一种管网淤堵风险的预测方法及系统与流程

本发明涉及水务系统，具体涉及一种管网淤堵风险的预测方法及系统。

背景技术：

1、排水管网，是指布设在城市中用于承接并疏导地表径流至水系中的水务设施，其在预防城市内涝问题上起到至关重要的作用。

2、现有技术中，针对排水管网的运行情况，已存在有相应的计算机模拟方案。该类技术方案通常是针对目标地区构建对应的管网模型，并基于管网模型和水动力学计算来模拟计算得到包括检查井、地下管网等城市排水管网系统的水动力状态，比如流速、水位、流量等。

3、但是，在实际实施过程中，发明人发现，上述技术方案仅能够用于初步模拟得到排水管网系统中的水动力学状态，而并不能直接得出排水管网系统中各管段的实际淤堵状况。这使得现有技术中对管网的实际淤堵位置、淤积深度等情况仍需要结合管网物探技术、液位监测技术等来进行识别分析，才能够实际判断出管网中的淤堵状况，这导致了投资代价高、效率低、响应速度慢等问题。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种管网淤堵风险的预测方法；另一方面，还提供一种用于实施该预测方法的管网淤堵风险的预测系统。

2、具体技术方案如下：

3、一种管网淤堵风险的预测方法，针对待预测地区预先建立有排水管网模型，所述排水管网模型中设置有多条排水管段，所述排水管段中分布有液位监测点，所述预测方法包括：

4、步骤s1：于降雨时基于所述排水管网模型计算每个所述排水管段的流速数据，根据所述流速数据采用淤堵风险系数赋值公式自所述排水管网模型中筛选出多个高风险管段并添加至管段候选集中；

5、步骤s2：将淤堵管段和淤积深度作为未知参数构建先验分布函数；

6、所述淤堵管段自所述管段候选集中选取；

7、步骤s3：将所述先验分布函数输出的对应于所述未知参数的数据组合输入水力学模型得到预测数据；

8、步骤s4：自所述液位监测点提取液位监测数据，根据所述液位监测数据和所述预测数据构建似然函数；

9、步骤s5：根据所述似然函数判断所述输出数据是否符合相似度门限；

10、若是，转向步骤s6；

11、若否，返回所述步骤s3并抽取新的所述数据组合；

12、步骤s6：根据所述先验分布函数和所述似然函数生成后验分布函数，采用所述后验分布函数输出所述淤堵管段和所述淤积深度作为预测结果。

13、另一方面，所述步骤s1包括：

14、步骤s11：根据监测降雨数据于所述排水管网模型中生成对应于每个所述排水管段的流速数据；

15、步骤s12：依照所述流速数据和所述淤堵风险系数赋值公式生成每个所述排水管段的淤堵风险系数；

16、步骤s13：根据所述淤堵风险系数自所述排水管段中筛选得到所述高风险管段并添加至所述管段候选集中。

17、另一方面，于执行所述步骤s1后，还包括高风险管段标注过程，所述高风险管段标注过程包括：

18、步骤a1：依照所述排水管网模型在数字地图上绘制所述排水管段；

19、步骤a2：于所述排水管段中，根据所述淤堵风险系数赋值公式的输出结果对所述排水管段进行标注；

20、标注结果包括所述高风险管段。

21、另一方面，所述步骤s11中，所述流速数据包括：对应于所述排水管段的淤积流速下限、对应于所述排水管段的冲刷流速上限、对应于所述排水管段的实时流速和对应于所述实时流速的时间段；

22、则所述步骤s12中，所述淤堵风险系数赋值公式包括。

23、

24、式中，mij为所述淤堵风险系数，k为经验系数，i为所述排水管段的编号，j为降雨次数，vi1为第j场降雨时第i条所述排水管段的第一流速，所述第一流速为低于所述淤积流速下限的所述实时流速，ti1为对应于所述第一流速的第一时间段，vi2为第i条所述排水管段的第二流速，所述第二流速为高于所述冲刷流速上限的所述实时流速，v冲刷为所述冲刷流速上限，ti2为对应于所述第二流速的第二时间段。

25、另一方面，于执行所述步骤s11之后，执行所述步骤s12之前还包括流速判别过程，所述流速判别过程包括：

26、步骤s201：将所述实时流速分别与所述淤积流速下限、所述冲刷流速上限进行比较，生成所述第一流速和所述第二流速；

27、步骤s202：依照所述第一流速所对应的所述实时流速生成所述第一时间段，并根据所述第二流速对应的所述实时流速生成所述第二时间段。

28、另一方面，所述步骤s2中，所述先验分布函数的构建方法包括：

29、

30、式中，p(x)为所述先验分布函数，i为所述管段候选集中所述高风险管段的编号，i∈[1,n]，xi为所述未知参数，包括所述淤堵管段jx和所述淤积深度mx，[ai,bi]为所述未知参数的取值范围。

31、另一方面，所述步骤s4中，所述似然函数包括：

32、

33、式中，p(y/x)为所述似然函数，m为所述淤积深度，jx为所述淤堵管段，yi为第i个所述液位监测点的液位监测数据，i∈[1,n]，ti为所述预测数据中对应于第i个所述液位监测点的预测值。

34、另一方面，所述步骤s6中，所述后验分布函数包括：

35、

36、式中，p(x/y)为所述后验分布函数，xi为所述未知参数，i∈[1,n]，包括所述淤堵管段jx和所述淤积深度mx，[ai,bi]为所述未知参数的取值范围，m为所述淤积深度，jx为所述淤堵管段，yi为第i个所述液位监测点的液位数据，i∈[1,n]，ti为所述预测数据中对应于第i个所述液位监测点的预测值。

37、一种管网淤堵风险的预测系统，用于实施上述的预测方法，包括：

38、高风险筛选模块，所述高风险筛选模块自排水管网模型中依照监测降雨数据筛选得到高风险管段并添加至管段候选集中；

39、先验分布函数模块，所述先验分布函数模块连接所述高风险筛选模块，所述先验分布函数模块依照所述监测降雨数据构建用于求解淤堵管段和淤积深度的先验分布函数；

40、预测模块，所述预测模块连接所述先验分布函数模块，所述预测模块获取所述先验分布函数输出的数据组合并采用水力学模型生成预测数据；

41、验证模块，所述验证模块连接所述预测模块，所述验证模块依照所述预测数据和液位监测数据来构建似然函数，并对所述数据组合进行迭代后输出；

42、输出模块，所述输出模块连接所述验证模块，所述输出模块根据所述先验分布函数和所述似然函数生成后验分布函数，随后采用所述后验分布函数输出所述淤堵管段和所述淤积深度作为预测结果。

43、上述技术方案具有如下优点或有益效果：

44、针对现有技术中的水力学模型不能直接用于判断管网的实际淤堵情况，导致对管网的探查过程耗时较长的问题，本方案通过构建先验分布函数，输出可能发生淤堵状况的淤堵管段与淤积深度的数据组合至水力学模型中进行模拟，并基于实际的液位监测数据进行似然函数构建、迭代，从而得出实际可行的数据组合来构建后验分布函数，以此实现了对淤堵状况较好的预测效果。进一步地，针对现有技术中对管网进行探查的整体效率较低的问题，本方案还在抽取数据组合之前对各排水管段的淤堵风险进行预测，并仅对高风险管段的淤堵状况进行预测，从而减少了待预测的数据量，提高了处理效率。