一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法技术

本发明专利技术公开了一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法，该方法使用监测节点的各项指标来综合分析每个节点发生污染的风险，并，选取污染风险高的部分节点进行污染扩散规律分析，进一步地，基于上述的管网污染风险分析及污染扩散规律分析，该方法提出了改进的多目标非支配遗传算法模型用于搜寻可靠的监测点布局组合，使用了基于最小化监测时间与最大化污染事件监测比例这两个水质优化目标函数，基于节点连接的管长与管径，通过计算连接节点的容积等节点重要性指标构建双目标函数，表述了监测点组合对污染事件的响应时间和监测到的污染事件数量，贴合管网水质监测的主要需求。

【技术实现步骤摘要】
一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法
本专利技术属于城市市政工程供水管网优化领域，具体涉及一种适用于大规模供水管网的水质监测点布局优化方法。
技术介绍
城市供水管网的水质安全与城市居民的健康密切相关，城市自来水从水厂运送到居民家的过程中，水质可能发生恶化。通过在管网中部署水质监测点实时监测水质变化，供水企业可以对管网中突发的水质污染做出及时响应，保障居民用水安全。然而，城市供水管网规模庞大，地理分布广阔，随着城市的发展和扩张，管道及附属设备也日益增多，管网规模的扩大加大了污染监测的难度。现有的供水管网水质监测点优化布局实践中，往往针对的是小型管网，其布局方法也只适用于小型管网。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的小型管网，其布局方法也只适用于小型管网的缺陷，提供一种面对城市大规模的供水管网水质监测点布局优化方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法，包括以下步骤：S1、在供水管网中部署若干个水质监测点，所述若干个水质监测点构成监测节点集合，用于监测水质变化；S2、基于监测到的水质变化数据，构建节点概率污染模型，计算每个监测节点的污染风险值；其中，包括确定各个监测节点取到的属性指标，使用熵值法计算得到的每项属性指标的熵值ej，j＝1,2,…,m，m为属性指标的总数；定义每项属性指标的差异性系数gj，gj＝1-ej；根据所述差异性系数gj，确定每项属性指标的权重系数wj，即：0≤wj≤1，且，n为被评价对象即监测节点的个数，i为迭代到的第i个对象；根据每项属性指标xj的权重系数wj，构建节点污染概率模型y：S3、根据确定到的每个监测节点的污染风险值，从监测节点集合中挑选出污染风险值高于风险阈值的部分节点，使用管网模拟操作工具进行污染扩散规律分析，以任一监测节点为对象，通过模拟发生污染事件，来收集在指定时间内受到污染影响的其他监测节点；S4、在污染扩散分析的过程中，根据连接到监测节点的管道，确定管道容积，从而计算出每个监测节点的重要性Pi，i表示第i个监测节点；基于污染事件监测时间T、污染事件监测比例γ、以及监测节点的重要性P，构建双目标函数模型，其中，该模型的数学表达式为：其中，N表示污染事件数量；Ti表示事件i被监测到的监测时间；γi表示当前判断事件i是否被监测点集合监测到的取值，若被监测到，则γi取值为1，若否，则γi取值为0；S5、基于步骤S4构建的双目标函数模型，使用多目标遗传算法对该模型求解，得到水质监测点的最优布局方案。本专利技术公开的一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法，在使用供水管网的水力模型对管网中全部监测节点进行污染注入模拟，考虑到大规模供水管网的节点已无法进行全部模拟，本专利技术使用监测节点的各项指标来综合分析该节点发生污染的风险，选取污染风险高的部分节点进行污染扩散规律分析，该分析的主要步骤是进行节点水质污染模拟实验，选取部分节点进行实验缩短了污染扩散规律分析的时间。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术公开的水质监测点布局优化方法流程图；图2是筛选出1000个节点在管网中的位置；图3是优化选择的100个水质监测点位置(黑色圆点)。具体实施方式为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本专利技术的具体实施方式。本专利技术公开的一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法，使用监测节点的各项指标来综合分析该节点发生污染的风险，选取污染风险高的部分节点进行污染扩散规律分析，该分析的主要步骤是进行节点水质污染模拟实验，选取部分节点进行实验缩短了污染扩散规律分析的时间。请参考图1，其为本专利技术公开的水质监测点布局优化方法流程图，在实施的时候具体分为了以下步骤：S1、在供水管网中部署若干个水质监测点，所述若干个水质监测点构成监测节点集合，用于监测水质变化；所述水质监测点可考虑采用水质数据监测传感器，每个监测点间可考虑有线或无线连接方式，基于构建的传感器网络将测得的水质变化数据传输到监控终端，所述监控终端考虑为设定有控制程序的PC端、移动端等。S2、基于监测到的水质变化数据，构建节点概率污染模型，计算每个监测节点的污染风险值；其中，包括确定各个监测节点取到的属性指标，使用熵值法计算得到的每项属性指标的熵值ej，j＝1,2,…,m，m为指标总数；定义每项属性指标的差异性系数gj，gj＝1-ej；根据所述差异性系数gj，确定每项属性指标的权重系数wj，即：0≤wj≤1，且，n为被评价对象(监测节点)的个数，i为迭代到的第i个对象；根据每项属性指标的权重系数wj、属性指标xj，构建节点污染概率模型y：当前步骤下所述确定各个监测节点取到的属性指标包括24h内节点需水量改变，24h内节点压力极差，节点连接的管道平均管径，节点连接管道的管径极差，以及节点的度。在确定了上述的属性指标后，需要对每个监测节点的属性指标(简称节点属性)进行的筛选，本实施例下依据最小均方差法进行节点属性进行筛选；最小均方差的数学表达式表示为式(1)：其中，sj表示当前节点的第j个属性指标的均方差，m表示属性指标的数量，xij表示第i个对象(即监测节点)对应属性指标xj的观测值，为指标xj按n个被评价对象取值构成的样本均值。针对每个监测节点的属性指标，为了减小对最终的评价值影响，需要对属性指标进行筛选，当前根据公式(1)求得的各个属性指标均方差值，排除均方差较小并约等于0的属性指标，从而完成属性指标的筛选。本实施例下通过上述的筛选方法，筛选得到1000个节点，且所述1000个节点在管网中的位置请参考图2。以上便是对属性指标的选取和筛选过程，在完成了前述的选取和筛选过程后，即可进一步构建节点概率污染模型，其包括以下步骤：S21、由于不同属性指标的单位、数量级不同，在进行模型构建之前需要对各项属性指标进行无量纲化；其中，可以通过数学变换的方式来消除原始属性指标量纲的影响，本实施例，使用归一化处理法即公式(2)，完成属性指标的无量纲化：式(2)中，n为监测节点的数量，xij表示第i个监测节点对应属性指标xj的观测值，表示无量纲化后的观测值。S22、基于属性指标的无量纲化处理，根据监测节点的各个属性指标的观测值，使用“熵值法”计算得到各属性指标的权重，各属性指标的权重计算步骤如下：a、计算第j项指标下，第i个监测节点的特征比重pij：b、基于所有监测节点，计算第j项指标的熵值ej：式(4)中，k>0，ej>0，ln为自然对数；其中，常数k的取值与样本数m，一般考虑k＝1/ln(m)。相关本实施例考虑了，如果观测值xij在给定的第j项属性指标下全部相等时，那么此时ej＝klnn；c、计算属性指标xj的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、在供水管网中部署若干个水质监测点，所述若干个水质监测点构成监测节点集合，用于监测水质变化；/nS2、基于监测到的水质变化数据，构建节点概率污染模型，计算每个监测节点的污染风险值；其中，包括确定各个监测节点取到的属性指标，使用熵值法计算得到的每项属性指标的熵值e

【技术特征摘要】
1.一种适用于供水管网的水质监测点布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在供水管网中部署若干个水质监测点，所述若干个水质监测点构成监测节点集合，用于监测水质变化；
S2、基于监测到的水质变化数据，构建节点概率污染模型，计算每个监测节点的污染风险值；其中，包括确定各个监测节点取到的属性指标，使用熵值法计算得到的每项属性指标的熵值ej，j＝1,2,…,m，m为指标总数；定义每项属性指标的差异性系数gj，gj＝1-ej；根据所述差异性系数gj，确定每项属性指标的权重系数wj，即：且，n为被评价对象即监测节点的个数，i为迭代到的第i个对象；
根据每项属性指标xj的权重系数wj，构建节点污染概率模型y：



S3、根据确定到的每个监测节点的污染风险值，从监测节点集合中挑选出污染风险值高于风险阈值的部分节点，使用管网模拟操作工具进行污染扩散规律分析，以任一监测节点为对象，通过模拟发生污染事件，来收集在指定时间内受到污染影响的其他监测节点；
S4、在污染扩散分析的过程中，根据连接到监测节点的管道，确定管道容积，从而计算出每个监测节点的重要性Pi，i表示第i个监测节点；基于污染事件监测时间T、污染事件监测比例γ、以及监测节点的重要性P，构建双目标函数模型，其中，该模型的数学表达式为：



其中，N表示污染事件数量；Ti表示事件i被监测到的监测时间；γi表示当前判断事件i是否被监测点集合监测到的取值，若被监测到，则γi取值为1，若否，则γi取值为0；
S5、基于步骤S4构建的双目标函数模型，使用多目标遗传算法对所述双目标函数模型求解，得到水质监测点的最优布局方案。


2.根据权利要求1所述的水质监测点布局优化方法，其特征在于，步骤S2中，包括选取评估监测节点污染风险的m个属性指标，依据最小均方差法进行属性指标的筛选，从中筛选出均方差值大于指定阈值的属性指标；所述最小均方差法的计算公式为：



其中，sj表示当前监测节点的第j个属性指标的均方差；xij表示第i个对象即监测节点对应j指标的观测值；表示以属性指标xj按n个被评价对象取到的观测值为样本对象，进一步构成的样本均值。


3.根据权利要求2所述的水质监测点布局优化方法，其特征在于，步骤S2中，所述监测节点污染风险的m个属性指标包括若干个小时内监测节点需水量的变化值、压力极差值...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾文，扈震，吴金星，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42