基于智能分析的供水网络物理漏失变化建模及削减技术研究

研究在常规状态下，埋地管道受管壁、外界土壤协同作用的漏失点水流模拟模型。在供水网络合理水力建模的基础上，研究城市供水网络漏失的形成机理及影响因素，针对供水网络监测数据的误差及不确定性特点，采用优化技术进行状态估计，并进行灵敏度分析，建立实用的定量化管网漏失数学模型及误差边界计算方法。针对漏失计算的这种模糊特性，提出利用神经网络技术进行漏失的模糊聚类分析，利用网络模型及数据进行训练，建立神经网络结构，实现漏失状态判别及漏失量计算。通过监测站点优化布置，进行实时监测，分析监测点在由漏失产生的瞬变激励作用时的响应值，建立基于瞬变反问题分析的给水管网漏失数值模拟，通过遗传算法寻优，进行管网漏失定位。在上述理论模型的基础上，提出基于泵站、网络控制阀门等调节的漏失削减及安全供水优化运行策略，为主动模拟管网漏失、有效控制、安全管理提供科学依据及技术支撑。