[发明专利]一种供水管网爆管风险分析方法

权利要求书

1.一种供水管网爆管风险分析方法，其特征在于，包括如下步聚：

步骤一：收集供水管网的拓扑结构数据、生产运营数据、水量销售数据以及爆管维修数据；

步骤二：将在步骤一中收集的数据导入建模软件，建立供水管网水力模型并进行校核，得到水力运行数据；

步骤二的具体方法是：将拓扑结构数据导入至建模软件得到供水管网拓扑结构，导入水量销售数据进行水量分配，导入生产运营数据中的水泵和水库信息作为边界条件构建水力模型；导入生产运营数据中的测压点和测流点的信息进行水力模型校核，得到水力运行数据；水力运行数据包括管段流速、管段压力和管段流量；

步骤三：根据拓扑结构数据、水力运行数据、爆管维修数据建立爆管预测数据库，统计分析不同爆管因素的爆管率并进行归一化处理；根据归一化处理得出的爆管率的高低，对不同爆管因素进行爆管风险等级划分，得到爆管因素风险等级划分表；

爆管率计算公式为

式中，p_ij为第i种爆管因素的第j种类别的爆管率，次/km；

n_ij为第i种爆管因素的第j种类别的爆管次数；

l_ij为第i种爆管因素的第j种类别的管段总长，km；

归一化处理计算公式为

式中，y_ij为第i种爆管因素的第j种类别的爆管率的归一化值；

p_imin为第i种爆管因素的所有类别的爆管率中的最小值；

为第i种爆管因素的所有类别的爆管率中的最大值；

通过归一化处理，爆管因素风险设定如下表所示：

统计不同管材的爆管次数和管材，按照公式求得归一化后的爆管率，再依据爆管因素风险等级划分标准判断不同类别的管材的爆管风险等级；

根据归一化处理后的爆管率的相对高低，对不同爆管因素进行爆管风险等级划分，得到爆管因素风险等级划分表：

；

步骤四：根据爆管因素风险等级划分表判断爆管预测数据库中所有管段各个爆管因素的风险等级，定义若某一管段至少有R-1个爆管因素均属于同一风险等级，则该管段的爆管风险为属于该风险等级，其中R是所有爆管因素的数量；收集在爆管预测数据库中满足该定义的管段用于作为神经网络的样本集；

步骤五：利用matlab的newff函数创建初步的BP神经网络，再利用matlab的train函数对其进行样本训练，完成对神经网络函数组合的比选，得到优化的BP神经网络；

步骤六：将样本集输入优化的BP神经网络，统计预测正确率；根据该预测正确率，评价优化的BP神经网络的泛化能力，判断优化的BP神经网络的计算精度是否符合要求，若判断为“是”则进入下一步，否则返回到步聚五；

步骤七：将爆管预测数据库数据输入优化的BP神经网络，计算得到爆管风险等级，再读入爆管预测数据库中，并通过GIS显示出相关信息；

具体为，将爆管预测数据库数据输入优化的BP神经网络，计算得到爆管风险等级，再利用matlab的xlswrite函数读入爆管预测数据库中，并通过GIS的分类显示功能直观表达所有管段的爆管风险等级：

(1)将爆管预测数据库的爆管因素输入通过测试的优化的BP神经网络，计算得到所有管道的爆管风险等级；

(2)利用matlab的xlswrite函数将所有管道的爆管风险等级读入爆管预测数据库，xlswrite函数关键语句如下：prediction_write＝xlswrite；

(3)通过GIS的分类显示功能，将管段按照爆管风险等级分不同颜色显示，直观表达所有管段的爆管风险等级。

2.根据权利要求1所述的供水管网爆管风险分析方法，其特征在于，步骤一中的拓扑结构数据包括节点位置、节点高程；管段管材、管段管径、管段埋深、管段管长；阀门位置、阀门类型、阀门开关状态；水泵位置、水泵类型、水泵特性曲线；水池位置、水池形状。

3.根据权利要求1所述的供水管网爆管风险分析方法，其特征在于，步骤三中的爆管预测数据库包括管段编号、管段管材、管段管径、管段埋深、管段流速、管段压力和爆管次数。