供水管网压力异常工况下的趋势面分析模型及应用-期刊网.docx

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供水管网压力异常工况下的趋势面分析模型及应用

期刊网

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论文导读:：供水管网中只对几个测压点进行压力监测。则怀疑是管网漏损现象的反映。将趋势面分析应用于管网调度。

论文关键词：供水管网，管网漏损，趋势面分析

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目前由于测压设备的价格昂贵、管理运行不便等原因，供水管网中只对几个测压点进行压力监测，造成无法反映整个管网的压力变化趋势，这达不到管网优化调度的要求。而趋势面对管网的压力模拟，可以使有限个测压点得到的离散压力分布称为一个连续的压力面[1]。

将趋势面分析应用于管网调度，用一定的函数对周期时间段内管网各节点的压力进行分析，用该函数所代表的曲面来拟合该管网各节点压力的趋势变化，将实际观测值中的趋势部分和剩余部分分离开来，分别用趋势图和剩余图表示，从而发现其压力变化规律和局部异常，这就是趋势面分析方法应用于管网调度的实质。

1管网压力异常工况下的节点水压变化分析

给定一个给水管网，任一管道或节点的故障都会影响其它所有管道或节点的水压，故障程度不同期刊网，该影响不同，而且同一故障对不同位置管道或节点的影响不同。由于管道漏水，引起水泵供水量增加，超出其供水能力时，就会引起管网供水压不足，漏点越多，漏失的水量越大，供水水压就越低。

在漏水发生的时候，漏水点周围的节点压力受到较大的影响，节点压力降低，离漏水点越近，影响就越大，压力下降越大。

2管网异常工况下的趋势面分析

2.1趋势面模型的建立

管网趋势面方程的建立、求解和检验，与一般趋势面分析模型相同，实际观测数据zi(xi,yi)(i=1,2,…,n)中，(xi,yi)代表第i个节点的坐标值，zi则由节点自由水压观测值hi(i=1,2,…,n)表示。

2.2趋势图和残差图的分析

MATLAB软件功能强大而且众多，利用其图形处理能力及数据可视化功能进行趋势面的绘制。

2.2.1趋势图分析

管网用户对水量需求发生变化以及管网发生异常现象时，压力在管网中的分布就会改变，该趋势面也会随之而发生变化。当管网发生异常时，趋势面上有可能表现为打破正常趋势，即局部发生巨变，在某处突起或下陷。漏损量越大，管网中受到影响的范围就越大，趋势面变化得就越明显；离漏损点越近，受到的影响就越大；一个漏损点时，趋势面上表现为一个区域的变化期刊网，即漏损点所在的区域发生下陷现象；两个或多个漏损点时，趋势面上表现为几个区域的变化，即漏损点所在的区域发生下陷现象，如果两临近漏损点相离很近，则可能表现为一个区域的大下陷现象。

2.2.2残差图分析

残差图也有趋势，当它发生突变时，就有可能是发生了异常现象。经分析可知，跟正常工况相比，如果在残差图上负剩余区出现大的下陷，则怀疑是管网漏损现象的反映。通过残差图的分析，可粗略地了解漏损情况。

结合管网压力趋势图和残差图，与正常工况趋势残差图相比，只要趋势图上有局部巨变发生，而相应残差图上负剩余区出现大的下陷，就有理由怀疑该异常是管网漏水现象的反映。

3实例分析

3.1研究区概况

某市地形西高东低。西部为低中山丘陵区，东部为盆地边缘，地形较为平坦，向东南微微倾斜。境内山区居多，平川次之，丘陵较少。全市海拔最高1575m，最低900m，平均海拔945m。

市内管网采用统一给水系统，见图1。供水服务水头24m。供水量为8850m3/d，根据测压点的优化布置原则，布置两个测压点，分别为节点9和节点23。

图1某市管网布置及计算压力数据图

Figure1Thedatechartofnetworkdistributeandpressurecalculationofthecity

3.2管网正常工况下的节点压力趋势面的建立

3.2.1数据准备

利用测压点的压力数据资料，按照管网数据处理的过程期刊网，经过平差与误差传递的方法推求其他节点压力，结果见表1和图1。

表1某市管网节点压力数据

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节点i

xi

(102m)

yi

(/102m)

压力hi(m)

趋势压力(m)

残差

△hi(m)

节点i

xi

(/102m)

yi

(/102m)

压力hi(m)

趋势压力(m)

残差

△hi(m)

9*

3.604

17.65

29.958

29.131

0.827

17

19.067

9.608

26.175

26.825

-0.65

10

11.488

15.855

27.888

27.491

0.397

18

27.833

7.591

24.015

24.423

-0.408

11

16.537

14.715

24.857

26.260

-1.403

19

1.012

6.789

28.755

29.043

-0.288

12

20.17

13.901

24.321

25.286

-0.965

20

8.951

4.9