基于极限学习机算法的供水管网爆管识别研究

供水管网爆管具有定位难、影响范围广的特点,长期困扰着供水企业。针对供水管网爆管区域识别问题,综合考虑多种影响因素下的爆管工况,利用爆管特征值矩阵构建爆管样本数据集,采用极限学习机算法（ELM）建立爆管区域识别模型;应用K-means聚类算法分析节点水力变化特征的相似性,并在此基础上对管网进行监测区域划分与监测点布设,形成多种监测方案;综合爆管识别率等参数,分析ELM在不同监测方案以及在噪声影响下的识别性能。采用实际管网算例进行了爆管区域识别分析,结果表明：该模型可以进行有效的爆管区域识别,同时结合不同分区方案可以提高爆管识别率;监测点的增加可以减小压力监测数据的噪声影响。     

供热管网泄漏段诊断

建立供热管网泄漏数据采集系统,以干管某管段出现泄漏为例,采集压力测点(设置5个压力测点,将干管分为4个管段,泄漏点设置在压力测点1与2之间)的压力随测试时间的变化。以测试时间内压力测点的压力作为样本,经数据预处理(数据采集与选取、缺失值处理、噪声清理)后,分别采用样本熵法、基于K-means均值聚类算法的数据挖掘算法对泄漏段进行诊断。样本熵法可提取压力测点信号变化(主要为压力测点的压力变化)的差异性,根据一定规模的样本熵均值,判定泄漏管段的位置。基于K-means均值聚类算法的数据挖掘算法,在小规模样本量的前提下,通过人为扩大样本规模,结合样本熵法与K-means均值聚类算法,经聚类处理、均值处理,确定簇心样本熵及位置,从而判定泄漏段位置。与样本熵法相比,基于K-means均值聚类算法的数据挖掘算法,以较小规模的样本量实现泄漏段的诊断,而且诊断结果更加直观。样本熵法很难由小规模样本量确定泄漏段位置。     

基于集成分类器的流量识别技术研究

本文提出的基于集成分类器的流量识别技术,由针对不同网络应用的基分类器构成,不同基分类器的判断汇总到决策模块输出最终结果,具有良好的可扩展性,便于增添针对新应用的识别模块;在每个基分类器内部,网络流量首先经过聚类形成若干个簇,在每个簇上单独训练一个分类器,分类器专注于学习簇内部的分类边界;通过增加聚类数量,可以提高集成分类的识别准确率。经实验表明,该技术可以提高单一分类方法的准确性。     

基于节点高程差的DMA边界划分研究

独立计量区域(District Metered Areas,DMAs)作为管网漏损控制的最小管理单元,逐渐成为了漏损主动管理最有效的途径之一.在总结国内外关于供水管网DMA分区研究成果的基础上,文中提出了一种基于节点高程差的DMA边界划分方法,该方法引入管网节点的高程差改进相似矩阵,并使用谱聚类算法求解,改进结果在不影...     

基于Kmeans聚类法的供水管网水压监测点优化布置

为提高供水管网水压监测点优化布置效率,在Matlab中编写程序代码调用EPANET工具箱计算管网节点水压敏感度矩阵;以节点水压敏感度矩阵为基础,对敏感度矩阵的行向量进行聚类并选取离聚类中心最近的点作为水压监测点.利用举例管网阐明了所提出方法的实现步骤,结果表明,所提出的方法具有可行性,为供水管网水压监测点优化布置提供了新的思路.     

城市供水管网三级分区水力模型漏失控制研究

建立基于压力驱动节点流量原理的城市供水管网水力模型,通过水力模拟对城市供水管网实现三级分区。构建供水管网系统三级分区漏失检测与控制体系,在一级调度分区建立泵组优化调度控制漏失模型,实现水厂间水量的最优调度;在二级分区建立减压阀优化调控模型,实现区域压力最优控制;在三级分区建立漏失检测区域定位模型,实现漏失区域快速定位。城市供水管网三级分区漏失控制技术已应用于CP市管网,使分区工作规范化进行,取得了良好的效果。     

基于产销差和营销数据的节点流量分配方法研究

为了解决供水管网水力模型节点流量分配不准确的问题,基于J市供水管网水力建模项目提出新的节点流量分配方法,此方法先根据营业收费数据将供水区域划分区块,再利用GIS技术,采用"水表上溯"法找出用水量节点,该流量分配方法中的节点流量是营销节点流量和产销差节点流量之和。营销节点流量通过营销数据确定;在各个供水区域分别采用传统沿线流量法和人口密度法分配节点产销差流量。结果表明,两种方法所分配的节点流量都可满足流量监测点误差以及测压点相对误差要求,对比后发现应用人口密度法进行流量分配计算时,模型精度更高。     

基于点云数据的杆状地物提取方法

道路两侧的路灯、交通标志杆和交通信号杆等杆状道路设施的位置与状态等信息是道路调查，以及城市部件管理中需要获取的重要数据。本文首先利用区域生长和渐进形态学滤波移除地面点，并对非地面点聚类；然后对聚类对象进行体素化网格采样，并提取采样点的快速点特征直方图，使用费舍尔编码对快速点特征直方图进行编码得到费舍尔向量；结合费舍尔向量以及地物的几何和辐射等全局特征，采用支持向量机(SVM)分类器进行训练和分类，实现杆状道路设施的识别和分类。实验结果表明，本文方法对路灯、交通标志杆和摄像头杆的提取准确率分别为89.3%、66.7%和100%,漏分率分别为10.7%、33.3%和0%,错分率分别为13.5%、4.8%和6.3%。     

基于多级分区计量传递体系的漏损控制方法研究与应用

供水管网漏损率是目前各水司重点关注的考核指标,本课题小组针对此问题,开展管线节点与用户水表的拓扑关联性研究,重点分析户表、小区总表、分区计量表和总表等的拓扑结构,形成多级传递计量体系.研究基于多级分区计量传递体系的区域降漏目标确定方法、漏点识别和区域定位技术,达到减少管网漏失并降低漏损率的目的.     

低压供水管网水力分析研究进展

从水力方程求解及节点流量-压力关系率定两个方面梳理了低压供水管网水力分析研究进展。研究发现,当前成果尚不足以解决实际工程问题,并针对节点流量-压力关系指出有如下3点需要解决:(1)不同建筑及管网节点流量-压力曲线中额定压力及最低压力的率定;(2)不同建筑及管网中VDD与PDD卫生器具比例的确定;(3)包含不同比例VDD及PDD类型卫生器具的节点流量-压力曲线的率定,以及简化率定方法研究。针对上述问题,提出应用蒙特卡洛模拟对低压供水时建筑用水进行数值仿真。     

城市供水管网抗震可靠性评估的随机模拟方法

在进行管网抗震可靠性评估时,现有方法大多采用相同方式进行管道的渗漏与爆管水力模拟,这会导致管网水力模拟及可靠性评估结果的不准确。考虑到地震时管道破损具有很大的随机性,对城市供水管网抗震可靠性评估的随机模拟方法进行研究。应用蒙特卡洛模拟产生管网震损场景,用泊松随机数与均匀随机数判定管道工作状态,用正态随机数确定管道渗漏系数;利用EPANET软件中喷嘴及管道关闭功能实现管道渗漏及爆管等效模拟,提出将长管道分段并应用"分步迭代"法求解低压管网水力方程,提高震损管网水力模拟精度。以震损场景下节点流量统计平均值与正常时节点流量的比值作为可靠度指标,分别采用所提出算法及GIRAFFE软件对云南某古镇供水管网在VIII、IV烈度时抗震可靠性进行评估,评估结果证明了所提出算法的可行性。评估结果还表明,除地震烈度外,管网本身水力条件对供水可靠性影响较大,管网末端、支管服务区域及地势较高区域供水可靠性远低于干管服务区。     

基于GIRAFFE模拟的震后供水管网优化恢复过程研究

为提升供水管网震后快速恢复效率,提出了基于GIRAFFE模拟的震后供水管网优化恢复方法。针对震后供水管网破坏节点负压影响,采用以EPANET内核为运算引擎的GIRAFFE进行供水管网系统地震破坏模拟分析,得到供水管网震后损失水力参数;以此为基础采用两阶段恢复策略进行了修复优化,即第一阶段以管网供水满意度提升最大为目标,以各个破坏管道修复后的供水满意度为依据进行破坏管道修复,第二阶段通过对损伤管道动态修复的水力参数适时计算,以减少管网漏水为目标进行破坏管道修复。同时,考虑供水管网震后大面积破坏特征,建立了维修队伍指派优化模型。最后,通过某城市管网案例计算分析研究,给出了供水管网优化恢复方案,为综合保障震后居民用水需求提供了技术支撑。     

基于神经网络的无人机拍摄图像识别

针对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍摄图像识别准确率不高,以及由于图像数量庞大导致的时间长、效率低等问题,本文将基于神经网络的图像识别技术应用于无人机拍摄中。以拍摄的各类桥梁图像为例,将图片分别作出标注,分成实验所需的训练集和测试集。在TensorFlow网络框架上对VGG16进行改进,并运用全卷积层代替全连接层,对图像进行准确分类;同时在生成候选区域时提出一种网格聚类筛选法用于提取图片特征。研究结果表明,采用本文算法可使图像的分类准确率达到90%,且运行速度也有很大的提升,缩短了将近一半。该研究为无人机拍摄影像的识别提供了良好的应用前景。     

基于空间聚类算法的排水管网风险分析

文章采用空间聚类分析法对排水管网进行风险分析,为排水管网改造提供基础数据.该方法根据系统节点的空间位置及一系列非空间属性,将系统划分为不同的风险集群.通过合肥市部分管网数据的实例验证,本方法能很好的识别出系统的风险分布,为复杂管网系统灾害风险评估提供了一种全新的方法.     

供水管网水质化学稳定性分析及水质敏感区识别

针对南方某市多水源供水现状,研究了供水管网水质化学稳定性变化特征,并对该市供水管网水质敏感区进行识别。选取了该市不同水厂供水区域内20个管网采样点2019年3月—2021年3月的余氯、浊度及总铁数据,对不同区域不同季节的管网水质特性进行分析。结果表明,该市供水管网水质整体较好,管网水质敏感区主要集中在供水管网末梢、老旧城区及部分供水分界点,在水源调度过程中需重点关注。管网水质中浊度与余氯具有一定的负相关性,而水体浊度的增加与管道内壁含铁污染物的释放有关。     

非稳态给水管网的外源污染监测选址模型构建及求解

针对供水管网潜在的突发性外源污染,结合非稳态水力工况特点,改进监测用时的算法并以此构建选址模型,通过借助自适应粒子群k-medoids聚类算法对选址模型进行求解。通过实际案例对比稳态与非稳态工况下水力流通最短时间的路径,得出:非稳态工况下水力流通路径较复杂,改进后的水力流通时间计算方法更符合实际供水管网。经过对自适应粒子群k-medoids聚类算法的调整,模型求解过程稳定性良好,输出结果理想——可直接定位监测点至管网节点。针对该案例提出了一套监测点布置方案:监测点数量为40个(占总节点数的3. 43%),平均监测用时为26. 4 min,污染入侵事件的有效监测率达到71. 67%。     

供水管网水力模型的建立与校核结果分析

采用Water GEMS软件对自行搭建的供水管网进行模拟,利用压力传感器和超声波流量计实时监测管网的节点压力和用户流量,并将上游节点压力和用户用水量导入模拟软件,通过调节仿真模型中的参数来校核管网压力,使整个管网的模拟压力与实测压力具有较高的拟合度,从而实现对管网压力的实时模拟,为预测爆管、优化调度、降低漏损等提供依据。结果表明:利用Water GEMS软件可以快速搭建供水管网压力模型,通过逐段校核,利用压力模拟供水管网的实际运行可以达到较高的拟合精度。     

无负压供水系统在佛山供水管网中的应用

通过对无负压供水系统的典型试用小区进行现场测试,并结合管网模型的实时模拟结果,研究了无负压供水系统的使用对市政供水管网的影响。结果表明,在市政供水量满足要求的条件下,无负压供水系统正常使用时的压力波动与市政供水管网的基本一致,该系统的使用对市政供水管网的影响不大。采用无负压供水系统时,市政供水管网在使用区域的供水量应能满足用户最大小时用水量的要求,且接入处的供水管网的管径不宜小于300mm。     

供热管网阻抗辨识观测点优化布置策略

为了提高水力模型校核精度,寻找管网阻抗辨识和管网水力模型构建的最佳观测位置,根据供热管网设计参数计算管道节点压力和流量对阻抗的相对灵敏度,利用谱系聚类算法进行分析,确定一定监测条件下所需采集的数据。以1个供热管网为例,介绍了观测点优化布置策略的实现过程。结果表明,该策略结合已有的阻抗辨识方法可以得到满意的结果。     

基于图论的供水管网事故时关阀算法研究

为了缩短供水管网系统事故抢修时的决策时间,减小经济损失。本文在图论的基础上,结合供水管网的特点,将供水管网抽象成一个图,建立了供水管网的几何网络模型。在该模型的基础上,采用树型结构中的按层次遍历算法对管网几何网络模型进行遍历,寻找出事故的发生地点,并以事故发生点为起点,遍历搜索相关的水表为基础,确定哪些用户受到影响。通过将该算法成果应用于广州市自来水管网信息系统中,可以看出该算法比较简洁、运算速度快、效率高、确认事故地点准确率高等优点。