[发明专利]一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断方法

权利要求书

1.一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断方法， 由以下部分组成：

单测点排水规律学习，基于排水规律的单测点污水入流入渗分析，基于多测点的片区污水入流入渗分析，基于单测点的污水管网雨水混流分析，基于单测点的降雨—冒井风险推断预警；

工作步骤如下：

Step-1:获取排水规律置信区间参数、入流入渗诊断参数、雨水入流入渗参数；

Step-2:获取每一个测点的排水参数，计算排水规律， 先剔除离群数据，再计算排水参数的经验分布模型，最后根据排水规律置信区间参数计算规定参数下的排水参数分布范围；

Step-3:基于排水规律参数，雨旱季参数、降雨参数进行入流入渗分析；

Step-3.1:获取入流入渗规定时段排水参数满足排水规律分布情况，按全通过、部分通过、全不通过划分，对全不通过以及部分通过数据中合格率小于容许度的数据进行剔除；

Step-3.2:对每个节点计算每天排水流量符合step-3.1中数据进行统计，计算每天清水流量及对应的入流入渗率；

Step-3.3:统计片区内所有有效入流入渗数据，进行ks校验，根据其数据累计分布函数，确定无偏估计量；

Step-3.4:最后，统计计算各片区估计值，分析比较各片区规定时段的入流入渗率估计值，结合工程现场调查，确定管网健康状况；

Step-4:基于排水规律参数、雨旱季参数、降雨参数进行雨水混流分析；

Step-4.1:对于任一测点由降雨数据触发降雨场次起始判定，结合排水规律和实测流量数据，划定该场次降雨的雨水混流结束时间；

Step-4.2:根据划定的降雨开始至混流结束时间段内，筛除异常数据；

Step-4.3:根据排水规律参数与划定降雨起止时间段内实测流量数据，计算由降雨引起的流量增加量，计算每场次降雨的雨水混流数据；

Step-4.4:同step3，根据不同降雨规模，统计分析各片区混流数据，确定管网健康状况；

Step-5:基于排水规律参数、降雨参数进行液位冒井估计及预警；

Step-5.1:根据排水液位规律、实测液位、实测降雨量，计算由降雨引起的液位上升量；

Step-5.2:基于实测降雨量、液位上升量，进行规定置信水平下的液位上升量的区间估计计算；

Step-5.3:计算预报降雨情况下，液位变化触发预警的置信度，进行冒井概率预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断方法，其特征在于：所述健康状况诊断需要基于多测点、长时间的排水信息监测，排水信息包括流量、流速、液位、降雨量、泵站流量、污水厂处理量和污水水质。

3.根据权利要求1所述的一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断方法，其特征在于：所述健康状况诊断，由排水规律计算部分，计算基于大量排水数据统计并构建的累计分布函数模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断方法，其特征在于：所述入流入渗分析，基于上述排水数据的累计分布函数模型，选取规定置信水平下的数据作为入流入渗本底值，用于判断当日排水行为是否符合监测点常规特征，进行数据清洗， 对有效数据，进行规定参数下的夜间最小流量计算，确定其入流入渗水量及入流入渗率。

5.根据权利要求1所述的一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断方法，其特征在于：所述雨水混流分析，基于上述排水数据的累计分布函数模型，选取规定置信水平下的数据作为流量本底值，用于计算由降雨引起的流量增加值，进行雨水混流水量及雨水混流率计算。