供水管网突发污染试验模拟及污染源定位研究

以供水管网模拟系统为试验平台,采用多点投加高浓度次氯酸钠溶液模拟污染物扩散的方法进行了试验研究与理论分析．通过实测监测点污染信息,利用改进的模拟一优化反追踪模型进行污染源定位并分析管网拓扑结构等影响因素对模型效率及准确率的影响．研究表明,在影响因素合理表达条件下,可以实现模型的高准确率．     

遗传算法优化管网神经元网络模型

拟利用BP神经元网络建立杭州市供水管网宏现状态模型。针对传统BP网络学习速度慢、网络结构难以确定等问题，引进遗传算法来优化改进算法的BP神经元网络的拓扑结构，模型预测结果较为理想。     

城市供水管网漏损的智能化削减技术研究

针对目前管网漏损的研究现状,系统介绍了管网漏损的数学模型应用、智能化控制、计算机数字化管理系统集成方面的研究应用及进展.着重指出当前漏损控制模型如漏损预测模型、漏损定位模型在城市供水管网漏损控制的智能化削减技术中的理论依据及其重要地位.强调了城市管网的智能化漏损控制研究是漏损控制数字化、集成化的基础,需要科研人员不断地完善,为今后城市供水企业管理中的一项长期而艰巨的任务.     

供水管网突发污染试验模拟及污染源定位研究

以供水管网模拟系统为试验平台,采用多点投加高浓度次氯酸钠溶液模拟污染物扩散的方法进行了试验研究与理论分析．通过实测监测点污染信息,利用改进的模拟一优化反追踪模型进行污染源定位并分析管网拓扑结构等影响因素对模型效率及准确率的影响．研究表明,在影响因素合理表达条件下,可以实现模型的高准确率．     

供水网络的优化计算方法

根据给水管网的水力特性,构造了以管段压力及管段流量为求解变量的优化设计目标函数,利用线性约束的特点,采用优化效果明显的简约梯度法进行计量,通过目标函数变换,一次性解决了求解管径圆整的难题,并经过了实例验证。     

浅谈城市供水系统安全性

供水系统作为城市赖以生存的生命线工程,其安全性越来越受到各国的重视,也越来越成 为恐怖主义组织的攻击、威胁和破坏目标,特别是供水系统的关键设施.笔者介绍了当代恐怖主义 对供水系统的种种危害及其手段特点,并简略分析了“供水系统的战略防御系统”,以此提高供水 系统的安全性、健壮性,并作为实现有效预防、及时预警、智能化决策和有效处置的途径.     

给水管网管径组合优化的极大极小蚁群算法

蚁群算法作为模仿蚂蚁寻找食物的进化算法已经成功的应用于许多组合优化领域.针对其在给水管网管径组合优化设计过程中的计算时间长,易陷入局部极小点等问题,提出了单只蚂蚁更新外激素值,并使外激素值限定在一定范围内的基于二进制编码的极大极小蚁群改进算法,并编制了相应的程序代码.将该方法运用到某小区管网的管径组合优化,结果表明,改进的蚁群算法与基本的蚁群算法相比,更容易实现全局最优解,且计算时间较短.     

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。     

基于智能群体优化算法的给水管网漏损定位

针对城市给水管网漏失定位困难的问题,采用模糊聚类方法对压力监测点进行了优化布置,并在压力在线监测的基础上建立了管网漏损定位模型。利用蚁狮优化算法和粒子群优化算法两种智能群体优化算法对模型进行求解,并以华北某沿海城市的某工业区给水管网为算例,分析对比了两种算法的运行情况。结果表明,在漏损定位问题上,蚁狮优化算法具有更强的全局优化能力,更高的搜索效率。     

新生态二氧化锰混凝特性及机制研究

采用高锰酸钾与亚硫酸钠复合还原剂制备新生态二氧化锰并用其处理各种浊度原水,考察了该新生态二氧化锰的混凝效能、影响因素及可能的除浊机制.结果表明:所制备的新生态二氧化锰具有丰富的表面羟基,且比表面积较大,具有较高的化学吸附活性,在较低的投量(2 mg/L)下即具有显著的混凝效能,混凝的最佳pH值范围为7~9;该新生态二氧化锰的混凝除浊机制主要是吸附架桥作用.