基于管网建模的漏损控制研究
【学位单位】:北京建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TU991.61
【部分图文】:
称为“蓝色的星球”,但是这其中 97.5%的水资源都是海洋水,淡水资源 2.5%,而且 70%以上的淡水都存在于极寒之地的冰层中,再除去不能开水、高山冰川难以利用的积雪,真正易开采、可供人类利用的淡水仅占地的 0.26%左右[1]。我国的淡水资源占有量位列世界第四,水资源总量十分大的人口基数的稀释,我国的人均拥有淡水资源量仅为 2300 m3,远远低平 9200m3,在世界 149 个国家中排第 110 位。十九世纪末,我国被联合支持和管理联合部(United Sations Department of Development Suppoent)评定为水资源缺乏国家[2]。我国可利用的水资源主要来自于降雨,而等因素的影响,水资源在地区分布上很不均匀,如图 1-1 所示,总体上呈逐渐递减的趋势,长江流域及其以南地区的面积只占全国国土总面积的 3了全国总量的 81%,而长江以北地区的水资源量仅占全国总量的 19%。我内的北方缺水区总面积已超过 58 万平方公里,在这个区域内的人均水资国人均水资源的五分之一。在时间上水资源分布更加不均衡,一般夏季多部分地区夏季汛期的降雨量占全年的降雨量 60%-80%,过于集中的降水不旱夏涝,还大大减少了可利用的水资源量。
2)管网漏损工况模拟。从水力学角度看,道发生破坏可以看作为一个突然增大的节点流量,因此本文在建立好的目水力模型上通过人为增加节点的方式模拟管段漏损,分析管网中不同位置同程度的漏损时,各压力测压点的压力变化特征,并建立管段漏损数据库立 BP 神经网络漏点实时定位模型提供训练样本,3)建立 BP 神经网络漏点实时定位模型。神经网络算法是一种模拟人类神经元细胞和信息传递的机器学习算法,具有很强的自适应和自组织能力适应各种不同的线性的或者非线性的模型需求。特别是当系统信息量少,数未知的情况下,采用神经网络算法能对系统的真实情况进行高精度的拟用管段漏损数据库训练神经网络,使其建立起漏损位置与测压点压力变化关系,构建了漏点实时定位模型,提出适用于我国供水管网漏损控制的方技术发达的今天,这种定位往往十几秒钟就能完成,能达到实时监控漏损复漏损,减少水资源的流失。术路线文的技术路线如下:
管网漏失率 18.25%,城市供水普及率 99%。图2-1 为 GIS 系统中的研究区域供水管网拓扑结构图。图 2-1 研究区域供水管网拓扑结构图Fig.2-1 Topology diagram of water supply network of study area in GIS system截至目前,研究区域的管网总长 143.4km,其中小口径管道较多,<DN75 的管线长度为 56.3km,约占管线总长的 39.3%,"gDN75 的管线长度为 87.0km,约占管线总长的 60.7%。2005 年之前敷设的管道大部分为普通铸铁管材质,之后敷设的管道多为球磨铸铁管,其次为钢管,部分管道采用 UPVC 材质,小区内管网采用 PE 管
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 康宪芝;李健;张宇;王伟魁;陈瑞东;;基于瞬变流法的管道泄漏定位研究[J];计算机工程与应用;2015年19期
2 王力;刘光尧;曾佩佩;;基于SVM的机场供水管网泄漏辨识定位系统研究[J];水资源与水工程学报;2014年01期
3 许刚;王建平;袁永钦;林浩添;程伟平;俞亭超;;大规模供水管网实时在线校验水力模型的构建与应用[J];给水排水;2013年06期
4 金溪;刘欢;;供水管网微观水力模型简化技术研究[J];武汉理工大学学报;2010年03期
5 肖丹;何芳;李胜龙;;小城镇供水管网模型拓扑结构的简化研究[J];中国给水排水;2009年19期
6 马悦;高金良;常魁;;管道阻力实测技术在给水管网建模中应用[J];低温建筑技术;2009年02期
7 张海宾;党志良;余方智;;灰色线性回归组合模型在计算给水管道阻力系数中的应用[J];华北水利水电学院学报;2009年01期
8 沈花玉;王兆霞;高成耀;秦娟;姚福彬;徐巍;;BP神经网络隐含层单元数的确定[J];天津理工大学学报;2008年05期
9 王石军;何芳;;供水管网水力模型校验研究实例[J];中国水运(学术版);2006年11期
10 杨玉奎,唐剑晖;规划设计中的给水管网计算方法的改进[J];广州大学学报(自然科学版);2004年05期
相关博士学位论文 前2条
1 杜坤;供水管网水力模型校核与漏损定位研究[D];重庆大学;2014年
2 贾辉;城市供水管网渗漏水力特性研究[D];天津大学;2008年
相关硕士学位论文 前4条
1 朱世泰;城市供水管网模型校核参数的研究[D];华南理工大学;2014年
2 李绵升;基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络冷负荷预测及动态目标控制[D];华南理工大学;2012年
3 覃炫;供水管网漏损预测及健康度评价[D];湖南大学;2009年
4 路文丽;给水管网漏水量分析与动态模拟计算方法研究[D];同济大学;2007年
本文编号:2815957
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sgjslw/2815957.html