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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:曾文,崔博洋,吴金星,周扬,李宗祥,杨之江.面向大规模供水管网的水质监测点布局优化[J].哈尔滨工业大学学报,2022,54(8):52.DOI:10.11918/202105141
ZENG Wen,CUI Boyang,WU Jinxing,ZHOU Yang,LI Zongxiang,YANG Zhijiang.Layout optimization of water quality monitoring points for large-scale water supply networks[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2022,54(8):52.DOI:10.11918/202105141
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面向大规模供水管网的水质监测点布局优化
曾文1,崔博洋1,吴金星1,周扬2,李宗祥2,杨之江1
(1.中国地质大学(武汉) 地理与信息工程学院,武汉 430078;2.武汉众智鸿图科技有限公司,武汉 430223)
摘要:
在供水管网的重要位置布设一定数量的水质监测点,对管网水质进行实时监测,是保障水质安全的有效途径。现有水质监测点布局优化方法的研究大多针对小规模管网,在复杂的大规模管网中迭代求解效率和解集质量低,难以实际应用。为此,针对大规模供水管网节点数量众多且邻近节点相似程度较高等特点,以最小化监测时间和最大化污染事件覆盖比例为目标,建立水质监测点布局优化求解框架。该框架使用基于复杂网络重要性指标和耦合水力特征综合评价的节点筛选模型,对大规模管网中的重要节点进行污染事件模拟,并基于节点空间相似性改进遗传算法的演化策略,提升解集质量。针对实际大规模管网的模拟实验表明,此方法能解决供水管网规模较大时迭代效率和解集质量低的问题,获得有效的水质监测点布局。
关键词:  供水管网  水质监测  布局优化  NSGA2
DOI:10.11918/202105141
分类号:TU991
文献标识码:A
基金项目:武汉市科技计划企业技术创新项目(2019010702011304);中国地质大学(武汉)研究生联合培养实践基地建设项目(YJC2021520)
Layout optimization of water quality monitoring points for large-scale water supply networks
ZENG Wen1,CUI Boyang1,WU Jinxing1,ZHOU Yang2,LI Zongxiang2,YANG Zhijiang1
(1.School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences (Wuhan), Wuhan 430078, China; 2.HopeTop Technology Co., Ltd., Wuhan 430223, China)
Abstract:
Setting up a series of water quality monitoring points at important locations of water supply networks is an effective way for monitoring water quality in real time. Most existing layout optimization methods for water quality monitoring points focus on small-scale networks and are difficult to be applied to complex large-scale networks due to inefficient iterations and inferior solutions. Considering the large number of nodes and the high similarity of neighboring nodes in a large-scale water supply network, an optimization solution framework for water quality monitoring point layouts was established to minimize the monitoring time and maximize the coverage ratio of pollution events. The solution framework adopted water quality monitoring point selection models based on node importance indexes of complex networks and comprehensive evaluations of node hydraulic characteristics to simulate pollution events on important nodes of large-scale networks. Meanwhile, an evolutionary strategy of the genetic algorithm was upgraded to improve qualities of solution sets based on node spatial similarity. Simulation experiments on a large-scale network show that the proposed method could solve the problems of low iteration efficiency and low solution quality when the scale of a water supply network was large, so as to obtain an effective layout of water quality monitoring points.
Key words:  water supply networks  water quality monitoring  layout optimization  NSGA2

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