發(fā)布時(shí)間：2024-05-19 23:18

　　本論文主要研究基于水力模型的供水管網(wǎng)分區(qū)優(yōu)化和漏損實(shí)時(shí)定位方法,為漏損控制管理提供參考依據(jù)。論文開展的研究工作及主要結(jié)論如下:1、運(yùn)用WaterGEMs軟件建立目標(biāo)區(qū)域管網(wǎng)的微觀水力模型。以GIS系統(tǒng)收集的管網(wǎng)和流量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別完成用水量變化曲線測(cè)定、管段海曾威廉系數(shù)C值初步估算,拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的簡化和節(jié)點(diǎn)流量的分配,最終形成一個(gè)由727個(gè)節(jié)點(diǎn)、1048條管段構(gòu)成的延時(shí)水力模型�；�于WaterGEMs的達(dá)爾文校正器進(jìn)行模型校核,結(jié)果表明6個(gè)測(cè)壓點(diǎn)和3個(gè)測(cè)流點(diǎn)的曲線吻合度較高,滿足模型校核標(biāo)準(zhǔn),能夠?yàn)橄乱徊降姆謪^(qū)優(yōu)化模型和漏失定位模型提供數(shù)據(jù)支撐。2、建立基于圖論法的管網(wǎng)分區(qū)優(yōu)化模型。為了解決經(jīng)驗(yàn)分區(qū)隨機(jī)性強(qiáng)的問題,本文基于圖論法的最短路徑原理,提出進(jìn)行分區(qū)計(jì)算的方法,并以夜間最小流量作為評(píng)價(jià)指標(biāo)來評(píng)估管網(wǎng)的漏損水平。將模型應(yīng)用于研究區(qū)域,結(jié)果表明,分區(qū)后的方案漏損水量相較于分區(qū)之前有所降低,而且隨著所選的權(quán)重函數(shù)不同,各分區(qū)的控漏效果也截然不同。使用圖論法進(jìn)行管網(wǎng)分區(qū),不僅能提高分區(qū)的效率和精度,而且能夠有效控制和降低漏損。3、建立基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漏失定位模型。由于BP神經(jīng)...

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1績效評(píng)估臨界點(diǎn)為了更好地對(duì)供水管網(wǎng)進(jìn)行控漏，對(duì)配水管網(wǎng)作出知情決策（修、改還是

圖1-1績效評(píng)估臨界點(diǎn)對(duì)供水管網(wǎng)進(jìn)行控漏，對(duì)配水管網(wǎng)作出知情決策（以下工作：供水管網(wǎng)資料：為了能夠預(yù)測(cè)到每個(gè)管網(wǎng)的破損率，的風(fēng)險(xiǎn)，將管道的基礎(chǔ)信息（包括管道的編號(hào)、管與信息化管理平臺(tái)（包括GIS系統(tǒng)、SCADA系統(tǒng)）狀況隨時(shí)間的變化趨勢(shì)。評(píng)估：用于績效評(píng)估的指標(biāo)眾多，例....

圖1-2不同事件類型下管網(wǎng)破損率圖

圖1-2不同事件類型下管網(wǎng)破損率圖模型國內(nèi)外學(xué)者對(duì)漏失定位做過研究，Liggett等分別使傳算法和阻尼法對(duì)漏損進(jìn)行定位[19-21]，Poulakis[22]等位供水管道的漏點(diǎn)，其主要思想是將取得貝葉斯概率將算法應(yīng)用于實(shí)例，結(jié)果證明基于貝葉斯理論的定過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行配....

圖2-1研究區(qū)域初步分區(qū)結(jié)構(gòu)

圖2-1研究區(qū)域初步分區(qū)結(jié)構(gòu)服務(wù)面積近122平方公里，服務(wù)人口21萬人，目前最量分別為15735m3/h和11216.4m3/h。研究區(qū)域內(nèi)設(shè)有流點(diǎn)，測(cè)壓點(diǎn)和測(cè)流點(diǎn)的位置分布如圖2-2所示。

圖2-2測(cè)壓點(diǎn)與測(cè)流點(diǎn)位置分布圖

圖2-2測(cè)壓點(diǎn)與測(cè)流點(diǎn)位置分布圖GIS系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)，M市供水管網(wǎng)總長約為1086.28km，其中進(jìn)戶管道和，＜DN200的管網(wǎng)長度合計(jì)546.96km，約占管網(wǎng)總長的50.4%，≥20度約539.32km，占管網(wǎng)總長的49.6%，表2-1為M市管網(wǎng)長度按....

本文編號(hào)：3978601