供水管网模型水质不确定性研究

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1、第31卷第12期重庆工商大学学报(自然科学版)2014年12月Vol.31NO．12JChongqingTechnolBusinessUniv.(NatSciEd)Dec．2014文章编号:1672－058X(2014)12－0097－05*供水管网模型水质不确定性研究龙天渝，王军慧(重庆大学城市建设与环境工程学院，重庆400045)摘要:供水管网模型是保障供水管网水质安全的重要手段，受输入参数不确定影响水质模型计算的水质值是不确定的;为研究节点基本用水量、水损系数、主体水反应系数和管壁反应系数

2、对供水管网水质特性的影响，提出了在假定他们的随机变化服从正态分布的条件下，采用蒙特卡罗随机抽样法，应用动态的水质模型计算得到节点水质的分布特征，给出了算法在管网中的应用;结果表明:当所有不确定输入参数共同作用时，节点水质的不确定性最大，水质反应系数是对节点水质不确定性影响程度最大的参数。关键词:供水管网;水质模型;水力输入参数;水质输入参数;蒙特卡罗中图分类号:X143文献标志码:A供水管网的水力模型在工程应用中比较多，水质模型由于其复杂性，工程应用还比较少。导致水质模型的不确定性的因素众多，不

3、仅包括水力输入参数:节点流量Q和管段水损系数C;还包括水质输入参数:主体水反应系数kb和管壁反应系数kw。对供水管网模型的不确定性研究，以水力的不确定性的研究见多，而［1］水质不确定研究的研究较少。Kapelan等在仅考虑节点流量不确定性的条件下，提出了一个随机优化设［2］计模型，并用遗传算法进行了求解。刘孟军用一阶泰勒展开式导出的节点压力和管段流量对节点流量的近似偏导矩［3］金溪用线性化供水管网概率水力模型，研究了节点流量的随机性对管网水力特性的影响，研究发现［4］当节点流量的变异系数较大时，

4、进行线性近似的随机性分析会导致较大的误差。Barkdoll在一个较小的供水管网之上，分析稳态流和非稳态流条件下了节点流量对于水压和水质的影响，这里的节点流量是基本用水量，给定节点流量的分布特征是高斯分布和均匀分布。分析以上研究以及相关研究可以发现，目前有关供水管网模型的不确定性的研究，主要针对节点流量的随机性或输入数据的误差引起的管网系统模型参数的不确定性，而针对供水管网模型主要校核参数的不确定性对于水质的影响的研究极少。为此，在假定Q(基本用水量)、C、kb和kw的随机性都服从正态分布的前提下

5、，使用蒙特卡罗随机抽样法，对所获的输入参数的抽样值，应用动态水质模型计算供水管网的节点水质，研究了基本用水量、水损系数、主体水反应系数和管壁反应系数单独作用及共同作用下对供水管网节点水质不确定性的影响，并给出了应用实例。1研究方法因为不确定性本身是一个概率的现象，输入参数是随机取值的，在供水管网的不确定性的分析中应采收稿日期:2014－02－18;修回日期:2014－04－36．*基金项目:“十二五”国家科技计划课题(2012BAJ25B09)．作者简介:龙天渝(1960－)，女，重庆人，教授，

6、博士，从事水污染控制与水环境模拟方面的研究．98重庆工商大学学报(自然科学版)第31卷用概率的方法。蒙特卡罗法(MCS)作为一种随机抽样算法，在供水管网模型的不确定性分析中得到了广泛的应用，并且认为以MCS计算得到的模型输出量不确定性是正确的标准，其他方法在不确定性研究中应用时应先与MCS计算的结果进行比较以确定方法是否可行。MCS是一种用数值模拟来解决与随机变量有关的实际工程问题的方法，其基本思路是，对一个具体的问题，首先建立描述该问题的概率分布模型，然后根据该概率模型进行随机抽样生成一组随机

7、数，以随机数作为输入值计算问题的目标解，重复抽样计算过程［5］得到目标解的统计规律，并以此作为问题的解。［6］有关研究表明节点用水量服从正态分布，而这里假定所有输入参数的随机变化都服从正态分布。为研究供水管网模型的水力和水质输入参数的不确定性对供水管网水质特性的影响，首先利用蒙特卡罗模iiii拟，根据输入参数的分布特征生成仿真值，记为Qj，c、Ck，k、kb，k和kw，k(其中上标i表示抽样组;下标j和k分别表示管网节点和管段)，将已生成的每组仿真值作为余氯水质模型的输入，应用模型计算出相应的各

8、节点的节点余氯浓度，重复以上过程直至节点余氯的统计量收敛。整个模拟计算通过MATLAB中编程实现，其流程图如图1所示。2案例分析这里采用EPANET软件安装目录下提供的案例管网Net2，Net2管网的拓扑结构如图2所示。Net2管网中包含一个水源节点1和一个水塔，水源节点1的供水是断续的，消毒剂都是从水源节点1进入管网中。模型输入参数:水力输入参数节点流量(包括节点基本用水量和用水模式)和水损系数不做改变。水质输入参－1数认为所有管道的主体水反应系数相同，kb=－0．8d;供水管网的管壁余氯衰减