CN107145691A - 一种城市供水管网爆管预测分析方法 - Google Patents

一种城市供水管网爆管预测分析方法 Download PDF

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赵建海
丁小华
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Abstract

本发明公开一种城市供水管网爆管预测分析方法，包括以下步骤：1）在各段水管内预先布置数据载体；2）根据各段水管的物理数据建立的诊断模型，并对诊断模型进行训练，得出每段水管当前发生故障的模拟概率；3）根据步骤2）模拟概率以及历史爆管率确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜；4）根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测；该城市供水管网爆管预测分析方法整体上采用了理论联系实际的预测方式，与传统的预测分析方法相比预测精度高。

Description

一种城市供水管网爆管预测分析方法
技术领域
本发明涉及一种城市供水管网爆管预测分析方法。
背景技术
供水管网是城市最重要的基础设施之一，是保证城市生产、生活正常运行的必要的条件之一。但是，近几年来供水管网爆管事故频发，一方面严重影响人们的正常生活，另一方面也造成了大量净水资源的浪费。因此，对供水管网爆管的预测和预知就显得尤为重要。许多专家和学者曾对供水管网爆管预测进行了大量的探索和研究，以建立传统爆管数学模型、爆管预警系统等为主要成果。但是，由于供水管网爆管本身的不确定性、影响因素的多变性、实际供水管网的复杂性，导致预测精度不高。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种预测精度高的城市供水管网爆管预测分析方法。
为解决上述问题，本发明采用如下技术方案：
一种城市供水管网爆管预测分析方法，包括以下步骤：
1）在各段水管内预先布置数据载体；
2）根据各段水管的物理数据建立的诊断模型，并对诊断模型进行训练，得出每段水管当前发生故障的模拟概率；
3）根据步骤2）模拟概率以及历史爆管率确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜；
4）根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测。
作为优选，所述数据载体嵌入于水管设置，数据载体与水管采用了嵌入式的结构，可以减少数据载体与水的接触面积，有效的降低数据载体受到的阻力，防止数据载体被冲走。
作为优选，所述诊断模型为贝叶斯网络故障诊断模型，贝叶斯网络具有清晰直观，便于理解的特点，而且贝叶斯网络具有描述事件多态性和故障逻辑关系非确定性的能力，十分适合用于城市供水管网的复杂系统中。
作为优选，所述物理数据包含有水管抗载荷数据、水管实际载荷数据、水管内外受腐蚀程度数据和水管内部水流压力数据。
作为优选，所述步骤3）的当前爆管率为模拟概率和历史爆管率的加权平均值，当前爆管率采用了加权平均数模拟概率和历史爆管率的加权平均值，不易受极端数据的影响，更能体现出实际的情况。
作为优选，所述数据载体为主动式数据载体。
作为优选，所述贝叶斯网络故障诊断模型为基于故障树的贝叶斯网络故障诊断模型。
作为优选，所述主动式数据载体为主动式RFID射频标签。
本发明的有益效果为：通过根据各段水管的物理数据建立的诊断模型，确定出每段水管当前发生故障的模拟概率，再以模拟概率和历史爆管率确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜，而且在各段水管内预先布置数据载体，工作人员可以根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测，数据载体位于封闭状态的管体内时，在外部的读写器就接收不到数据载体发出的信号，当读写器接收到信号时则管体可能出现爆裂，整体上采用了理论联系实际的预测方式，与传统的预测分析方法相比预测精度高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种城市供水管网爆管预测分析方法的数据载体的布置图；
图2为实施例1的一种城市供水管网爆管预测分析方法的流程图；
图3为实施例2的一种城市供水管网爆管预测分析方法的流程图。
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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
如图1-2所示，一种城市供水管网爆管预测分析方法，包括以下步骤：
1）在各段水管内预先布置主动式数据载体；
2）根据各段水管的物理数据建立贝叶斯网络故障诊断模型，并对贝叶斯网络故障诊断模型进行训练，得出每段水管当前发生故障的模拟概率，训练次数为10000次，得出10000个模拟概率；
3）根据步骤2）模拟概率以及历史爆管率算出算术平均数，确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜；
4）根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测。
本发明的有益效果为：通过根据各段水管的物理数据建立贝叶斯网络故障诊断模型，确定出每段水管当前发生故障的模拟概率，再以模拟概率和历史爆管率确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜，而且在各段水管内预先布置主动式数据载体，工作人员可以根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测，主动式数据载体位于封闭状态的管体内时，在外部的读写器就接收不到数据载体发出的信号，当读写器接收到信号时则管体可能出现爆裂，整体上采用了理论联系实际的预测方式，与传统的预测分析方法相比预测精度高。
实施例2
如图1和3所示，一种城市供水管网爆管预测分析方法，包括以下步骤：
1）在各段水管内预先布置主动式数据载体，主动式数据载体之间间隔为70米；
2）根据各段水管的物理数据建立贝叶斯网络故障诊断模型，并对贝叶斯网络故障诊断模型进行训练，得出每段水管当前发生故障的模拟概率，训练次数为30000次，得出30000个模拟概率；
3）根据步骤2）模拟概率以及历史爆管率确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜；
4）根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测。
在本实施例中，主动式数据载体嵌入于水管设置，主动式数据载体与水管采用了嵌入式的结构，可以减少数据载体与水的接触面积，有效的降低主动式数据载体受到的阻力，防止数据载体被冲走。
在本实施例中，物理数据包含有水管抗载荷数据、水管实际载荷数据、水管内外受腐蚀程度数据和水管内部水流压力数据。
在本实施例中，步骤3）的当前爆管率为模拟概率和历史爆管率的加权平均值，当前爆管率采用了加权平均数模拟概率和历史爆管 率的加权平均值，不易受极端数据的影响，更能体现出实际的情况。
在本实施例中，贝叶斯网络故障诊断模型为基于故障树的贝叶斯网络故障诊断模型。
在本实施例中，主动式数据载体采用频率为2.45GHZ的主动式RFID射频标签。
本发明的有益效果为：通过根据各段水管的物理数据建立的基于故障树的贝叶斯网络故障诊断模型，确定出每段水管当前发生故障的模拟概率，再求出模拟概率和历史爆管率的加权平均值，确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜，而且在各段水管内预先布置主动式RFID射频标签，工作人员可以根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测，主动式RFID射频标签位于封闭状态的管体内时，在外部的读写器就接收不到数据载体发出的信号，当读写器接收到信号时则管体可能出现爆裂，整体上采用了理论联系实际的预测方式，与传统的预测分析方法相比预测精度高。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何不经过创造性劳动想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
1）在各段水管内预先布置数据载体；
2）根据各段水管的物理数据建立的诊断模型，并对诊断模型进行训练，得出每段水管当前发生故障的模拟概率；
3）根据步骤2）模拟概率以及历史爆管率确定出的各段水管当前爆管率，并制作出爆管率预测排行榜；
4）根据爆管率预测排行榜顺序对各段水管采用读写器进行探测。
2.根据权利要求1所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述数据载体嵌入于水管设置。
3.根据权利要求2所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述诊断模型为贝叶斯网络故障诊断模型。
4.根据权利要求3所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述物理数据包含有水管抗载荷数据、水管实际载荷数据、水管内外受腐蚀程度数据和水管内部水流压力数据。
5.根据权利要求4所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述步骤3）的当前爆管率为模拟概率和历史爆管率的加权平均值。
6.根据权利要求5所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述数据载体为主动式数据载体。
7.根据权利要求6所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述贝叶斯网络故障诊断模型为基于故障树的贝叶斯网络故障诊断模型。
8.根据权利要求7所述的一种城市供水管网爆管预测分析方法，其特征在于：所述主动式数据载体为主动式RFID射频标签。
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