基于压力敏感区域方法的供水管网漏失区域定位研究

为有效降低城市供水漏损率,快速、准确定位漏失位置,基于压力敏感区域方法,以A市为研究区域对供水管网漏失区域定位进行研究,以压力监测设备与节点漏失之间的水力关联特性对供水管网进行区域划分,建立管网漏失敏感区域,当某处发生漏失时,可立即定位到漏失区域.结果 表明,当漏失响应阈值为97％时,覆盖节点数量最多,敏感区域划分最为...     

基于PSO-LSSVM时序预测模型的管网漏失信号识别

为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(PSO)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范围内来判断管网是否处于正常工况。测试分析结果表明,改进的时序预测模型预测精度较高,可确定各压力监测点阈值,识别管网是否发生漏失事故,为相似工程提供借鉴。     

基于PSO-LSSVM时序预测模型的管网漏失信号识别

为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(PSO)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范围内来判断管网是否处于正常工况。测试分析结果表明,改进的时序预测模型预测精度较高,可确定各压力监测点阈值,识别管网是否发生漏失事故,为相似工程提供借鉴。     

居民小区节水措施初探

水是宝贵的自然资源,是人们日常生活和社会生产不可缺少的物质条件。目前我国的淡水资源总量为 2.7× 1012m3,人均占有量为 2250m3,居世界第 88位。水资源严重匮乏及污染已成为制约我国经济发展的主要因素之一。近年来,多个北方城市供水紧张,黄河断流等都为我们敲响了警钟     

基于神经网络深度学习和结构优化的供水管网漏口失效形式及漏失量预测

为了量化供水管网漏失危害,根据漏失形式探究管网漏失原因,在管网漏失试验的基础上,通过分析不同管材、管径、漏口失效形式的管段在各种压力下漏失瞬态漏口周围20个压力波动数据,利用BP神经网络在压力数据与漏失量、漏口失效形式之间建立映射关系,并通过大量训练来优化BP神经网络结构。结果表明,优化后的神经网络可精确地预测出管网漏失量及漏口失效形式,为一种适用性强、快速有效的预测方法。     

单片机在恒压节能供水系统中的应用

介绍一种以８０５１单片机为恒压供水控制核心的系统软、硬件结构，为实现恒压供水系统的低能耗、高性能提供了一种新的方法。     

基于遗传算法优化BP神经网络的管网漏失定位模型研究

针对BP神经网络用于管网漏失定位时易出现收敛速度慢及陷入局部极小值的问题,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并以A市供水管网为例,选取各个分区的供水管段进行不同程度的漏失模拟,将模拟数据作为训练样本训练遗传算法优化的BP神经网络,得到管网漏失时压力监测点的压力变化率和漏点位置之间的非线性关系,构建基于遗传...     

复杂漏失地层堵漏技术现状及发展方向

井漏不仅是钻井过程中的普遍现象,且是制约安全、快速钻井的重要因素之一。围绕解决复杂漏失地层有效封堵问题,在漏失和堵漏机理、堵漏材料、堵漏效果评价仪器、堵漏和找漏工具,以及复杂漏失地层堵漏配方设计及堵漏工艺等方面开展了大量研究,尤其针对裂缝型、孔洞型复杂漏失,研究应用了凝胶聚合物复合堵漏材料及堵漏方法,有效解决了堵漏材料在漏失通道中的驻留能力,提高了堵漏一次成功率,特别是膨胀管堵漏技术的初步应用,为应对复杂漏失提供了有效手段。由于漏失的复杂性和不可预见性,目前复杂漏失地层堵漏还存在不少问题,如缺乏专用高效材料与方法、防漏效果及堵漏一次成功率低、漏点或漏型判断或识别不准确、缺乏可以有效模拟现场情况的评价手段、漏失机理及堵漏机理研究与现场存在差距等。针对存在问题,围绕提高复杂漏失地层堵漏一次成功率,需要从漏失机理和堵漏机理、应对复杂漏失的有效手段、能够模拟现场情况的室内评价方法、准确判断漏失类型和漏点,以及裂缝和溶洞等复杂漏失堵漏材料与堵漏工艺等方面开展研究。同时,提高对防漏堵漏的认识,一并考虑防漏堵漏和井壁稳定,通过预防来减少井漏发生的几率。在堵漏材料的选择上,不能只看材料价格,更要重视材料的针对性和实际效果,要认识到制定科学堵漏施工方案的重要性。     

基于水力模型的供水管网区块化优化研究

为进一步优化配水系统分区,提出了一种基于多尺度分区算法的供水管网区块化优化方法。该方法考虑了供水管网系统的节点压力信息,改进了分区评价函数,并结合城市供水管网实际情况进行分区。以A市为例,利用EPANET建模器建立供水管网水力模型,在此基础上结合配水系统分区理念,将A市供水管网分为了11个区块。结果表明,分区后的供水管网实现了单独区域水量计量,缩小了查找漏失范围;管网压力更加趋于均衡,降低了漏失水量和产销差,使供水管网运行更加科学化、合理化。研究成果可为供水管网分区优化管理提供参考。     

水厂供水多水泵电机成套控制系统

对水厂供水水泵运行工况进行了分析,提出了一套基于ＰＬＣ和变频器与传统的开关控制相结合的组合式水泵供水电气控制系统,并对其控制原理、结构及运行情况进行了论述。     

基于PSO-SVM模型的供水管网漏损诊断

为了找到更高精确度的供水管网定位方法,基于支持向量机搭建了PSO-SVM给水管网漏失诊断模型,对影响支持向量机(SVM)性能的两个重要参数c和g使用粒子群优化算法(PSO)做了优化处理,使得支持向量机的运算速率和准确度显著提高,利用单漏点供水管网仿真模拟试验平台测得管网各运行工况下的漏点特征数据,测得数据通过后期归一化处理作为PSO-SVM模型的输入样本数据集,样本数据经PSO-SVM模型运行后证明该模型可有效对管网漏失点做出精准定位,并能对各漏失点的漏失量做出精准预测。     

基于BP神经网络深度学习的供水管网漏损智能定位方法

在深入剖析已有大型供水管网漏损成因的基础上,提出了采用BP神经网络深度学习的方法预测漏损点位置,构建了供水管网漏损模拟模型,通过管网发生漏损时5个位置的流量变化和17个位置的压力监测点变化的相关性分析,利用人工神经网络深度学习来诊断漏损点所在管网中位置,并以实验室自搭建的小型供水管网为例对漏损定位的研究方法进行了验证。结果表明,所提方法是一个实时诊断的快速又有效的方法,可实现较为准确的漏损点定位。     

苏南河网密集区供水管网漏损成因分析及控制决策研究

鉴于传统的漏损率考核已不能满足各地区解决漏损问题的需要,以苏南河网密集区的K市为例,分析了K市存在的漏损问题,深入探究了实际漏损因素,提出了一套适用于苏南河网密集区的最优化控漏措施流程,避免了供水企业盲目采取控漏措施,为苏南区域供水企业漏损问题分析及解决措施提供参考。     

DBS分区在北方某市供水管网压力管理中的应用

为了解决北方某市供水管网水厂出水压力不足、部分路段供水管网压力波动大、区域压力不均衡等问题,基于该市供水管网水力模型,综合考虑该市供水管网压力、水量、地形、行政管理区域等相关因素,对该市供水管网进行DBS分区。结果表明,该市管网实施分区管理后,A水厂供水负荷减小,用水高峰期出水压力不足问题得到解决;部分路段水压过高问题得到解决;各区块供水管网压力得到均衡。因此,DBS区块化管理在该市取得较明显效果,对改善供水管网管理水平具有一定的参考价值。     

DF_(4B)型机车进水支管漏水的原因分析及预防措施

分析了造成DF4B型机车进水支管漏水的原因,并提出了相应的预防措施,采用这些措施后效果明显。