基于分区计量的城市供水管网漏损识别数据分析系统设计

第6期（总第207期）2019年12月CHINAMUNICIPALENGINEERINGNo.6(SerialNo.207)Dec.201953基于分区计量的城市供水管网漏损识别数据分析系统设计徐锡荣1，顾卫东2，王洁2（1.上海城建信息科技有限公司，上海200126；2.上海水务建设工程有限公司，上海200082）我国是一个水资源紧缺的国家，人均水资源占有量仅相当于世界人均水资源占有量的l/4；在全国600多个城市中，有400多个城市存在供水不足的问题，其中缺水比较严重的城市有110个，全国城市缺水年总量达60亿m3。随着供水管网的大量增加，管网的建设和运维过程中出现诸多问题，例如供水管网竣工资料残缺不全，资料精度不高或竣工资料不能及时准确归档而造成资料与现状不符。由于没有行之有效的方法精确诊断管网漏点，造成供水管网漏损严重，城镇供水管网系统中的漏损率普遍在15%~20%。其中，有相当一部分城市供水系统的实际漏损率在20%以上。为有效降低我国管网漏损率偏高的状况，住房和城乡建设部发布CJJ92—2016《城市供水管网漏损控制及评定标准》。城镇供水管网基本漏损率分为两级，一级为10%，二级为12%。到目前为止，绝大多数城市离该标准仍差距较大，需采用技术创新和管理创新手段，尽快改善管网漏损偏高的现状收稿日期：2019-11-13科研项目：上海市国资委企业技术创新和能级提升项目“智能供水管网建运关键技术研究及信息交互平台建设”（2017013）；“PPP模式下的智慧管养应用和价值模式研究”（201501）第一作者简介：徐锡荣（1976—），男，硕士，主要从事建筑工程信息化前沿技术应用和信息系统建设等领域研究。摘要：城市管网漏损比例偏大，既造成资源浪费又容易引起路面塌陷等次生灾害。加强分区计量是当前国家治理管网漏损重点方向之一，而管网漏损数据分析方法又是契合我国分区计量工作大力推进的背景。在数据分析研究成果梳理的基础上，总结、归纳适用于管网漏损分析的方法和规则，并从功能和技术两方面进行技术平台化设计，实现自动化实时数据分析系统平台方案。关键词：管网漏损；分区计量；数据分析；系统设计中图分类号：TU991.33文献标识码：A文章编号：1004-4655（2019）06-0053-05DOI:10.3969/j.issn.1004-4655.2019.06.015迫在眉睫。1管网漏损发现方法1.1管网漏损发现方法梳理管网漏损长期以来一直存在，相关的检测技术也经历较长期发展，形成丰富的技术和方法体系。从技术上，城市供水管网漏损的发现方法可归纳为检测识别、监测分析和大数据分析3大类别。1）检测识别类方法。检测识别类方法采用直接观察或技术类手段，通过对管线周边环境或管道壁面直接检测发现漏损情况。CJJ159—2011《城镇管网漏水探测技术规程》对此类方法有较全面的罗列，包括：噪声法、听音法、压力法、管道内窥法、探地雷达法、地表温度测量法及气体示踪法等。2）监测分析类方法。监测分析类方法以SCADA日常监控为基础，针对滤波、频率、声速等监控指标，进行时域、频域或时频域水力模型分析，发现管网漏损情况。监测分析类方法是漏损发现方法研究的热门方向，在多个方法领域取得显著成果。关于监测分类方法，谢翔[1]在其博士毕业论文中，按照瞬态水力模型和稳态水力模型2个分类进行较全面的梳理。监测分析类方法成熟度高，多种水力模型研究成果已在EPANET等软件体现，在城市供水管网管理和优化领域应用广泛。3）数据分析类方法。与监测分析类方法采用542019年第6期水力模型分析不同，数据分析类方法不依赖水力模型，仅通过流量和压力等常规测量数据的分析发现流量异常。数据分析方法由于不依赖复杂环境和装备，相对门槛较低，研究也非常活跃，近年的研究领域几乎涉及线性回归模型、时序分析模型、灰度模型、系统动力学模型、神经网络、深度学习等适合时序数据预测各个类别。1.2管网漏损发现方法比较寻找供水管网漏损迫切需求，但到目前为止，尚没有形成简单有效的方案。检测识别类方法只能用于日常巡检或事后诊断类手段，不能及时发现，且大规模检查需大量人工，时效性和经济性均不理想；监测分析类方法具有良好的实时性和准确度，但依赖大量智能感知设备，施工难度和投资巨大，很难覆盖到老、旧管线；数据分析类手段不需监控感知设备的支持，且具有一定的时效性，但此类方法不涉及到管网的水力分析，不能对管网漏损的区域位置进行有效识别，且监测效果严重依赖于管网中压力或流量历史监测数据质量，准确度不易保障。2管网漏损数据分析方法与系统平台2.1管网漏损数据分析方法契合分区计量管理需求由于供水管网漏损成因复杂、影响因素多，控漏、降漏任务十分艰巨。住房和城乡建设部发布制定《城镇供水管网分区计量管理工作指南》[2],提出“以供水管网分区计