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“問題導(dǎo)向”排水管網(wǎng)智慧平臺建設(shè)與應(yīng)用

2022-06-30 13:42陳澤鵬繆程武張尚中康瑞鵬
智能城市 2022年5期
關(guān)鍵詞:內(nèi)澇面源排水管

陳澤鵬 繆程武 朱 敏 張尚中 康瑞鵬

(1.中國市政工程西南設(shè)計研究總院有限公司,四川成都 610081;2.中交(汕頭)東海岸新城投資建設(shè)有限公司,廣東汕頭 515000;3.東清合創(chuàng)(深圳)環(huán)境科技有限公司,廣東深圳 518004)

城市排水系統(tǒng)作為城市的重要組成部分,是城市居民生活、工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),影響城市的正常運(yùn)行。隨著我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度加快,城市化水平日漸提高,城市基礎(chǔ)建設(shè)中的排水管網(wǎng)系統(tǒng)錯綜復(fù)雜,管理不當(dāng)可能造成內(nèi)澇、面源污染等問題,影響城市正常安全運(yùn)行[1-4]。地下城市管網(wǎng)設(shè)計、建設(shè)資料保存方面,沿用傳統(tǒng)的人工管理模式,已經(jīng)形成相對成熟的管理體系,但排水管網(wǎng)中的管線分屬不同的管理部門,缺乏信息共享平臺,且各地建設(shè)水平不一,需要尋找在線監(jiān)督管理措施。實(shí)現(xiàn)精細(xì)化和動態(tài)管理是當(dāng)前城市排水管網(wǎng)智慧化建設(shè)中迫切需要解決的問題。目前,已構(gòu)建的排水管網(wǎng)智慧管控平臺多以管網(wǎng)基礎(chǔ)信息儲存、管網(wǎng)在線監(jiān)測數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析為主要功能,內(nèi)澇風(fēng)險及面源污染評估等功能并未納入平臺[5-7]。因此,有必要針對排水管網(wǎng)的痛點(diǎn)問題,以“問題導(dǎo)向”構(gòu)建智慧管控平臺。本研究以汕頭市東海岸新津片區(qū)新建智慧排水管網(wǎng)系統(tǒng)為例,介紹基于排水管網(wǎng)問題診斷及內(nèi)澇風(fēng)險評估的智慧管網(wǎng)平臺構(gòu)建。

1 研究區(qū)域

研究區(qū)域位于汕頭市東海岸新城。汕頭市位于廣東省東部,屬亞熱帶海洋性氣候,冬無嚴(yán)寒,夏無酷暑,年平均氣溫21.3 ℃,年降雨量1 672 mm,濕度82%,適宜居民居住,是海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)的重要城市之一。研究區(qū)域雨量充沛,位于沿海區(qū)域,可能存在內(nèi)澇風(fēng)險;區(qū)域周邊設(shè)置重要港口,沿海區(qū)域開發(fā)了旅游資源,提供親水活動空間,但地勢較低,可能存在內(nèi)澇風(fēng)險;受海水潮汐影響,入海部分排水管網(wǎng)鹽度高,污染物與一般內(nèi)陸城市不同。因此,有必要建立沿海區(qū)域特征需求的智慧管網(wǎng)系統(tǒng)。

2 智慧管網(wǎng)功能模塊構(gòu)建

構(gòu)建智慧管網(wǎng)平臺可以減少人工現(xiàn)場巡查次數(shù),提高日常運(yùn)營、管網(wǎng)巡檢維護(hù)效率,預(yù)測預(yù)警排水系統(tǒng)引起的內(nèi)澇風(fēng)險,控制管網(wǎng)溢流造成的環(huán)境污染,發(fā)現(xiàn)管網(wǎng)漏損溯源、異常排污等問題[8-9]。智慧管網(wǎng)平臺已實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)儲存、監(jiān)測數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等功能。內(nèi)澇風(fēng)險預(yù)測預(yù)警功能采用排水管網(wǎng)模型(SWMM、InfoWorks、Mike Urban等)進(jìn)行模擬分析,構(gòu)建的模型與線上監(jiān)測數(shù)據(jù)互相獨(dú)立,不利于有效分析和實(shí)時在線決策[2,10]。本研究從管網(wǎng)核心問題出發(fā),構(gòu)建“以問題為導(dǎo)向的子模塊”,通過設(shè)計友好的平臺界面,內(nèi)嵌內(nèi)澇模型,二次加工數(shù)據(jù),方便工程人員使用。

2.1 沿海管網(wǎng)漏損指標(biāo)

沿海區(qū)域地下水位高,受潮汐、海水倒灌影響,存在海水滲漏可能性。管網(wǎng)漏損可能造成面影響,海水入侵會稀釋管網(wǎng)污染物,大量污水進(jìn)入污水廠,對處理工藝造成沖擊,消耗處理能源和藥劑,降低處理效率,增加碳排放[11-13];污水外滲造成??趨^(qū)域水質(zhì)污染,??趨^(qū)域水動力不足,污染物降解自凈能力差,易造成赤潮等污染現(xiàn)象,影響近海養(yǎng)殖和沿海旅游資源開發(fā)[14-15]。因此,需要基于水質(zhì)、水量雙因子在線監(jiān)測及耦合分析,建立適宜沿海區(qū)域排水管網(wǎng)的漏損預(yù)警、漏損點(diǎn)溯源指示系統(tǒng)。通過晴天常水量、水質(zhì)長期監(jiān)測,基于上下游節(jié)點(diǎn)水量平衡、污染物總量守恒原則,將節(jié)點(diǎn)的水量、污染物濃度監(jiān)測值與理論值進(jìn)行比對,計算差值,差值超過20%則判斷節(jié)點(diǎn)異常,可能存在指示管網(wǎng)滲漏、堵塞等現(xiàn)象,在智慧管網(wǎng)平臺上進(jìn)行預(yù)警,提示進(jìn)一步現(xiàn)場核查溯源。

2.2 內(nèi)澇預(yù)測預(yù)警

SWMM模型由美國環(huán)境保護(hù)局開發(fā),用于城市降雨徑流和水質(zhì)情況模擬。與其他軟件相比SWMM模型體積小、速度快、操作簡單易掌握,源代碼開放易于二次開發(fā),被廣泛用于城市雨水綜合管理和內(nèi)澇風(fēng)險評價[16]。本研究基于SWMM模型構(gòu)建區(qū)域內(nèi)澇風(fēng)險評估模型,分析城市內(nèi)澇風(fēng)險,結(jié)合監(jiān)測數(shù)據(jù)判斷內(nèi)澇發(fā)生點(diǎn),在內(nèi)澇發(fā)生時預(yù)警。將模型嵌入智慧管網(wǎng)平臺,輸入不同降雨數(shù)據(jù),在平臺上顯示內(nèi)澇點(diǎn)積水深度。模擬結(jié)果與監(jiān)測數(shù)據(jù)耦合,生成在線校準(zhǔn)模型,結(jié)果準(zhǔn)確,可以實(shí)時在線預(yù)測,通過管網(wǎng)平臺展示。

2.3 面源污染評估

點(diǎn)源污染較為有效控制區(qū)域,無大量直排污水時,面源污染進(jìn)入水體的污染負(fù)荷占比超過50%。面源污染具有短時、強(qiáng)負(fù)荷沖擊的特點(diǎn),降雨后水體污染物濃度成倍提高,指示微生物濃度呈指數(shù)級提高,造成水質(zhì)迅速惡化,嚴(yán)重時可能造成水體生態(tài)破壞。因此,面源污染控制是排水系統(tǒng)智慧化管控的目標(biāo)之一。面源污染受匯水區(qū)和降雨影響大,其追蹤、評估、控制存在困難。部分研究在晴天對地表污染物進(jìn)行干、濕法采樣,分析區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生面源污染的潛在原因,忽略了污染物受降雨沖刷隨地表徑流進(jìn)入管網(wǎng)以及在管網(wǎng)中傳輸?shù)倪^程,評估結(jié)果存在誤差。本研究以沿河排口水量監(jiān)測數(shù)據(jù)為研究對象,結(jié)合雨天水質(zhì)采樣數(shù)據(jù),較為準(zhǔn)確地評估面源污染,為管網(wǎng)截污改造、在線調(diào)度削減排污量提供參考。

2.4 離線水質(zhì)檢測模板

智慧管網(wǎng)平臺缺乏部分在線傳感器,一般僅具有在線自動采集的數(shù)據(jù),但管網(wǎng)漏損水質(zhì)因子評估、面源污染評估及控制、沿河區(qū)域海水入侵判別等功能均需要一些關(guān)鍵水質(zhì)數(shù)據(jù)支撐。因此,本研究構(gòu)建的智慧管網(wǎng)平臺將離線水質(zhì)數(shù)據(jù)納入平臺數(shù)據(jù)庫,實(shí)現(xiàn)在線調(diào)用,更有效地保存和分析數(shù)據(jù)?;谄脚_功能需求,水質(zhì)數(shù)據(jù)包括SS、COD、BOD、氨氮等常規(guī)水質(zhì)指標(biāo)和海水指示物Cl-等。

3 內(nèi)澇評估子模塊構(gòu)建

3.1 內(nèi)澇模型構(gòu)建

基于SWMM模型構(gòu)建區(qū)域管網(wǎng)模型。研究區(qū)域共被劃分為39個子匯水區(qū)、281個雨水節(jié)點(diǎn)、281條雨水管段和11個雨水排放口。

根據(jù)《汕頭市海綿城市建設(shè)技術(shù)導(dǎo)則》,計算汕頭市暴雨強(qiáng)度。

式中:q——降雨強(qiáng)度[L/(s·Ha)];t——降雨產(chǎn)生、匯流至排放口排出總歷時(min);t1——地面產(chǎn)流、匯流總歷時(min);t2——雨水在雨水管段內(nèi)流動時間(min);P——設(shè)計降雨重現(xiàn)期(年)。

研究區(qū)域概化模型如圖1所示。

圖1 研究區(qū)概化模型

3.2 內(nèi)澇風(fēng)險評估

利用國際通用的芝加哥雨型進(jìn)行降雨過程線擬合,根據(jù)汕頭市歷年降雨事件分析降雨的雨峰系數(shù)。本研究選取0.4作為短歷時降雨(降雨歷時120 min)過程的雨峰系數(shù)(第48 min)。根據(jù)《室外排水設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》(GB 50014—2021),汕頭市雨水排水管渠需滿足3~5年重現(xiàn)期設(shè)計,選擇P=0.5、1.0、3.0、5.0年。

不同重現(xiàn)期設(shè)計降雨如圖2所示。

圖2 不同重現(xiàn)期設(shè)計降雨

通過模擬分析,降雨重現(xiàn)期P=0.5年時,內(nèi)澇管段數(shù)為64條,占管段總數(shù)的22.78%;降雨重現(xiàn)期P=1年時,內(nèi)澇管段數(shù)為70條,占總管段數(shù)的24.91%;降雨重現(xiàn)期P=3年時,內(nèi)澇管段數(shù)為82條,占總管段數(shù)的29.18%;降雨重現(xiàn)期P=5年時,管段內(nèi)澇數(shù)與降雨重現(xiàn)期P=3年時結(jié)果一致。

不同降雨重現(xiàn)期下節(jié)點(diǎn)內(nèi)澇情況如表1所示。

表1 不同降雨重現(xiàn)期下節(jié)點(diǎn)內(nèi)澇情況

大部分發(fā)生內(nèi)澇的雨水管網(wǎng)埋層較深,處于低洼地段,強(qiáng)降雨影響下極易發(fā)生內(nèi)澇,有必要對其進(jìn)行風(fēng)險評估。

內(nèi)澇節(jié)點(diǎn)不同降雨重現(xiàn)期的內(nèi)澇量如圖3所示。

圖3 內(nèi)澇節(jié)點(diǎn)不同降雨重現(xiàn)期的內(nèi)澇量

隨著降雨重現(xiàn)期增大,超負(fù)荷節(jié)點(diǎn)的內(nèi)澇溢出量增大,1年重現(xiàn)期條件下,內(nèi)澇最嚴(yán)重節(jié)點(diǎn)J278的內(nèi)澇量為9 551 m3;5年重現(xiàn)期條件下,內(nèi)澇量達(dá)15 028 m3,增加5 477 m3。子匯水區(qū)面積為14.39 ha,積水深度約10 cm,從整個區(qū)域分析,積水深度不高,但內(nèi)澇不會均勻分布在子匯水區(qū),局部可能存在較大隱患。針對不同節(jié)點(diǎn),分析各個節(jié)點(diǎn)的內(nèi)澇量可以發(fā)現(xiàn),不同降雨條件下,內(nèi)澇量較多的節(jié)點(diǎn)固定不變,表明內(nèi)澇程度由子匯水區(qū)的土地利用情況、坡度和管網(wǎng)結(jié)構(gòu)等固有特性決定。針對同一節(jié)點(diǎn),內(nèi)澇量隨降雨增大。降雨重現(xiàn)期達(dá)3年時,發(fā)生內(nèi)澇的節(jié)點(diǎn)數(shù)不再增加,表明研究區(qū)域其余管網(wǎng)滿足P=5年的設(shè)計要求,僅需對存在內(nèi)澇問題的子匯區(qū)域、雨水節(jié)點(diǎn)以及雨水管段進(jìn)行整改。

4 智慧管網(wǎng)平臺

4.1 平臺架構(gòu)

智慧管網(wǎng)平臺架構(gòu)如圖4所示。

圖4 智慧管網(wǎng)平臺架構(gòu)

智慧管網(wǎng)平臺建設(shè)框架由分層支持體系和保障體系構(gòu)成。其中,分層支持體系包括感知層、通訊層、數(shù)據(jù)層、物聯(lián)網(wǎng)層、應(yīng)用層和頂層客戶端;保障體系包括標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與政策法規(guī)體系、運(yùn)維管理、數(shù)據(jù)更新與安全保障體系。

智慧管網(wǎng)平臺架構(gòu)每層均圍繞特定功能需求進(jìn)行設(shè)置。以內(nèi)澇為例,數(shù)據(jù)感知層設(shè)備包括基礎(chǔ)的監(jiān)測設(shè)備、檢查設(shè)備、智能終端設(shè)備,內(nèi)澇模塊的感知層設(shè)備包括雨量計、液位監(jiān)測儀、流量監(jiān)測儀等監(jiān)測設(shè)備。監(jiān)測設(shè)備通過集成NB-IoT(窄帶物聯(lián)網(wǎng)傳輸技術(shù))標(biāo)準(zhǔn)模組,與NB-IoT基站連接,實(shí)現(xiàn)通信能力,將信息上傳至平臺,感知層包括攝像頭、水質(zhì)傳感器、離線檢測設(shè)備等,實(shí)現(xiàn)特定功能的數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)層包括地理信息數(shù)據(jù)、管網(wǎng)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的建立和管理。通訊層指NB-IoT等無線網(wǎng)絡(luò)和光纖網(wǎng)絡(luò)等專用網(wǎng)絡(luò),是整個物聯(lián)網(wǎng)的通訊基礎(chǔ),不同的監(jiān)測設(shè)備和場景使用不同的網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)和連接方式。本研究采用NB-IoT網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),具有廣泛連接、低功耗、低成本、廣覆蓋的特點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)平臺層采用基于IoT的平臺,支持云端數(shù)據(jù)儲存和傳輸,通過統(tǒng)一的協(xié)議與接口實(shí)現(xiàn)不同終端的接入。IoT平臺可以提供數(shù)據(jù)管理功能,包括數(shù)據(jù)采集、分類、結(jié)構(gòu)化存儲,數(shù)據(jù)調(diào)用、使用量分析。應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)內(nèi)澇風(fēng)險評估、面源污染核算、管網(wǎng)漏損分析、水量水質(zhì)在線監(jiān)測等應(yīng)用功能??蛻舳税ㄊ謾C(jī)端、平板、PC端。

4.2 平臺可視化

綜合平臺作為智慧排水管網(wǎng)的應(yīng)用層,基于數(shù)據(jù)采集管理數(shù)據(jù)庫,通過區(qū)域模型建立、模擬運(yùn)行、集成信息以及各類標(biāo)簽分類歸檔等功能,實(shí)現(xiàn)不同權(quán)限管理及單位的日常業(yè)務(wù)。平臺界面可以分為設(shè)備管理、可視化、數(shù)據(jù)監(jiān)控、智能預(yù)警、保養(yǎng)維護(hù)、系統(tǒng)管理六個板塊,通過軟件工程架構(gòu)設(shè)計,監(jiān)測設(shè)備以物聯(lián)接入平臺,用戶可以根據(jù)自身需求直接查看實(shí)時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等監(jiān)測數(shù)據(jù),通過界面UI交互方式實(shí)現(xiàn)可視化。

平臺總界面接入項(xiàng)目研究區(qū)域地圖,支持動態(tài)縮放、矢量轉(zhuǎn)化地圖,錄入管網(wǎng)信息,GIS地圖2D和3D可在平臺界面隨時切換;通過BIM圖用戶可以隨時察看區(qū)域管網(wǎng)的基本信息,包括長度、節(jié)點(diǎn)、管材、坡度、監(jiān)控設(shè)備信息等;通過內(nèi)澇風(fēng)險圖,用戶可以查看模型分析結(jié)果和積水點(diǎn)深度,獲得平臺發(fā)布內(nèi)澇報警信息。

用戶可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)需要,在平臺設(shè)置不同監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,形成監(jiān)測數(shù)據(jù)一覽表,數(shù)據(jù)分為實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)和采樣監(jiān)測數(shù)據(jù),可以根據(jù)平臺內(nèi)設(shè)定的算法分析進(jìn)行統(tǒng)計和相關(guān)性分析,通過區(qū)域建模模擬運(yùn)行,將模型模擬結(jié)果傳入預(yù)警模塊,判定是否需要向相關(guān)部門做出預(yù)警,提前做好對管網(wǎng)突發(fā)事故的應(yīng)對措施,最大限度降低突發(fā)事故對人民日常生活、生產(chǎn)的影響。

5 結(jié)語

智慧水務(wù)、智慧平臺是智慧城市的重要組成部分。建設(shè)智慧排水管網(wǎng)系統(tǒng)以及管網(wǎng)海水腐蝕模型可以解決沿海城市海水倒灌、城市內(nèi)澇等問題,提高管理效率,實(shí)現(xiàn)城市排水智慧管理。

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