CN115510600A - 一种城市排水网络优化设计方法 - Google Patents

一种城市排水网络优化设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115510600A
CN115510600A CN202211408100.9A CN202211408100A CN115510600A CN 115510600 A CN115510600 A CN 115510600A CN 202211408100 A CN202211408100 A CN 202211408100A CN 115510600 A CN115510600 A CN 115510600A
Authority
CN
China
Prior art keywords
drainage
pipeline
urban
drainage network
model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202211408100.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115510600B (zh
Inventor
王颖
兰云龙
李进
刘峰
阳利锋
任祥
何斌
李�浩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chuang Hui Da Design Co ltd
Original Assignee
Chuang Hui Da Design Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chuang Hui Da Design Co ltd filed Critical Chuang Hui Da Design Co ltd
Priority to CN202211408100.9A priority Critical patent/CN115510600B/zh
Publication of CN115510600A publication Critical patent/CN115510600A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115510600B publication Critical patent/CN115510600B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/14—Pipes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A30/00—Adapting or protecting infrastructure or their operation
    • Y02A30/60—Planning or developing urban green infrastructure

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Sewage (AREA)

Abstract

本发明涉及排水网络优化的技术领域，揭露了一种城市排水网络优化设计方法及装置，所述方法包括：收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，并对城市排水网络结构进行修正；基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型；构建城市排水网络优化模型，确定城市排水网络设计约束规范表达式；利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行。本发明基于排水管道的待排放流量确定排水管道的两端压力差，进而构建排水网络优化设计模型，通过求解模型，得到城市排水网络优化设计方案，即通过新增若干条特定位置的排水管道，减轻城市排水网络的运行压力，降低城市内涝灾害发生的频率。

Description

一种城市排水网络优化设计方法
技术领域
本发明涉及排水网络优化的技术领域，尤其涉及一种城市排水网络优化设计方法。
背景技术
随着城镇化进程的加快，沥青、混凝土等不透水物质在城市下垫面中所占比例持续上升，可渗水的土壤面积区域减少，更多的土壤被道路替代，若发生强降雨，降雨雨量只能通过排水管道进行排放，影响了城市水文状况，增大了城市排水网络的运行压力，显著提高了城市内涝灾害发生的频率。
发明内容
有鉴于此，本专利提出一种城市排水网络优化设计方法及装置，旨在提高城市排水网络的利用率和安全性，提高城市排水能力。
本发明提供一种城市排水网络优化设计方法及装置，目的在于：1）基于搜索查询模式构成城市排水网络中排水管道的结构，删除孤立的排水管道，并基于城市的降水量、土壤降水下渗量、降水蒸发量以及最大蓄水量确定城市排水网络模型，其中大部分降水被下渗到土壤、被洼地进行蓄水以及蒸发，其余降水需要利用城市排水网络中的排水管道进行排放，根据所确定的城市排水网络模型计算得到不同区域排水管道的待排放流量；2）基于不同区域排水管道的待排放流量确定不同排水管道的两端压力差，若排水管道两端压力差过大，相当于增大了城市排水网络的运行压力，排水管道有可能发生损坏，显著提高了城市内涝灾害发生的频率，并基于排水管道两端压力差构建排水网络优化设计模型，通过利用梯度优化算法对模型进行求解，得到城市排水网络优化设计方案，即通过新增若干条特定位置的排水管道，减轻城市排水网络的运行压力，降低城市内涝灾害发生的频率。
实现上述目的，本发明提供的一种城市排水网络优化设计方法，包括以下步骤：
S1：收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，并对城市排水网络结构进行修正，延接网络拓扑关系；
S2：基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，其中所述城市排水网络模型包括城市不同排水管道的流量以及管道两端压力差，利用修正的 Morris 筛选法对模型中参数进行筛选，形成城市排水网络模型实例；
S3：构建城市排水网络优化模型，确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置；
S4：利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，并根据求解结果优化城市排水网络结构，将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施，否则重新求解，其中基于非精确Armijo准则的秩2拟牛顿法为所述梯度优化方法。
作为本发明的进一步改进方法：
可选地，所述S1步骤中收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，包括：
收集城市排水网络数据，所述城市排水网络数据包括城市排水管道的位置参数、管道长度以及管道壁粗糙系数，基于城市排水网络数据构建城市排水网络结构，所述城市排水网络结构包括城市排水管道的位置分布以及管道参数，其中管道参数为管道长度以及管道壁粗糙系数，将同一管道的管口位置以及管底位置用直线连接，构成管道的位置分布；
所述排水管道位置参数包括城市排水管道管口位置以及管底位置，所述城市排水管道均为直线，管口位置高于管底位置；
所述城市排水网络中共有n条排水管道，n条排水管道的数据集合为：
Figure 451122DEST_PATH_IMAGE001
其中：
Figure 650154DEST_PATH_IMAGE002
表示城市排水网络中任意第
Figure 961049DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道，
Figure 887417DEST_PATH_IMAGE004
表示第
Figure 498527DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道的管口位置坐标，
Figure 602880DEST_PATH_IMAGE005
表示第
Figure 401072DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道的管底位置坐标，所述管口位置坐标以及管底位置坐标均为管口或管底区域的中心位置坐标；
在本发明实施例中，所述城市被构建为三维坐标系，城市地表中心为三维坐标系的坐标原点，东西方向为X轴方向，南北方向为Y轴方向，从地底到地表的方向为Z轴方向；
Figure 131131DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 65589DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道的管道长度，
Figure 606423DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 626331DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道的管道壁粗糙系数。
可选地，所述S1步骤中对城市排水网络结构进行修正，包括：
所述城市排水网络结构的修正流程为：
S11：删除所构建城市排水网络结构中孤立的管口位置坐标或管底位置坐标；
S12：选取管口位置坐标位于地表的排水管道进行查询；
S13：若查询到只有一个排水管道的管口位置坐标与选取排水管道的管底位置坐标相连，则连接查询到的排水管道以及所选取的排水管道，将所查询到的排水管道作为选取管道，重复步骤S13，直到无法查询到排水管道；
若查询到的排水管道以及所选取的排水管道的管口位置坐标与管底位置坐标的距离小于距离阈值，则判断两个位置坐标相连；
S14：若查询到有多个排水管道的管口位置坐标与选取排水管道的管底位置坐标相连，则分别连接查询到的排水管道以及所选取的排水管道，并将所查询到的排水管道分别作为选取管道，返回步骤S13，直到无法查询到排水管道；
S15：删除城市排水网络结构中管口位置坐标不位于地表，且管口位置坐标不与其他排水管道的管底位置坐标相连的排水管道；
根据上述城市排水网络结构的修正流程，得到基于
Figure 160081DEST_PATH_IMAGE008
条排水管道的修正后城市排水网络结构，
Figure 949045DEST_PATH_IMAGE008
表示修正后城市排水管道的数目。
可选地，所述S2步骤中基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，包括：
基于修正的城市排水网络结构，将城市表面划分为若干不同的子区域，每个子区域具有一条管口位置坐标位于地表的排水管道，所划分的子区域数目为m，其中第
Figure 660780DEST_PATH_IMAGE009
个子区域为
Figure 433564DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 239846DEST_PATH_IMAGE010
中管口位置坐标位于地表的排水管道为
Figure 414476DEST_PATH_IMAGE011
，所述子区域
Figure 297112DEST_PATH_IMAGE012
的排水网络结构为：
Figure 291613DEST_PATH_IMAGE013
其中：
Figure 901586DEST_PATH_IMAGE014
表示水流从排水管道
Figure 930722DEST_PATH_IMAGE011
出发，可以经过的
Figure 249839DEST_PATH_IMAGE015
条排水管道；
所述排水管道
Figure 466056DEST_PATH_IMAGE011
在城市排水网络结构中可连接的最深排水管道集合为
Figure 145299DEST_PATH_IMAGE016
，所述最深排水管道即为管底位置坐标不与其他排水管道相连的管道，地表的水可通过排水管道
Figure 763363DEST_PATH_IMAGE011
到达
Figure 265100DEST_PATH_IMAGE016
中任意排水管道，最深排水管道最终通向污水处理厂；
所述城市排水网络模型包含不同子区域的排水网络模型，所述子区域
Figure 234193DEST_PATH_IMAGE012
的排水网络模型为：
Figure 185968DEST_PATH_IMAGE017
Figure 189696DEST_PATH_IMAGE018
Figure 585037DEST_PATH_IMAGE019
Figure 41426DEST_PATH_IMAGE020
其中：
Figure 796892DEST_PATH_IMAGE021
表示单位时间内区域
Figure 389548DEST_PATH_IMAGE012
的降雨量；
Figure 955789DEST_PATH_IMAGE022
表示单位时间内区域
Figure 899474DEST_PATH_IMAGE012
中可透水区域的土壤平均下渗量；
Figure 458632DEST_PATH_IMAGE023
表示单位时间内区域
Figure 171373DEST_PATH_IMAGE012
中不透水区域的最大蓄水量；
Figure 642937DEST_PATH_IMAGE024
表示单位时间内区域
Figure 73918DEST_PATH_IMAGE012
的降雨蒸发量；
Figure 171187DEST_PATH_IMAGE025
表示单位时间内区域
Figure 4014DEST_PATH_IMAGE012
的降水产流量，即所述排水管道
Figure 646479DEST_PATH_IMAGE026
的排水流量；
Figure 564756DEST_PATH_IMAGE027
表示排水管道
Figure 465716DEST_PATH_IMAGE011
的管道两端压力差，
Figure 887470DEST_PATH_IMAGE028
表示水的密度，
Figure 966416DEST_PATH_IMAGE029
表示重力加速度，
Figure 106410DEST_PATH_IMAGE030
表示降水从地表流进排水管道
Figure 811061DEST_PATH_IMAGE011
管口的流经距离长度，
Figure 352901DEST_PATH_IMAGE031
表示排水管道
Figure 602748DEST_PATH_IMAGE011
的管道壁粗糙系数；
Figure 230038DEST_PATH_IMAGE032
表示连接排水管道
Figure 738380DEST_PATH_IMAGE033
的所有上游排水管道在单位时间内向排水管道
Figure 885458DEST_PATH_IMAGE034
排放的排水总流量，所述上游排水管道为位置高于排水管道
Figure 555474DEST_PATH_IMAGE033
，可以向排水管道
Figure 670061DEST_PATH_IMAGE033
排放污水的排水管道；
Figure 450935DEST_PATH_IMAGE035
表示区域
Figure 701788DEST_PATH_IMAGE012
的道路面积占比，
Figure 559016DEST_PATH_IMAGE036
表示区域
Figure 160899DEST_PATH_IMAGE012
的林地面积占比，
Figure 745464DEST_PATH_IMAGE037
表示区域
Figure 850823DEST_PATH_IMAGE012
的草地面积占比；
在本发明实施例中，若相连排水管道之间不存在分支排水管道，则相连排水管道的排水流量相同，若相连排水管道之间存在
Figure 878953DEST_PATH_IMAGE038
条分支排水管道，则位置更深的排水管道流量为上游排水总流量的
Figure 702553DEST_PATH_IMAGE039
。
可选地，所述S2步骤中利用修正的 Morris 筛选法对模型中的参数进行筛选，确定城市排水网络模型，包括：
所述模型参数包括不同子区域的土壤平均下渗量以及最大蓄水量、单位时间内降雨蒸发量以及降雨量；
利用修正的 Morris 筛选法对模型中的参数进行筛选，所述修正的Morris 筛选法的模型参数筛选流程为：
S21：从模型参数中随机选取一个参数进行多次修改，所述模型参数的修改方式为采集同一城市不同时间的降雨情况作为模型参数；
S22：将每次修改后的参数结果输入到城市排水网络模型中，得到多组城市排水网络模型中地表排水管道流量结果；
S23：计算修改参数的敏感性
Figure 90809DEST_PATH_IMAGE040
：
Figure 66986DEST_PATH_IMAGE041
其中：
参数的修改次数为K-1次；
Figure 249706DEST_PATH_IMAGE042
表示基于第k次修改参数得到的排水管道流量结果；
Figure 826181DEST_PATH_IMAGE043
表示第k次修改参数相较于初始参数值的变化率；
S24：重复上述步骤，得到不同模型参数的敏感性，并删除模型中敏感性绝对值低于0.02的参数，得到适用于所选取城市的城市排水网络模型。
可选地，所述S3步骤中构建城市排水网络优化模型，包括：
所构建城市排水网络优化模型B为：
Figure 752548DEST_PATH_IMAGE044
其中：
Figure 583232DEST_PATH_IMAGE045
表示所增加第
Figure 202433DEST_PATH_IMAGE046
条排水管道的管底坐标位置，
Figure 624DEST_PATH_IMAGE047
表示任意污水处理厂的坐标位置，
Figure 730683DEST_PATH_IMAGE048
表示第h条排水管道的管底与最近污水处理厂的距离；
Figure 415873DEST_PATH_IMAGE049
表示所增加第
Figure 205975DEST_PATH_IMAGE050
条排水管道的管口位置原始排水流量，所述原始排水流量表示未增加排水管道时的排水流量；
Figure 491463DEST_PATH_IMAGE051
表示增加第h条排水管道后，管口位置如今的排水流量；
H表示城市排水网络优化设计方案中新增的排水管道数量；
所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置；
确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述排水网络设计约束为：
Figure 759633DEST_PATH_IMAGE052
Figure 564909DEST_PATH_IMAGE053
其中：
Figure 791491DEST_PATH_IMAGE008
表示待优化城市排水网络中排水管道的数量。
在本发明具体实施例中，所述新增排水管道的管口位置为其他排水管道的管底位置。
可选地，所述S4步骤中利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，包括：
利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，其中基于非精确Armijo准则的秩2拟牛顿法为所述梯度优化算法的主要方法，所述城市排水网络优化模型的求解流程为：
S41：构造城市排水网络优化模型与约束规范表达式的罚函数形式：
Figure 564275DEST_PATH_IMAGE054
Figure 386868DEST_PATH_IMAGE055
其中：
Figure 827077DEST_PATH_IMAGE056
表示城市排水网络优化设计方案中新增的H条排水管道的位置分布，在本发明实施例中，将H设置为
Figure 958981DEST_PATH_IMAGE008
；
Figure 969794DEST_PATH_IMAGE057
为罚函数系数，将其设置为10；
S42：初始化生成H条新增排水管道的位置分布
Figure 845346DEST_PATH_IMAGE058
，并设置允许误差为
Figure 140061DEST_PATH_IMAGE059
，初始正定矩阵为
Figure 181880DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 929256DEST_PATH_IMAGE061
为单位矩阵，算法的当前迭代次数为w，w的初始值为0；
S43：计算罚函数在
Figure 608499DEST_PATH_IMAGE062
的梯度
Figure 508453DEST_PATH_IMAGE063
，若
Figure 982160DEST_PATH_IMAGE064
，则所述第w次迭代得到的位置分布
Figure 216832DEST_PATH_IMAGE062
即为优化求解结果，否则转向步骤S44；
S44：计算
Figure 919340DEST_PATH_IMAGE065
；
S45：利用如下Armijo准则更新得到
Figure 188647DEST_PATH_IMAGE066
：
Figure 567676DEST_PATH_IMAGE067
Figure 24065DEST_PATH_IMAGE068
其中：
Figure 530264DEST_PATH_IMAGE069
为
Figure 388498DEST_PATH_IMAGE070
的更新步长；
Figure 204008DEST_PATH_IMAGE071
为更新参数，将其设置为0.5；
Figure 147693DEST_PATH_IMAGE072
为满足
Figure 192003DEST_PATH_IMAGE073
的迹最小的分布矩阵，T表示转置；
S46：更新得到
Figure 904745DEST_PATH_IMAGE074
：
Figure 891155DEST_PATH_IMAGE075
S47：令
Figure 322136DEST_PATH_IMAGE076
，返回步骤S43。
可选地，所述S4步骤中将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施，否则重新求解，包括：
将优化后的城市排水网络拓扑结构置于城市排水网络模型中，并采集城市不同季节的降水数据输入到模型中，模型输出城市排水网络中各排水管道的流量以及管道两端压力差，若各排水管道两端压力差均小于指定阈值，则表示可以实施城市排水网络的优化设计方案，即通过新增若干排水管道降低排水网络的负载压力，否则重新利用梯度优化算法进行求解。
为了解决上述问题，本发明提供一种城市排水网络优化设计装置，所述装置包括：
排水网络构建装置，用于收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，并对城市排水网络结构进行修正，基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，利用修正的 Morris 筛选法对模型中参数进行筛选，形成城市排水网络模型；
优化模型构建装置，用于构建城市排水网络优化模型，确定城市排水网络设计约束规范表达式；
排水网络优化模块，利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，并根据求解结果优化城市排水网络结构，将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施对应的城市排水网络优化设计方案，否则重新求解。
相对于现有技术，本发明提出一种城市排水网络优化设计方法，该技术具有以下优势：
首先，本方案提出一种城市排水网络模型，通过将城市表面划分为若干不同的子区域，每个子区域具有一条管口位置坐标位于地表的排水管道，所述城市排水网络模型包含不同子区域的排水网络模型，所述子区域
Figure 170138DEST_PATH_IMAGE077
的排水网络模型为：
Figure 737385DEST_PATH_IMAGE017
Figure 894697DEST_PATH_IMAGE018
Figure 812975DEST_PATH_IMAGE019
Figure 199088DEST_PATH_IMAGE020
其中：
Figure 886421DEST_PATH_IMAGE021
表示单位时间内区域
Figure 214634DEST_PATH_IMAGE012
的降雨量；
Figure 370940DEST_PATH_IMAGE022
表示单位时间内区域
Figure 810012DEST_PATH_IMAGE012
中可透水区域的土壤平均下渗量；
Figure 351852DEST_PATH_IMAGE023
表示单位时间内区域
Figure 850966DEST_PATH_IMAGE012
中不透水区域的最大蓄水量；
Figure 478257DEST_PATH_IMAGE024
表示单位时间内区域
Figure 206172DEST_PATH_IMAGE012
的降雨蒸发量；
Figure 868098DEST_PATH_IMAGE078
表示单位时间内区域
Figure 538113DEST_PATH_IMAGE012
的降水产流量，即所述排水管道
Figure 652700DEST_PATH_IMAGE026
的排水流量；
Figure 184307DEST_PATH_IMAGE027
表示排水管道
Figure 700739DEST_PATH_IMAGE011
的管道两端压力差，
Figure 541656DEST_PATH_IMAGE028
表示水的密度，
Figure 159850DEST_PATH_IMAGE029
表示重力加速度，
Figure 478836DEST_PATH_IMAGE030
表示降水从地表流进排水管道
Figure 115354DEST_PATH_IMAGE011
管口的流经距离长度，
Figure 127172DEST_PATH_IMAGE031
表示排水管道
Figure 701504DEST_PATH_IMAGE011
的管道壁粗糙系数；
Figure 824181DEST_PATH_IMAGE079
表示连接排水管道
Figure 49626DEST_PATH_IMAGE034
的所有上游排水管道在单位时间内向排水管道
Figure 232345DEST_PATH_IMAGE033
排放的排水总流量，所述上游排水管道为位置高于排水管道
Figure 808820DEST_PATH_IMAGE034
，可以向排水管道
Figure 485920DEST_PATH_IMAGE034
排放污水的排水管道；
Figure 831451DEST_PATH_IMAGE035
表示区域
Figure 185072DEST_PATH_IMAGE012
的道路面积占比，
Figure 999575DEST_PATH_IMAGE036
表示区域
Figure 464055DEST_PATH_IMAGE012
的林地面积占比，
Figure 664092DEST_PATH_IMAGE037
表示区域
Figure 454193DEST_PATH_IMAGE012
的草地面积占比；相较于传统方案，本方案基于搜索查询模式构成城市排水网络中排水管道的结构，删除孤立的排水管道，并基于城市的降水量、土壤降水下渗量、降水蒸发量以及最大蓄水量确定城市排水网络模型，其中大部分降水被下渗到土壤、被洼地进行蓄水以及蒸发，其余降水需要利用城市排水网络中的排水管道进行排放，根据所确定的城市排水网络模型计算得到不同区域排水管道的待排放流量。
同时，本方案提出一种城市排水网络优化模型，所构建城市排水网络优化模型B为：
Figure 224834DEST_PATH_IMAGE044
其中：
Figure 24163DEST_PATH_IMAGE045
表示所增加第
Figure 78707DEST_PATH_IMAGE046
条排水管道的管底坐标位置，
Figure 790442DEST_PATH_IMAGE047
表示任意污水处理厂的坐标位置，
Figure 828805DEST_PATH_IMAGE080
表示第h条排水管道的管底与最近污水处理厂的距离；
Figure 900666DEST_PATH_IMAGE081
表示所增加第
Figure 103326DEST_PATH_IMAGE050
条排水管道的管口位置原始排水流量，所述原始排水流量表示未增加排水管道时的排水流量；
Figure 500809DEST_PATH_IMAGE051
表示增加第h条排水管道后，管口位置如今的排水流量：H表示城市排水网络优化设计方案中新增的排水管道数量；所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置；确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述排水网络设计约束为：
Figure 495310DEST_PATH_IMAGE052
Figure 121595DEST_PATH_IMAGE053
其中：
Figure 416310DEST_PATH_IMAGE082
表示待优化城市排水网络中排水管道的数量。利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，其中基于非精确Armijo准则的秩2拟牛顿法为所述梯度优化方法。本方案通过基于不同区域排水管道的待排放流量确定不同排水管道的两端压力差，若排水管道两端压力差过大，相当于增大了城市排水网络的运行压力，排水管道有可能发生损坏，显著提高了城市内涝灾害发生的频率，并基于排水管道两端压力差构建排水网络优化设计模型，通过利用梯度优化算法对模型进行求解，得到城市排水网络优化设计方案，即通过新增若干条特定位置的排水管道，减轻城市排水网络的运行压力，降低城市内涝灾害发生的频率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种城市排水网络优化设计方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的城市排水网络优化设计装置的功能模块图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种城市排水网络优化设计方法。所述城市排水网络优化设计方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述城市排水网络优化设计方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。
实施例1：
S1：收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，并对城市排水网络结构进行修正，延接网络拓扑关系。
所述S1步骤中收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，包括：
收集城市排水网络数据，所述城市排水网络数据包括城市排水管道的位置参数、管道长度以及管道壁粗糙系数，基于城市排水网络数据构建城市排水网络结构，所述城市排水网络结构包括城市排水管道的位置分布以及管道参数，其中管道参数为管道长度以及管道壁粗糙系数，将同一管道的管口位置以及管底位置用直线连接，构成管道的位置分布；所述排水管道位置参数包括城市排水管道管口位置以及管底位置，所述城市排水管道均为直线，管口位置高于管底位置；
所述城市排水网络中共有n条排水管道，n条排水管道的数据集合为：
Figure 719115DEST_PATH_IMAGE001
其中：
Figure 217224DEST_PATH_IMAGE083
表示城市排水网络中任意第
Figure 630888DEST_PATH_IMAGE084
条排水管道，
Figure 514530DEST_PATH_IMAGE085
表示第
Figure 988237DEST_PATH_IMAGE084
条排水管道的管口位置坐标，
Figure 708062DEST_PATH_IMAGE086
表示第
Figure 659837DEST_PATH_IMAGE084
条排水管道的管底位置坐标，所述管口位置坐标以及管底位置坐标均为管口或管底区域的中心位置坐标；
在本发明实施例中，所述城市被构建为三维坐标系，城市地表中心为三维坐标系的坐标原点，东西方向为X轴方向，南北方向为Y轴方向，从地底到地表的方向为Z轴方向；
Figure 397986DEST_PATH_IMAGE006
表示第
Figure 42594DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道的管道长度，
Figure 249716DEST_PATH_IMAGE007
表示第
Figure 5182DEST_PATH_IMAGE003
条排水管道的管道壁粗糙系数。
所述S1步骤中对城市排水网络结构进行修正，包括：
所述城市排水网络结构的修正流程为：
S11：删除所构建城市排水网络结构中孤立的管口位置坐标或管底位置坐标；
S12：选取管口位置坐标位于地表的排水管道进行查询；
S13：若查询到只有一个排水管道的管口位置坐标与选取排水管道的管底位置坐标相连，则连接查询到的排水管道以及所选取的排水管道，将所查询到的排水管道作为选取管道，重复步骤S13，直到无法查询到排水管道；
若查询到的排水管道以及所选取的排水管道的管口位置坐标与管底位置坐标的距离小于距离阈值，则判断两个位置坐标相连；
S14：若查询到有多个排水管道的管口位置坐标与选取排水管道的管底位置坐标相连，则分别连接查询到的排水管道以及所选取的排水管道，并将所查询到的排水管道分别作为选取管道，返回步骤S13，直到无法查询到排水管道；
S15：删除城市排水网络结构中管口位置坐标不位于地表，且管口位置坐标不与其他排水管道的管底位置坐标相连的排水管道；
根据上述城市排水网络结构的修正流程，得到基于
Figure 863417DEST_PATH_IMAGE087
条排水管道的修正后城市排水网络结构，
Figure 678926DEST_PATH_IMAGE087
表示修正后城市排水管道的数目。
S2：基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，其中所述城市排水网络模型包括城市不同排水管道的流量以及管道两端压力差，利用修正的 Morris 筛选法对模型中参数进行筛选，形成城市排水网络模型实例。
所述S2步骤中基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，包括：
基于修正的城市排水网络结构，将城市表面划分为若干不同的子区域，每个子区域具有一条管口位置坐标位于地表的排水管道，所划分的子区域数目为m，其中第j个子区域为
Figure 107765DEST_PATH_IMAGE088
，
Figure 666922DEST_PATH_IMAGE088
中管口位置坐标位于地表的排水管道为
Figure 645242DEST_PATH_IMAGE089
，所述子区域
Figure 366073DEST_PATH_IMAGE088
的排水网络结构为：
Figure 813366DEST_PATH_IMAGE013
其中：
Figure 645056DEST_PATH_IMAGE090
表示水流从排水管道
Figure 477883DEST_PATH_IMAGE089
出发，可以经过的
Figure 635195DEST_PATH_IMAGE091
条排水管道；
所述排水管道
Figure 38626DEST_PATH_IMAGE089
在城市排水网络结构中可连接的最深排水管道集合为
Figure 939585DEST_PATH_IMAGE016
，所述最深排水管道即为管底位置坐标不与其他排水管道相连的管道，地表的水可通过排水管道
Figure 626919DEST_PATH_IMAGE089
到达
Figure 955132DEST_PATH_IMAGE016
中任意排水管道，最深排水管道最终通向污水处理厂；
所述城市排水网络模型包含不同子区域的排水网络模型，所述子区域
Figure 845859DEST_PATH_IMAGE088
的排水网络模型为：
Figure 284930DEST_PATH_IMAGE017
Figure 826770DEST_PATH_IMAGE018
Figure 325884DEST_PATH_IMAGE019
Figure 703907DEST_PATH_IMAGE020
其中：
Figure 946670DEST_PATH_IMAGE092
表示单位时间内区域
Figure 608595DEST_PATH_IMAGE088
的降雨量；
Figure 278611DEST_PATH_IMAGE093
表示单位时间内区域
Figure 878351DEST_PATH_IMAGE088
中可透水区域的土壤平均下渗量；
Figure 924804DEST_PATH_IMAGE094
表示单位时间内区域
Figure 441236DEST_PATH_IMAGE088
中不透水区域的最大蓄水量；
Figure 282153DEST_PATH_IMAGE095
表示单位时间内区域
Figure 369189DEST_PATH_IMAGE088
的降雨蒸发量；
Figure 953754DEST_PATH_IMAGE096
表示单位时间内区域
Figure 324693DEST_PATH_IMAGE088
的降水产流量，即所述排水管道
Figure 336511DEST_PATH_IMAGE089
的排水流量；
Figure 176422DEST_PATH_IMAGE097
表示排水管道
Figure 299099DEST_PATH_IMAGE089
的管道两端压力差，
Figure 55702DEST_PATH_IMAGE098
表示水的密度，
Figure 972843DEST_PATH_IMAGE099
表示重力加速度，
Figure 34471DEST_PATH_IMAGE100
表示降水从地表流进排水管道
Figure 960839DEST_PATH_IMAGE089
管口的流经距离长度，
Figure 571948DEST_PATH_IMAGE101
表示排水管道
Figure 659990DEST_PATH_IMAGE089
的管道壁粗糙系数；
Figure 208914DEST_PATH_IMAGE102
表示连接排水管道
Figure 938973DEST_PATH_IMAGE103
的所有上游排水管道在单位时间内向排水管道
Figure 404589DEST_PATH_IMAGE103
排放的排水总流量，所述上游排水管道为位置高于排水管道
Figure 679844DEST_PATH_IMAGE103
，可以向排水管道
Figure 965332DEST_PATH_IMAGE103
排放污水的排水管道；
Figure 764661DEST_PATH_IMAGE104
表示区域
Figure 819204DEST_PATH_IMAGE088
的道路面积占比，
Figure 519221DEST_PATH_IMAGE105
表示区域
Figure 557584DEST_PATH_IMAGE088
的林地面积占比，
Figure 645757DEST_PATH_IMAGE106
表示区域
Figure 820386DEST_PATH_IMAGE088
的草地面积占比。
所述S2步骤中利用修正的 Morris 筛选法对模型中的参数进行筛选，确定城市排水网络模型，包括：
所述模型参数包括不同子区域的土壤平均下渗量以及最大蓄水量、单位时间内降雨蒸发量以及降雨量；
利用修正的 Morris 筛选法对模型中的参数进行筛选，所述修正的Morris 筛选法的模型参数筛选流程为：
S21：从模型参数中随机选取一个参数进行多次修改，所述模型参数的修改方式为采集同一城市不同时间的降雨情况作为模型参数；
S22：将每次修改后的参数结果输入到城市排水网络模型中，得到多组城市排水网络模型中地表排水管道流量结果；
S23：计算修改参数的敏感性
Figure 217869DEST_PATH_IMAGE107
：
Figure 228682DEST_PATH_IMAGE041
其中：
参数的修改次数为K-1次；
Figure 104234DEST_PATH_IMAGE108
表示基于第k次修改参数得到的排水管道流量结果；
Figure 133370DEST_PATH_IMAGE109
表示第k次修改参数相较于初始参数值的变化率；
S24：重复上述步骤，得到不同模型参数的敏感性，并删除模型中敏感性绝对值低于0.02的参数，得到适用于所选取城市的城市排水网络模型。
S3：构建城市排水网络优化模型，确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置。
所述S3步骤中构建城市排水网络优化模型，包括：
所构建城市排水网络优化模型B为：
Figure 186908DEST_PATH_IMAGE044
其中：
Figure 668705DEST_PATH_IMAGE110
表示所增加第h条排水管道的管底坐标位置，
Figure 347948DEST_PATH_IMAGE111
表示任意污水处理厂的坐标位置，
Figure 231590DEST_PATH_IMAGE112
表示第h条排水管道的管底与最近污水处理厂的距离；
Figure 456029DEST_PATH_IMAGE113
表示所增加第h条排水管道的管口位置原始排水流量，所述原始排水流量表示未增加排水管道时的排水流量；
Figure 425122DEST_PATH_IMAGE114
表示增加第h条排水管道后，管口位置如今的排水流量；
H表示城市排水网络优化设计方案中新增的排水管道数量；
所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置；
确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述排水网络设计约束为：
Figure 642477DEST_PATH_IMAGE052
Figure 380626DEST_PATH_IMAGE053
其中：
Figure 775966DEST_PATH_IMAGE087
表示待优化城市排水网络中排水管道的数量。
S4：利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，并根据求解结果优化城市排水网络结构，将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施，否则重新求解，其中基于非精确Armijo准则的秩2拟牛顿法为所述梯度优化方法。
所述S4步骤中利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，包括：
所述城市排水网络优化模型的求解流程为：
S41：构造城市排水网络优化模型与约束规范表达式的罚函数形式：
Figure 232355DEST_PATH_IMAGE054
Figure 253401DEST_PATH_IMAGE055
其中：
Figure 846056DEST_PATH_IMAGE115
表示城市排水网络优化设计方案中新增的H条排水管道的位置分布，在本发明实施例中，将H设置为
Figure 412298DEST_PATH_IMAGE087
；
Figure 90404DEST_PATH_IMAGE116
为罚函数系数，将其设置为10；
S42：初始化生成H条新增排水管道的位置分布
Figure 915140DEST_PATH_IMAGE058
，并设置允许误差为
Figure 378614DEST_PATH_IMAGE059
，初始正定矩阵为
Figure 365024DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 530427DEST_PATH_IMAGE061
为单位矩阵，算法的当前迭代次数为w，w的初始值为0；
S43：计算罚函数在
Figure 627696DEST_PATH_IMAGE062
的梯度
Figure 211255DEST_PATH_IMAGE117
，若
Figure 368567DEST_PATH_IMAGE064
，则所述第w次迭代得到的位置分布
Figure 21265DEST_PATH_IMAGE062
即为优化求解结果，否则转向步骤S44；
S44：计算
Figure 922225DEST_PATH_IMAGE118
；
S45：利用如下Armijo准则更新得到
Figure 360290DEST_PATH_IMAGE119
：
Figure 688504DEST_PATH_IMAGE067
Figure 828498DEST_PATH_IMAGE068
其中：
Figure 267570DEST_PATH_IMAGE120
为
Figure 560142DEST_PATH_IMAGE121
的更新步长；
Figure 59256DEST_PATH_IMAGE122
为更新参数，将其设置为0.5；
Figure 686547DEST_PATH_IMAGE123
为满足
Figure 929309DEST_PATH_IMAGE124
的迹最小的分布矩阵，T表示转置；
S46：更新得到
Figure 76388DEST_PATH_IMAGE125
：
Figure 746404DEST_PATH_IMAGE075
S47：令
Figure 860990DEST_PATH_IMAGE126
，返回步骤S43。
所述S4步骤中将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施，否则重新求解，包括：将优化后的城市排水网络拓扑结构置于城市排水网络模型中，并采集城市不同季节的降水数据输入到模型中，模型输出城市排水网络中各排水管道的流量以及管道两端压力差，若各排水管道两端压力差均小于指定阈值，则表示可以实施城市排水网络的优化设计方案，即通过新增若干排水管道降低排水网络的负载压力，否则重新利用梯度优化算法进行求解。
实施例2：
如图2所示，是本发明一实施例提供的城市排水网络优化设计装置的功能模块图，其可以实现实施例1中的城市排水网络优化设计方法。
本发明所述城市排水网络优化设计装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述城市排水网络优化设计装置可以包括排水网络构建装置101、优化模型构建装置102及排水网络优化模块103。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
排水网络构建装置101，用于收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，并对城市排水网络结构进行修正，基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，利用修正的 Morris 筛选法对模型中参数进行筛选，形成城市排水网络模型；
优化模型构建装置102，用于构建城市排水网络优化模型，确定城市排水网络设计约束规范表达式；
排水网络优化模块103，利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，并根据求解结果优化城市排水网络结构，将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施对应的城市排水网络优化设计方案，否则重新求解。
详细地，本发明实施例中所述城市排水网络优化设计装置100中的所述各模块在使用时采用与上述的图1中所述的城市排水网络优化设计方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (7)

1.一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，并对城市排水网络结构进行修正；
S2：基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，其中所述城市排水网络模型包括城市不同排水管道的流量以及管道两端压力差，利用修正的 Morris 筛选法对模型中参数进行筛选，形成城市排水网络模型；
S3：构建城市排水网络优化模型，确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置；
S4：利用梯度优化算法对构建的城市排水网络优化模型进行优化求解，并根据求解结果优化城市排水网络结构，将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施，否则重新求解，其中基于非精确Armijo准则的秩2拟牛顿法为所述梯度优化方法，包括：
所述城市排水网络优化模型的求解流程为：
S41：构造城市排水网络优化模型与约束规范表达式的罚函数形式：
Figure 525363DEST_PATH_IMAGE001
Figure 526949DEST_PATH_IMAGE002
其中：
Figure 367866DEST_PATH_IMAGE003
表示城市排水网络优化设计方案中新增的
Figure 969748DEST_PATH_IMAGE004
条排水管道的位置分布；
Figure 819893DEST_PATH_IMAGE005
为罚函数系数，将其设置为10；
S42：初始化生成
Figure 941564DEST_PATH_IMAGE004
条新增排水管道的位置分布
Figure 953382DEST_PATH_IMAGE006
，并设置允许误差为
Figure 42561DEST_PATH_IMAGE007
，初始正定矩阵为
Figure 193268DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 684292DEST_PATH_IMAGE008
为单位矩阵，算法的当前迭代次数为w，w的初始值为0；
S43：计算罚函数在
Figure 132591DEST_PATH_IMAGE009
的梯度
Figure 443487DEST_PATH_IMAGE010
，若
Figure 120587DEST_PATH_IMAGE011
，则所述第w次迭代得到的位置分布
Figure 466117DEST_PATH_IMAGE009
即为优化求解结果，否则转向步骤S44；
S44：计算
Figure 819738DEST_PATH_IMAGE012
；
S45：基于Armijo准则更新得到
Figure 634242DEST_PATH_IMAGE013
：
Figure 98721DEST_PATH_IMAGE014
Figure 564337DEST_PATH_IMAGE015
其中：
Figure 88860DEST_PATH_IMAGE016
为
Figure 125080DEST_PATH_IMAGE017
的更新步长；
Figure 393250DEST_PATH_IMAGE018
为更新参数，将其设置为0.5；
Figure 447794DEST_PATH_IMAGE019
为满足
Figure 408797DEST_PATH_IMAGE020
的迹最小的分布矩阵，
Figure 932313DEST_PATH_IMAGE021
表示转置；
S46：更新得到
Figure 738595DEST_PATH_IMAGE022
：
Figure 913224DEST_PATH_IMAGE023
S47：令
Figure 779549DEST_PATH_IMAGE024
，返回步骤S43。
2.如权利要求1所述的一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述S1步骤中收集城市排水网络数据构成城市排水网络结构，包括：
收集城市排水网络数据，所述城市排水网络数据包括城市排水管道的位置参数、管道长度以及管道壁粗糙系数，基于城市排水网络数据构建城市排水网络结构，所述城市排水网络结构包括城市排水管道的位置分布以及管道参数，其中管道参数为管道长度以及管道壁粗糙系数，将同一管道的管口位置以及管底位置用直线连接，构成管道的位置分布；
所述城市排水网络中共有n条排水管道，n条排水管道的数据集合为：
Figure 790362DEST_PATH_IMAGE025
其中：
Figure 400335DEST_PATH_IMAGE026
表示城市排水网络中任意第
Figure 429470DEST_PATH_IMAGE027
条排水管道，
Figure 732276DEST_PATH_IMAGE028
表示第
Figure 964805DEST_PATH_IMAGE027
条排水管道的管口位置坐标，
Figure 378469DEST_PATH_IMAGE029
表示第
Figure 262111DEST_PATH_IMAGE030
条排水管道的管底位置坐标，所述管口位置坐标以及管底位置坐标均为管口或管底区域的中心位置坐标；
Figure 735818DEST_PATH_IMAGE031
表示第
Figure 721223DEST_PATH_IMAGE032
条排水管道的管道长度，
Figure 672998DEST_PATH_IMAGE033
表示第
Figure 676726DEST_PATH_IMAGE030
条排水管道的管道壁粗糙系数。
3.如权利要求2所述的一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述S1步骤中对城市排水网络结构进行修正，包括：
所述城市排水网络结构的修正流程为：
S11：删除所构建城市排水网络结构中孤立的管口位置坐标或管底位置坐标；
S12：选取管口位置坐标位于地表的排水管道进行查询；
S13：若查询到只有一个排水管道的管口位置坐标与选取排水管道的管底位置坐标相连，则连接查询到的排水管道以及所选取的排水管道，将所查询到的排水管道作为选取管道，重复步骤S13，直到无法查询到排水管道；
若查询到的排水管道以及所选取的排水管道的管口位置坐标与管底位置坐标的距离小于距离阈值，则判断两个位置坐标相连；
S14：若查询到有多个排水管道的管口位置坐标与选取排水管道的管底位置坐标相连，则分别连接查询到的排水管道以及所选取的排水管道，并将所查询到的排水管道分别作为选取管道，返回步骤S13，直到无法查询到排水管道；
S15：删除城市排水网络结构中管口位置坐标不位于地表，且管口位置坐标不与其他排水管道的管底位置坐标相连的排水管道；
根据上述城市排水网络结构的修正流程，得到基于
Figure 321334DEST_PATH_IMAGE034
条排水管道的修正后城市排水网络结构，
Figure 794035DEST_PATH_IMAGE034
表示修正后城市排水管道的数目。
4.如权利要求3所述的一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述S2步骤中基于修正的城市排水网络结构，构建城市排水网络模型，包括：
基于修正的城市排水网络结构，将城市表面划分为若干不同的子区域，每个子区域具有一条管口位置坐标位于地表的排水管道，所划分的子区域数目为m，其中第
Figure 549501DEST_PATH_IMAGE035
个子区域为
Figure 142157DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 708398DEST_PATH_IMAGE036
中管口位置坐标位于地表的排水管道为
Figure 652084DEST_PATH_IMAGE037
，所述子区域
Figure 476820DEST_PATH_IMAGE036
的排水网络结构为：
Figure 923982DEST_PATH_IMAGE038
其中：
Figure 661125DEST_PATH_IMAGE039
表示水流从排水管道
Figure 92106DEST_PATH_IMAGE037
出发，可以经过的
Figure 189375DEST_PATH_IMAGE040
条排水管道；
所述排水管道
Figure 22202DEST_PATH_IMAGE037
在城市排水网络结构中可连接的最深排水管道集合为
Figure 664667DEST_PATH_IMAGE041
，所述最深排水管道即为管底位置坐标不与其他排水管道相连的管道，地表的水可通过排水管道
Figure 582945DEST_PATH_IMAGE037
到达
Figure 483905DEST_PATH_IMAGE041
中任意排水管道，最深排水管道最终通向污水处理厂；
所述城市排水网络模型包含不同子区域的排水网络模型，所述子区域
Figure 905659DEST_PATH_IMAGE036
的排水网络模型为：
Figure 984604DEST_PATH_IMAGE042
Figure 124599DEST_PATH_IMAGE043
Figure 829249DEST_PATH_IMAGE044
Figure 371089DEST_PATH_IMAGE045
其中：
Figure 620936DEST_PATH_IMAGE046
表示单位时间内区域
Figure 248226DEST_PATH_IMAGE036
的降雨量；
Figure 490989DEST_PATH_IMAGE047
表示单位时间内区域
Figure 887335DEST_PATH_IMAGE036
中可透水区域的土壤平均下渗量；
Figure 308083DEST_PATH_IMAGE048
表示单位时间内区域
Figure 422670DEST_PATH_IMAGE036
中不透水区域的最大蓄水量；
Figure 203544DEST_PATH_IMAGE049
表示单位时间内区域
Figure 719976DEST_PATH_IMAGE036
的降雨蒸发量；
Figure 311626DEST_PATH_IMAGE050
表示单位时间内区域
Figure 913508DEST_PATH_IMAGE036
的降水产流量，即所述排水管道
Figure 498073DEST_PATH_IMAGE037
的排水流量；
Figure 869012DEST_PATH_IMAGE051
表示排水管道
Figure 885423DEST_PATH_IMAGE037
的管道两端压力差，
Figure 709023DEST_PATH_IMAGE052
表示水的密度，
Figure 97279DEST_PATH_IMAGE053
表示重力加速度，
Figure 57144DEST_PATH_IMAGE054
表示降水从地表流进排水管道
Figure 256176DEST_PATH_IMAGE037
管口的流经距离长度，
Figure 832650DEST_PATH_IMAGE055
表示排水管道
Figure 759018DEST_PATH_IMAGE037
的管道壁粗糙系数；
Figure 589702DEST_PATH_IMAGE056
表示连接排水管道
Figure 208902DEST_PATH_IMAGE057
的所有上游排水管道在单位时间内向排水管道
Figure 7094DEST_PATH_IMAGE058
排放的排水总流量，所述上游排水管道为位置高于排水管道
Figure 737153DEST_PATH_IMAGE059
，可以向排水管道
Figure 422343DEST_PATH_IMAGE060
排放污水的排水管道；
Figure 212444DEST_PATH_IMAGE061
表示区域
Figure 497932DEST_PATH_IMAGE036
的道路面积占比，
Figure 766103DEST_PATH_IMAGE062
表示区域
Figure 571379DEST_PATH_IMAGE036
的林地面积占比，
Figure 532381DEST_PATH_IMAGE063
表示区域
Figure 305165DEST_PATH_IMAGE036
的草地面积占比。
5.如权利要求4所述的一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述S2步骤中利用修正的 Morris 筛选法对模型中的参数进行筛选，确定城市排水网络模型，包括：
所述模型参数包括不同子区域的土壤平均下渗量以及最大蓄水量、单位时间内降雨蒸发量以及降雨量；
利用修正的 Morris 筛选法对模型中的参数进行筛选，所述修正的Morris 筛选法的模型参数筛选流程为：
S21：从模型参数中随机选取一个参数进行多次修改，所述模型参数的修改方式为采集同一城市不同时间的降雨情况作为模型参数；
S22：将每次修改后的参数结果输入到城市排水网络模型中，得到多组城市排水网络模型中地表排水管道流量结果；
S23：计算修改参数的敏感性
Figure 377027DEST_PATH_IMAGE064
：
Figure 302388DEST_PATH_IMAGE065
其中：
参数的修改次数为K-1次；
Figure 434292DEST_PATH_IMAGE066
表示基于第k次修改参数得到的排水管道流量结果；
Figure 694372DEST_PATH_IMAGE067
表示第k次修改参数相较于初始参数值的变化率；
S24：重复上述步骤，得到不同模型参数的敏感性，并删除模型中敏感性绝对值低于0.02的参数，得到适用于所选取城市的城市排水网络模型。
6.如权利要求1所述的一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述S3步骤中构建城市排水网络优化模型，包括：
所构建城市排水网络优化模型B为：
Figure 55078DEST_PATH_IMAGE068
其中：
Figure 84214DEST_PATH_IMAGE069
表示所增加第
Figure 121440DEST_PATH_IMAGE070
条排水管道的管底坐标位置，
Figure 868816DEST_PATH_IMAGE071
表示任意污水处理厂的坐标位置，
Figure 33212DEST_PATH_IMAGE072
表示第h条排水管道的管底与最近污水处理厂的距离；
Figure 916855DEST_PATH_IMAGE073
表示所增加第
Figure 390561DEST_PATH_IMAGE074
条排水管道的管口位置原始排水流量，所述原始排水流量表示未增加排水管道时的排水流量；
Figure 359654DEST_PATH_IMAGE075
表示增加第h条排水管道后，管口位置如今的排水流量；
H表示城市排水网络优化设计方案中新增的排水管道数量；
所述城市排水网络优化模型的求解结果为城市排水网络中新增排水管道位置；
确定城市排水网络设计约束规范表达式，所述排水网络设计约束为：
Figure 62162DEST_PATH_IMAGE076
Figure 331469DEST_PATH_IMAGE077
其中：
Figure 710498DEST_PATH_IMAGE078
表示待优化城市排水网络中排水管道的数量。
7.如权利要求1所述的一种城市排水网络优化设计方法，其特征在于，所述S4步骤中将优化的排水网络置于城市排水网络模型中运行，若效果达到指定阈值则实施，否则重新求解，包括：
将优化后的城市排水网络拓扑结构置于城市排水网络模型中，并采集城市不同季节的降水数据输入到模型中，模型输出城市排水网络中各排水管道的流量以及管道两端压力差，若各排水管道两端压力差均小于指定阈值，则表示可以实施城市排水网络的优化设计方案，即通过新增若干排水管道降低排水网络的负载压力，否则重新利用梯度优化算法进行求解。
CN202211408100.9A 2022-11-10 2022-11-10 一种城市排水网络优化设计方法 Active CN115510600B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211408100.9A CN115510600B (zh) 2022-11-10 2022-11-10 一种城市排水网络优化设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211408100.9A CN115510600B (zh) 2022-11-10 2022-11-10 一种城市排水网络优化设计方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115510600A true CN115510600A (zh) 2022-12-23
CN115510600B CN115510600B (zh) 2023-08-01

Family

ID=84513954

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211408100.9A Active CN115510600B (zh) 2022-11-10 2022-11-10 一种城市排水网络优化设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115510600B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117647963A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 四川速聚智联科技有限公司 用于天然气方井池的排液智能控制方法及***
CN117892560A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 长沙市海图科技有限公司 一种高地理精度的智能城市安全排水管网模拟与预测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090106173A1 (en) * 2007-10-17 2009-04-23 Microsoft Corporation Limited-memory quasi-newton optimization algorithm for l1-regularized objectives
CN109657841A (zh) * 2018-11-27 2019-04-19 杭州师范大学 一种城市暴雨内涝积水深度提取方法
CN114741782A (zh) * 2022-03-28 2022-07-12 大连理工大学 一种圆锥壳加筋结构优化方法、装置、计算机和存储介质
CN115186515A (zh) * 2022-08-26 2022-10-14 中国长江三峡集团有限公司 一种混凝土排水管道剩余寿命预测方法及装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090106173A1 (en) * 2007-10-17 2009-04-23 Microsoft Corporation Limited-memory quasi-newton optimization algorithm for l1-regularized objectives
CN109657841A (zh) * 2018-11-27 2019-04-19 杭州师范大学 一种城市暴雨内涝积水深度提取方法
CN114741782A (zh) * 2022-03-28 2022-07-12 大连理工大学 一种圆锥壳加筋结构优化方法、装置、计算机和存储介质
CN115186515A (zh) * 2022-08-26 2022-10-14 中国长江三峡集团有限公司 一种混凝土排水管道剩余寿命预测方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘建美等: ""基于 BFGS 公式的改进截断拟牛顿法在 随机用户均衡问题上的应用"", 《山东大学学报（工学版）》, vol. 48, no. 1 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117647963A (zh) * 2024-01-29 2024-03-05 四川速聚智联科技有限公司 用于天然气方井池的排液智能控制方法及***
CN117647963B (zh) * 2024-01-29 2024-04-09 四川速聚智联科技有限公司 用于天然气方井池的排液智能控制方法及***
CN117892560A (zh) * 2024-03-14 2024-04-16 长沙市海图科技有限公司 一种高地理精度的智能城市安全排水管网模拟与预测方法
CN117892560B (zh) * 2024-03-14 2024-06-11 长沙市海图科技有限公司 一种高地理精度的智能城市安全排水管网模拟与预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115510600B (zh) 2023-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115510600A (zh) 一种城市排水网络优化设计方法
CN109657841B (zh) 一种城市暴雨内涝积水深度提取方法
CN108182543A (zh) 一种精细化网格内涝水淹预报方法
Ren et al. Evaluating the stormwater management model to improve urban water allocation system in drought conditions
CN108388714A (zh) 流域水系和城市管网耦合的平原河网城市洪水模拟方法
Yang et al. Linking a storm water management model to a novel two-dimensional model for urban pluvial flood modeling
CN111199347A (zh) 流域污染控制单元分区方法
Hassan et al. Development of sediment load estimation models by using artificial neural networking techniques
Yu et al. A new LID spatial allocation optimization system at neighborhood scale: Integrated SWMM with PICEA-g using MATLAB as the platform
Ciou et al. Optimization model for BMP placement in a reservoir watershed
Pan et al. Hydrologically enhanced distributed urban drainage model and its application in Beijing city
CN112699610A (zh) 一种基于高维多目标进化算法的海绵城市优化设计方法
CN112242003B (zh) 一种顾及地类与流向的城市子汇水区划分方法
CN115758886A (zh) 基于雨洪管网模型与决策树算法的调蓄池优化布设方法
CN106156949A (zh) 一种基于内涝风险评估的雨水低影响开发规划方法
Yu et al. New framework for assessing urban stormwater management measures in the context of climate change
Chen et al. Development of a waterlogging analysis system for paddy fields in irrigation districts
CN112699606A (zh) 一种海绵城市布局优化多目标决策方法
CN112907047A (zh) 一种海绵城市绩效评估***
He et al. Constrained optimization model of the volume of initial rainwater storage tank based on ANN and PSO
CN117012004B (zh) 一种城市内涝风险预警方法及***
CN111368397B (zh) 内涝风险的预测方法及装置
CN108920571B (zh) 基于分布式水文模型的室内水文实验模型比例尺确定方法
CN117150600A (zh) 一种用于城市防内涝的屋顶蓄排水控制方法
CN114781718B (zh) 基于水文-水动力集成模型的洪水高效预警方法及其应用

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant