莫瓊芬 范漳

深圳市深水龍崗水務(wù)集團有限公司 廣東 深圳 518100

引言

供水管道是城市供水系統(tǒng)的重要組成部分，其運行穩(wěn)定與否直接關(guān)系到居民生活和經(jīng)濟發(fā)展。然而，供水管道在運行過程中可能面臨各種異常事件，如管道泄漏、水壓突變等，這些異常事件可能導(dǎo)致供水系統(tǒng)中斷、水質(zhì)污染等嚴重后果。為了更好地應(yīng)對這些異常事件，提高供水管道系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，許多研究開始關(guān)注利用水力模型技術(shù)進行異常事件檢測與應(yīng)急響應(yīng)。本文的研究可以更深入地了解供水管道水力模型在異常事件檢測與應(yīng)急響應(yīng)中的應(yīng)用價值，為城市供水系統(tǒng)的安全運行和優(yōu)化管理提供有力支持。同時，本文的研究成果也為未來進一步完善供水管道水力模型的應(yīng)用和優(yōu)化提供了一定的參考。

1 供水管道水力模型概述與建立

1.1 供水管道水力模型概述

供水管道水力模型是指對供水管道系統(tǒng)進行建模和仿真，以模擬和分析管道系統(tǒng)中的水流運動、壓力分布、流量變化等水力特性的工具。它是供水系統(tǒng)運行和管理的重要工具，能夠幫助工程師和決策者更好地了解供水系統(tǒng)的運行狀況，優(yōu)化管網(wǎng)設(shè)計，提高供水效率和水質(zhì)管理水平[1]。

1.2 供水管道水力模型的建立步驟

1.2.1 數(shù)據(jù)收集與準備：建立供水管道水力模型的第一步是收集和準備相關(guān)數(shù)據(jù)，包括管道網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)、管道直徑、長度、材料、流量等參數(shù)，以及供水系統(tǒng)的邊界條件和操作數(shù)據(jù)。

1.2.2 模型建立與參數(shù)設(shè)置：根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)，利用供水管道水力模擬軟件，構(gòu)建供水管道的數(shù)學(xué)模型，并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)，如摩阻系數(shù)、管道材料特性等。同時，還需根據(jù)實際情況設(shè)置模擬的時間范圍和時間步長。

1.2.3 邊界條件設(shè)定：在建立模型時，需要設(shè)置供水系統(tǒng)的邊界條件，包括供水源的流量和壓力、出水口的壓力要求等。這些邊界條件將影響模擬結(jié)果的準確性和可靠性。

1.2.4 模擬運行與分析：完成模型的建立和參數(shù)設(shè)置后，進行模擬運行，并對模擬結(jié)果進行分析。通過模擬結(jié)果，可以了解供水系統(tǒng)的水流分布、壓力變化、流量分配等水力特性，從而評估供水系統(tǒng)的運行狀況[2]。

2 異常事件檢測與識別方法研究

2.1 異常事件檢測與識別方法概述

異常事件檢測與識別是指在供水管道水力模型中，通過對管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)進行分析和處理，快速準確地發(fā)現(xiàn)異常情況，并確定其類型和嚴重程度。這一步驟對于保障供水系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。在實際應(yīng)用中，異常事件主要包括管道泄漏、水壓突變、閥門故障等。

2.2 傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法

Chezy 公式一般用得比較少，但它是其他公式的基礎(chǔ)，包括Manning公式，Chezy公式表示為：

其中：

Q — 斷面水流量，(m3/s)；

C — Chezy 糖率系數(shù)，(ml/2/s)；

A — 斷面面積，(m2)；

R — 水力半徑，(m)；

S — 水力坡度，(m/m)。

根據(jù)需要也可以變換為其他表示方法。

傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法是最早應(yīng)用于異常事件檢測與識別的方法之一。通過對供水管道水力模型中的運行數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，如均值、方差、概率分布等，將實測數(shù)據(jù)與預(yù)期值進行對比，超出正常范圍的數(shù)據(jù)即被認定為異常。傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法簡單易行，適用于穩(wěn)態(tài)運行情況下的異常檢測。然而，對于復(fù)雜的暫態(tài)運行情況，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法可能無法準確判斷異常，容易產(chǎn)生誤判。

2.3 機器學(xué)習(xí)方法

機器學(xué)習(xí)方法是近年來異常事件檢測與識別領(lǐng)域的研究熱點，其主要特點是利用計算機模擬人類學(xué)習(xí)的過程，從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識別模式，以實現(xiàn)智能化的異常檢測。常見的機器學(xué)習(xí)方法包括支持向量機（SVM）、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。機器學(xué)習(xí)方法具有較強的適應(yīng)性和靈活性，能夠適應(yīng)復(fù)雜多變的管網(wǎng)運行情況，有效地提高異常檢測的準確性。

2.4 模型預(yù)測方法

異常事件檢測與識別在各個領(lǐng)域中具有重要意義，特別是在工業(yè)、金融、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，其應(yīng)用越來越受到關(guān)注。模型預(yù)測方法是一種有效的異常事件檢測和識別技術(shù)，它通過構(gòu)建合適的預(yù)測模型，識別出與預(yù)期值有顯著差異的數(shù)據(jù)點，從而快速檢測異常事件。

模型預(yù)測方法的關(guān)鍵步驟包括：

2.4.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：首先，收集與異常事件檢測相關(guān)的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去除噪聲、缺失值處理和數(shù)據(jù)歸一化等，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。

2.4.2 特征選擇與提?。涸谀Ｐ皖A(yù)測方法中，選擇合適的特征對于異常事件的檢測至關(guān)重要。特征選擇和提取的目的是從原始數(shù)據(jù)中提取最具代表性的特征，以便用于構(gòu)建預(yù)測模型。

2.4.3 預(yù)測模型構(gòu)建：根據(jù)數(shù)據(jù)的特征和預(yù)測目標(biāo)，選擇適當(dāng)?shù)念A(yù)測模型。常用的預(yù)測模型包括支持向量機（SVM）、決策樹、邏輯回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在構(gòu)建預(yù)測模型時，需要根據(jù)實際情況調(diào)整模型參數(shù)，以達到最優(yōu)的預(yù)測效果。

2.4.4 模型訓(xùn)練與評估：利用已標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對預(yù)測模型進行訓(xùn)練。然后，使用測試數(shù)據(jù)對模型進行評估，通過評估指標(biāo)如準確率、召回率、F1值等來評估模型的性能和穩(wěn)定性。

2.4.5 異常事件檢測與識別：在預(yù)測模型構(gòu)建完成后，將新的數(shù)據(jù)輸入模型，預(yù)測其對應(yīng)的標(biāo)簽。若預(yù)測結(jié)果與預(yù)期值差異顯著，則將其識別為異常事件。

模型預(yù)測方法具有一定的靈活性和通用性，適用于不同類型的數(shù)據(jù)和領(lǐng)域。然而，模型預(yù)測方法也面臨著一些挑戰(zhàn)，例如需要大量標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型的復(fù)雜性以及對參數(shù)的敏感性等。因此，在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況選擇最合適的模型和方法，并結(jié)合其他異常檢測技術(shù)進行綜合應(yīng)用，以提高異常事件檢測與識別的準確性和可靠性。

3 應(yīng)急響應(yīng)與管網(wǎng)優(yōu)化策略探討

3.1 應(yīng)急響應(yīng)策略的重要性

應(yīng)急響應(yīng)是指在供水管道系統(tǒng)發(fā)生異常事件時，及時采取合理措施來應(yīng)對和解決問題，以減少損失和影響。應(yīng)急響應(yīng)策略的制定對于保障供水系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。應(yīng)急響應(yīng)策略需要根據(jù)不同的異常事件類型和嚴重程度進行分類和設(shè)計，包括泄漏事件的緊急切斷閥門、增加供水源等措施，以及水壓突變事件的調(diào)整管網(wǎng)運行方式等。

3.2 管網(wǎng)優(yōu)化策略的應(yīng)用

供水管網(wǎng)是城市重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，為了保障供水系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和應(yīng)對緊急情況，管網(wǎng)優(yōu)化策略的應(yīng)用顯得尤為重要。管網(wǎng)優(yōu)化旨在提高供水管網(wǎng)的效率和魯棒性，優(yōu)化水流分配，降低損失，并增強管網(wǎng)在異常事件下的抗風(fēng)險能力。以下是管網(wǎng)優(yōu)化策略在應(yīng)急響應(yīng)中的具體應(yīng)用。

3.2.1 模擬預(yù)測水力狀態(tài)：通過建立供水管網(wǎng)水力模型，可以模擬預(yù)測不同情況下的水力狀態(tài)，如突發(fā)供水中斷、管道破裂等。這樣可以及時識別潛在的供水問題，并為應(yīng)急響應(yīng)提供預(yù)警。

3.2.2 異常事件檢測：利用供水管網(wǎng)的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和水力模型，可以實時監(jiān)測水壓、流量等指標(biāo)，通過異常事件檢測技術(shù)，快速識別可能發(fā)生的異常情況，如管道泄漏、水質(zhì)異常等，有助于提前做出應(yīng)急響應(yīng)措施。

3.2.3 智能控制策略：管網(wǎng)優(yōu)化策略結(jié)合智能控制技術(shù)，實現(xiàn)對供水系統(tǒng)的智能化管理。在應(yīng)急情況下，可以根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，自動調(diào)整管道的水力分配，優(yōu)化供水路徑，確保水資源的合理利用和均衡供水。

3.2.4 快速演算應(yīng)急響應(yīng)方案：在發(fā)生緊急事件時，管網(wǎng)優(yōu)化策略可以快速演算出多種應(yīng)急響應(yīng)方案，包括開啟備用管道、調(diào)整水泵運行狀態(tài)等，為決策者提供參考依據(jù)。

3.2.5 供水系統(tǒng)復(fù)原優(yōu)化：一旦采取應(yīng)急響應(yīng)措施后，管網(wǎng)優(yōu)化策略可以幫助系統(tǒng)復(fù)原，快速恢復(fù)供水系統(tǒng)的正常運行狀態(tài)，減少損失并提高抗風(fēng)險能力。

通過應(yīng)急響應(yīng)與管網(wǎng)優(yōu)化策略的結(jié)合，城市供水系統(tǒng)可以更好地應(yīng)對緊急情況，減少損失，保障水源供應(yīng)的穩(wěn)定性。為此，需在建立供水管網(wǎng)水力模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和智能控制技術(shù)，制定科學(xué)合理的管網(wǎng)優(yōu)化策略，并不斷優(yōu)化改進以適應(yīng)不同的緊急情況和城市發(fā)展需求。

3.3 應(yīng)急響應(yīng)與管網(wǎng)優(yōu)化策略的協(xié)同作用

3.3.1 實時監(jiān)測與快速響應(yīng)。管網(wǎng)優(yōu)化策略依賴于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，對供水管網(wǎng)進行持續(xù)監(jiān)控。當(dāng)發(fā)生緊急情況，如管道泄漏、突發(fā)供水中斷等，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)可以快速反應(yīng)問題，觸發(fā)應(yīng)急響應(yīng)機制。協(xié)同作用下，管網(wǎng)優(yōu)化策略能夠幫助應(yīng)急響應(yīng)團隊快速做出反應(yīng)，采取緊急措施，有效遏制緊急事件的發(fā)展[3]。

3.3.2 預(yù)測與預(yù)警功能。管網(wǎng)優(yōu)化策略建立了供水管網(wǎng)的水力模型，能夠模擬預(yù)測不同情況下的水力狀態(tài)。這樣，通過預(yù)測功能，可以提前預(yù)警潛在的供水問題，并在應(yīng)急響應(yīng)之前采取預(yù)防措施，減輕緊急事件的影響。

3.3.3 數(shù)據(jù)支持與決策優(yōu)化。管網(wǎng)優(yōu)化策略提供了豐富的數(shù)據(jù)支持，為應(yīng)急響應(yīng)決策提供了依據(jù)。在緊急事件中，決策者可以利用實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和管網(wǎng)優(yōu)化分析結(jié)果，快速制定應(yīng)對措施，提高決策的科學(xué)性和準確性。

3.3.4 智能化控制與資源優(yōu)化。管網(wǎng)優(yōu)化策略結(jié)合智能控制技術(shù)，可以實現(xiàn)供水系統(tǒng)的智能化管理。在應(yīng)急情況下，智能化控制可以自動調(diào)整管道的水力分配和水泵運行狀態(tài)，優(yōu)化供水路徑，最大程度上利用有限資源，保障水源供應(yīng)的穩(wěn)定性。

3.4 未來發(fā)展方向與挑戰(zhàn)

隨著供水管道水力模型技術(shù)的不斷發(fā)展，應(yīng)急響應(yīng)和管網(wǎng)優(yōu)化策略的應(yīng)用將面臨新的挑戰(zhàn)和機遇。未來，可以進一步完善應(yīng)急響應(yīng)策略的制定和實施，提高對不同異常事件的應(yīng)對能力；同時，加強管網(wǎng)優(yōu)化策略的研究，探索更精準和高效的優(yōu)化計算方法，提高管網(wǎng)優(yōu)化策略的實時性和準確性。此外，還需加強管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)的監(jiān)測和采集，提高供水管道水力模型的精度和可靠性，為應(yīng)急響應(yīng)和管網(wǎng)優(yōu)化策略的應(yīng)用提供更可靠的數(shù)據(jù)支持。

4 結(jié)束語

在供水管道系統(tǒng)中，異常事件的發(fā)生可能導(dǎo)致供水中斷、水質(zhì)污染等嚴重后果，因此異常事件的檢測與應(yīng)急響應(yīng)顯得尤為重要。本文通過研究供水管道水力模型在異常事件檢測與應(yīng)急響應(yīng)中的應(yīng)用，得出了以下結(jié)論：

供水管道水力模型是異常事件檢測與應(yīng)急響應(yīng)的有效工具。通過建立準確的供水管道水力模型，可以對供水系統(tǒng)進行全面的模擬和分析，識別異常事件的發(fā)生和影響。通過水力模型監(jiān)測管網(wǎng)中的壓力、流量等關(guān)鍵參數(shù)，可以快速發(fā)現(xiàn)異常情況，為應(yīng)急響應(yīng)提供重要依據(jù)。

采用合適的異常事件檢測與識別方法，可以提高供水管道系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性。在異常事件檢測方面，可以利用水力模型分析管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)，運用統(tǒng)計學(xué)和機器學(xué)習(xí)等方法，快速準確地發(fā)現(xiàn)異常情況。對異常事件的及時響應(yīng)可以避免事件擴大化，減少損失和影響。