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1.
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。  相似文献   
2.
目前污水处理量的逐渐增长与进水浓度的持续走低已成为城市污水管网普遍存在的问题,究其根本主要体现在污水管网的雨天入流入渗及旱天入流入渗。其中雨天的入流分析多借助在线流量监测技术,通过管道雨天过流量与旱天的对比即可迅速定位,而旱天入渗往往比较隐蔽无法单纯依靠流量数据进行准确查找。地毯式的CCTV、QV管网诊断方式,不仅无法对管网入流入渗量进行量化,而且耗资巨大且无法实现。通过对研究区域管网末端水厂数据的本底分析,发现区域存在的入流入渗现状及指标特性,借助在线监测点位的布设,获取有效监测数据,确定监测点位处的入渗量,进而为工程的下一步开展提供方向。  相似文献   
3.
以某沿海城市住宅小区为研究对象,根据现有实测资料,基于SWMM平台,构建雨水管网模型,并进行稳定性分析,以解决模型稳定性差的问题.提出提高模型稳定性的3种方法:调整时间步长;调整计算方法;进行适当的管道处理.通过分别采用3种方法对所建模型进行调整并对调整后结果进行对比发现显著提高了模型的稳定性.  相似文献   
4.
基于SWMM模拟平台,模拟潮汐水位对雨水管网的顶托影响,分析潮汐曲线时刻表下管网排水能力。以某滨海城市小区为例,基于地理信息系统GIS和暴雨洪水管理模型SWMM构建城市排水管网与排放口海水潮汐耦合模型,对比分析潮汐出流和自由出流,比较两种情形下的检查井水位、管道充满度、管道流速。结果表明,潮汐顶托对管网排水能力的影响随潮汐水位变化,潮汐出流造成中下游检查井水位上升,管道充满度增加,流速下降甚至回流,严重影响排水能力,增加内涝风险。  相似文献   
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