度数据差与时间差的比值得到历史液位变化速率数据的步骤，包括步骤：
3.根据权利要求2所述的基于nb-iot的消防液位无线探测方法，其特征在于：所述基于历史液位变化速率数据，设置安全阈值范围，建立液位预警模型的步骤，包括步骤：
4.根据权利要求2所述的基于nb-iot的消防液位无线探测方法，其特征在于：所述当液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端的步骤，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的基于nb-iot的消防液位无线探测方法，其特征在于：所述液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端的步骤，包括步骤：
6.根据权利要求1所述的基于nb-iot的消防液位无线探测方法，其特征在于：所述当液位存在风险时，基于液位预警模型，判断问题类型、预警等级，筛选匹配故障通道，触发预警并发送预警报告至用户端的步骤，还包括步骤：
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6任一项所述基于nb-iot的消防液位无线探测方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述基于nb-iot的消防液位无线探测方法的步骤。
