CN106600094A - 一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法，通过确定管道水质风险的分级类型和评价指标，建立供水管网动态水力和水质模型，并对模型进行准确校核，采用层次分析法确定各评价指标的权重，基于管网动态模型的状态数据样本，划分各评价指标参数的分级标准，确定各评价指标的隶属度，进行模糊综合评价，确定管网中各管道的水质风险等级，上述步骤，可对整个供水管网的所有管道进行水质风险评价，并根据评价结果进行比较、排序，确定管道中水质发生变化的风险程度顺序，为管网的管理维护提供决策支持；本发明克服了其他评价方法指标简单、考虑不全面的缺陷，评价结果更加可靠，确保了评价方法的准确性和生命周期。

Description

一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法

技术领域

本发明涉及到供水管网运行管理领域，更具体地，涉及到一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法。

背景技术

供水管网系统作为城市供水系统的重要组成部分，是直接关系到用户用水安全的重要环节。因此，确保供水管网水质安全是国内外供水企业一直关注和面临的重大问题之一。然而，由于供水管网具有广阔的管壁内表面积，对饮用水水质而言，它是一个庞大复杂的系统，类似一个巨大的管式生物化学反应器。有很多研究资料已经表明，饮用水水质从出厂到用户呈逐渐降低的趋势，其原因主要是出厂水在供水管网内停留时间很长，导致水体与管壁长时间接触发生了一系列复杂的物理、化学和微生物反应，使饮用水受到了二次污染。因此，需要对管道的水质情况进行评估，对管道中的水质可能存在的风险进行评价，从而为供水管网的水质管理提供量化的依据。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法，建立一套管道水质风险评价体系，从而解决供水管网水质评价问题。

本发明的技术解决方案是：

一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法，具体步骤如下：

步骤1：确定管道水质风险的分级类型和评价指标，确定分级类型，将水质风险分为轻微、较小、一般、较大、重大5个等级，评价指标体系包含两级指标，分别是一级指标和二级指标，其中，一级指标有管道属性U₁、水力条件U₂和水质条件U₃，管道属性指标的二级指标有管材u₁₁、管龄u₁₂和管径u₁₃，水 力条件指标的二级指标有流速大小u₂₁、流速波动u₂₂和流向变化u₂₃，水质条件的二级指标有水龄u₃；

步骤2：建立供水管网动态水力和水质模型，并对模型进行准确校核，将管网动态水力和水质模型用于供水管网的日常运行管理，并对模型进行持续的更新维护，以确保动态模型的准确性，根据步骤1中的指标类型，选取相应的管网属性数据和连续时间区间上的状态数据作为指标的样本数据；

步骤3.1：采用层次分析法确定各评价指标的权重，首先，根据评价指标体系的层次结构，可构建层次分析法权重计算的递阶层次结构，然后，针对递阶层次中同一层次的各因素，通过两两比较以建立各层次判断矩阵，即是准则层各因素两两比较，建立判断矩阵P，指标层各因素两两比较，分别建立判断矩阵P₁、P₂，最后，各指标权值向量的计算采用和法，得到权重向量：

准则层权重向量：A＝{a₁,a₂,a₃}；

指标层权重向量：A₁＝{a₁₁,a₁₂,a₁₃}，A₂＝{a₂₁,a₂₂,a₂₃}；

步骤3.2：基于管网动态模型的状态数据样本，划分各评价指标参数的分级标准，各评价指标采用模糊区间来划分各个等级的分级标准，即：V＝{v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}＝{(k₀,k₁),(k₁,k₂),(k₂,k₃),(k₃,k₄),(k₄,k₅)}，式中，k₁，k₂，k₃，k₄分别表示v₁与v₂，v₂与v₃，v₃与v₄，v₄与v₅等级对应分级区间的临界值；k₀与k₅分别表示v₁等级区间的下限与v₅等级区间的上限；

步骤4：确定各评价指标的隶属度，根据评价指标的类型不同，采用不同的隶属度确定方法，流速大小u₂₁和水龄u₃是时间区间上的状态因素，采用模糊统计法计算其隶属度，即将选取的时间区间上的管道状态因素作为统计样本，指标因素随时间变化的数值作为样本个体，计算指标在时间区间上的数值相对于各等级模糊区间的隶属频率，即为该指标对于各等级的隶属度，对于评价指 标管材u₁₁、管龄u₁₂、管径u₁₃、流速波动u₂₂和流向变化u₂₃，采用隶属函数法计算其隶属度；

步骤5：进行模糊综合评价，确定管网中各管道的水质风险等级，根据二级指标隶属度的计算结果分别形成各一级指标的隶属度矩阵R₁、R₂，进一步，一级模糊综合评价结果可通过各一级指标的隶属度矩阵和权重向量求得：B₁＝A₁·R₁；B₂＝A₂·R₂，由一级模糊综合评价结果可组成二级模糊综合评价的单因素评判矩阵R，考虑权重向量A，可得二级模糊综合评价结果：B＝A·R＝(b₁,b₂,b₃,b₄,b₅)，模糊合成算子“·”采用加权平均型；最终，为确定评价对象的最终等级，采用加权平均法来计算，即对应于管道浊度风险评价集V和综合评价结果B，给定加权集Q＝(q₁,q₂,q₃,q₄,q₅)＝(1,2,3,4,5)；管道水质风险的总体评价结果P，用下式计算

P＝B·Q＝b₁q₁+b₂q₂+b₃q₃+b₄q₄+b₅q₅

上述步骤，可对整个供水管网的所有管道进行水质风险评价，并根据评价结果进行比较、排序，确定管道中水质发生变化的风险程度顺序，为管网的管理维护提供决策支持。

所述步骤3.2中各指标的分级标准划分方法如下：

管材属于定性指标，采用区间评分法进行指标的量化，针对管网中使用的管材类型，将管材归结为灰口铸铁管、镀锌钢管、钢管、球墨铸铁管和非金属管五种，并根据对水质风险程度的不同，将其按照从大到小排序，由此，设置管材指标的专家评分标准为0～1分，根据管道浊度风险等级不同，具体划分为：

V(u₁₁)＝{(0,0.2),(0.2,0.4),(0.4,0.6),(0.6,0.8),(0.8,1.0)}

针对管龄指标：一般情况下，认为管龄越大，管道水质风险等级越高，在 管网系统中，给水管道的服役年限一般是50年，因此将管龄50年作为评价等级的最高取值，超过50年的管道视为风险评价的最高等级，即重大风险，其余各等级区间临界值近似按等分处理。由此可得管龄指标的等级划分标准为：

V(u₁₂)＝{(0,10),(10,20),(20,30),(30,40),(40,50)}

针对管径指标：管径越小，管道水质风险等级越大，即评价结果等级越高，按照供水管网常用管径的分布情况以及管径输配水功能的不同，可将管径指标的标准等级区间划分为：

V(u₁₃)＝{(900,1200),(600,900),(300,600),(100,300),(0,100)}

针对流速的大小指标：流速过低，管壁颗粒物质容易积聚，且水体停留时间变大，管道水质风险增大；流速过大，管壁受到冲刷，管垢层结构破坏，管壁附着物易被挟带至水体中，导致管道水质风险增大，因此，流速大小属于区间型指标，取值从中间向两侧，管道浊度风险等级变大，由此可将流速大小的标准等级区间划分为：

针对流速的波动指标：流速波动越大，越容易造成管壁附着物松散，增加进入水体的风险，因此管道水质风险越大，统计学中的变量离散程度可用来表达流速波动情况，将选取的时间区间上的管道流速数值作为统计样本，近似代表管道流速的全部状态，其样本离散程度即代表流速的波动情况，另外，由于不同的管道的流速水平并不相同，若要更全面的反映流速波动对流速指标总体的意义，便于不同的管道之间进行对比，应进一步采用标准差占平均数的比重来衡量流速波动情况，即标准差系数

式中σ_v——流速样本的标准差，代表流速波动水平；

——平均流速；

由此，流速波动的标准等级区间可根据标准差系数进行划分：

V(u₂₂)＝{(0,0.2),(0.2,0.4),(0.4,0.6),(0.6,0.8),(0.8,1.0)}

针对流向的变化指标：流向变化的频率越高，管道水质风险等级越大，流速的方向发生变化是管道水力状态的一种极端情况，因此认为流速方向一旦发生改变，管网水质就面临风险，将选取的时间区间上的流速数值作为统计样本，流向变化的程度可以用流向变化的频数占流速样本总数的百分比来量化表示，即

由此，流速变化的标准等级区间划分为：

V(u₂₃)＝{0,0,(0,10％),(10％,20％),(20％,30％)}

针对水龄指标：水龄越大，表示水体在管道中的停留时间越长，发生复杂的物理、化学、微生物反应的风险就大，因此管道水质风险等级越大，由此，水龄指标的标准等级区间可划分为：

V(u₃)＝{(0,20),(20,40),(40,60),(60,80),(80,100)}。

所述步骤4中隶属函数的计算公式如下：

式中，k_m——表示v_m与v_m+1等级对应分级区间的临界值，m＝1,2,3,4；

k′_m——表示v_m等级对应分级区间的中点值，m＝1,2,3,4,5。

本发明与现有技术比较具有以下有益效果：

本发明水质风险评价方法是基于管网动态模型的状态数据，不仅扩展了管网模型的应用范围，而且解决了供水管网中管道水质风险的评价问题；本发明的指标体系全面，包含了多种动态参数(流速大小、波动、水龄等)，克服了其他评价方法指标简单、考虑不全面的缺陷，评价结果更加可靠；本发明是在管网动态模型的基础上应用的，具备后期反馈机制，可根据模型源数据样本的不断积累而不断完善，提高准确性。本发明与供水管网动态模型配合使用，更加直观地表示了管道水质风险情况，便于生产应用；同时，由于动态模型所提 供的源数据样本的不断更新积累，确保了本发明具体评价方法的准确性和生命周期。

附图说明

图1为本发明评价指标体系的递阶层次结构图；

图2为本发明所提出的管道水质风险评价的具体实施的流程图；

图3实施例中供水管网的管道水质风险分布情况。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本实施例是对某供水管网进行管道水质风险评价，该供水管网共有8141根管道、6538个节点，管径范围为DN300～1800，管线总长约230km；管网中部有一个水厂，管网中布设有若干在线水质监测站点、压力、流量监测站点，实时监测管网状态，该区域管网已经建立动态水力模型，在模型校核准确的情况下，可以实现对管网运行状态的实时模拟。

由于管网中管道众多，本实例中以某一特定管道的水质风险评价的实施方式为例进行说明；该特定管道的直径为DN400mm，管材为灰口铸铁管，管龄为27年；本具体实例的实施步骤如下：

步骤1：确定管道水质风险的分级类型和评价指标；

步骤2：选取该管道在一周内的运行状态数据(168h)作为管道状态因素的统计样本数据；同时，选取该管道的基础属性数据；

步骤3.1：确定各评价指标的权重。评价指标体系分为两个层次，在此次评价中，采用专家打分法分别确定各层次中指标的权重向量。其中一种各层次指标权重向量结果为：

第一层次A＝{0.458,0.416,0.126}

第二层次A₁＝{0.428,0.429,0.143}，A₂＝{0.260,0.413,0.327}。

步骤3.2：划分各评价指标参数的分级标准，如发明内容中的步骤3.2所示；

步骤4：采用模糊统计法和隶属函数法确定各评价指标的隶属度。其中，管材指标属于定性指标，利用区间评分法进行量化的结果如表1所示。综合该管道的各项指标的取值和隶属度计算方法，评价指标相对于各等级的隶属度计算结果如表2所示；

表1管材指标综合量化表

表2各评价指标隶属度的计算

步骤5：进行模糊综合评价，确定该管道的水质风险等级；将二级指标隶属度的计算结果分别组成各一级指标的隶属度矩阵R₁、R₂：

结合第二层次指标的权重向量，可得一级模糊综合评价结果：

B₁＝A₁·R₁＝[0,0,0.45,0.38,0.17]，B₂＝A₂·R₂＝[0.04,0.52,0.41,0.03,0]

由一级模糊综合评价结果可组成二级模糊综合评价的单因素评判矩阵R：

考虑权重向量A，可得二级模糊综合评价结果：

B＝A·R＝(0.13,0.23,0.38,0.18,0.08)

根据模糊综合评价结果，采用加权平均的方法确定评价对象的最终等级，即：

P＝0.1326×1+0.2263×2+0.3753×3+0.1854×4+0.0804×5＝2.8549

由此可知，该管道的浊度风险评价等级为第3级，即管道浊度变化存在一般风险。

进一步，将该管道的实施方式应用于供水管网中所有管道，可得到所有管道的水质风险评价等级，从而可对供水管网的整体水质风险进行合理评估，实例管网的整体水质风险分布情况如图3所示，从图3中可以看出，该供水管网中80％以上管道水质风险属于一般风险以下，且无存在重大水质风险的管道，这说明该管网水质指标状况整体良好。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1：确定管道水质风险的分级类型和评价指标，确定分级类型，将水质风险分为轻微、较小、一般、较大、重大5个等级，评价指标体系包含两级指标，分别是一级指标和二级指标，其中，一级指标有管道属性U₁、水力条件U₂和水质条件U₃，管道属性指标的二级指标有管材u₁₁、管龄u₁₂和管径u₁₃，水力条件指标的二级指标有流速大小u₂₁、流速波动u₂₂和流向变化u₂₃，水质条件的二级指标有水龄u₃；

步骤2：建立供水管网动态水力和水质模型，并对模型进行准确校核，将管网动态水力和水质模型用于供水管网的日常运行管理，并对模型进行持续的更新维护，以确保动态模型的准确性，根据步骤1中的指标类型，选取相应的管网属性数据和连续时间区间上的状态数据作为指标的样本数据；

步骤3.1：采用层次分析法确定各评价指标的权重，首先，根据评价指标体系的层次结构，可构建层次分析法权重计算的递阶层次结构，然后，针对递阶层次中同一层次的各因素，通过两两比较以建立各层次判断矩阵，即是准则层各因素两两比较，建立判断矩阵P，指标层各因素两两比较，分别建立判断矩阵P₁、P₂，最后，各指标权值向量的计算采用和法，得到权重向量：

准则层权重向量：A＝{a₁,a₂,a₃}；

指标层权重向量：A₁＝{a₁₁,a₁₂,a₁₃}，A₂＝{a₂₁,a₂₂,a₂₃}；

步骤3.2：基于管网动态模型的状态数据样本，划分各评价指标参数的分级标准，各评价指标采用模糊区间来划分各个等级的分级标准，即：V＝{v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}＝{(k₀,k₁),(k₁,k₂),(k₂,k₃),(k₃,k₄),(k₄,k₅)}，式中，k₁，k₂，k₃，k₄分别表示v₁与v₂，v₂与v₃，v₃与v₄，v₄与v₅等级对应分级区间的临界值；k₀与k₅分 别表示v₁等级区间的下限与v₅等级区间的上限；

步骤4：确定各评价指标的隶属度，根据评价指标的类型不同，采用不同的隶属度确定方法，流速大小u₂₁和水龄u₃是时间区间上的状态因素，采用模糊统计法计算其隶属度，即将选取的时间区间上的管道状态因素作为统计样本，指标因素随时间变化的数值作为样本个体，计算指标在时间区间上的数值相对于各等级模糊区间的隶属频率，即为该指标对于各等级的隶属度，对于评价指标管材u₁₁、管龄u₁₂、管径u₁₃、流速波动u₂₂和流向变化u₂₃，采用隶属函数法计算其隶属度；

步骤5：进行模糊综合评价，确定管网中各管道的水质风险等级，根据二级指标隶属度的计算结果分别形成各一级指标的隶属度矩阵R₁、R₂，进一步，一级模糊综合评价结果可通过各一级指标的隶属度矩阵和权重向量求得：B₁＝A₁·R₁；B₂＝A₂·R₂，由一级模糊综合评价结果可组成二级模糊综合评价的单因素评判矩阵R，考虑权重向量A，可得二级模糊综合评价结果：B＝A·R＝(b₁,b₂,b₃,b₄,b₅)，模糊合成算子“·”采用加权平均型；最终，为确定评价对象的最终等级，采用加权平均法来计算，即对应于管道浊度风险评价集V和综合评价结果B，给定加权集Q＝(q₁,q₂,q₃,q₄,q₅)＝(1,2,3,4,5)；管道水质风险的总体评价结果P，用下式计算

P＝B·Q＝b₁q₁+b₂q₂+b₃q₃+b₄q₄+b₅q₅

上述步骤，可对整个供水管网的所有管道进行水质风险评价，并根据评价结果进行比较、排序，确定管道中水质发生变化的风险程度顺序，为管网的管理维护提供决策支持。

2.根据权利要求1所述的基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法，其特征在于，所述步骤3.2中各指标的分级标准划分方法如下：

管材属于定性指标，采用区间评分法进行指标的量化，针对管网中使用的管材类型，将管材归结为灰口铸铁管、镀锌钢管、钢管、球墨铸铁管和非金属管五种，并根据对水质风险程度的不同，将其按照从大到小排序，由此，设置管材指标的专家评分标准为0～1分，根据管道浊度风险等级不同，具体划分为：

V(u₁₁)＝{(0,0.2),(0.2,0.4),(0.4,0.6),(0.6,0.8),(0.8,1.0)}

针对管龄指标：一般情况下，认为管龄越大，管道水质风险等级越高，在管网系统中，给水管道的服役年限一般是50年，因此将管龄50年作为评价等级的最高取值，超过50年的管道视为风险评价的最高等级，即重大风险，其余各等级区间临界值近似按等分处理。由此可得管龄指标的等级划分标准为：

V(u₁₂)＝{(0,10),(10,20),(20,30),(30,40),(40,50)}

针对管径指标：管径越小，管道水质风险等级越大，即评价结果等级越高，按照供水管网常用管径的分布情况以及管径输配水功能的不同，可将管径指标的标准等级区间划分为：

V(u₁₃)＝{(900,1200),(600,900),(300,600),(100,300),(0,100)}

针对流速的大小指标：流速过低，管壁颗粒物质容易积聚，且水体停留时间变大，管道水质风险增大；流速过大，管壁受到冲刷，管垢层结构破坏，管壁附着物易被挟带至水体中，导致管道水质风险增大，因此，流速大小属于区间型指标，取值从中间向两侧，管道浊度风险等级变大，由此可将流速大小的标准等级区间划分为：

针对流速的波动指标：流速波动越大，越容易造成管壁附着物松散，增加进入水体的风险，因此管道水质风险越大，统计学中的变量离散程度可用来表 达流速波动情况，将选取的时间区间上的管道流速数值作为统计样本，近似代表管道流速的全部状态，其样本离散程度即代表流速的波动情况，另外，由于不同的管道的流速水平并不相同，若要更全面的反映流速波动对流速指标总体的意义，便于不同的管道之间进行对比，应进一步采用标准差占平均数的比重来衡量流速波动情况，即标准差系数

式中σ_v——流速样本的标准差，代表流速波动水平；

——平均流速；

由此，流速波动的标准等级区间可根据标准差系数进行划分：

V(u₂₂)＝{(0,0.2),(0.2,0.4),(0.4,0.6),(0.6,0.8),(0.8,1.0)}

针对流向的变化指标：流向变化的频率越高，管道水质风险等级越大，流速的方向发生变化是管道水力状态的一种极端情况，因此认为流速方向一旦发生改变，管网水质就面临风险，将选取的时间区间上的流速数值作为统计样本，流向变化的程度可以用流向变化的频数占流速样本总数的百分比来量化表示，即

由此，流速变化的标准等级区间划分为：

V(u₂₃)＝{0,0,(0,10％),(10％,20％),(20％,30％)}

针对水龄指标：水龄越大，表示水体在管道中的停留时间越长，发生复杂的物理、化学、微生物反应的风险就大，因此管道水质风险等级越大，由此，水龄指标的标准等级区间可划分为：

V(u₃)＝{(0,20),(20,40),(40,60),(60,80),(80,100)}。

3.根据权利要求1或2所述的基于供水管网动态模型的管道水质风险评价方法，其特征在于，所述步骤4中隶属函数的计算公式如下：

式中，k_m——表示v_m与v_m+1等级对应分级区间的临界值，m＝1,2,3,4；

k′_m——表示v_m等级对应分级区间的中点值，m＝1,2,3,4,5。