树状注水管网中高可靠度的拓扑优化方法研究

油田注水管网系统的高效可靠运行在油田生产中是十分重要的。文中采用双网互为备份的方法,运用注水管输理论、图论和最优化理论,以尽可能小的代价来最大程度地提高树状注水管网系统的可靠性。在单管连接和双管连接的情况下,分别对比了有增压设备和无增压设备两种状态下两个网络的可靠度和连接管段的造价。结果表明:双管连接且有增压设备的情况下两个树状网络的可靠度较高。该方法确定了两个树状网络拓扑之间的最优连接方案,保障了整个系统的高效可靠运行。     

应用单亲遗传算法进行树状管网优化布置

树状管网布置优化属于典型的组合优化问题。本文针对树状管网布置的特点，以图论和遗传算法为理论基础，应用改进遗传算法 单亲遗传算法进行树状管网优化布置，并设计了相应的适应度函数、单亲换位算子和逆转算子。与Dijkstra算法和Kruskal算法相比，单亲遗传算法直接以管网投资最小为优化目标，能够获得一批管网投资最小的布置方案，且算法的寻优效率较高，收敛性和稳定性较好。     

基于模拟退火遗传算法的自压树状管网优化

将遗传算法全局优化和模拟退火的良好局部搜索能力有机结合,构造出一种退火遗传算法用于自压树状管网的优化设计方法。假定管网中每一管段最多只能由两种管径的管道组成,建立了以管网造价为目标函数,以管长、标准管径为决策变量的自压树状管网优化数学模型。采用基于不可行度的退火算法处理约束条件,应用遗传算法进行优化计算。仿真实例结果表明,该模型与算法在求解自压树状管网优化问题上,具有良好的优化性能和求解效率。     

注水管网拓扑结构与管径优化

在油田注水需求逐年调整的情况下,已建管网存在输送能力与注水系统配注量不匹配的问题,导致油田配注率不合格且能耗损失严重.现有油田注水管网优化研究主要集中于新开发区块的管网设计,而对于老区块注水管网改扩建的优化研究较少,其难点在于变量之间耦合关系复杂.基于原管网的输送能力和注水需求,考虑流量平衡约束、压力和流量约束,以运行费用和建设费用最小为目标函数,建立混合整数线性规划模型(MILP).模型主要的决策变量为新建管段的位置和管径、各站的外输压力和流量、管道的流量和流向以及建设和运行费用.该模型应用于塔河油田第二采油厂,结果表明:为满足现场工艺、压力要求和配注需求,该采油厂需扩建两条管道.最后进行了需求量的敏感性分析,进一步证明了该模型的实用性.该模型不仅为油田注水管网改扩建优化提供了决策支持,也为其他介质的输送管网提供了借鉴和参考.     

基于整数编码遗传算法的树状灌溉管网优化设计方法

针对树状管网布置中较多依赖设计人员经验的特点,提出了一种基于整数编码遗传算法的树状管网两级优化方法.第一级优化是根据树状管网单点供水的原则,建立了融合工程设计经验的树状管网优化布置整数编码遗传算法模型,克服了传统二进制编码方法易产生不可行解的问题,可快速寻找出一组符合工程实际情况的管网布置方案.第二级优化在确定管网布置方案组的基础上采用整数编码的遗传算法,以投资最小为目标,建立了管径优化模型与算法.编制了灌溉管网两级优化设计Matlab程序,进行了工程实例验证.与单亲遗传算法(SPGA)和管网布置经验设计方法进行了比较,表明本文提出的基于整数编码的管网优化设计方法可方便地将设计经验融合到优化计算过程中.能降低管网优化设汁的复杂性和求解难度,快速有效求解符合工程实际的管网优化方案.     

基于整数编码粒子群算法的树状供水管网优化

以管网年费用折算值为目标函数,以管网布置形式及管径为优化参数,建立了树状供水管网的优化设计模型.利用基于整数编码的粒子群算法对这一模型进行了求解,该方法以某一管网连接状态及各管段管径作为粒子群个体,采用整数编码,通过不断地更新粒子的位置来搜索最优的管网结构及管径值,实现了对管网布置形式及管径的同时优化.优化过程中,对进化过程中产生的不可行解进行处理,提高了优化效率.实例表明,将粒子群算法应用于树状管网优化设计中可以获得更好的优化结果和效率.     

自压式树状管网神经网络优化设计

应用Hopfield神经网络模型的优化计算原理与方法, 建立了自压式树状管网神经网络优化设计模型, 并用计算机软件模拟方法求解. 研究表明: 人工神经网络法是快速求解自压式树状管网非线性规划模型的一种新方法, 结合两级优化算法可以实现树状管网全局最优设计.     

树状给水管网布置形式优化设计

以管网年费用折算值作为管段的权值建立目标函数,以基于破圈法及Mayeda-Seshu算法的列队竞争算法作为求解方法,用于进行树状给水管网系统的优化,并将该方法用于实例研究。结果表明:该算法既可以完全避免以往各种优化算法在进化过程中产生不可行解的弊端,又继承了普通列队竞争算法寻优速度快的优点,使得算法的计算效率显著提高,计算结果的准确性也得以保证。该优化算法的提出对树状给水管网布置形式优化设计具有重要意义。     

树状给水管网的优化

本文根据树状给水和网的特点，分别建立了重力和泵站加压树状管网优化计算的一规划模型，应用上述模型，可进行单水源树状管网的优化计算。     

树状灌溉管网两级遗传优化设计

针对树状管网布置依赖设计人员经验的特点,提出了一种基于整数编码遗传算法的树状管网两级优化方法：第一级优化根据树状管网单点供水的原则,避免了最优生成树方法的复杂性,将设计人员的经验有机融合到设计过程中,寻找出一组符合工程情况的管网布置形式;第二级优化在第一级优化的基础上采用整数编码的遗传算法,以投资最小为目标函数,计算出最优管径组合。该方法采用MATLAB6．5编程,可得出较优的布置方案。     

基于多目标优化模型的雨水管网改建

雨水管网是城市排涝工程体系的重要组成部分,如何科学经济地对现状雨水管网进行优化改建,是提升管网排水能力、缓解城市内涝的的关键问题之一。建立以降低造价和工程量以及提高排水能力为目标的管网改建多目标优化模型,以管径改建值作为变量,利用NSGA-II多目标优化算法求解;基于Java运行平台,将SWMM源代码嵌入寻优过程,实现程序自动调用水力学模拟软件,得到快速获取可行解的新途径;将新建模型应用于工程实例,应用结果表明,优化模型在保证工程合理性要求的前提下,可快速获得多个经济可行的组合改建方案。研究对于雨水管网改建工作等具有借鉴意义。     

管道系统漏损控制技术进展

为了提高供水效率和运行管理水平,针对国内外关于供水管道系统漏损控制方面的现状,从管网故障监测技术及设备、泄漏定位模型方法、信号辨识与算法寻优、健康维护和智能管理等视角梳理了管道系统泄漏监测与漏损控制技术的进展及存在的主要问题,分析了各检测方法用于管网泄漏问题的适用性。在此基础上,从实用角度提出了管网漏损控制值得解决的关键问题和方向如下:(1)针对漏损的监测和预警,应研究面向漏损监控的管网网络组建优化布置及快速预警技术;(2)针对小泄漏的定位模型,应研究管网漏损区域辨识与基于水力反问题分析的主动检测理论和方法;(3)针对检测设备研制,应重点研发基于探地雷达、光纤传感和内窥机器人等新技术的关键设备;(4)针对管网健康维护和智能管理,应研究复杂管网独立计量区域划分方法及管网健康评价和优化维护技术。     

考虑全寿命周期成本的供水管网优化设计

针对城市管网的传统优化设计中仅考虑初始投资而没有考虑运行过程中维修管理成本的问题,提出了基于全寿命周期成本(LCC)的管网优化模型和计算方法。通过对管网建造成本及运行阶段维修管理成本的定量分析,建立了以全寿命周期总费用最低为目标的优化模型,并利用PSO算法对管径进行优化设计。通过实例分析,分别得到两种常用管材的最优管径,并基于寿命周期成本对比分析为管网设计阶段的方案选择和优化设计提供了依据。     

A Life Cycle Oriented Multi‑objective Optimal Maintenance of Water Distribution: Model and Application

Aiming at trading off several conflicting criteria in practical maintenance in a deteriorating water distribution network, a life cycle oriented multi-objective optimization model of water distribution network maintenance is developed, which is composed of seven interrelated sub-models with different functions. This model can provide decision support for preventive maintenance decision, including identifying the pipeline that needs to be maintained, judging the time point for maintenance, determining the type of maintenance technology, calculating the economic cost of maintenance, and presenting the impact under different maintenance strategies. Based on the life cycle of each pipeline, multiple effects in the water distribution can be dynamically evaluated, such as pipeline age, failure rate, hydraulic reliability health level etc. Based on special design of chromosome gene encoding, the algorithm of elitist Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) is incorporated to achieve multi-objective optimization solution effectively. With application of a county in Zhejiang province in China, three strategies including empirical decision single-objective optimization decision and multi-objective optimization decision are evaluated and compared to the baseline systematically. Although the annual maintenance cost of strategy III is not the lowest among those three strategies, the pipeline age, failure rate, hydraulic reliability, and health level of the water distribution network under the strategy are at the best level. With multiple objectives considered simultaneously, the results of strategy III are recommended as the optimal maintenance implementation arrangements. This model can promote to find an optimal maintenance strategy, and provide a technical support for the planning, design and implementation of maintenance arrangements of water distribution network in a long-term period.

     

泵站加压式树状供水管网优化设计研究

针对传统供水管网优化设计时未考虑整个管网的首末水头约束问题,提出了以管网系统年折算费用最小为目标函数,以水泵扬程和具有标准管径的干、支管管道长度为决策变量的泵站加压式树状供水管网优化设计数学模型。在该模型中,假定水泵扬程已知,将管网优化问题转化成管网投资线性子模型问题,并采用大系统分解-动态聚合方法对该子模型进行求解。研究结果表明,该方法寻优能力强,且计算时间短,计算结果精度较高,为泵站加压式树状供水管网系统优化设计提供了一种可行而有效的新方法。     

考虑城市管网的分布式水文模型子流域划分及编码研究

在基于子流域划分的分布式水文模型应用中,城市区域雨水管网的存在使得原先不相连通的区域具备了汇流的条件,从而改变了天然地表径流汇流路径。另一方面,城市区域还存在着污水管网汇流,其对子流域编码的上下游关系要求往往会和通常的天然水系上下游关系相冲突。因此,在城市区域进行子流域划分和编码的时候,需要考虑雨水管网和污水管网的影响。通过将雨水管网等同于天然河道,参与DEM高程修正,实现雨水管网对汇流路径改变作用。通过对基于天然水系汇流关系得到的子流域进行重新编码,得到能够同时满足天然水系汇流以及污水管网汇流要求的编码序列。以深圳坪山河流域为例进行的实例应用表明该方法可有效地解决雨水管网和污水管网的影响问题。     

基于列队竞争算法的变权值树状管网优化布置

根据树状输配水管网的特点,提出一种简化的灌溉输配水管网优化布置模型及求解方法。该模型的目标函数仅有各个管段的长度和流量,既考虑了流量的变化,实现变权值的管网优化布置,又摒除了管材的价格、规格型号等因素的影响,使得优化计算更简便。用列队竞争算法对该模型进行求解,首先用图论的有关理论建立管网系统的连接矩阵、流量向量等,并根据邻接矩阵表示的树图的特点设计了相应的适应度函数、编码方法和变异算子。通过算例表明该算法能够获得费用最小的布置方案,与单亲遗传算法和模拟退火遗传算法相比,该方法模型简单,控制参数少,收敛速度快,有较高的搜索效率和稳定性。