一种基于水质动态优化取样的供水管网污染源定位方法

1.本发明属于城市供水领域，具体涉及城市供水管网中的污染源定位技术。


背景技术：

2.供水管网是重要的城市基础设施，负责将清洁的自来水输送到城市各处。供水管网分布错综复杂且大部分管道埋在地下，其天生具有脆弱性，故其正常运行易受到各种因素干扰。例如因管道破损而导致的外界物质从破损处入侵、因部分管道老化或腐蚀而导致管道释放有害物质、因不规范施工而导致的管道错接以及人为故意投毒等。这些事件会影响自来水水质从而造成安全风险，极大地威胁自来水用户的生命健康安全。因此，对供水管网进行水质保障是一项重要工作。
3.供水管网中的水质保障工作一般可以分为三部分，包括：(1)对管网进行水质风险监测，(2)对污染源进行定位以及，(3)对找到的污染源进行控制和清除。其中，对污染源进行定位是指当管网中发生污染事件时，利用各种测量和模拟的手段来尽可能缩小污染源所在的范围，从而为随后的污染源控制和清除工作提供便利。常用的污染源定位方法是利用安装在管网中的在线水质传感器的数据，耦合水力水质模型，并利用各种模拟拟合手段来推测污染源的位置。然而，目前由于传感器的安装和维护费用高昂、传感器技术能够监测到的水质指标种类有限和精确的水质模型难以获得等因素，这种利用在线水质传感器采集数据的方法往往存在于理论推导和实验室验证阶段，而缺乏大规模实际应用的条件。
4.除了安装在线传感器，水质取样是另一种在供水管网中进行水质测量的方法。水质取样是指通过人工在管网中某处取得水样并带回实验室检测的方法。通过实验室检测可以获得水样的详细水质指标，样品的检测结果可以充分反映取样点及其上游管道的水质情况。另外，相较于安装在线传感器，人工水质取样在费用上也有优势，特别是在中国这样人力成本较低的发展中国家。因此，通过水质取样的方式定位管网中的污染源是一种更现实的选择。影响水质取样方法定位污染源效率的主要因素是取样点位置的选择；管网中可以取样的点很多，但受限于实验室的检测能力以及人员配备等情况，能够同时取样并检测的样品数量是有限的；另一方面，取样点的选择要考虑已检测样品的检测结果。这意味着取样点的位置需要优化和动态地选择。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题：提出一种基于水质动态优化取样的供水管网污染源定位方法，通过优化选择每个循环中的取样点位置，从而提高定位污染源的效率。
6.本发明具体采用的技术方案如下：
7.一种基于水质动态优化取样的供水管网污染源定位方法，其步骤如下：
8.s1:按步骤s11-s12初始化子区域和可疑管道。
9.s11:根据实际情况确定管网中可以取样的点，例如对于一个管网，一般在消火栓处可以方便地取水样，另外，从居民家中或者其他有水龙头地地方取样也可以。
10.确定每个循环中的取样点数量n，n个取样点将管网分为t个子区域：
11.t＝2n1-1
12.其中，子区域是与一组取样点具有相同上下游关系的管道的集合。例如，当n＝1时，管网中位于取样点上游的管道共同组成一个子区域，其余不在取样点上游的管道组成另一个子区域。当n＝2时，管网被划分为四个子区域：同时在两个取样点上游的管道集合、仅位于第一个取样点上游的管道集合、仅位于第二个取样点上游的管道集合以及均不在两个取样点上游的管道集合。以此类推，n个取样点将管网分为t个子区域。
13.s12:管网中所有的管道都被标记为可疑管道。
14.s2:按步骤s21-s22进行取样、样品检测和可疑管道更新。
15.s21：通过最小化目标函数f(a)来选择取样点，记为取样组a，取样并检测。
[0016][0017]
其中，l
all
为当前所有可疑管道的长度和，li为第i个子区域中可疑管道的长度和。
[0018]
取得样品之后需要通过水质检测来获得水样的检测结果，比较合适的方法是送回实验室进行检测，因为目前的现场检测技术难以获得完整的水质信息而会导致检测结果不准确，水质检测的目的是为了获得该样品有/无污染的检测结果，检测方法本身不属于本发明的创新点，在此不作赘述。
[0019]
s22：根据样品检测结果更新可疑管道，具体的更新方法为：(1)如果所有样品都有污染：可疑管道更新为取样点的上游管道的交集；(2)如果部分样品有污染：可疑管道更新为有污染的取样点的上游管道的交集减去无污染的取样点的上游管道的并集，即，可疑管道q＝有污染的取样点的上游管道的交集q1’‑
无污染的取样点的上游管道的并集q2；(3)如果所有样品都无污染：可疑管道更新为取样点的上游管道并集的补集，这里的可疑管道是指可疑管道的集合，例如可疑管道q＝{管道1,管道3，管道4}。
[0020]
s3：按步骤s31-s34根据上一次取样的检测情况进行操作。
[0021]
s31：如果s21中有污染的样品数量小于二，则跳过s3。
[0022]
s32:如果s22中更新的可疑管道为空，将可疑管道更新为有污染的取样点的上游管道的并集减去无污染取样点的上游管道的并集，即，可疑管道q＝有污染的取样点的上游管道的并集q
1-无污染取样点的上游管道的并集q2，并跳过s3。
[0023]
s33：将一个取样点位置确定为当前可疑管道的末端，剩余的n-1个取样点按照s21的方法确定，对确定的n个取样点位置进行取样并检测。
[0024]
s34：如果s33中可疑管道末端取样点的检测结果为无污染，则将可疑管道更新为s21中有污染的取样点上游管道的并集减去无污染的取样点上游管道的并集，再减去s33中可疑管道末端取样点的上游管道，即，可疑管道q＝有污染的取样点的上游管道的并集q
1-无污染取样点的上游管道的并集q
2-可疑管道末端取样点的上游管道q3；否则将可疑管道按照s22中的方法更新。
[0025]
s4：重复s2-s3的操作，直至可疑管道中没有可以取样的点，定位完成。
[0026]
为了解决背景技术中的问题，本发明提出了一种基于水质动态优化取样的供水管网污染源定位方法，该方法不依赖水质模型和在线传感器的数据，而是通过水质取样和实验室检测来进行污染源的定位。在本方法中，供水管网根据所选择的取样点位置和当前的
管网流向被划分为若干个子区域，取样组通过所提出的目标函数以最小化各个子区域长度平方和为目标来优化选择，根据样品的检测结果可以将污染源锁定到其中一个子区域中，通过循环迭代不断缩小污染源所在子区域的范围(可疑管道)，直至可疑管道中没有可以继续取样的消火栓(取样点)，通过上述方法实现了水质动态优化取样。本发明具有原创性，提出了一种全新的供水管网污染源定位方法，具有广泛的应用场景，对城市供水管网领域安全保障工作具有重大意义。
[0027]
相对于现有技术而言，本发明具有以下优点：
[0028]
(1)相对于传统的基于在线水质传感器数据的污染源定位方式，本发明提出的基于水质动态优化取样的方法不使用水质传感器，这意味着避免了在线水质传感器的安装和维护成本，表明该方法具有更低的成本和更广泛的应用空间。
[0029]
(2)本发明提出的基于水质动态优化取样的污染源定位方法只使用管网的流向信息，而不需要借助任何管网水质模型，能够更便利地实现定位目的，且可靠性高。
[0030]
(3)本发明提出了一种供水管网污染源定位的新思路，能够有效解决传统定位方法中传感器技术不成熟和水质模型可靠性不足的问题，能够以较低成本快速准确地定位管网中的污染源，具有广泛的应用场景。
附图说明
[0031]
图1是本发明具体实施路线图。
[0032]
图2是实施例所用管网结构示意图。
[0033]
图3是实施例中一个污染案例的定位过程示意图。
[0034]
图4是实施例共347个污染案例的锁定区域百分比概率密度分布图。
[0035]
图5是实施例共347个污染案例的定位所需循环次数分布图。
具体实施方式
[0036]
下面通过附图和实施例对本发明进行具体阐述，以便本领域技术人员更好地理解本发明的实质。
[0037]
参见图1，一种基于水质动态优化取样的供水管网污染源定位方法，其步骤如下：
[0038]
s1:按步骤s11-s12初始化子区域和可疑管道。
[0039]
s11:确定管网中可以取样的点，确定每个循环中的取样点数量n，n个取样点将管网分为t个子区域：
[0040]
t＝2n1-1
[0041]
在本实施例中，以消火栓为取样点，取样点的选择原则主要是为了方便对管网中各个管道进行取样。在步骤s113中，子区域是与一组取样点具有相同上下游关系的管道的集合。例如，当n＝1时，子区域包括两个，一个是由管网中位于取样点上游的管道共同组成，另一个子区域由其余(不在取样点上游的)管道组成。当n＝2时，管网被划分为四个子区域：一个子区域是由同时位于两个取样点上游的管道组成的集合，第二个子区域是由仅位于第一个取样点上游的管道组成的集合，第三个子区域是由仅位于第二个取样点上游的管道组成集合，第四个子区域是由均不在两个取样点上游的管道组成的集合，依次类推，n个取样点将管网分为t个子区域。
[0042]
s12:管网中所有的管道都被标记为可疑管道。
[0043]
s2:按步骤s21-s22进行取样、样品检测和可疑管道更新。
[0044]
s21：通过最小化目标函数f(a)来选择取样点，记为取样组a，取样并检测，取样后将样品送到实验室进行水质检测，判断该样品是否被污染，并进行标记是/否。
[0045][0046]
其中，l
all
为当前所有可疑管道的长度和，li为第i个子区域中可疑管道的长度和。
[0047]
s22：根据样品检测结果更新可疑管道，更新方法为：(1)如果所有样品都有污染：可疑管道更新为取样点的上游管道的交集；(2)如果部分样品有污染：可疑管道更新为有污染的取样点的上游管道的交集减去无污染的取样点的上游管道的并集，即，可疑管道q＝＝有污染的取样点的上游管道的交集q1’‑
无污染的取样点的上游管道的并集q2；(3)如果所有样品都无污染：可疑管道更新为取样点的上游管道并集的补集，这里的可疑管道是指可疑管道的管道合集，例如可疑管道q＝{管道1,管道3，管道4}。
[0048]
s3：按步骤s31-s34根据上一次取样的检测情况进行操作。
[0049]
s31：如果s21中有污染的样品数量小于二，则跳过s3。
[0050]
s32:如果s22中更新的可疑管道为空，将可疑管道更新为有污染的取样点的上游管道的并集减去无污染取样点的上游管道的并集，即，可疑管道q＝有污染的取样点的上游管道的并集q1-无污染取样点的上游管道的并集q2，并跳过s3。
[0051]
s33：将一个取样点位置确定为当前可疑管道的末端，剩余的n-1个取样点按照s21的方法确定。对确定的n个取样点位置进行取样并检测。
[0052]
s34：如果s33中可疑管道末端取样点的检测结果为无污染，则将可疑管道更新为s21中有污染的取样点上游管道的并集减去无污染的取样点上游管道的并集，再减去s33中可疑管道末端取样点的上游管道，即，可疑管道q＝有污染的取样点的上游管道的并集q1-无污染取样点的上游管道的并集q2-可疑管道末端取样点的上游管道q3；否则将可疑管道按照s22中的方法更新。
[0053]
s4：重复s2-s3的操作，直至可疑管道中没有可以取样的点，定位完成。
[0054]
下面基于该方法，将其与具体实施例结合，以展示其具体技术效果。
[0055]
实施例
[0056]
下面将本发明提出的方法在一个来自某城市真实供水供水系统中的一个管网上进行验证。如图2所示，管网中共有149个管道，78个可取样点，管道总长度58.7km。
[0057]
如图3所示，选择有两个污染源同时存在的案例，用于演示本发明提出的模型构建方法的具体实施过程：
[0058]
1)如图3(a)所示，管网中有污染源存在，监测系统发出警告(通过在管网末端进行水质监测或通过居民投诉)，所以第一轮定位过程被启动。该案例中，取样能力被设置为2(即每次取样最多选择两个取样位置)。
[0059]
2)如图3(b)所示，第一次取样中，两个取样点都检测到有污染，可疑管道被更新为两个取样点的共同上游管道。
[0060]
3)如图3(c)所示，由于上次取样中有污染的取样点数量大于等于二，所以将一个取样点放置在可疑管道的末端，另一个取样点位置按照公式1-2计算。末端取样点的检测结
果为无污染，所以可疑管道被更新为上一轮取样中有污染的取样点的上管道的并集减去末端取样点的上游。
[0061]
4如图3(d)所示，第三次取样，按照公式1-2确定取样点位置。检测结果为仅一个取样点有污染，可疑管道更新为该取样点的单独上游管道。
[0062]
5)如图3(e)所示，第四次取样，按照公1-2确定取样点位置。检测结果为两个取样点都有污染，可疑管道被更新为两个取样点的共同上游管道。
[0063]
6)如图3(f)所示，由于上次取样中有污染的取样点数量大于等于二，所以将一个取样点放置在可疑管道的末端，另一个取样点位置按照公式1-2计算。两个取样点都检测到有污染，所以可疑管道被更新为两个取样点的共同上游管道。
[0064]
7)如图3(g)所示，第六次取样，可疑管道内只剩一个可取样点。取样结果为无污染，可疑管道被更新为不是该取样点上游的管道。更新后的可疑管道内没有可取样的点，故第一轮定位过程结束，污染源1被成功定位。
[0065]
8)如图3(h)～(k)所示，在定位并解决了污染源1后，管网监测系统仍然报告有污染源。所以同样的定位方法被再次实施，即进入第二轮定位过程，最终通过四次取样循环成功确定了污染源2。
[0066]
为了验证本发明方法在不同取样能力下应对有不同位置、不同数量的污染源的污染案例的定位效果，用本发明方法对该管网中所有的单污染事件(共149个)和随机100种两污染源事件和随机100种三污染源事件进行试验，从而在统计意义上证明本发明的有效性和高效性。
[0067]
图4是实施例共347个污染案例的锁定区域百分比的概率密度分布图。从图中可以看出，对于大部分的污染事件，本发明方法可以将污染源锁定到长度小于总管网长度5％的小范围管道内，这说明本发明方法具有良好的定位性能，能够极大地缩小污染源的可能位置。同时，对于该管网中的一些案例，最终锁定到的区域长度为总管网长度的10～15％，这是由于可取样消火栓在该管网某些区域中的分布较为稀疏，这表明本发明方法的定位性能会受到管网中可取样消火栓分布的影响。
[0068]
图5是实施例共347个污染案例的定位所需循环次数分布图。从图中可以看出，本发明方法能够在比较少的循环数下完成污染源的定位，这显示了本发明定位污染源的高效性。另外，单污染源事件、两污染源事件和三污染源事件的结果都显示，随着取样能力的上升，定位污染事件需要的取样循环数不断下降，但下降的幅度不断变缓。在取样能力达到3～4后，取样能力的上升对取样循环数的影响已经比较小。考虑到取样能力上升伴随着整个定位过程成本的上升，本发明在管网中的应用可能存在一个能够平衡成本和效率的最优取样能力。
[0069]
由以上结果可以看出，本发明提出的基于优化人工取样的供水管网污染源定位方法能够高效准确地定位供水管网中各个位置的污染源。此外，本发明提出的供水管网污染源定位方法的使用范围并不局限于本实施例使用的管网模型，而是可以广泛适用于其他任何管网，具有广泛的应用前景以及很好的推广和实际应用价值。