【技术实现步骤摘要】
基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法
[0001]本专利技术属于城市排水系统污染物削减控制
，涉及一种调蓄池优化布设方法，具体涉及一种基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法。
技术介绍
[0002]随着城市化改造进程的发展，我国污水雨水管网和污水处理厂的建设逐步完善，城市点源污染对河流湖泊等受纳水体的污染得到有效控制，但由降雨冲刷地表，裹挟面源污染物随管网汇入河湖，造成河湖水质恶化的问题仍然严峻，研究如何有效控制面源污染具有重要意义。
[0003]目前，通过在排水系统末端修建调蓄池，收纳汇存污染物含量高的初期雨水，待降雨过后再排送至污水处理厂进行初雨净化处理，是降低城市面源污染排放的重要手段。但由于管网汇流面积各异、汇流时间不同，在排水系统末端布设调蓄池的传统做法难以有效发挥调蓄池的截污性能，其污染物削减能力有限，亟需研发更加合理的调蓄池布设方法，充分发挥调蓄池污染削减能力，最大化调蓄池的初雨污染削减效益。
[0004]近年来，随计算机算力显著提升，机器学习算法与基于物理过程的雨洪...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集目标区域基础资料，包括数字高程数据、土地利用数据、土壤下渗能力、管网矢量数据、节点矢量数据、调蓄设施数据、水系分布数据、河道水位流量和河道断面数据；步骤2：构建三维数组整合实测降雨与监测资料，第一维度为实测降雨事件，第二维度为时间序列，第三维度为降雨气象监测数据、水质流量监测数据和排水管网监测数据；第三维度数据具体包括目标区域各站点降雨观测数据、排水管网监测点水位数据、排水管网监测点流速数据、排水管网监测点流量过程数据、排水管网监测点污染物浓度数据、排水管网监测点污染物总排放量数据；步骤3：基于步骤1收集资料构建SWMM模型，包括地表产流模块，地下管网汇流模块和污染物增长输移模块；步骤4：SWMM模型参数自动率定；以步骤2中的降雨观测数据为输入条件，以监测点监测的流量、污染物浓度变化过程为目标，结合网格搜索算法实现步骤3所构建的SWMM模型参数的自动化率定；步骤5：通过结合芝加哥雨型与目标区域暴雨强度系数，或通过结合目标区域水文手册中典型雨型与目标区域暴雨强度系数，调整重现期P和降雨历时t，模拟构建若干种重现期与降雨历时的降雨情景数据，生成降雨情景数据库；其中，芝加哥雨型公式为：式中，i为暴雨强度，单位mm/h；P为降雨重现期，单位a；t为降雨历时，单位min；A、b、c、n为当地雨型系数；步骤6：根据研究区域的土地利用类型及项目建设预算，初定调蓄池可布设位置及其总调蓄体积总量；步骤7：调蓄池布设情景模拟并生成数据库；运用步骤4所率定的SWMM模型，模拟各降雨情景下各调蓄池布设方案条件下的排口处的水位、流量和污染物浓度变化过程，管网节点溢流数量与污染物溢流总量，汇总并生成数据资料库；步骤8：建立调蓄池效益量化评价体系，包括污染减排能力评价指标、排涝能力评价指标、截流能力评价指标和综合效益评价指标；步骤9：计算调蓄池多组合布设条件下效益指标；基于步骤7模拟结果，计算各调蓄池布设条件下，步骤8所提出的各项评价指标值；步骤10：结合决策树算法建立评价指标与调蓄池布设方案深层联系，分析整合步骤9所获得评价指标数据与其对应的调蓄池布设方案，以评价指标数据为输入条件，以调蓄池布设方案为目标结果，结合决策树算法建立深层联系，实现通过最优化评价指标反演优化调蓄池布设方案。2.根据权利要求1所述的基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法，其特征在于：步骤3所述地表产流模块，其构建过程是：根据研究区域内的地形高程和管网检查井汇流节点分布，将研究区划分为若干个子汇
水区，每个子汇水区由透水区、有洼蓄能力的不透水区和无洼蓄不透水区三部分共同构成，对应的地表产流量也划分为透水区产流量R1、有洼蓄不透水区产流量R2和无洼蓄不透水区产流量R3三部分；1)对于透水区，当降雨量满足地表入渗条件后，地面开始积水至超过其洼蓄能力后便形成地表径流，产流计算公式为：R1＝(i
‑
f)
·
Δt；式中，R1为透水区的产流量，单位mm；i为降雨强度，单位mm/h；f为地表入渗能力，单位mm/h；Δt为计算时间间隔，单位为h；其中地表入渗能力随时间变化，通过Horton模型进行表述，其表达式为：f＝(f0‑
f
∞
)e
‑
kt
+f
∞
式中，f为地表入渗能力，单位mm/h；f0、f
∞
分别为初始入渗率和稳定入渗率，单位mm/h；t为降雨时间，单位h；k为入渗衰减指数，与土质状况密切相关；2)对于有洼蓄不透水区，降雨量满足地面最大洼蓄量后，便可形成径流，产流计算公式为：R2＝P
‑
D；式中，R2为有洼蓄能力不透水区的产流量，单位为mm；P为降雨量，单位为mm；D为洼蓄量，单位为mm；3)对于无洼蓄不透水区，降雨量除地面蒸发外基本上转化为径流量，当降雨量大于蒸发量时即可形成径流，产流计算公式为：R3＝P
‑
E；式中，R3为无洼蓄透水区的产流量，单位为mm；P为降雨量，单位为mm；E为蒸发量，单位为mm。3.根据权利要求1所述的基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法，其特征在于：步骤3所述地下管网汇流模块，其构建过程是：管道汇流过程采用动力波法求解，通过联立连续性方程进行求解，将节点的水位和管道中的流量的求解相结合，其控制方程为：式中，Q为瞬时流量，单位为m3/s；A为过水断面面积，单位为
㎡
；x为管道长度，单位为m；t为时间，单位为s；H为水深，单位为m；g为重力加速度，单位为m/s2；S
f
为因摩擦损失引起的能量坡降；n为管道综合糙率；R为水力半径，单位为m；v为断面平均流速，单位为m/s；在动力波的控制方程中，有管道无压状态通过压力项表征，出流、入流由流量Q的正负表征，能量损失主要考虑摩擦引起的损失，通过S
f
进行表征，方程通过有限差分法进行求解，其有限差分形式表示为：
式中，Q
t+Δt
为t+Δt时刻的流量，Q
t
为t时刻流量；A2、A1为管段上、下节点的过水断面面积，H2、H1为管段上、下节点的水深；分别为Δt时段的过水断面面积和流速的平均值；ΔA为Δt时段内过水断面面积的变化量；L为管段的长度；n为管道综合糙率；R为水力半径；g为重力加速度。4.根据权利要求1所述的基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法，其特征在于：步骤3所述污染物增长及输移模块，其构建过程是：污染物增长及输移过程通过街道污染物增长、污染物冲刷进行表征；其中，街道污染物增长采用饱和函数，即污染物增长以线性速率开始，随时间累计增长速率持续下降，直至达到饱和数值，表示为：式中，B为污染物的累积量，单位为kg/m2；C1为单位面积最大污染物累计量，单位为kg/m2；C2为半饱和常数，即达到单位面积最大污染物累计量一半时的天数；t为天数；污染物冲刷设定为指数冲刷，其冲刷负荷能力W为：式中，W1为冲刷系数；W2为冲刷指数；q为单位面积的径流速率，单位为mm/h；B为污染物的累积量，单位为kg/m2。5.根据权利要求1所述的基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法，其特征在于：步骤4的具体实现包括以下子步骤：步骤4.1：根据文献资料确定模型参数的合理范围；步骤4.2：通过网格搜索算法自动构建参数组合，以步骤2中的降雨数据为输入条件，以监测点监测的流量、污染物浓度变化过程为率定目标进行模型训练；步骤4.3：输出模型最优参数组合；步骤4.4：选取≥2场实测降雨事件，验证监测节点出的流量过程与污染物浓度变化过程，以纳什系数作为评价指标，当纳什系数大于阈值则输出模型，否则步骤4.1，调整参数范围重新进行模型训练。6.根据权利要求1所述的基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法，其特征在于：步骤8中，所述污染减排能力评价指标，包括溢流污染负荷削减量、入河污染负荷削减量、污水厂进水水量削减量和污水厂进水污染负荷削减量；所述溢流污染负荷削减量，表示计算雨污调蓄池运行前溢流口污染负荷总量与雨污调蓄池运行后溢流口污染负荷总量的差值，溢流口污染负荷总量为：其中，Q
污
为溢流口污染负荷总量，n为计算期间内溢流口入流量数据的个数，m为总模拟时长间隔个数，C
ij
为第i个汇流口在第j个时间间隔时污染物浓度...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐浩，罗涛，周聂，朱一松，黄雅丽，陈华，侯志强，商放泽，左联宾，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：
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