基于信息工程的给排水系统优化与控制策略研究.pdf

2024 年第 2 期72中国高新科技土木建筑|CIVIL ENGINEERING 基于信息工程的给排水系统优化与控制策略研究唐恺上海城投（集团）有限公司，上海 200020摘要：文章聚焦于基于信息工程的给排水系统的优化与控制，通过整合先进的传感技术、实时监测系统和大数据分析，旨在提高城市给排水系统的智能性和效率。实时监测系统不仅能够感知关键参数，如水位、压力和流速，还能实现对系统运行状态的实时监控。大数据分析技术用于处理庞大而复杂的数据集，从中挖掘出潜在的模式、趋势和关联，为系统的优化提供科学支持。关键词：信息工程；给排水；系统优化；控制策略文献标识码：A中图分类号：TU17文章编号：2096-4137（2024）02-72-04DOI：10.13535/ki.10-1507/n.2024.02.20Research on optimization and control strategies of water supply and drainage systems based on information engineeringTANG KaiShanghai Urban Investment(Group)Co.,Ltd.,Shanghai,200020,ChinaAbstract:The paper focuses on the optimization and control strategies of water supply and drainage systems based on information engineering.By integrating advanced sensing technology,real-time monitoring systems,and big data analysis,this study aims to improve the intelligence and efficiency of urban water supply and drainage systems.The real-time monitoring system can not only perceive key parameters such as water level,pressure,and flow rate,but also achieve real-time monitoring of the systems operating status.Big data analysis technology is used to process large and complex datasets,mining potential patterns,trends,and correlations,and providing scientific support for system optimization.Keywords:information engineering;water supply and drainage;system optimization;control strategy随着城市化进程的加速，给排水系统在城市基础设施中的角色愈发凸显。为了更好地适应日益复杂的城市环境和极端气候条件，信息工程技术的引入为给排水系统的优化与控制提供了全新的途径。文章旨在利用信息工程的先进技术，通过整合传感技术、实时监测系统和大数据分析，提高给排水系统的智能性和效率。1信息工程的给排水系统优化1.1传感技术在系统监测中的作用1.1.1传感器布置与数据采集传感技术在给排水系统中的作用至关重要，通过合理布置传感器并进行数据采集，系统能够实时获取各个节点的关键参数，从而实现对整个系统运行状态的全面监测。在布置传感器方面，优先考虑系统的关键节点，如水源、污水处理站、管道交叉口等，以确保涵盖系统的关键环节。传感器的种类涵盖液位传感器、压力传感器、流量传感器等多个类型，以综合获取系统运行的全貌。数据采集方面，传感器实时获取的数据包括但不限于水位、压力、流速、水质等关键参数。以液位传感器为例，通过其获取的数据（见表 1），系统可以得知水源或处理站的水位变化，进而推测出供水或排水过程中的流量变化。通过合理的传感器布置，可以建立系统的立体感知，实现对整个系统的精准监控。1.1.2实时监测系统的建立实时监测系统的建立是传感技术发挥作用的关键环节。通过将传感器获取的数据传输至中央监控系统，系统管理员可以实时了解给排水系统的运行状态。这涉及数据传输的实时性、稳定性和可靠性等方面的技术问题。采用先进的通信技术，如物联网技术，可以实现远程实时监测。在实际建立实时监测系统时，数据的可视化呈现也是必不可少的一环。通过图表、曲线等形式（见图 1），将传感器获取的数据清晰地展示在监测系统的界面上，使系统管理员能够直观地了解系统运行的各项指标。这有助于及时发现异常，采取相应措施，确保系统运行的稳定性和高效性。1.2数据分析与处理1.2.1大数据分析在给排水系统中的应用大数据分析在给排水系统中的应用是为了处理庞大、复杂的数据集，从而挖掘出隐藏在其中的模式、趋势和关联。给排水系统产生的数据量庞大，包含各种关键参数的时序数据，如水位、压力、流速等。大数据分析通过使用先进的数据处理技术，能够加速对这些数据的分析，发现系统运行中的规律和问题。大数据分析的一个关键应用是趋势分析。通过对大量历史数据进行分析，系统管理员可以识别系统运行表1某地区给排水传感器采集的实时数据时间水位（m）压力（Pa）流速（m/s）水质指标（mg/L）2023-01-01 12:00:003.21500000.85.22023-01-01 12:15:003.51550000.95.52023-01-01 12:30:003.81600001.05.82023-01-01 12:45:004.01650001.26.02024 年第 2 期73中国高新科技CIVIL ENGINEERING|土木建筑的周期性趋势，如季节性的用水峰谷、管道老化导致的渗漏趋势等。这种趋势分析为系统运行的合理规划和优化提供了有力支持。此外，大数据分析还能帮助发现异常事件，如水质异常波动、流速异常变化等，为系统的安全运行提供实时的监测和预警。1.2.2人工智能算法在数据处理中的角色（1）预测分析：人工智能算法能够通过对历史数据的学习，建立预测模型，用于预测未来系统运行状态。例如，通过深度学习算法训练的模型，可以根据当前的水位、压力等参数预测未来一段时间内的用水需求或管道压力变化，为系统优化提供决策支持。（2）异常检测：人工智能算法在数据处理中还可用于异常检测，及时发现系统中的异常事件。通过监督学习或无监督学习算法，系统可以学习正常运行状态下的数据分布，一旦出现异常数据，算法就能识别并触发相应的警报，有助于快速响应和问题的解决。（3）数据优化：人工智能算法可以通过对数据的深度学习，发现隐藏在数据中的模式和关联，为系统运行提供更为智能的优化策略。例如，通过对流速、水质等多参数的综合分析，人工智能算法可以提供更精准的管道调控建议，以提高系统的整体效率。（4）资源管理：人工智能算法在水系统中还可用于优化资源管理。通过对水资源的使用情况进行分析，算法可以提供更精确的预测，帮助决策者制定合理的资源分配方案。这包括根据历史数据和当前需求预测未来的用水量，以及优化水源的选择和利用方式，从而提高水资源利用效率，减少浪费。（5）维护计划优化：利用人工智能算法，水系统可以实现更智能化的维护计划。通过对设备和管道的运行状态进行监测，算法可以预测设备的寿命和潜在故障，从而提前制定维护计划，减少因突发故障而导致的停工时间和损失。这种预测性维护有助于降低维修成本，并延长设备的使用 寿命。（6）环境监测与保护：人工智能算法在水系统中还可以用于环境监测和保护。通过对水质、水源地周围的生态环境等数据进行分析，算法可以及时发现污染事件或生态系统的异常变化。这样的监测系统可以帮助制定及时的环境保护措施，减少对水生态系统的负面影响，确保水资源的可持续利用。人工智能在水系统中的应用不仅可以提高系统的效率和可靠性，还能减少资源浪费、降低维护成本，并对环境保护和可持续发展产生积极影响。随着技术的不断发展，人工智能在水系统领域的应用前景将更加广阔。1.3数字化诊断技术在给排水管道检测中的应用1.3.1基于信息工程的全局水量平衡分析技术数字化诊断技术在给排水管道检测的第一个层次是全局水量平衡分析技术。该技术可通过对整个管道系统的水量进行平衡分析，揭示系统中水的流动情况和可能存在的问题。通过监测水源、排水站和关键管道节点的流量数据，数字化诊断系统能够实时计算和比较系统的进水量和出水量。这种全局水量平衡分析可帮助识别管道系统中的漏损、非法取水或其他异常情况。通过结合现场传感器和实时数据采集，系统管理员可及时了解管道系统的整体运行状态，为进一步细致排查和问题解决提供有力支持。在全局水量平衡分析技术的进阶应用中，利用高级数据分析和人工智能算法对收集到的大量数据进行深入分析，成为提高管道系统监控和维护效率的关键。这些技术能够从复杂的数据中提取关键信息，预测管道系统的潜在问题，甚至在问题发生前采取预防措施。例如，通过历史数据比较和趋势分析，系统能够识别出可能的漏损热点区域，从而使维护工作更加精准高效。此外，结合地理信息系统（GIS）技术，全局水量平衡分析可以在空间层面上提供更加直观的数据呈现，使得管道网络的管理和维护工作更为便捷。基于信息工程的技术还能够与现有的水务管理系统无缝集成，形成一个全面、动态的监控和管理网络，不仅提高了对管道系统的实时监控能力，也为水资源的合理分配和有效利用提供了数据支持。通过实时监测和分析，水务管理者能够更加精确地调节水源供应，优化排水站的运行，实现整个城市给排水系统的高效运营。图1传感器获取的数据展示时间（min）传感器数据 2024 年第 2 期74中国高新科技土木建筑|CIVIL ENGINEERING 1.3.2水量水质分区诊断技术水量水质分区诊断技术是数字化诊断技术的第二个层次，旨在更细致地分析给排水管道系统中的水量和水质情况。通过划分管道系统为不同的水量水质分区，系统可以针对性地监测和分析每个分区的水量和水质参数。这需要高密度的传感器网络和实时数据传输，以确保对每个分区的及时监测和诊断。水量水质分区诊断技术能够帮助系统管理员更精确地定位问题，如水质异常、流速异常或管道状况不佳等。其涉及一系列的技术和方法的应用，包括水质监测、数据分析和可视化技术。利用安装在关键节点的水质传感器，如浊度计、pH 计和残余氯分析仪，可实时监测各分区的水质指标。这些传感器所收集的数据将被实时传输至中央监控系统，通过数据分析软件进行处理和分析。此外，结合水动力模型和水质模型，可以模拟和预测各分区水流的流动情况和水质变化趋势，为管网的优化运营提供科学依据。1.3.3基于数学模型和在线数据的溯源反演技术排水管道数字化诊断的第三个层次是基于管网数学模型和在线数据的溯源反演技术。这一技术层次利用数学建模和实时在线数据，如电导率、pH、氨氮等参数，实现对污染物排放的源头溯源和反演。其中，EPA 暴雨管理模型（Storm Water Management Model，SWMM）与优化算法相结合，为系统管理员提供了高效而准确的工具。通过结合 SWMM 模型和贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法，系统可以构建排水管网污染物排放的溯源反演模型。如图 2 所示为排水管道数字化检测技术原理示意图。图2排水管道数字化检测技术原理示意图2基于信息工程的给排水系统优化控制2.1城市给排水系统防治内涝预警城市给排水系统优化控制中，采用二维浅水方程对地表径流进行演算，是一种有效的数学模型，能够描述地表水流的动力学行为。该方程可表示为：式中，h 是水深；u，v 是水流速度的水平分量；P 是降雨量；q 是径流出口的单位宽度流量。通过这一方程，可以模拟降雨事件中地表水流的演变过程，预测地面积水深度。信息工程技术的应用使得给排水系统在面对极端降雨时能够更为智能、高效地运行。通过采用二维浅水方程，本研究成功地模拟了地表径流过程，对两场降雨事件进行了准确预测。这一模型不仅能够反映地面积水深度的动态变化，而且有助于深入理解城市内涝形成的机理。信息工程技术的引入使得模拟更为准确，更全面地反映了地表径流的复杂性。通过这种先进的数值模拟手段，能够更好地了解城市内涝的发生机制，为后续的防控措施提供科学依据。信息工程技术的综合运用不仅仅局限于数值模拟领域，还包括与地理信息系统（GIS）技术和可视化技术的结合。通过将城市内涝数值模拟技术与三维 GIS 技术和可视化技术相融合，能够更加直观地展示给排水系统在降雨过程中的动态变化。这种综合展示不仅使得内涝问题的时空分布一目了然，也为决策者提供了更为直观、全面的信息。这种直观性的展示形式有助于提前发现潜在的内涝风险区域，为城市内涝的精准防控提供有力的支持。通过信息工程技术的全面运用，将排水系统的优化控制推向了一个新的高度，为城市可持续发展提供了技术保障。2.2基于机器学习的地面积水预测基于机器学习的地面积水预测技术主要依赖于大量历史和实时数据的分析，以构建高效的预测模型。在城市给排水系统中，地面积水通常由强降雨、管网疏导不畅或排水设施故障引起。利用机器学习算法，可以从历史的降雨数据、排水系统的运行记录及地形地貌等信息中，提取影响地面积水发生的关键因素。例如，神经网络算法能够模拟这些因素之间的复杂关系，并预测在特定条件下地面积水的可能性和严重程度。此外，决策树和支持向量机等算法在处理大规模数据集时表现出色，能够有效识别不同区域地面积水的风险模式。机器学习技术的一个显著优势是其自我学习和适应能力，使得地面积水预测模型能够随着时间推移和数据积累而不断优化。这意味着，预测模型可以根据最新的环境变化和系统性能调整其参数，提高预测的准确性。例如，通过实时监测降雨量和城市排水情况，预测模型可以实时更新，为即将发生的地面积水事件提供预警。此外，基于机器学习的预测技术还可以与城市的智能化管理系统相结合，例如与智能交通2024 年第 2 期75中国高新科技CIVIL ENGINEERING|土木建筑系统协同工作，优化应急响应计划，减轻地面积水对城市交通和居民生活的影响。2.3智能化控制与系统优化策略智能化控制的核心在于使用先进的信息工程技术，如机器学习和数据分析，来增强给排水系统的响应能力和效率。通过实时收集和分析系统的运行数据，包括水流量、水压、管道状态和环境条件等，智能化控制系统能够动态调整其操作以应对变化的需求和条件。例如，智能化系统可以根据天气预报和实时气象数据调整水库的水位管理，或者根据城市用水模式优化泵站的运行计划。此外，智能化控制还可以实时识别系统中的问题，如管网泄漏或设备故障，并迅速采取措施以防止进一步的损害。这种灵活性和适应性是传统控制方法难以实现的，其大大提高了城市给排水系统的可靠性和效率。在系统优化策略方面，智能化控制通过分析长期收集的数据，为系统的持续改进和优化提供了依据。这包括分析消费模式和流量趋势，预测未来的用水需求，以及识别系统运行中的效率瓶颈。通过这些分析，管理者可以制定更加精准和有效的维护计划，优化设备的配置和升级，甚至重新设计管网布局以提高整体性能。长期来看，智能化控制不仅为给排水系统的日常运行提供支持，还有助于建立一个更加弹性、可持续的水资源管理体系。3结语本研究的成果为城市给排水系统的可持续发展贡献了创新性的思路和技术方案，为城市基础设施的智能化提供了有益参考。在信息工程的引领下，城市水务管理水平迈出了坚实的一步。作者简介：唐恺（1989-），男，江苏溧阳人，上海城投（集团）有限公司中级工程师，研究方向：给排水工程。参考文献1 陈平胜，吴学深.基于市政给排水设计的现代数字信息化技术分析 J.黑龙江科学，2023，14（20）：142-144，147.2 吉倩倩，马强.信息化技术在高职“建筑给排水工程”课程教学中的应用浅析 J.广西城镇建设，2023（1）：69-73.3 吉倩倩.信息化教学模式下的“建筑给排水工程”课程思政教学设计探讨 J.广西城镇建设，2022（11）：71-78.4 赵蓉.信息化教育背景下高职给排水工程技术专业多类型生源学情分析与对策 J.教育教学论坛，2020（1）：362-363.5 陈菊香，代彩琼，汪海琴，等.“双一流”背景下给排水科学与工程专业信息化实践教学方法及考核方法的改革探究 J.教育信息化论坛，2019，3（9）：15-16.（责任编辑：张志明）准与规范，以确保技术应用的一致性和可靠性。然而，目前电力工程领域面临人才短缺的挑战，亟需具备多领域知识的专业人才。解决这些挑战需综合应对，加强数据安全与隐私保护，规范技术标准，培养专业人才，以推动电力工程领域更好地利用信息化与智能化技术，实现高效、可靠和可持续的电力供应。未来电力系统将发展成智能电网，利用先进的通信和控制技术提高供电可靠性和可持续性，实时监测用电需求，自动调整发电计划，并有效集成可再生能源。信息化技术将助力更高效的能源管理，通过实时监测和数据分析优化发电和输电，减少能源浪费，提高利用效率，支持分布式能源集成和智能负荷管理。同时，智能设备和自动化控制系统将提升电力系统安全性，防止事故发生，保护数据隐私。电力工程领域的信息化与智能化技术应用前景广阔，将推动可持续发展和现代化进程。4结语信息化与智能化技术在电力工程建设中的应用将继续发展，为电力系统的可持续性和可靠性提供更多支持。然而，面临的挑战也需要克服。电力工程领域需要不断推动技术创新，加强标准和规范制定，培养相关人才，以实现信息化与智能化技术的最大潜能。作者简介：戴蔚辰（1988-），男，江苏溧阳人，淮安市市级机关设备管理中心电力工程师，研究方向：电力工程。参考文献1 边睿喆.HZ 电力公司电力工程项目物资管理策略优化研究 D.济南：山东师范大学，2023.2 周玲，李雄，刘亦驰，等.电力工程信息化管理模式构建探析 J.中国管理信息化，2023，26(6):127-130.3 肖晗.大数据技术在 S 电力工程公司工程项目内审中的应用研究 D.石家庄：河北地质大学，2022.4 拾峰.基于 BIM 和中国北斗信息互联技术的电力工程咨询信息化技术研究 C/第十八届中国标准化论坛论文集.中国标准化协会，2021:1389-1396.5 朱纯.电力工程建设可视化技术应用分析 J.中国高新科技，2021(12):127-128.（责任编辑：葛佳）（上接第37页）