本课题以城市供水管网的漏损定位及控制为核心研究内容,在针对该问题的研究过程中,进行了供水管网的泄漏模拟实验,并建立了泄漏检测定位数学模型和泄漏控制模型,以期达到降低漏损、提高供水企业经济效益和社会效益的最优目的。
首先,作者从供水管网泄漏检测定位的方法及影响因素出发,对现有的泄漏检测方法做了简单介绍,指出了其存在的问题,并针对我国管网的实际状况,提出了新的泄漏定位思想。
其次,针对已有历史事故资料记录不完备、数据量较少这一情况,作者论述了泄漏事故的实验模拟方法,并以华北滨海某区的实际管网为例,进行了事故模拟点的布置,介绍了消火栓模拟泄漏事故的实验过程、实验方法及实验的注意事项,从而为建立一个准确、可靠的泄漏检测定位模型提供了数据支持。
再次,针对一般大型城市的供水管网测点设置较少,且采集的状态变量有限、不能有效地、全面地反映管网的运行状态这一情况,作者建立了基于遗传算法(GA)的BP神经网络状态估计模型,从而根据已有的监测信息推求其它未知的信息,以扩充信息量,使故障定位模型得以广泛应用。
再者,作者基于实验数据和泄漏事故的历史记录,结合实际管网建立了三个供水管网在线泄漏检测定位模型:基于概率神经网络(PNN)的泄漏定位统计模型,基于贝叶斯理论(Bayesian Theory)的泄漏定位机理模型和基于聚类分析和模糊识别理论的泄漏定位机理模型,并论述了各模型的适用范围、优缺点。
最后,作者从管网漏损控制的其它方面——事故的及时抢修和事故的积极预防展开论述,建立了故障时的阀门调度模型和自控阀优化调节的压力控制模型,从系统工程的角度较全面地进行了管网漏损的控制。