曾 翰，柯 慶，周 超，陶 濤

（同濟(jì)大學(xué)環(huán)境與工程學(xué)院，上海 200092）

1 研究背景

爆管是指管道發(fā)生的結(jié)構(gòu)性損傷，管道漏水上升到地面，必須立即修復(fù)的情況［1］。近年來(lái)，城市供水管網(wǎng)爆管事故所造成的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響不斷擴(kuò)大，嚴(yán)重影響了市民生活和城市安全，反映了城市基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱環(huán)節(jié)，對(duì)城市供水管網(wǎng)安全保障提出了更高的要求。加快現(xiàn)代高新技術(shù)在供水管網(wǎng)運(yùn)行安全保障的應(yīng)用已成為供水行業(yè)和科技部門(mén)的迫切任務(wù)。

目前，如何對(duì)爆管事故進(jìn)行科學(xué)有效地預(yù)防和預(yù)測(cè)仍然是實(shí)現(xiàn)供水管網(wǎng)可持續(xù)管理所面臨的一項(xiàng)主要挑戰(zhàn)。針對(duì)壓力管道爆管的研究已經(jīng)進(jìn)行了近50 年，在爆管預(yù)測(cè)方面，1979 年，Shamir等［2］認(rèn)為爆管的次數(shù)與管齡呈指數(shù)關(guān)系，提出了管道爆管率的回歸分析方法，這種基于管齡的模型能夠較好地對(duì)管網(wǎng)爆管進(jìn)行宏觀預(yù)測(cè)，但是無(wú)法分析出爆管發(fā)生的確切時(shí)間和位置。2005年，Moglia等［3］同時(shí)考慮了爆管的統(tǒng)計(jì)概率以及管材的物理特性，提出了物理概率失效模型。類似的統(tǒng)計(jì)模型在Kleiner等［4］、Scheidegger等［5］、Gat［6］的研究中也有報(bào)道。

爆管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究主要集中在利用統(tǒng)計(jì)模型對(duì)爆管記錄、管道特征以及地域特征進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)出管道在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的爆管風(fēng)險(xiǎn)率，評(píng)估的結(jié)果大多是一個(gè)固定的爆管率值，換句話說(shuō)，這些結(jié)果是“靜態(tài)”的。然而，供水管網(wǎng)的水力因素是隨時(shí)間變化的，故爆管風(fēng)險(xiǎn)率也是時(shí)變的，即管道在一天之內(nèi)，在水力條件良好的時(shí)段內(nèi)處于安全等級(jí)，而在其他的時(shí)段（如壓力劇烈波動(dòng)的時(shí)段）則可能處于不安全等級(jí)。由于傳統(tǒng)的評(píng)估方法沒(méi)能深入發(fā)掘出爆管風(fēng)險(xiǎn)與動(dòng)態(tài)水力因素的關(guān)系，這些方法在管道維護(hù)、更新等方面的應(yīng)用受到了限制。因此，有必要開(kāi)發(fā)出一種能夠得到爆管風(fēng)險(xiǎn)與時(shí)間關(guān)系的評(píng)估方法，即“動(dòng)態(tài)”方法。

本文首先對(duì)影響管段爆管的動(dòng)態(tài)水力因素進(jìn)行篩選，并確定其分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，然后，應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，分析待評(píng)價(jià)管段的水力狀態(tài)與哪一分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)更為接近，即把水力因素定量化為評(píng)價(jià)等級(jí)，構(gòu)建一個(gè)供水管網(wǎng)動(dòng)態(tài)爆管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系，進(jìn)而配合管段爆管靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)對(duì)管網(wǎng)安全的綜合評(píng)價(jià)。

2 動(dòng)態(tài)水力安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇和量化

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇

影響管段爆管的動(dòng)態(tài)因素包括流速、壓力、溫度、路面載荷等，然而管段水流的實(shí)時(shí)溫度和路面載荷數(shù)據(jù)一般較難獲得，因此本研究主要考慮管道的動(dòng)態(tài)水力因素，包括以下三點(diǎn)。

（1）管段流速

管段內(nèi)水流的壓力振蕩幅度與管段的流速有關(guān)，流速越大，壓力波動(dòng)也越大，管段的爆管幾率也會(huì)相應(yīng)增大。因此對(duì)某一管道進(jìn)行水力安全評(píng)價(jià)時(shí)，必須考慮管道中的流速。

（2）管段壓力

盡管管段的運(yùn)行壓力不是引發(fā)爆管的主要原因，但是爆管發(fā)生的主要原因水錘的最大和最小壓力變化與管網(wǎng)運(yùn)行的壓力有關(guān)。有的文章［7］中指出，管網(wǎng)運(yùn)行壓力對(duì)管道破壞造成的漏水與爆管幾率隨壓力的增大而增加，因此本文考慮管段的平均壓力（即管段兩端節(jié)點(diǎn)壓力的均值）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（3）管段壓力的變化幅度

當(dāng)管段壓力變化較為劇烈時(shí)，會(huì)使管壁和管段接口處產(chǎn)生延展形變，對(duì)管段的安全使用產(chǎn)生很大的影響，管段的爆管幾率也即相應(yīng)的變大。因此對(duì)某一管道進(jìn)行動(dòng)態(tài)爆管率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，必須考慮管道中的不同時(shí)刻之間的壓力變化幅度。本文定義管段某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的壓力與其下一個(gè)時(shí)間點(diǎn)壓力的差值作為該時(shí)間點(diǎn)的壓力變化值，時(shí)間間隔為15 min。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的量化

本文根據(jù)所選案例管網(wǎng)的實(shí)際爆管統(tǒng)計(jì)情況以及爆管管段的流速、壓力、壓力差情況，將動(dòng)態(tài)水力安全評(píng)價(jià)指標(biāo)分為安全、低危險(xiǎn)、危險(xiǎn)和高危險(xiǎn)4個(gè)等級(jí)，每個(gè)等級(jí)所對(duì)應(yīng)的水力評(píng)價(jià)指標(biāo)的取值范圍如表1所示。

表1 爆管動(dòng)態(tài)水力安全評(píng)價(jià)指標(biāo)Tab.1 Evaluation Index of Dynamic__Hydraulic Safety for Pipe Burst

以管段的上述三個(gè)指標(biāo)組成的評(píng)價(jià)指標(biāo)向量的時(shí)間序列作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，可以得到管段每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的安全等級(jí)。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3.1 訓(xùn)練樣本設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱作誤差反向傳播（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。反向傳播，顧名思義，一般是指對(duì)于誤差的調(diào)整過(guò)程是從最后的輸出層依次向前，逐層進(jìn)行的。標(biāo)準(zhǔn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般是采用梯度下降算法，而對(duì)于網(wǎng)絡(luò)權(quán)值則會(huì)沿著性能函數(shù)梯度進(jìn)行反向的調(diào)整。

本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以EPANET中管網(wǎng)水力模型的運(yùn)行數(shù)據(jù)為輸入，根據(jù)對(duì)上述三個(gè)水力參數(shù)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)管段的整個(gè)動(dòng)態(tài)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析。考慮到計(jì)算效率的問(wèn)題，本文采取最基本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它包括輸入層、隱層、輸出層這三層節(jié)點(diǎn)。

訓(xùn)練樣本集的設(shè)計(jì)按如下方法進(jìn)行：每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，假定水力評(píng)價(jià)指標(biāo)按風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)從低到高劃分為N個(gè)等級(jí)，則訓(xùn)練樣本集包含N組樣本，其中第i組樣本對(duì)應(yīng)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的第i級(jí)（i＝1，2，...，N）。

第i組訓(xùn)練樣本的期望輸出向量的確定方法如下：第i組訓(xùn)練樣本的期望輸出向量是一個(gè)N維向量 （Y1i，Y2i，．．．，Yji，．．．，YNi），向量中的 N 個(gè)元素分別對(duì)應(yīng)于N個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，其中第j個(gè)元素的取值如式（1）。

第i組訓(xùn)練樣本的輸入向量的確定方法如下：假設(shè)共有m種風(fēng)險(xiǎn)因子參與管網(wǎng)爆管的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，首先將這m種風(fēng)險(xiǎn)因子的第i級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)值組成一個(gè) m 維向量（X1i，X2i，．．．，Xji，．．．，Xmi），其中，Xji表示第j種風(fēng)險(xiǎn)因子的第i級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的取值。之后，對(duì)上述的m維向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。第j種風(fēng)險(xiǎn)因子的第i級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)值按照式（2）標(biāo)準(zhǔn)化。

其中，XjN表示第j種危險(xiǎn)因子的第N級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)（即爆管風(fēng)險(xiǎn)最高的等級(jí)）訓(xùn)練樣本中的最大值，X′ji表示標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果。對(duì)所有m種風(fēng)險(xiǎn)因子的標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，得到新的 m維向量 （X′1i，X′2i，...，X′ji，...，X′mi），即為第 i組訓(xùn)練樣本的一個(gè)輸入向量。

如本文第2節(jié)所述，動(dòng)態(tài)水力安全評(píng)價(jià)指標(biāo)（風(fēng)險(xiǎn)因子）包括流速、壓力和壓力變化值3種，劃分為4個(gè)等級(jí)，部分訓(xùn)練樣本如表2所示。例如，假設(shè)某管段某時(shí)刻的流速、平均壓力和壓力變化值分別為1.26 m／s、30.82 m、5.76 m，根據(jù)表 1，三者的范圍均在危險(xiǎn)等級(jí)的范圍內(nèi)，則該樣本處于危險(xiǎn)等級(jí)，其期望輸出向量為（0，0，1，0），假設(shè)高危險(xiǎn)等級(jí)的訓(xùn)練樣本中三者的最大值分別為 1.75 m／s、47.42 m、10.06 m，對(duì)樣本的三個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后得到3維向量（0.72，0.65，0.57），該 3 維向量即為危險(xiǎn)等級(jí)的一個(gè)輸入向量。如果某個(gè)訓(xùn)練樣本的三個(gè)指標(biāo)值并不全在某一風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的范圍內(nèi)，則應(yīng)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和管網(wǎng)實(shí)際爆管情況判斷該樣本處于哪一風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

表2 訓(xùn)練樣本表Tab.2 Training Samples

3.2 爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)管段的爆管風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，需要分成以下兩個(gè)步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)。

（1）訓(xùn)練數(shù)據(jù)。即利用上述的訓(xùn)練樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層和輸出層各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值和閾值。

（2）利用已經(jīng)訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)管段爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)管網(wǎng)中的某根管段某個(gè)時(shí)刻的爆管風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià)的過(guò)程主要分為以下兩步。

（1）從EPANET建立的水力模型中得到該管段該時(shí)刻的三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。

（2）將上述的輸入向量輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到一個(gè)輸出向量。然后，根據(jù)最大隸屬度原則可以得到該管段該時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，即在輸出向量的N個(gè)元素中，哪個(gè)元素的數(shù)值最大，管段的爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)就處于哪一級(jí)。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程圖Fig.1 Flow Chart of Risk Assessment of Pipe Burst Dynamic for BP Neural Network

對(duì)管網(wǎng)的爆管風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)的過(guò)程如圖1所示，首先利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到管段的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，然后，根據(jù)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)可以對(duì)管段的靜態(tài)爆管率進(jìn)行修正，得到綜合考慮動(dòng)態(tài)和靜態(tài)因素的爆管風(fēng)險(xiǎn)率。

本文的靜態(tài)爆管率評(píng)定參考柯慶等［8］的爆管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，該模型考慮的主變量是管齡t，協(xié)變量是管徑X1和管材X2，如式（3）。

其中：h（t，X）—單位長(zhǎng)度管段發(fā)生爆管的概率，次／（年·km）；

A，B，C，β1，β2—爆管風(fēng)險(xiǎn)模型參數(shù)。

根據(jù)得到的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，對(duì)管段的靜態(tài)爆管率進(jìn)行修正，假設(shè)對(duì)管段的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的輸出變量為（Y1，Y2，Y3，Y4），每個(gè)時(shí)段的靜態(tài)爆管率的修正系數(shù)可以由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出向量的每個(gè)元素，乘以其對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)的權(quán)值，再把這些元素與權(quán)值的乘積進(jìn)行加和得到，修正后的爆管率如式（4）。

其中：H（t，X）—修正后的爆管率，次／（年·km）；

wj—第j級(jí)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的權(quán)值。

本文中，權(quán)值主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定，安全、低危險(xiǎn)、危險(xiǎn)、高危險(xiǎn)四個(gè)等級(jí)的權(quán)值分別為1、1.2、1.5、2。

3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置

本文的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱來(lái)構(gòu)建，其主要參數(shù)設(shè)置如下。

（1）選擇兩層（只有一個(gè)隱層）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

（2）輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為3（對(duì)應(yīng)3個(gè)動(dòng)態(tài)水力安全評(píng)價(jià)指標(biāo)），輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為4（對(duì)應(yīng)4個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)）；

（3）隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為15；

（4）考慮樣本的多樣性以及代表性，樣本空間容量設(shè)為1 000；

（5）輸入層到隱層的傳遞函數(shù)選擇tansig型函數(shù)，隱層到輸出層傳遞函數(shù)選擇purelin型函數(shù)；

（6）訓(xùn)練函數(shù)選擇traindgm函數(shù)；

（7）網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練精度設(shè)定為0.01。

以預(yù)設(shè)的參數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)效率初始值為0.05，容量誤差為0.001，學(xué)習(xí)樣本數(shù)為96，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)555次訓(xùn)練后達(dá)到了預(yù)設(shè)的目標(biāo)誤差0.01。

4 實(shí)例分析

4.1 實(shí)例供水管網(wǎng)模型概況

本文用于爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)率評(píng)估研究分析的ZZ市供水管網(wǎng)模型如圖2所示。對(duì)ZZ市管網(wǎng)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化，將管徑300以下的管段去除，并根據(jù)管網(wǎng)的拓?fù)湫再|(zhì)，在不影響管網(wǎng)水力特性的前提下，刪減部分管段，將模型原來(lái)50 000多根管段，化簡(jiǎn)為25 000多根管徑在300以上的管段，管網(wǎng)管段信息概況如表3所示。

圖2 ZZ市供水管網(wǎng)水力模型Fig.2 Hydraulic Model of Water Supply Distribution Network in ZZ City

表3 ZZ市供水管網(wǎng)管段信息Tab.3 Pipes Information of Water Supply Distribution Network in ZZ City

該模型現(xiàn)狀概況統(tǒng)計(jì)如下：

（1）管段數(shù)量總數(shù)為25 516根；

（2）其中主要管段的管齡集中在10～20年，這個(gè)管齡階段的管段占整個(gè)城市中管段長(zhǎng)度的比例最高，爆管風(fēng)險(xiǎn)也為最高；

（3）城市中的管材以球墨鑄鐵、灰口鑄鐵為主，其他管材還包括PE、鍍鋅鋼管、混凝土管；

（4）模型中模擬了供水管網(wǎng)一天24 h的供水運(yùn)行狀況，其中每15 min為一個(gè)時(shí)段，總共有96個(gè)時(shí)段。

4.2 管網(wǎng)數(shù)據(jù)調(diào)用

本文采用matlab對(duì)EPANET管網(wǎng)水力模型的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)用，運(yùn)行一天模型共有96組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包括流速、壓力以及壓力的變化值。對(duì)于某一管段，可根據(jù)管段的ID號(hào)調(diào)出管段的96個(gè)時(shí)段的流速值。類似地，調(diào)取出管段上下游節(jié)點(diǎn)的96組壓力值，管段每個(gè)時(shí)段的平均壓力為該時(shí)段上下游節(jié)點(diǎn)壓力值的平均值。管段每個(gè)時(shí)段壓力的變化值則為管段該時(shí)段的平均壓力與其下一時(shí)段的平均壓力的差值的絕對(duì)值。最后，對(duì)每組數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即得到了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。

4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)結(jié)果

以管網(wǎng)中編號(hào)為567 283的管段為例進(jìn)行爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，調(diào)取該管段的流速、壓力、壓力變化值數(shù)據(jù)。動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果如表4所示，評(píng)價(jià)等級(jí)主要集中在良好，或者低危險(xiǎn)這兩個(gè)等級(jí)。參考柯慶等［8］的爆管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法評(píng)估該管段的靜態(tài)爆管風(fēng)險(xiǎn)，并規(guī)定靜態(tài)爆管率低于0.05次／（km·年）則管段屬于安全等級(jí)，管段的靜態(tài)爆管率為0.014 9次／（km·年），也是屬于安全等級(jí)，可以認(rèn)為，該管段在動(dòng)態(tài)因素影響下也是比較安全的。

表4 爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.4 Assessment Results of Dynamic Risk Levels for Pipe Burst

由評(píng)價(jià)結(jié)果可知：

（1）在 0∶00～7∶30 以及 23∶15～24∶00，動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)都為良好等級(jí)，這是因?yàn)樵摃r(shí)段為凌晨，用水量比較小，且用水曲線的變化較為平緩，因此管段流速較低，并且壓力變化值也較小，故管段較為安全；

（2）在 7∶30～23∶15，評(píng)價(jià)等級(jí)主要集中在低危險(xiǎn)，當(dāng)中有兩段短暫的時(shí)段為良好等級(jí)，這可能是因?yàn)檫@兩個(gè)時(shí)段在中午和夜晚的用水高峰附近，管段壓力較低。

對(duì)靜態(tài)爆管率進(jìn)行修正后，得到的爆管率-時(shí)間曲線如圖3所示，該管道的爆管率在某些時(shí)刻最高能達(dá)到 0.025次／（km·年），低于 0.05次／（km·年），仍在安全范圍內(nèi)，可見(jiàn)該管段經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)爆管率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估之后，安全評(píng)級(jí)仍然為安全。

圖3 低危險(xiǎn)管段動(dòng)態(tài)爆管率曲線Fig.3 Burst Rate-Time Curve for Low Risk Pipes

對(duì)管網(wǎng)中另一條靜態(tài)爆管率為0.033 5次／（km·年）的管段進(jìn)行動(dòng)態(tài)爆管率評(píng)估，由圖4可知，在某些時(shí)段管段的動(dòng)態(tài)爆管率超過(guò)了0.05次／（km·年），甚至達(dá)到了0.07次／（km·年），在這些時(shí)段，本管段就成為了高危險(xiǎn)的管段?？梢?jiàn)有關(guān)部門(mén)需要對(duì)此管段進(jìn)行關(guān)注，避免因?yàn)榇斯芏蔚撵o態(tài)爆管率低于0.05次／（km·年）就把它作為安全管段來(lái)對(duì)待，應(yīng)更加科學(xué)地預(yù)防爆管事故的發(fā)生。

圖4 中危險(xiǎn)管段動(dòng)態(tài)爆管率曲線Fig.4 Burst Rate-Time Curve for Medium Risk Pipes

5 結(jié)果與討論

本文所提出的供水管網(wǎng)爆管風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，能夠動(dòng)態(tài)地對(duì)某一時(shí)段內(nèi)管段的爆管風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。由于影響管段爆管的水力因素是動(dòng)態(tài)的，因此爆管風(fēng)險(xiǎn)在1 d內(nèi)也是隨時(shí)間變化的。然而，以往的研究多著重于預(yù)測(cè)在一段較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)管段的爆管次數(shù)，即在預(yù)測(cè)的時(shí)段內(nèi)爆管率是一個(gè)固定值。而本文的爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型則考慮了流速、壓力以及壓力變化值這三個(gè)動(dòng)態(tài)水力因素，能夠揭示出管段在一段時(shí)間內(nèi)的實(shí)時(shí)爆管風(fēng)險(xiǎn)，配合爆管靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估能夠更為綜合地進(jìn)行管道安全評(píng)價(jià)，這是該模型相比于傳統(tǒng)模型的主要優(yōu)勢(shì)。由ZZ市的實(shí)例分析可知，該動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能夠暴露出一些看似安全或者危險(xiǎn)等級(jí)比較低的管段的隱藏危險(xiǎn)性，對(duì)整個(gè)管網(wǎng)的所有管段進(jìn)行動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，則能夠進(jìn)一步將潛在的危險(xiǎn)管段識(shí)別出來(lái)，從而針對(duì)這些管段，在水力動(dòng)態(tài)和管材維護(hù)兩個(gè)方面加強(qiáng)管道的維護(hù)與管理，保障管網(wǎng)供水安全性。

然而，該動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型也存在一定的缺陷，其在綜合程度以及精度上仍存在不足。該模型過(guò)多地依賴于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，評(píng)估結(jié)果存在一定的波動(dòng)性。其次，模型僅考慮了流速、壓力、壓力變化值三個(gè)動(dòng)態(tài)因素，而忽略了諸如壓力瞬變、溫度、路面載荷等的影響，尚不能涵蓋所有對(duì)爆管有重要影響的物理因素。如能對(duì)上述的問(wèn)題做更深入的研究，供水管網(wǎng)爆管動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型能夠得到進(jìn)一步的完善。此外，該模型的三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)自管網(wǎng)水力模型，因此評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確度與模型精度有關(guān)，如將評(píng)價(jià)結(jié)果應(yīng)用于指導(dǎo)管網(wǎng)改造、管道維護(hù)，則需要根據(jù)在線儀器的流量、壓力數(shù)據(jù)把水力模型校核到足夠高的精度。

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