供水管道水力模型在异常事件检测与应急响应中的应用

2023-02-27莫琼芬范漳

科学与信息化 2023年23期

莫琼芬范漳

深圳市深水龙岗水务集团有限公司广东深圳 518100

引言

供水管道是城市供水系统的重要组成部分，其运行稳定与否直接关系到居民生活和经济发展。然而，供水管道在运行过程中可能面临各种异常事件，如管道泄漏、水压突变等，这些异常事件可能导致供水系统中断、水质污染等严重后果。为了更好地应对这些异常事件，提高供水管道系统的安全性和稳定性，许多研究开始关注利用水力模型技术进行异常事件检测与应急响应。本文的研究可以更深入地了解供水管道水力模型在异常事件检测与应急响应中的应用价值，为城市供水系统的安全运行和优化管理提供有力支持。同时，本文的研究成果也为未来进一步完善供水管道水力模型的应用和优化提供了一定的参考。

1 供水管道水力模型概述与建立

1.1 供水管道水力模型概述

供水管道水力模型是指对供水管道系统进行建模和仿真，以模拟和分析管道系统中的水流运动、压力分布、流量变化等水力特性的工具。它是供水系统运行和管理的重要工具，能够帮助工程师和决策者更好地了解供水系统的运行状况，优化管网设计，提高供水效率和水质管理水平[1]。

1.2 供水管道水力模型的建立步骤

1.2.1 数据收集与准备：建立供水管道水力模型的第一步是收集和准备相关数据，包括管道网络拓扑结构、管道直径、长度、材料、流量等参数，以及供水系统的边界条件和操作数据。

1.2.2 模型建立与参数设置：根据收集到的数据，利用供水管道水力模拟软件，构建供水管道的数学模型，并设置相应的参数，如摩阻系数、管道材料特性等。同时，还需根据实际情况设置模拟的时间范围和时间步长。

1.2.3 边界条件设定：在建立模型时，需要设置供水系统的边界条件，包括供水源的流量和压力、出水口的压力要求等。这些边界条件将影响模拟结果的准确性和可靠性。

1.2.4 模拟运行与分析：完成模型的建立和参数设置后，进行模拟运行，并对模拟结果进行分析。通过模拟结果，可以了解供水系统的水流分布、压力变化、流量分配等水力特性，从而评估供水系统的运行状况[2]。

2 异常事件检测与识别方法研究

2.1 异常事件检测与识别方法概述

异常事件检测与识别是指在供水管道水力模型中，通过对管网运行数据进行分析和处理，快速准确地发现异常情况，并确定其类型和严重程度。这一步骤对于保障供水系统的安全稳定运行至关重要。在实际应用中，异常事件主要包括管道泄漏、水压突变、阀门故障等。

2.2 传统统计学方法

Chezy 公式一般用得比较少，但它是其他公式的基础，包括Manning公式，Chezy公式表示为：

其中：

Q — 断面水流量，(m3/s)；

C — Chezy 糖率系数，(ml/2/s)；

A — 断面面积，(m2)；

R — 水力半径，(m)；

S — 水力坡度，(m/m)。

根据需要也可以变换为其他表示方法。

传统统计学方法是最早应用于异常事件检测与识别的方法之一。通过对供水管道水力模型中的运行数据进行统计分析，如均值、方差、概率分布等，将实测数据与预期值进行对比，超出正常范围的数据即被认定为异常。传统统计学方法简单易行，适用于稳态运行情况下的异常检测。然而，对于复杂的暂态运行情况，传统统计学方法可能无法准确判断异常，容易产生误判。

2.3 机器学习方法

机器学习方法是近年来异常事件检测与识别领域的研究热点，其主要特点是利用计算机模拟人类学习的过程，从大量的数据中学习和识别模式，以实现智能化的异常检测。常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。机器学习方法具有较强的适应性和灵活性，能够适应复杂多变的管网运行情况，有效地提高异常检测的准确性。

2.4 模型预测方法

异常事件检测与识别在各个领域中具有重要意义，特别是在工业、金融、物联网等领域，其应用越来越受到关注。模型预测方法是一种有效的异常事件检测和识别技术，它通过构建合适的预测模型，识别出与预期值有显著差异的数据点，从而快速检测异常事件。

模型预测方法的关键步骤包括：

2.4.1 数据采集与预处理：首先，收集与异常事件检测相关的数据，并对数据进行预处理，包括去除噪声、缺失值处理和数据归一化等，以保证数据质量和一致性。

2.4.2 特征选择与提取：在模型预测方法中，选择合适的特征对于异常事件的检测至关重要。特征选择和提取的目的是从原始数据中提取最具代表性的特征，以便用于构建预测模型。

2.4.3 预测模型构建：根据数据的特征和预测目标，选择适当的预测模型。常用的预测模型包括支持向量机（SVM）、决策树、逻辑回归、神经网络等。在构建预测模型时，需要根据实际情况调整模型参数，以达到最优的预测效果。

2.4.4 模型训练与评估：利用已标记的训练数据，对预测模型进行训练。然后，使用测试数据对模型进行评估，通过评估指标如准确率、召回率、F1值等来评估模型的性能和稳定性。

2.4.5 异常事件检测与识别：在预测模型构建完成后，将新的数据输入模型，预测其对应的标签。若预测结果与预期值差异显著，则将其识别为异常事件。

模型预测方法具有一定的灵活性和通用性，适用于不同类型的数据和领域。然而，模型预测方法也面临着一些挑战，例如需要大量标记的训练数据、模型的复杂性以及对参数的敏感性等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择最合适的模型和方法，并结合其他异常检测技术进行综合应用，以提高异常事件检测与识别的准确性和可靠性。

3 应急响应与管网优化策略探讨

3.1 应急响应策略的重要性

应急响应是指在供水管道系统发生异常事件时，及时采取合理措施来应对和解决问题，以减少损失和影响。应急响应策略的制定对于保障供水系统的安全稳定运行至关重要。应急响应策略需要根据不同的异常事件类型和严重程度进行分类和设计，包括泄漏事件的紧急切断阀门、增加供水源等措施，以及水压突变事件的调整管网运行方式等。

3.2 管网优化策略的应用

供水管网是城市重要的基础设施之一，为了保障供水系统的稳定运行和应对紧急情况，管网优化策略的应用显得尤为重要。管网优化旨在提高供水管网的效率和鲁棒性，优化水流分配，降低损失，并增强管网在异常事件下的抗风险能力。以下是管网优化策略在应急响应中的具体应用。

3.2.1 模拟预测水力状态：通过建立供水管网水力模型，可以模拟预测不同情况下的水力状态，如突发供水中断、管道破裂等。这样可以及时识别潜在的供水问题，并为应急响应提供预警。

3.2.2 异常事件检测：利用供水管网的实时监测数据和水力模型，可以实时监测水压、流量等指标，通过异常事件检测技术，快速识别可能发生的异常情况，如管道泄漏、水质异常等，有助于提前做出应急响应措施。

3.2.3 智能控制策略：管网优化策略结合智能控制技术，实现对供水系统的智能化管理。在应急情况下，可以根据实时监测数据，自动调整管道的水力分配，优化供水路径，确保水资源的合理利用和均衡供水。

3.2.4 快速演算应急响应方案：在发生紧急事件时，管网优化策略可以快速演算出多种应急响应方案，包括开启备用管道、调整水泵运行状态等，为决策者提供参考依据。

3.2.5 供水系统复原优化：一旦采取应急响应措施后，管网优化策略可以帮助系统复原，快速恢复供水系统的正常运行状态，减少损失并提高抗风险能力。

通过应急响应与管网优化策略的结合，城市供水系统可以更好地应对紧急情况，减少损失，保障水源供应的稳定性。为此，需在建立供水管网水力模型的基础上，结合实时监测数据和智能控制技术，制定科学合理的管网优化策略，并不断优化改进以适应不同的紧急情况和城市发展需求。

3.3 应急响应与管网优化策略的协同作用

3.3.1 实时监测与快速响应。管网优化策略依赖于实时监测数据，对供水管网进行持续监控。当发生紧急情况，如管道泄漏、突发供水中断等，实时监测数据可以快速反应问题，触发应急响应机制。协同作用下，管网优化策略能够帮助应急响应团队快速做出反应，采取紧急措施，有效遏制紧急事件的发展[3]。

3.3.2 预测与预警功能。管网优化策略建立了供水管网的水力模型，能够模拟预测不同情况下的水力状态。这样，通过预测功能，可以提前预警潜在的供水问题，并在应急响应之前采取预防措施，减轻紧急事件的影响。

3.3.3 数据支持与决策优化。管网优化策略提供了丰富的数据支持，为应急响应决策提供了依据。在紧急事件中，决策者可以利用实时监测数据和管网优化分析结果，快速制定应对措施，提高决策的科学性和准确性。

3.3.4 智能化控制与资源优化。管网优化策略结合智能控制技术，可以实现供水系统的智能化管理。在应急情况下，智能化控制可以自动调整管道的水力分配和水泵运行状态，优化供水路径，最大程度上利用有限资源，保障水源供应的稳定性。

3.4 未来发展方向与挑战

随着供水管道水力模型技术的不断发展，应急响应和管网优化策略的应用将面临新的挑战和机遇。未来，可以进一步完善应急响应策略的制定和实施，提高对不同异常事件的应对能力；同时，加强管网优化策略的研究，探索更精准和高效的优化计算方法，提高管网优化策略的实时性和准确性。此外，还需加强管网运行数据的监测和采集，提高供水管道水力模型的精度和可靠性，为应急响应和管网优化策略的应用提供更可靠的数据支持。