基于外源入侵风险的管网水质监测点优化及溯源途径研究

来源 :广东工业大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:junfeng_19860313
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城镇供水管网是维系城镇安全的重要基础建设项目,为满足生产和生活的需要,供水行业由原来单纯的增加供水量向提高供水安全性与经济效益、加强运行管理的方向不断发展。供水管网内源污染和外源污染协同监测下的水质监测点优化选址以及外源污染溯源,一直是领域内的研究难点问题。为进一步提升监测点选址的科学合理性,本文选用Modena城镇供水管网作为研究对象,研究基于外源入侵风险的管网水质监测点优化选址模型、外源污染物溯源模型,及其相关的模型优化求解算法。最终获得更贴合实际管网的水质监测布控方案和快速溯源途径方法,提高了供水管网监测系统针对外源污染入侵的监测和溯源效率。本文主要研究的内容如下所示:首先,介绍了供水管网的水力模型和水质模型理论和构建方法,在EPANET2软件平台上构建Modena管网的准稳态供水管网水力模型,并对管网的工况进行分析研究。在管网模型基础上,利用MATLAB软件提取管网动态和静态数据,结合供水管网所在城镇基础规划和地形信息分析管网外源入侵风险,并采用模糊数学集法分析管网区域污染物情况、管道完整度情况以及管网低负压情况,量化确定在外源污染入侵下的管网的节点风险评估指数。其次,介绍了传统供水管网水质监测点优化选址模型的构建过程,总结分析了三类常用复合监测选址的优化目标“监测失效率”、“水量覆盖度”和“监测点占比”的原理及表达方式。以管网节点风险评估指数为基础,形成新的优化目标“节点监测用时期望值”。在进行必要性分析后,将该优化目标纳入监测点优化选址模型完善选址优化体系,以此为基准建立基于外源入侵风险的多目标优化选址模型。再次,介绍了求解多目标优化模型的两类进化算法:非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)和基于参考向量的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅲ)。以传统供水管网优化选址模型基础,分别采用两个算法进行求解,通过对比发现,NSGA-Ⅲ算法在运算时间上比NSGA-Ⅱ节省了58%,在求解结果的空间分布度上,前者比后者高出6%,证明了NSGA-Ⅲ算法在求解高维优化目标模型上具有更好的适用性。将NSGA-Ⅲ算法求解基于外源入侵风险的多目标优化选址模型的结果与传统复合监测目标优化模型求解结果进行对比,以常规水质监测的水量覆盖率为80%和突发污染水质监测的监测失效率为30%作为达标要求,发现前者能够有效地降低管网的节点监测用时期望值,从而提升供水管网的整体监测效率,证明了基于外源入侵风险的优化模型获得的监测点选址方案更加科学合理。最后,以供水管网的节点风险评估指数为基础构建管网外源入侵概率模型,配合搭载软件EPANET2动态链接库的MATLAB软件平台,通过概率模型选择入侵节点进行污染物入侵模拟,构建模拟优化—反定位模型。将概率模型纳入遗传算法求解体系形成改进算法,分别用改进后的算法和基础遗传算法求解模拟优化—反定位模型来获取污染物溯源信息。将求解迭代过程进行对比,发现前者在迭代前期的适应度值收敛速度比后者平均快约20%,证明了参考概率模型的遗传算法具有更快的求解速度。
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