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给水排水 2022年第3期48卷 116-122页

作者：王俊岭胡颖梦徐强张昕喆李爽北京建筑大学环境与能源工程学院北京100044 中国科学院生态环境研究中心北京100085 国网河南省电力公司郑州供电公司郑州450006 北京首创生态环保集团股份有限公司北京100044

供水管网漏损是供水企业面临的普遍问题,分析管网漏损的影响因素,确定其对漏损的影响程度,对于管网漏损的针对性控制具有重要意义。收集了某市2014年至2017年的管网历史漏损数据,利用模糊层次分析法对数据进行了定量分析,确定了各影响... 详细信息

供水管网漏损是供水企业面临的普遍问题,分析管网漏损的影响因素,确定其对漏损的影响程度,对于管网漏损的针对性控制具有重要意义。收集了某市2014年至2017年的管网历史漏损数据,利用模糊层次分析法对数据进行了定量分析,确定了各影响因素的权重值;在此基础上,通过灰色关联度分析法,明确了各影响因素对漏损影响程度大小为:内因方面,管龄>管材>管径;外因方面,温度>埋深>土壤性质。

关键词：供水管网漏损影响因素模糊层次分析法灰色关联度分析法

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基于建模的供水管网漏损评价指标的研究

基于建模的供水管网漏损评价指标的研究

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作者：张昕喆北京建筑大学

学位级别：硕士

控制供水管网漏损不仅能缓解水资源短缺带来的巨大压力,还可以提升供水企业的经济效益,保障人民的生活水准,对城市的健康发展起到积极作用。加强供水管网漏损控制工作已成为国内外供水企业管理的重要内容之一。其中,采取准确、合适的漏... 详细信息

控制供水管网漏损不仅能缓解水资源短缺带来的巨大压力,还可以提升供水企业的经济效益,保障人民的生活水准,对城市的健康发展起到积极作用。加强供水管网漏损控制工作已成为国内外供水企业管理的重要内容之一。其中,采取准确、合适的漏损评价指标则是供水管网漏损得到有效控制的基础和关键。本文首先梳理了国内外对管网漏损评价指标的研究现状,发现我国供水管网常用的漏损评价指标,太过简单、片面,难以对管网漏损程度进行科学评价,而国际水协会(IWA)推荐的漏损评价指标不可避免漏失水量(UARL)可以科学的评价管网的漏损程度,为制定漏损控制策略提供依据。因此,本文针对UARL的经验公式难以在我国应用的难题,建立了一种稳定、准确计算我国供水管网不可避免漏失水量的方法。本文开展的研究工作如下:由于供水管网不可避免漏失水量与管网漏损的影响因素存在密不可分的关系。因此本文结合供水管网的特点,首先从供水管网自身属性、外界环境以及运行管理三个方向开展对影响供水管网漏损因素的定性研究,最终确定了影响管网漏损的因素包括:管网管径、管材种类、管网铺设时间、接口方式、腐蚀、埋设深度及荷载、温度、土壤性质、供水压力、水锤以及其他工程影响等。基于实际管网的漏损统计数据,结合灰色关联度分析法(GRA)和模糊层次分析法(FAHP)的优点,建立了基于FAHP-灰色关联度分析法的供水管网漏损影响因素评价模型。考虑到数据的连续性、完整性以及可获得性,对管材、管龄、管径、埋深、温度、土壤性质等6个因素进行评价,以确定其对管网漏损影响的主次。评价结果表明,各因素的关联度排序为:管材(0.797)>管龄(0.770)>管径(0.726)>埋深(0.702)>温度(0.665)>土壤性质(0.659),管材和管龄的关联度相对于其他影响因素较大,属于影响管网漏损的重要因素;在管材分类中,铸铁管的关联系数最高,说明对管网漏损的影响最大,属于影响管网漏损的重要子因素。针对供水管网不可避免漏失水量与管网的漏损影响因素之间紧密、复杂且模糊的内在联系和对应关系,本文将BP神经网络和遗传算法进行结合,利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立GA-BP神经网络,使其兼具遗传算法全局搜索的优点和BP神经网络的非线性映射的优点,非常适用于解决系统内部影响因素多、关系模糊复杂的问题。为GA-BP神经网络应用于不可避免漏失水量建模方法提供了理论依据。基于前文的研究成果,选取铸铁管管长、非铸铁管管长、管网平均管龄、管网平均压力以及用户数作为不可避免漏失水量模型的输入变量,分别利用BP神经网络和GA-BP神经网络建立了供水管网不可避免漏失水量模型,基于36组实际管网DMA的统计数据,选取31组数据作为模型的训练样本,用于对输入、输出数据间所蕴含规律的训练学习;5组数据作为测试样本,用于对模型精度进行检验。实验结果显示:利用GA-BP神经网络建立的不可避免漏失水量模型,12次就完成了模型的训练,远小于BP神经网络的41次;测试样本数据模拟值与真实值具有较高吻合度,最大的相对误差为6.53%,最小的相对误差为1.26%,平均的相对误差为3.944%,在BP神经网络的误差基础上,分别降低了5.16%、1.07%、3.02%;测试样本数据的回归直线的决定系数为0.9934,与目标曲线基本重合。研究表明:利用GA-BP神经网络建立的不可避免漏失水量模型更为准确的描述了管网漏损影响因素与不可避免漏失水量之间复杂的非线性关系,模型的精度、泛化能力以及训练速度进一步提高。因此,将管网平均管龄、铸铁管管长、非铸铁管管长、管网平均压力以及用户数等数据代入该模型来对供水管网不可避免漏失水量进行计算是一种可行的方法。最后利用建立的不可避免漏失水量模型,对3个DMA的漏损现状实现了科学评价,并针对其漏损现状,制定了相应的漏损控制策略,预计节水总量可达60794.4m/年。本研究弥补了我国管网漏损评价指标研究的不足,为管网漏损评价指标不可避免漏失水量应用于我国管网的漏损评价中提供借鉴。

关键词：不可避免漏失水量漏损评价指标漏损影响因素供水管网 GA-BP神经网络

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供水管道小孔漏损分析和数值模拟研究

供水管道小孔漏损分析和数值模拟研究

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作者：翟参郑州大学

学位级别：硕士

城市供水管道担负着输送水资源的重任,管道一旦发生漏损,原水通过漏损孔口流出,造成资源浪费、财产损失,甚至危及公众用水安全。在我国水资源供需矛盾日益突出的背景下,郑州这一严重缺水城市却有着居高不下的管网漏损率,并且发现管道小... 详细信息

城市供水管道担负着输送水资源的重任,管道一旦发生漏损,原水通过漏损孔口流出,造成资源浪费、财产损失,甚至危及公众用水安全。在我国水资源供需矛盾日益突出的背景下,郑州这一严重缺水城市却有着居高不下的管网漏损率,并且发现管道小孔漏损次数在郑州市某供水地区2011-2014年间漏损数据中总占比在80%以上,因此,对其供水管道的小孔漏损研究已十分必要。本文主要从管道小孔漏损的影响因素和单因素下小孔漏损的失效规律两方面进行研究,目的是为郑州市供水管道小孔漏损检测技术、控制措施及预测模型研究提供理论参考,主要研究了以下内容:(1)以郑州市某区供水管道漏损历史数据为样本,分析影响管道小孔漏损的主要因素,运用数理统计中相关性分析理论,计算了主要因素与该地区小孔漏损次数之间的Pearson相关系数;(2)基于ANSYS Workbench平台的计算流体力学(FLUENT)和静应力分析(Static Structure)两大模块,采用单向流固耦合分析的数值模拟方法进行管道小孔漏损研究。首先分析了管道发生小孔漏损后流态及壁面受力变化;然后采用控制变量法分别进行管材因素、管径因素、管压因素和漏口因素下管道小孔漏损后的失效研究,依据数值模拟结果中主要物理量,定性、定量分析管内流态变化和壁面应力应变规律。通过对管道小孔漏损因素的分析和流固耦合数值模拟研究,得出以下结论:(1)对于郑州市某地区的供水管道小孔漏损,管材因素的整体相关性良好,管径因素的相关系数随管径增大而减小,漏口类型因素中近圆孔状漏口相关性最大,相关系数值为0.997;(2)在管材因素研究范围内,聚乙烯材料管道漏损口最大形变量比混凝土材料高1个数量级,比结构钢、不锈钢和灰口铸铁材料高2个数量级;(3)在管压因素研究范围内,漏损量与管压拟合方程形如q=k·Hβ，漏损指数β为1.25;管道漏口形变增量与管压呈正线性关系;(4)在漏口因素研究范围内,当漏口孔径占比率(漏损孔径与管径之比)在4%以上时,漏损口出流量与漏口直径呈正线性关系;当漏损面积相同时,三类常见小孔漏损的漏损量及漏口形变量排序均为:圆形孔状漏口>横向椭圆状漏口>纵向椭圆状漏口。

关键词：小孔漏损漏损影响因素相关性分析单向流固耦合数值模拟

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