基于GIS 的城市供水管網管線爆管狀態實時監測方法

彭慧馨, 魏 超

(北京檀州自來水有限責任公司, 北京 101500)

供水管網管線是地下隱蔽的城市基礎設施,爆管是城市供水管網一種常見的病害,引發管道爆管的原因有很多種,大致可以分為環境影響、外力破壞以及管線自身原因[1]。 環境影響是指供水管線會受到地表沉降、土壤腐蝕、地下水長期浸泡以及地下植物根系破壞等影響,再加上極端天氣對管線運行產生的不利影響,這些會導致爆管發生。 外力破壞主要指周圍施工破壞、長期受到重型車輛碾壓,在這種外力作用下也會發生爆管。 自身原因主要是指管材強度不足、管道接口不良以及超期服役等,也會造成管線出現爆管現象。 一旦出現管線爆管,不僅會導致停水,造成供水管網停止運行,而且因爆管涌出的水向周圍擴散,導致水資源嚴重浪費,因此,需要采取有效手段監測管線爆管狀態。

趙文軒等[2]提出采用多目標非支配差分進化算法,對管線爆管狀態進行監測,具體做法是在各管段中間添加節點,針對爆管流量進行模擬,結合各個節點壓力變化值,構建爆管判斷矩陣,通過對監測點進行優化布置,結合NSDE 算法分析監測點的特征,實現對管線爆管狀態的監測。 吳以文等[3]考慮到水壓監測布點位置的重要性,基于最小二乘支持向量機(Least Squares Support Vector Machines,LSSVM),對供水管網爆管狀態進行預測,在管線多個點位布設監測點,采集監測數據,構建LSSVM 交互預測模型,對管線爆管進行有效監測。

上述兩種監測方法在實際應用中,存在較大的監測誤差,并且響應時間較長,影響了管線爆管狀態的監測效果,無法滿足實際應用需求。 為解決這一問題,本文提出基于GIS 的城市供水管網管線爆管狀態實時監測方法。

1 供水管網管線數據無線感知及狀態識別

通常情況下,發生爆管的管線流量會突然增大、壓力會降低,因此,將管線流量與壓力作為管線爆管狀態參量,根據供水管網管線實際情況在管線上布設測點,測點間距在100 ～150 m 之間,在測點上安裝流量傳感器與壓力傳感器。 根據管線爆管狀態實時監測需求,選擇OFAHA-4FA88 型號流量傳感器和kHFH-4fa845 壓力傳感器,采用串并聯的方式將傳感器接入到監測電源總線上,并根據實際情況對無線傳感器的無線脈沖信號發射頻率、采集頻率、采樣周期等技術參數設定。 根據采集到的管線壓力與流量計算出管線爆管概率值,其計算公式見式(1)。

式中,p表示管線爆管概率,%;h表示當前管線壓力值,MPa;a表示當前管線流量值,m3/s;h0表示管線壓力最小允許值,MPa;a0表示管線流量最大允許值,m3/s。

根據實際情況設定閾值,如果公式(1)計算到的概率小于閾值,則表示管線運行狀態正常;如果公式(1)計算到的概率大于閾值,則表示管線狀態為爆管狀態,以此識別到供水管網管線爆管狀態。

2 基于GIS 的管線三維模型建立

當識別到管線爆管狀態后,利用GIS 技術對爆管節點定位,并確定爆管影響范圍和爆管狀態等級。由于城市供水管網管線結構比較復雜,要想準確定位到具體爆管位置,需要利用GIS 技術建立城市供水管網三維空間模型。 供水管網主要由點、線、網三要素構成,通過對管線實地探測,收集到城市供水管網管線屬性數據[4]。 原始數據大部分是以Auto-CAD 格式保存,并且還有部分數據為DWG 以及其他格式保存[5]。 為了保證城市供水管網三維建模精度,首先需要解決管線屬性數據格式轉換為GIS問題[6]。 將收集的所有數據上傳到GIS 軟件平臺上,比如ArcGIS,利用ArcGIS 中的MapInfo 通用轉換器將數據格式統一轉換為GIS,并將管線圖形數據解譯為點、線、面三要素[7]。 數據格式轉換完成之后,將數據映射到ArcGIS 自帶的數據庫中,建立供水管網管線表,對數據進行分類,見表1。

表1 基于GIS 的城市供水管網管線表Tab.1 Urban water supply network pipeline list based on GIS

以城市供水管網區域的遙感圖作為背景,制成管線三維場景[8]。 在場景中通過TerraExplorer GIS編程,將管線表中的數據映射到模型中,生成管線三維模型,并通過數學方法,自動進行兩線銜接建模。

3 爆管定位及狀態預警監測

在建立的管線三維模型中標記監測節點,根據監測節點發射的無線脈沖信號與接收信號的時間差,計算出管線爆管節點與監測點距離,用公式(2)表示。

式中,H表示管線爆管節點與監測點距離,m;t1表示無線脈沖信號發射時間,s;t2表示無線脈沖信號接收時間,s;v表示無線脈沖信號傳播速度,m/s[9]。

在管線三維模型中已知監測點坐標,根據無線脈沖信號走向,即可在管線三維模型中定位到爆管節點位置[10]。 管線一旦發生爆管,會對周圍用戶用水造成停水影響,在管線三維模型中圍繞爆管節點生成緩沖區,緩沖區實際為爆管影響區域,也是空間目標(爆管節點)與其他節點拓撲關系的距離,假設空間目標集為o,用公式(3)表示。

式中,Qi表示一個空間目標;i表示空間目標數量,即爆管節點數量,個。 則爆管節點緩沖區為:

式中,B表示爆管影響區域,m2;d(x,Qi)表示相鄰供水節點與爆管節點之間的距離,m;d表示領域半徑,m。

同理確定管線的緩沖區,如果爆管節點緩沖區占管線緩沖區比例未超過1/3,則表示管線爆管狀態比較輕,預警等級為一級;如果比例超過1/3,但是小于1/2,則表示管線爆管狀態一般,預警等級為二級;如果比例超過1/2,則表示管線爆管狀態比較嚴重,預警等級為三級。 按照以上設定的規則,確定管線爆管狀態預警等級,生成監測報告,以此實現基于GIS 的城市供水管網管線爆管狀態實時監測。

4 試驗論證

4.1 試驗準備與設計

完成上述基于GIS 的城市供水管網管線爆管狀態實時監測方法方法設計后,為實現對設計方法在實際應用中的效果檢驗,以下將采用對比試驗的方式對設計方法的適用性與可靠性進行檢驗。 選擇文獻[2]提出的基于多目標非支配差分進化的監測方法(傳統方法1)與文獻[3]提出的基于LSSVM 交互的監測方法(傳統方法2)作為對比方法,與本文方法共同進行測試。

選擇某城市供水管網為試驗對象,供水管網共包含15 條供水管線,供水管網面積為13 154.62 m2,管材為球墨鑄鐵管,管徑為500 mm,總長度約為394.64 km。 由于該供水管網自建成投入運營時間已經達到7 年之久,部分管線已經出現老化現象,經常發生爆管現象,符合試驗需求,利用本文設計方法對該城市供水管網管線爆管狀態實時監測。

根據該供水管網實際情況,隨機選擇供水管網中供水管線A13 作為測試管線,該管線全長22.35 km,為保證整條管線的正常運行,僅對該管線中E22-E23 段進行爆管狀態監測。 E22-E23 段長度為3.15 km,設有30 個監測節點,每100 m 布置1 臺壓力傳感器,共使用31 臺壓力傳感器,采集到1.26 GB 管線運行數據,按照上文通過對數據分析,識別管線爆管狀態,并對爆管節點定位以及爆管狀態等級預警監測,以下對具體監測效果進行評定。

4.2 試驗結果與討論

相對誤差可以反映出管線爆管狀態實時監測精度,因此,將管線壓力監測的相對誤差作為3 種方法精度評價指標,實驗共設計8 組,選擇8 個管線爆管數據樣本,將監測結果與實際情況比對,確定監測相對誤差,使用電子表格對試驗數據記錄,具體數據見表2。

表2 3 種方法管線壓力監測的相對誤差對比Tab.2 Compatison of relative errors between three methods for pipeline pressure monitoring

從上表中數據可以看出,3 種方法在管線壓力監測的相對誤差方面表現出明顯的差異,本設計方法爆管狀態監測相對誤差范圍在0.26%～1.41%,平均相對誤差為0.86%,數值較小,基本可以忽略不計,說明設計方法可以實現對城市供水管網管線爆管狀態的高精度監測。 而傳統方法1 爆管狀態監測相對誤差范圍在10.25%～14.23%,平均相對誤差為12.56%,比設計方法高將近12%,傳統方法2爆管狀態監測相對誤差范圍在13.56%～15.43%,平均相對誤差為14.23%,比設計方法高將近14%。通過以上分析證明,在準確性方面本設計方法優于兩種傳統方法。

單一的指標無法全面反映出設計方法的監測效果,故將監測響應時間作為3 種方法監測效果第二評價指標,以獲取到管線爆管數據時間為開始時間,以預警監測最終響應時間作為終止時間,使用電子表格記錄試驗數據,見表3。

表3 3 種方法監測響應時間對比Tab.3 Comparison of response time monitoring using three methods

由表3 可知,3 種方法在監測響應時間方面也表現出明顯的差異,本設計方法最快響應時間為1.03 s,傳統方法1 最短響應時間為4.25 s,比設計方法慢3.19 s,傳統方法2 最短響應時間為5.24 s,比設計方法慢4.21 s。

通過以上試驗結果證明,無論是在監測精度方面還是在監測響應速度方面,本文的設計方法均表現出明顯的優勢,這是因為本方法采用了GIS 技術對供水管網三維建模,能夠快速、精確地確定爆管位置和影響范圍,在一定程度上提升監測精度和速度,相比較兩種傳統方法,本設計方法更適用于城市供水管網管線爆管狀態實時監測。

5 結論

爆管是城市供水管網管線一種常見的故障,對于管線爆管故障實時監測,對管線及時維修、保證城市供水管網安全可靠運行具有重要意義。 此次結合GIS 技術優勢,針對當前城市供水管網管線曝管狀態監測需求,提出了一個新的監測思路,有效減小了爆管狀態監測相對誤差,縮短了爆管狀態監測響應時間,為監測實踐提供了理論支撐,同時也為相關研究提供了參考依據。 研究方法目前尚處于初步探索階段,尚未在實際工程中得到大量的實踐與操作,在某些方面或許存在不足,今后會在方法優化設計方面展開深層次探究,促進城市供水管網智能化、數字化以及信息化發展。