1.本发明涉及一种污水排水管网监控状况诊断方法，特别是基于概率模型的单测点及多测点污水流量、液位数据管网健康状况诊断。
背景技术：
2.1、污水排水系统排查评估体系建立相关研究现状
3.污水排水系统的排查评估是分析现状排水管网拓扑关系、划定监测单元、分布式在线流量监测点布置的前提，是污水排水系统健康状况智慧诊断的基本条件。
4.目前，针对qv、cctv等检测手段在管道排查中的单独应用研究已相对成熟。李田、白丁、刘起鹏等对cctv、qv等管道检测技术进行了专项研究和实践工作，国外bouferguene a、j.c.p.cheng、s.s.kumar、w.wu和m.d.yang等明确了qv、cctv技术在管网健康状况评估中的价值。
5.在水质水量监测方面，徐祖信、shelton、houhou、kracht等基于水质水量监测数据，对管网地下水入渗、雨污混接等问题提出了定量判定方法。
6.针对qv、cctv等管道检测技术和水质水量监测手段联合应用于污水排水系统诊断评估的相关研究还较少，吴文俊通过排水管网中水质水量监测数据，对排水管网中存在的雨污混接和外水渗漏进行了分析判断，同时辅以cctv技术进行现场验证，提炼了一套排水管网收集效能诊断技术体系。
7.综上，国内外针对管道检测、水质水量监测在污水排水系统评估中的应用研究已有一定的基础，由于现状排水管网具有复杂、隐蔽的特点，排查评估工作实施难度较大。仅依靠管道检测和水质水量监测等单一手段进行，缺乏系统性，技术体系不清晰、不明确，对经济技术性考量较少。
8.2.排水系统智慧诊断方法及软件运用研究
9.国外欧美日等发达国家，二十世纪八十年代开始，以gis系统为基础，对管网系统分析、定位、管线事故、路径等问题进行管理和决策，形成智能的排水信息化管理系统；在管网运维方面，运用监控技术提出了基于性能指标系统的污水管道系统标准化性能评价模型，对管道修复和费用进行管理。2009年美国张美玲提出智能水网，以计量为基础，充分利用水资源管理设施，建立水质和水量检测的平台，构建高效的水资源循环管理系统。以色列、澳大利亚、法国、西班牙等国家也在不断推进智慧水务的相关工作。
10.我国在九十年代之后，对gis开展相关研究，2000年研究者金建立了城市排水管网网络模型和gis空间数据模型；邝诺等(2011)采用gis/gps/scada等技术手段实现了管网设施管理、数据监测、巡查调度、排水户管理、客户服务；赵宝康等(2012)以镇江、无锡、常州等城市为例，结合业务管理分工为给排水领域实现行业监管、资产管理、生产调度、在线监测、管网信息数字化等业务。随着物联网、实时采集系统等的不断完善，杨超(2019)等介绍了杭州市结合物联网、云计算、大数据、移动互联网等新一代信息技术建立的管理平台，平台对排水系统进行全覆盖监控。类似的系统主要侧重要排水设施运维和管理。
11.国内“智慧排水”的研究侧重于管网运行效率优化、辅助决策、资源整合方面，如石延龙；卢汉清；薛敏；金利姣等对雨水系统进行相应的研究。张明凯对污水系统建立了入流入渗评估的污染物过程线模型,基于概率统计方法对污水管网流量水质变化进行动态模拟和预测。研究了旱流条件下污水管网中液位、流量和水质的基本变化特征。盛政等主要针对排水系统雨水入渗等问题进行研究。
12.据掌握的国外相关文献表明，各国都在不断完善和推进智慧水务大系统，从趋势来看是市政行业的发展方向，国内现已形成了一定体系的类智慧管理系统，但更多的是将污水厂、自来水厂等主要节点数据纳入排水系统综合管理和财务评价体系；针对排水管道本身的研究更多的集中在雨水排水系统管道顶托和管道溢流风险等问题，而对污水系统的研究较少，且基本是在少量、短时，有限数据条件下进行数学模拟的研究，研究成果与实际匹配度和运用价值受一定的影响，对流速、液位、水量、水质、雨量等多数据的定量研究、分析，对污水管网自身排水工况的研究还较少。
技术实现要素：
13.针对现有技术中存在的缺陷，本发明提出了一种基于长历时多测点的污水管网健康状况诊断模型，其由以下部分组成：
14.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，基于多测点的片区污水入流入渗分析，基于单测点的降雨—冒井风险推断预警；
15.工作步骤如下：
16.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。
17.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。
18.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。
19.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。
20.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。
21.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。
22.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。
23.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。
24.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。
25.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。
26.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。
27.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。
28.step
‑
5:基于排水规律参数、降雨参数等进行液位冒井估计及预警。
29.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。
30.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。
31.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。
32.与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
33.1、针对污水排水管网的诊断分析，填补了目前智慧排水领域在污水领域实践的空白。
34.2、利用长时间的污水排水参数监测数据，分别构建污水排水规律，在进行清水、雨水划分时，考虑到了不同测点的自身特征，消除了间或的用水、排水波动造成的分析计算误差，提高了概率分布模型的精度和针对性。
35.3、利用多节点的诊断数据进行统计分析，构建监测片区的诊断数据概率分布模型，给出了片区诊断数据的较好的估计量，提高估计量的精度、稳定性。进一步，在进行精细测量时可以可靠地判断所测位置健康状况在本片区内的相对严重程度。
36.4、基于不同片区不同诊断数据的估计量，较有针对性和稳定性的确定进一步修复完善的迫切程度，为管网修复完善工程提供较可靠的判定依据。
具体实施方式
37.以往污水排水监测项目由于监测范围或时长所限，其数据量有限，因此一般可由专业技术人员采用相关专业技术知识和数学工具进行数据分析，对管网问题进行逐一诊断，此类研究应用适用于小范围、短时间、显著问题的判别。而对于流域、城市级管网系统，为获得更为有效和准确的数据，少数节点和单一瞬时数据分析已不能满足要求。
38.因此，本发明针对上述问题，从单点的排水参数规律学习和概率模型构建出发，拓展到到片区级、城市级排水参数概率模型及判别，对监测数据进行充分利用。
39.下面结合具体实施方式对本发明进行进一步阐述。
40.根据项目片区的降雨特征划定片区雨、旱季。
41.排水规律学习模块是对所有监测点独立进行排水规律的构建。根据污水排水系统获得数据来看，排水参数具有相当的复杂性和不确定性，简单的线型拟合或趋势外推预测等方法无法反映排水参数在时间、空间上数值分布的随机性。如排水流量在全天各个时段的分布规律并不相同，总体呈现两种分布规律：a)凌晨低谷时段分布较为集中，统计值标准差σ较小；b)用水常规时段，标准差σ正常，统计分布呈现常规正态分布特征。因此，本部分研究步骤为：a、对排水参数xi进行分布统计，构建各个时段排水参数累计经验分布ecdfi；
42.b、根据统计分布，对节点每个监测时段的数据进行数学描述。
[0043][0044]
x
iu
＝percentile(x
i
,α)
[0045]
x
i50
＝percentile(x
i
,50)
[0046]
x
id
＝percentile(x
i
,1
‑
α)
[0047]
其中，x
i
、x
iu
、x
i50
、x
id
是该监测点历史监测数据中，第i时间段的排水参数、α分位数、二分位数、1
‑
α分位数。
[0048]
c、结合工程需要以及雨旱季划分，选定可接受排水参数分布域下的分位数，提出雨、旱季排水规律描述。
[0049]
清水入流入渗分析模块，是对各测点分别进行旱季时管网内清水入流入渗情况的诊断分析。理论上可使用夜间最小流量法进行清水量计算，但是，根据实测数据，各测点的排水参数规律不尽相同，排水低谷时段时常不出现在夜间，同时，夜间偷排、农民抽水、监测探头淤堵等各种影响的作用下，简单的夜间最小流量计算清水量并不合适。
[0050]
入流入渗分析模块首先读取排水规律模块中计算所得该测点的全天各时段累计流量规律容许上下限对第j天全天各时段进行排水规律校验。
[0051][0052][0053]
对于规定容许度t
*
，如第j天容许度计算值t
j
≥t
*
，该测点该天数据通过校验，进入入流入渗计算，否则，该天数据不进行入流入渗计算。
[0054]
对符合排水规律的监测数据进行下一步入流入渗计算，每天的清水量本底值全天清水流量q
*
，全天累计流量q，清水入流入渗率p
[0055][0056][0057][0058]
举个简单例子，某测点监测频率为5min，则该测点全天监测时间段落数n＝24*60/5＝288。根据历史数据，其排水规律容许上下限分别为2.51m3/h，0.89m3/h，规定容许度为50％。其中，第j天数据中有31条数据处于范围[0,0.89)，有152条数据处于范围(2.51,+∞]，则其第j天容许度计算值因此，第j天数据不进入入流入渗计算。
[0059]
雨水混流模块，是对各测点分别进行雨季每场降雨下雨水混流情况的诊断分析。雨水混流模块依赖于降雨时间划定、总流量中雨水部分划定。其中，由于监测点所监测片区在空间上的面积较大时，有时会发生雨量监测设备所在地未发现降雨，但汇水分区上游已产生降雨引起雨水混入从而造成该测点流量增加，此时简单地根据雨量监测设备的上报数
据，会导致汇入雨水计算不足。另一方面，当降雨结束后，由降雨引起的地表径流汇入可能会较快完成，而因降雨引起的地下水位上升导致的地下水渗入往往持续时间较长。第三方面，监测片区在雨季发生的地下水位普遍上升，会造成非降雨直接产生的清水混入量的增加。并且，不同测点的汇流分区并不一致，雨水混流宜考虑监测点布置不同，独立分析。
[0060]
因此，雨水混流模块首先对降雨数据进行降雨时间重新划定。雨水混流模块首先读取排水规律模块中计算所得所在季节的全天各时间段流量容许上限在雨量监测设备上报降雨时刻t0触发回溯，校验实测流量与流量容许上限当实测流量时，触发校正该场降雨起始时间t
s
＝t
i
。当回溯期内均未满足校验条件，则不进行降雨起始时间校正，降雨起始时间t
s
＝t0。
[0061]
降雨开始后，当雨量监测数据首次归0时刻t
e
，触发降雨结束时间校验。降雨归零后起，计算第t
e+n
时刻判别系数为u
e+n
，
[0062][0063]
从降雨归零时刻t
e
起，按排水流量监测时长间隔为单位，计算t
e+i
时刻每个规定稳定时长l范围内的流量数据判别系数f(u
i
)，
[0064][0065]
当f(u
i
)首次不为0时或t
e+i
‑
t
e
≥2days时，终止计算触发，其对应的t
e+i
时刻即为校正降雨结束时刻。
[0066]
在划定的降雨起始时刻t
s
，降雨结束时刻t
e+i
，读取排水规律模块中相对应的流量容许上限实测流量q(t
i
)。任意时刻污水中雨水流量q
r
为，
[0067][0068]
则该场降雨中，总流量q，混入雨水总量q
r
为，
[0069]
q＝∑q(t
i
)
[0070]
q
r
＝∑q
r
(t
i
)
[0071]
则雨水混流系数r为，
[0072][0073]
计算得到所有雨水混流参数后，根据每场降雨总降雨量
·
h
r
，按降雨规模分类统计。可按小雨、中雨、大雨、暴雨划分。
[0074]
多节点分析模块对系统分析所得各单节点的清水入流入渗、雨水混流参数进行统计，构建概率分布模型，分析确定工程分析采用统计量。
[0075]
多节点分析模块读取片区监测点数，确定样本容量n，根据需要确定显著水平α，从而确定临界值d
nα
。
[0076]
读取其他模块计算的分析参数统计量x。
[0077]
假定统计量x符合特定累计概率分布，进行ks校验。
[0078][0079]
当d
α
<d
nα
时接受假设，根据统计分布，确定统计估计量作为工程分析参考。
[0080]
举一个简单例子，某片区监测点对应自由度149，显著水平5％，确定d
nα
＝0.114。读取入流入渗参数p，其累计经验分布函数f(p)。假设其符合均值为标准差为σ的正态分布，则累计概率分布函数f
n
(p)，计算d
n
值
[0081][0082]
因此，入流入渗分析满足正态分布，采用均值、方差进行系统健康状况诊断分析参数。
[0083]
液位冒井估计模块，对各测点进行降雨量、液位变化进行统计分析，计算预报降雨量在规定置信水平下的测点冒井情况预测。
[0084]
液位冒井估计及预警模块对各测点在历史不同降雨量下的液位变化量进行回归分析，同时计算90％置信水平下，液位预测的预测区间。
[0085]
首先，读取排水规律模块中，测点相应季节液位均值读取历史数据中所有场次降雨中，第0时刻至第n时刻各时段液位h
ri
，该场次实测降雨量x，则其液位上升量
[0086]
y＝max(h
ri
‑
h
i
)
[0087][0088][0089]
同时，根据样本容量n计算给定置信水平1
‑
α下的预测区间。
[0090][0091]
以上所述，仅为本发明部分具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。