【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污水处理，尤其是一种雨水管网雨污混接程度评估方法、系统和存储介质。
技术介绍
1、城市排水管网是一个不可视化系统，在监管方面，对信息化手段要求较高，简单的信息化手段难以满足排水管网精细化监管的需求；在治理效果方面，污染反复问题较为严重，排水管网的长效安全运行难以保证，缺乏快速有效的污染物质监管控制方法，对污染问题的来源识别难度大。
2、针对城市雨污混接识别，部分混接点存在于地下或较为隐蔽的地方，如污水管道破损，污水渗漏至雨水管网；少数企业私接暗管，将污水，排入雨水管网；消防水或自来水管道破裂，导致大量水流进入雨水管网等等；为查明这些混接问题，往往需要用到一些专业的溯源方式方法，目前主要采用qv检测、cctv等管道探测技术、染色追踪、污染物浓度检测等方式方法，这些方法检测条件苛刻，需降水排空、清淤疏通等前期准备工作，成本高、效率低。当前还有一种通过对雨水管网混接复杂区域进行检查井采样，采用三维荧光光谱等手段通过有机物的三维荧光光谱、紫外-可见吸收光谱等对排水管道中有机物特性进行多维刻画，然而该类方法基于其对生活污水类别的低分辨识别率，往往在实际应用中受到较大限制。且以上排查结果往往只局限于是否存在雨污混接，对于雨污混接的严重程度及对下游影响，及其雨污混接在区域内的严重程度排名情况。
技术实现思路
1、为了克服上述现有技术中城市雨污混接识别困难的缺陷，本专利技术提出了一种雨水管网雨污混接程度评估方法，可实现高效、快捷、方便的判断雨污混接严重程度，为雨污混接治理
2、本专利技术提出的一种雨水管网雨污混接程度评估方法，包括以下步骤：
3、st1、建立雨污混接标签y的计算公式：
4、
5、其中，qh为旱天日累计流量，ρ为待评估区域所在地的人口密度，si为待评估区域中第i个用地类型汇水面积，qi为待评估区域所在地第i个用地类型的人均用水定额；kzi为第i个用地类型的变化系数设定值；
6、获取预训练的雨污混接评估模型，雨污混接评估模型以雨污混接标签y为输入以混接程度为输出；
7、st2、获取待评估区域的区域数据，并计算待评估区域的雨污混接标签y；区域数据包括：旱天日累计流量qh、待评估区域所在地的人口密度ρ、待评估区域中不同用地类型的汇水面积、待评估区域所在地不同用地类型的人均用水定额以及待评估区域所在地不同用地类型的变化系数；
8、st3、将待评估区域的雨污混接标签y输入雨污混接评估模型，雨污混接评估模型输出待评估区域的混接程度预测值。
9、优选的，雨污混接评估模型的训练包括以下步骤：
10、sa1、采集数据样本，数据样本为标注有混接程度的区域数据；
11、sa2、计算各数据样本的雨污混接标签y，将数据样本转换为学习样本{y,混接程度}；
12、sa3、选取以雨污混接标签y为输入以混接程度为输出的机器学习模型，令机器学习模型对学习样本进行学习，获取收敛后的机器学习模型作为雨污混接评估模型。
13、优选的，旱天日累计流量qh的获取方式为：选取旱天指定时间段上目标监测点位的流量监测数据，对流量监测数据采用tukeys规则进行数据清洗，结合剩余的流量监测数据计算旱天日累计流量qh。
14、优选的，1≤kz≤1.7。
15、优选的，kz＝1.53。
16、优选的，所述机器学习模型采用决策树模型或者神经网络模型。
17、本专利技术还提出了一种雨水管网雨污混接程度评估系统和存储介质，以承载上述的雨水管网雨污混接程度评估方法，便于所述方法的推广应用。
18、本专利技术提出的一种雨水管网雨污混接程度评估系统，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器连接存储器，处理器用于执行所述计算机程序，以实现所述的雨水管网雨污混接程度评估方法。
19、本专利技术提出的一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时用于实现所述的雨水管网雨污混接程度评估方法。
20、本专利技术的优点在于：
21、(1)本专利技术提出的一种雨水管网雨污混接程度评估方法，通过基于常规流量监测的分析手段，结合监测点位基础信息、流量监测数据以及上游汇水面积、用地类型、常住人口数据等，利用雨污混接分析模型算法，识别雨污混接风险，定量评估雨污混接严重程度，为区域排水系统雨污混接整治方向提供数据支撑。
22、(2)现有常规雨污混接识别往往是通过针对雨水管网的每个监测点位，适配雨水管网污水混接的液位变化、流量变化和水质变化等诊断指标数据，用于混接结果的判断，适配雨水管网各个监测点位的混接判断结果数据，以及雨水管网拓扑关系数据，用于各个监测点位的上下游分析定位诊断，定性判断是否存在雨污混接，而没有明确的雨污混程度整改分析。本专利技术能计算雨污混接严重程度并进行排序，方便相关人员进行靶向治理。
23、(3)本专利技术中，对旱天流量、人口密度、汇水面积、人均用水等与混接程度高相关的数据进行特征融合形成雨污混接标签y，通过机器学习，构建雨污混接标签y与混接程度的映射关系，大大提高了雨污混接评估的效率和精度，并降低了评估成本。
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1.一种雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，雨污混接评估模型的训练包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，旱天日累计流量Qh的获取方式为：选取旱天指定时间段上目标监测点位的流量监测数据，对流量监测数据采用Tukeys规则进行数据清洗，结合剩余的流量监测数据计算旱天日累计流量Qh。
4.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，1≤Kz≤1.7。
5.如权利要求4所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，针对生活区域，设置Kz＝1.53。
6.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，所述机器学习模型采用决策树模型或者神经网络模型。
7.一种雨水管网雨污混接程度评估系统，其特征在于，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器连接存储器，处理器用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-6任一项所述的雨水管网雨污混接程度评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，雨污混接评估模型的训练包括以下步骤：
3.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，旱天日累计流量qh的获取方式为：选取旱天指定时间段上目标监测点位的流量监测数据，对流量监测数据采用tukeys规则进行数据清洗，结合剩余的流量监测数据计算旱天日累计流量qh。
4.如权利要求1所述的雨水管网雨污混接程度评估方法，其特征在于，1≤kz≤1.7。
5.如权利要求4所述的雨水管...
【专利技术属性】
技术研发人员：李梅，徐立梅，董毓良，付明，许先菊，
申请(专利权)人：清华大学合肥公共安全研究院，
类型：发明
国别省市：
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