一種結合阻力辨識的管網泄漏檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及管網泄漏檢測方法。
【背景技術】
[0002] 管道泄漏檢測方法可分為兩個大類，即被動檢漏法和主動檢漏法。被動檢漏法比 較直接，多數需要利用具有一定檢測功能的儀器、設備進行泄漏檢測的手段；而主動檢漏法 主要依靠管網日常監測數據，并利用有效的分析方法進行泄漏檢測。
[0003] 被動檢漏法主要有人工巡檢法、隔離法、聽聲法和測溫法等。人工巡檢法需要組織 專門的隊伍對管道進行巡檢，這依賴于人員的敏感性、經驗和責任心，并且只能發現一些較 大的泄漏。隔離法是關閉相應的閥門，使部分管段從管網中隔離出來，通過觀察補水量和被 隔離管段水壓的變化排查待測管段是否泄漏。該方法需要預先大致確定泄漏點位置，并且 會使大量用戶受到影響。聽聲法是采用的儀器為聽漏儀和聽漏棒在井室附近的閥門處或者 沿著管道在地面上監聽泄漏聲音信號，以確定漏點位置的方法。該方法也需要預先大致確 定泄漏點位置，否則測試工作量會顯著增加。隨著測試儀器的不斷發展，基于硬件的直接觀 測方法中的測溫法得到了比較廣泛的應用，尤其是對于熱力管網泄漏檢測效果更好。該方 法采用手持非接觸式紅外線熱像儀沿著管道步行，檢測管道上方的地面溫度，并檢測管道 附近其他市政管道井室內的溫度，檢查是否有溫度異常。如有異常，便可以列入泄漏重點可 疑區域。
[0004] 主動檢漏法方面采用較多的研究思路是測量管網中的壓力值及其變化量，建立管 網系統的基本狀態方程式，然后推導出管網運行中出現流量擾動引起水壓狀態變化的基本 關系式，用來分析管內壓力變化與泄漏的位置及漏水量之間的關系，從而實現泄漏檢測。 Liggett等研究提出了基于壓力和流量的反分析法。研究表明，泄漏診斷結果主要取決于 觀測點的數目，當觀測點較多時，成為超定問題，可以得到較好的結果，而當監測點較少時， 則成為欠定問題，難以得到理想結果。其中，利用優化算法處理管網泄漏診斷問題，可以克 服可觀測量數量較少的限制。由于其具有適應性強，需要確知的參數較少等優點，受到研究 者的關注。應用于管網檢漏的主要有遺傳算法、神經網絡方法以及粒子群算法等。基本模 型是利用管網中壓力和流量觀測值作為已知條件，把泄漏信息作為待優化參數，進行優化 分析。通過極小化計算量與觀測量之差，實現管網泄漏點的定位和量化。趙新華等提出利 用管網壓力和流量觀測數據，結合神經網絡模型進行泄漏點定位研究。研究中利用數值模 擬計算數據建立數據庫，并作為樣本訓練神經網絡，并以此為基礎開發硬件系統已實現上 述功能。梁建文等提出了通過管網有限壓力觀測值的變化，利用人工神經網絡技術來進行 泄漏點定位及量化，得到了比較滿意的結果。但由于人工神經網絡方法需要大量的觀測數 據進行訓練，樣本數量不大會造成優化結果的偏差較大，使上述方法在實際管網中的應用 受到很大的限制。路文麗等利用管網漏失量和管網壓力間關系的經驗公式，將漏水量的計 算問題轉換為如何判斷兩個變量的線性相關性問題，從而求解出給水管網的漏水量數學模 型，具有較高精度的模型。但在管網基礎數據不全面、水力計算模型不精確的情況下，模型 精確度會受到影響。
【發明內容】
[0005] 本發明為了解決被動檢漏法主要需要大量儀器設備和人力、難以與自動監控系統 結合的問題和人工神經網絡方法存在的樣本數量不大會造成優化結果有較大偏差和耗時 較長的問題。
[0006] -種結合阻力辨識的管網泄漏檢測方法，包括以下步驟：
[0007] 步驟1、獲取拓撲結構：通過搜集供水或供氣（供熱）管網系統設計施工圖紙等設 計資料，獲取管網系統節點和管段信息，即拓撲結構；其中，涉及節點、管段和阻力特性系數 三個概念：節點是指管網分支處的連節點，節點所連接管段流量不相同；管段一般是指一 條管段，對于兩條管段連接處實際存在分支但分支處沒有泄流量，也就是說兩條相連接且 流量始終相同的管段也視為同一管段；管段阻力特性系數是綜合考慮各管段管徑、管長、相 對粗糙度的特性參數，反映管段阻力情況，該參數不隨管網水力工況的變化而變化；對節點 和管段依次進行編號，并錄入計算機，表達管網拓撲結構模型；
[0008] 步驟2、在正常工況下，獲取正常工況下的參數及阻力特性系數樣本：以管段為單 位形成樣本庫，利用消防、夜間（2:00-3:00)及正常工況等不同工況下管網中節點和管段 處設置的壓力和流量測試裝置獲取的壓力和流量觀測數據；利用上述觀測數據作為計算已 知條件，建立包含阻力特性系數的方程組，借助廣義逆解方法求解所構建方程組，從而計算 確定各管段阻力特性系數，記為設定值；
[0009] 步驟3、根據不同工況或不同時間段內管網的觀測數，依據步驟2中確定各管段阻 力特性系數的方法辨識不同工況或不同時間段內管段阻力特性系數；
[0010] 疑似泄漏工況阻力特性表達：認為管網可能存在泄漏時，各節點壓力及管段流量 均可能發生變化；但由于水管段內部流動仍處于阻力平方區，管段阻力特性系數在此過程 中不會發生變化；通過獲取疑似泄漏工況條件下的壓力和流量實時監測數據，并依據步驟 2中的方法由程序計算得到的方程組廣義逆解表達辨識結果，從而計算確定該疑似泄漏工 況的各管段阻力特性系數；
[0011] 將此時的管段阻力特性系數與正常工況下的阻力特性系數樣本進行比較，將不同 工況下管段阻力特性系數變化范圍超出設定值的管段視為疑似泄漏管段；
[0012] 步驟4、區域劃分及虛擬節點設置：通過在疑似泄漏管段上設置虛擬節點表達泄 漏，每個虛擬節點包含位置及泄流量兩個參數；即虛擬節點位置表達疑似的泄漏位置，虛擬 泄流量表達泄流量；在可觀測的節點或管段處分割管網，依據管網規模（管段數量）確定 劃分區域數量，劃分每一區域不多于30根管段，且每一區域最多包含一個疑似存在的泄漏 點；以每一區域作為泄漏診斷基本研究單元確定疑似泄漏的管段信息；對管網整體進行3 次以上不同的區域劃分，匯總疑似泄漏管段信息，初步確定疑似泄漏的管段及具體泄漏位 置；
[0013] 步驟5、區域內泄漏診斷的優化實現：在步驟4劃分的每個區域內（多次劃分的所 有區域），設置虛擬節點，虛擬節點位置設置從該管段上游節點處開始，以Xm為步長依次 改變所設置的泄漏點位置；采用遺傳算法進行優化計算，對疑似泄漏點進行定位并量化泄 流量；
[0014] 設置管段的泄流量的變化范圍，下限為0,上限為該管段設計流量（每條管段均有 一個設計流量，表示正常工況條件下的理想數值）的50 %，遺傳計算過程中，泄流量在該區 間內變化；另外，可以認為阻力系數與管長成正比例，一條管段（疑似泄漏管段）被疑似泄 漏點分為2部分后，兩部分各自長度可以認為是已知量，兩部分阻力特性系數可以根據整 體阻力特性系數按長度分配計算得到，是以虛擬節點參數為自變量的因變量；因此，區域內 各管段阻力特性系數可以作為優化計算已知條件；目標函數為壓力和流量計算值與觀測值 的方差和；調整優化虛擬節點參數，使該方差和最小，便可得到對應的優化結果；優化結果 中包含虛擬節點參數，即疑似泄漏點位置及泄流量（流量很小時認為不存在泄漏）；
[0015] 利用遺傳算法完成優化計算，具體確定疑似泄漏位置并量化泄流量；其中，遺傳算 法參數選取和遺傳算法具體步驟如下：
[0016]
[0017]a)初始化：設置進化代數計數器t= 0,設置最大進化代數50-100,隨機生成 600-1000個個體作為初始群體P(0)，即虛擬節點的不同位置和泄流量；
[0018] b)個體評價：計算群體P(t)(泛指優化過程中的任意一代）中各個個體的適應 度，此處選取壓力和流量計算值與觀測值的方差和的倒數表達適應度；
[0019] c)選擇運算：將選擇算