智慧水利本質上是先進理念和高新技術在水利行業的創新應用, 通過對物聯網、 大數據、 云計算、 人工智能等技術的綜合運用, 讓水利系統像生物體一樣擁有感知、 記憶、 邏輯、 辨別、 計算、 分析、 判斷、 取舍、 包容、 決斷等多種能力。?
《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》提出“加快數字社會建設步伐”,而農村供水工程作為鄉村振興的水利保障工作重要內容,也需要借助智慧化、數字化,從源頭到龍頭的全流程管理,重點打造基于數據采集、數據資產管理、智慧決策服務等基本功能。
農村供水系統,應嵌入①水質分析類模型、② 供水調度模型、③管網漏損模型等進行支撐
參考下列流程圖,確定模型應用位置和目的
??
水質分析類模型
水質分析模型包括:消毒劑衰減模型、消毒副產物生成模型、混凝劑投加模型、污染源定位模型、水質指標預測模型、水質分類模型、水質異常監測模型、水質評價模型等。
消毒劑衰減模型
消毒劑衰減模型旨在描述消毒劑濃度隨時間的變化趨勢,基于消毒劑的降解動力學、反應速率常數、環境因素等進行建模。
常見的消毒劑衰減模型包括一級衰減模型、二級衰減模型、指數衰減模型等。
消毒副產物生成模型
通過消毒副產物生成模型,可以了解消毒劑與有機物或其他成分之間的反應過程,預測不同條件下副產物的生成量和濃度。
基于消毒劑的反應動力學、副產物生成機理、初始條件和水體特性等因素進行建模。常見的消毒副產物生成模型包括動力學模型、機理模型和統計模型等。
混凝劑投加模型
混凝劑投加模型的目的是根據水質特性和目標處理效果,計算出適當的混凝劑投加量。這些模型可以基于物質平衡原理、絮凝動力學、電動力學等相關理論,結合水質監測數據和水處理目標,通過數學計算來確定投加量。
水質指標預測模型
利用歷史水質監測數據和相關環境因素,如溫度、pH值、氧化還原電位等,構建回歸模型或時間序列模型,預測未來水質指標的變化趨勢。?
水質分類模型
利用監督學習算法,例如支持向量機(SVM)、隨機森林等,基于已有的水質數據,對水樣進行分類,判斷其是否符合某種水質標準或安全性要求。?
水質異常檢測模型
基于異常檢測算法,如孤立森林、局部異常因子等,對水樣數據進行分析,識別和預測水質異常事件,提前發現潛在的水質問題。?
污染源定位模型
結合水質監測數據和水體流動模型,利用逆推算法或優化算法,推斷出水質異常的可能來源,幫助定位污染源并采取相應的措施。?
水質評價模型
結合多指標評價方法,如水質指數法、聚類分析等,綜合考慮多個水質指標的權重,評估水質的綜合狀況,用于判斷水質的優劣程度。?
?
2. 供水調度模型
供水調度是一個復雜的過程, 主要解決供水設備使用組合不合理的問題, 影響因素和約束條件繁多。
供水調度是指根據不同水源、需水量和供水能力,合理安排和調度供水系統中的水源、水庫、泵站和輸水管網等設施,以滿足用戶的需水需求并最大程度地優化供水效益。
供水調度模型的目標是在給定的約束條件下,通過數學建模和優化算法,確定最佳的供水調度策略,以實現水資源的有效利用和供需平衡。這些模型可以考慮供水系統的物理特性、水資源的可用性、用戶需求的變化等因素。
常見的供水調度模型包括線性規劃模型、整數規劃模型、動態規劃模型、最優控制模型等。
供水調度模型的應用可以涉及多個方面,包括供水系統的運營管理、緊急事件響應、水資源規劃和水災防控等。通過優化供水調度,可以提高供水系統的效率、減少能耗、降低成本,并確保供水系統的可靠性和水質安全。
供水調度模型選用全局優化搜索算法的分支界限算法, 通過監測的節點進行選擇, 判斷界限, 尋求出最終的最優解。
?
2. 管網漏損模型
管網漏損是指由于管道老化、損壞或其他原因導致的供水系統中的水量損失和漏水現象。管網漏損模型是用于評估和預測供水管網中漏水和損失的數學模型。
管網漏損模型可以采用獨立計量區域(DMA)分區方法,并結合管網水力模型和聚類算法來進行綜合優化和分析。
通過建立管網水力模型,對供水系統進行水力模擬,計算出節點的壓力數據。這些壓力數據可以用于構建節點的壓力靈敏矩陣,描述節點之間的壓力關系。?
采用K均值聚類算法將供水管網壓力監測點進行優化分析和布置。K均值聚類算法可以根據節點之間的壓力靈敏矩陣,將監測點劃分為不同的聚類簇,以實現最優的布置效果。
DMA是將供水管網劃分為多個獨立區域的方法,每個區域都安裝了流量以監測。
漏損檢測和定位:
通過監測DMA中的壓力數據,可以追蹤水量流入和流出的差異,幫助定位管網中的漏損點。
漏損量評估和監測:
通過對DMA中的流量數據進行分析,可以估計和監測每個區域的漏損量,為漏損管理提供依據。
漏損管理和優化:
基于DMA的分區結果,可以針對不同區域的漏損情況制定相應的管理和修復策略,提高管網的運行效率和資源利用率。
熱門關鍵詞:過程嘗水反監測儀表、多參數水質檢測儀表、水質監測站