供水管网零膨胀爆管预测模型研究及数据系统开发 71页

'万方数据目录致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯IIAbstract⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．IV目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯VI1绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究背景．．⋯⋯⋯．．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯．．．．⋯⋯．．．11．1．1引言．．．⋯．．．．⋯⋯．．．．⋯⋯．．．⋯．．．．．．．⋯⋯⋯⋯⋯11．1．2爆管事故的危害⋯⋯⋯．⋯．⋯．．⋯⋯．．．．．．．．⋯．⋯．．．．11．1．3爆管事故研究的目的和意义．．．．．．．⋯．．⋯．．⋯．．．．．⋯．．．．．．21．2国内外研究现状⋯．．．．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．，⋯⋯⋯⋯⋯．．．．．．21．2．1供水管网信息系统研究．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯．⋯．．⋯⋯21．2．2爆管预测模型研究⋯．．．⋯．．⋯．⋯⋯，．．．．．⋯⋯．⋯．⋯．41．2．3管网更新研究．．．．．⋯⋯⋯．．．．．⋯⋯．．⋯⋯．⋯．．．．．．．．．61．3国内外研究存在不足⋯⋯⋯⋯．⋯。⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．71．4课题研究内容和技术路线．．．．⋯．⋯．⋯．⋯．．⋯⋯．一⋯⋯⋯．81．4．1主要研究内容⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．81．4．2技术路线⋯．．．．．⋯．⋯．⋯．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82“供水管网结构灾害系统”的建立_和数据整理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．102．1系统特点⋯．．．⋯．．．．．．．⋯⋯．．．．．⋯．．．．．．⋯．．．．⋯．⋯．．．102．2系统设计及主要技术．．．．．⋯⋯．．．⋯⋯⋯．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．112．2．1系统架构设计．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．⋯⋯．．．⋯．．．⋯⋯⋯112．2．2数据库设计⋯⋯⋯．．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯．⋯．．．．．．．132．2．3关键技术及实现．．．．．．．．．．．．．．．．，⋯⋯．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．132．3系统的功能实现⋯⋯．．．⋯⋯．．．．⋯．．．．．．．．⋯．．．⋯．．．．．．．．152．3．1普通用户⋯⋯．．．．．．⋯⋯．⋯．．．．．．．．．．⋯．⋯⋯⋯．．．．152．3．2相关供水部门⋯．．⋯．．⋯．．．．．．⋯⋯．⋯⋯．．．．．⋯．．⋯192．3．3系统管理员⋯．⋯．．．．．⋯．．．．．．．．．．．⋯．．⋯．．．．．⋯．．⋯252．4研究区域管网数据的统计分析．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．．．⋯25VI 万方数据2．5本章小结．．．．⋯．⋯．⋯⋯．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．303爆管预测统计学模型的理论研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．313．1研究的相关定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．313．1．1爆管及爆管率．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．313．1．2管道最优更新时间⋯．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．323．2爆管影响因素的论述．．⋯⋯．．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯323．3现有爆管预测统计学模型对比分析．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯353．3．1线性或指数回归模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯．⋯⋯⋯．⋯⋯353．3．2广义线性模型⋯⋯．．．⋯．．．．⋯⋯⋯⋯．．．．．．⋯．．⋯．．．373．3．3风险比例模型⋯⋯⋯⋯．⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯．．⋯．⋯．．．383．4零膨胀爆管预测模型的建立．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．⋯⋯．．．．⋯．．403．4．1非齐次洎松分布．⋯．．．⋯⋯⋯．⋯．．．．⋯．⋯．⋯．⋯．．．．413．4．2爆管预测零膨胀现象．．⋯．．．．⋯．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．413．4．3零膨胀爆管预测模型的数据检验．．．⋯．．．．．．．．．．．．⋯．．．⋯．．423．4．4零膨胀模型的模拟研究⋯．．．．⋯⋯⋯．．⋯．．．．．．．．．．．⋯．．433．5管道更新经济决策分析．．．．⋯．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．⋯．．．⋯．．．453．5．1管道更新经济函数的建立．⋯．⋯⋯⋯．．⋯．．．⋯．⋯．．．⋯453．5．2管道更新经济最优时间分析．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．473．6本章小结．．．．．．．．．⋯．．．．．．．一⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．484研究区域爆管预测分析与系统展示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯494．1研究区域零膨胀爆管预测模型的建立．．⋯⋯．．．．．．．．⋯．⋯．．⋯．494．1．1模型变量选择和预处理．．．．．．．．⋯．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．⋯⋯494．1．2零膨胀爆管预测模型求解．．⋯．．⋯．⋯．．．⋯．．．．．．⋯⋯．．．534．1．3零膨胀模型与广义线性模型对比⋯．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．574．2研究区域管道更新研究．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．594．3研究结果的系统展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．⋯．624．3．1系统架构完善．．．．．．．．．．．．⋯⋯．．⋯．．．．⋯．．．．．⋯⋯⋯．624．3．2研究成果展示．．⋯．．．．．．⋯．．⋯．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．644．4本章小结．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．⋯．⋯⋯．．⋯．．．．．．．⋯．⋯．675主要成果与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．68V¨ 万方数据5．1主要成果．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．685．1．1建立“供水管网结构灾害系统”和整理研究区域数据．．．⋯．．．．．685．1．2爆管预测统计学模型理论研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．685．1．3研究区域爆管预测分析与系统展示．．．⋯．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．695．2论文创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．⋯705．3展望．⋯．⋯．．．．．．．⋯．．．⋯．．．．．⋯．⋯⋯．．．．．．．．．⋯．．．．．．70参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72作者简历⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯75 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论1绪论1．1研究背景1．1．1引言城市供水管网与居民的日常生活息患相关，是最重要的基础设施之一。如今，随着城镇化进程的不断加深，我国城市的基础设施不断完善，城市地下供水管网也已经发展成为纵横交错的庞大、复杂网络。根据《中国城市建设统计年鉴2013年》数据显示，全国593个城市中，2012年平均供水普及率达到97．16％，2012年供水管网总长度为591872km，比2007年增长33．34％，而供水总量为523．03亿m3。比2007年增长3’2％[¨。城市供水管网相当于整个城市的血管，对城市安全和发展有着十分重大的意义。然而，在环境因素和人为因素的影响下，供水管网不断老化，普遍存在更新改造技术相对落后、水平较低的问题，管网漏损率和爆管率增高，事故规模加大，危害程度加剧。据统计，2012年全国城市平均漏损率为13．25％，漏损总量达到惊人的69．31亿m3【11。1．1．2爆管事故的危害供水管网隐藏在整个城市的地底，系统庞大，只有在建造或者维修时才被人们所感知121。因为管道自身材料质量和施工质量差异大，且环境干扰因素多，容易发生爆管事故，由此带来的供水安全问题严重影响了群众的生产和生活。仅以杭州为例，2013年8月26日，西溪路上一根直径600ram的自来水管道突然发生爆管，由此产生的积水瞬间淹没路面，导致道路管制，沿街商铺全部进水，地势较低的居民小区变成了“涝区”，上千户居民用水受影响‘引。2010年6月30日，玉古路西溪路口，地下的老化水管突然破裂，大量自来水流到附近的小区，导致小区里居民被困，车辆被淹没在积水中，而且爆管发生正值下班晚高峰，造成周边交通大堵塞；2010年4月9日，正值晚高峰，庆春路水管发生爆管，新华路12到建国路12的庆春路东向西段变成一片“汪洋大海”，水还一直漫延到建国路潮鸣寺巷口等【4l。供水管道爆管事故也可能引发供水水质的不安全现象[习。当爆管事故发生时， 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论周围环境中的污染物质可能由于负压进入供水管网，如未及时冲排，被污染的水会通过管网传输作用迅速扩大污染范围，严重时甚至可能导致大规模水质疾病的爆发【6】。总之，管道爆管带来的危害主要有：水资源浪费；服务区人民的生产生活用水受到不利影响；大量涌水破坏周围构件，造成经济损失；水质受到污染等。1．1．3爆管事故研究的目的和意义我国政府和供水企业对城市供水安全工作十分重视。针对城镇供水设施现状及存在的问题，住房和城乡建设部编制了《城镇供水设施建设与改造技术指南》(2012年10月)，提出了全面、系统的对策和措施。．而本课题的研究目的在于：(1)建立和完善由社会公众和供水企业等多方参与的数据收集WEB平台一“供水管网结构灾害系统”，实现供水管网信息化管理；收集和整理研究区域供水管网分析所需相关数据资料。(2)分析导致爆管发生的影响因素，揭示爆管发生的内在规律，探索统计学爆管预测模型，建立研究区域爆管预测模型，从而预测该区域爆管事故的发生概率，并在“供水管网结构灾害管理系统”中的管网GIS地图中显示，为提高供水管网安全可靠运行提供理论支持及技术支持。(3)根据预测得到的爆管率，加上收集到因爆管引起的经济损失建立管段现值公式，分析管段最优更新时间。从而为管网中短期更新决策提供有效的数据支持，最终为开发一个能够提供快速，可靠的决策工具的供水管网管理系统打下基础。建立供水“供水管网结构灾害系统”，研究供水管网爆管事故，分析管段的最优更新时间，能有效的预防和消除爆管事故的发生，提高预防和快速反应及事故处理的能力，为管网的管理、维护、更新提供可靠的理论依据，具有社会效益、环境效益和经济效益【71。1．2国内外研究现状1．2．1供水管网信息系统研究地理信息系统是由计算机硬件、软件和地理数据组成的系统，能够获取、存2 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论储、更新、处理、分析和显示各种形式的地理信息【8】。随着计算机技术的飞速发展，GIS技术已经被广泛应用于各个领域，如农业，商业地理学，生态学，应急管理和公共安全，环境管理，林业，医疗，教育，矿业和地球科学等【9】。而利用GIS建立详细、准确的管网管理GIS系统，不仅可以为相关部门提高可靠的信息，还可以全面提高供水管网管理的效率和水平。国外发达国家利用GIS技术建立管网信息系统起步较早，发展较快，目前大多数城市都建立了管网GIS系统。早在1988年，法国巴黎就开始建设城市地下管网GIS系统，1992年Moutaletal建立了纽约市的管道GIS管理数据库，数据库包括总长9600km的管道，180000个阀门以及99000个消防栓的信息‘10】。1993年，美国的Daene．C．Mckinney提出将地理信息管理系统和城市供水管网相结合的概念，建立了Texas的供水管网信息系统⋯]。近年来，供水管网信息系统不断向综合的集成系统发展，广泛集成GIS技术、多媒体技术、GPS技术、CAD技术、人工智能技术等，逐步进入了商业化生产和专业化应用阶段，对供水管网管理提供了重要的决策支持。例如，加拿大NRC(NationalResearchCouncil)研发的D．WARP[12】软件，欧洲众多部门和组织共同研发的CARE—Wtl3]软件，以及澳大利亚CSIRO(CommonwealthScientificandIndustrialResearchOrganidation)研发的PARMS．Planning和PARMS—PRIORITY[14】软件等。国内GIS技术在供水管网领域的应用比发达国家晚了十几年，开始于引进国外的GIS系统。如1997年，上海水务集团公司引进国外GIS技术建成管网系统，实现了图形数据录入、查询和修改、统计、日常事务管理等功能㈣。近年来，我国供水管网地理信息系统取得到了快速发展，越来越多的城市建立了供水管网GIS系统。如广州市水司利用S1CAD建立的《广州市配水管网管理信息系统》，上海市北水司、北京市水司、深圳市水司等利用ArcGIS分别建立了各自的给水管网系统，应用于日常管理，提升了服务质量【M】。胡晓磐(2011)结合SuperMapObjects6．0、MicrosoftSQLSever2005、SuperMapSDB+等技术，利用VisualC拌高级编程语言对地理信息系统进行二次开发，建立了城市供水管网信息系统，该系统除了实现数据转换、查询统计和空间分析的基本功能外，还具有爆管分析、断面分析等专业功甜17】。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论1．2．2爆管预测模型研究供水管网等基础设施管理决策的关键在于对他们的状态、性能及其随时间的变化趋势有清楚的认识，因此，供水公司及相关部门需要预测的方法来评估整个供水管网未来情况。而准确的预测模型不仅可以预测管网爆管率，还可以为管网的管理、维护、更新提供可靠的依据。然而，建立一个全面、可靠并适用于所有区域的爆管预测模型是不太可能的。现有预测城市给水管道爆管现象的模型大致可以分为六种：统计学模型、物理模型以及智能算法包括人工神经网络算法、模糊逻辑算法和启发式算法‘18]，如图1．1所示。海警颈溅模壁绕挫或指数模型统计模型卜引广义裴洼摸型物理模型风险比例模壁人工率争经蹶磐算法智能算法卜“摸糨逻辑算法启发袁算法图1．1现有爆管预测模型分类统计学模型被广泛应用于各个领域，最大的特点是结合大量的历史数据，通过回归分析研究因变量和自变量之间存在的关系。因此，当存在大量的爆管历史数据和管道性能数据时，就可以应用统计学模型进行爆管预测。一般把统计学模型分为三类：简单线性或指数回归模型，广义线性模型及风险比例模型。例如ShridharYamijala(2008)[191建立了时间线性模型、时间指数模型、Logistic广义线性模型和泊松广义线性模型，通过对研究的数据进行拟合并对比发现，Logistic广义线性模型的预测效果最好，与实际情况最为符合。而Markseta1．(1985)[20】通过计算两次连续爆管之间的时间间隔，第一个提出利用风险比例模型预测供水主干管的爆管，应用多重回归的方法确定影响爆管率的协变量。物理模型通常应用在假设爆管和各变量之间的作用机理已经明确的实例中，4 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论破坏准则为由各种荷载产生的效应不大于管道的抗力。根据模型中变量和因变量的种类以及建立关系的方法，通常分为经验模型和力学模型两类。确定性模型一般基于回归分析，结合力学分析模型或者工程师相关经验开展的。例如Burneta1．(2009)[21】检验了三种适用于分析塑料管道爆管的力学理论预测该类管材的经济寿命，这三种力学理论分别为：线弹性断裂力学理论(LEFM)、弹塑性断裂力学理论(EPFM)和开裂力学理论，文章将以上三种理论应用于6段塑料管道中，通过验证Broberg标准得到：较新的塑料管会在裂缝端产生一个较大裂纹区域，这时LEFM理论和EPFM理论就不再适用，因此必须使用开裂力学理论。M．Moglia(2008)[221年定义了铸铁管道的极限破坏判别公式，即当腐蚀后管道的内压和外压的共同作用超过管道的临界破坏强度时，就发生爆管，同时假设管道剩余屈服强度满足Weibull随机分布，通过Monte—Carlo仿真模拟和利用历史数据进行回归分析，可得到爆管预测模型，通过分析可知，该模型具有良好的预测效果。智能算法一般应用于最优化问题当中，常用于爆管预测的主要有人工神经网络算法、模糊逻辑算法和启发式算法三类。人工神经网络算法模仿人脑的神经元构成和作用方式，通过人工神经元和它们之间的网络结构相互作用得到较为理想的解。人工神经网络算法具有非线性、适用性强和自我学习的特点，可以用来预测管道恶化或爆管，例如Achimeta1．(2007)[231提出一个多层感知神经网络模型(MLPNN)预测爆管的发生，该神经网络模型的输入层包含6个输入神经元，共两个隐含层，每个隐含层包含8个隐含神经元，输出层包含1个神经元，并对模型利用辅助程序和随机采样的方法进行交叉检验，通过对澳大利亚某供水公司的数据进行学习发现，得出人工神经网络算法的预测精度要该水厂先前使用的两个统计模型STPM和STEM效果好很多。模糊逻辑算法是用来处理提供了不确定、模糊和自相矛盾信息系统的数学方法，广泛应用于桥梁、高速公路和管道等基础设施的管理。例如Fares和Zayed(2010)1241建立了一个分层模糊专家系统用于确定供水管网主干管的爆管风险，该系统考虑了包括环境因素、物理因素、操作因素及爆管历史等16种爆管影响因素，首先利用Mamdani规则确定这些因素的影响因子，然后利用模糊逻辑理论再次分析这些影响因素从而确定爆管风险，输出的爆管风险从0到10变 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论化，0表示发生爆管风险最低，而10表示发生爆管的风险最高。通过案例分析显示小管径管道和灰口铸铁管的预测精度最好。启发式算法是在可接受的时间和空间下给出待解决问题一个可行解的基于直观或经验构造的算法，该算法尤其适用于缺少数据的管网之中。例如Zhoueta1．(2009)[251利用模糊PROMETHEE．II建立一个管道状态排序方法，PROMETHEE方法是通过构建了一个特定标准的级别高于关系，并利用这种关系给每条管道进行排序。该模型通过处理第一级和第二级的管道状态指标生成每条管道的状态排序。每个指标的权重由层次分析法(AHP)产生，而偏好函数则是通过专家的经验和知识获得。最终应用该模型对八个管道样本中的管道从最高爆管风险到最低爆管风险进行了排序。目前，国内供水管网爆管分析的手段较为单一，主要以工程实例的定性分析和描述性分析为主，如陈欣(2007)【261通过对常州市大口径输水钢管的爆管现象进行分析论述，认为应力作用、焊接质量、不均沉降、气囊和水锤等是引起爆管的主因。由于数据限制，国内建立确定性模型进行管网爆管预测的研究开展较少，代表性的有刘俊和俞国平(2011)[271利用遗传算法程序建立了管径、管龄、抗拉强度及管压的预测模型，验证了该模型的准确性和可行性，结果表明遗传算法预测模型能较好反应实际情况爆管情况；卿小飞和赵新华(2012)[281建立Logistic广义线性模型对某城区数据进行研究，证明Logistic广义线性模型有较好的预测精度。1．2．3管网更新研究因为供水管网本身造价高及施工难度大等原因，使得更新费用非常高，因此选择正确的时间点对供水管网进行更新就显得尤为重要。近年来，国内外学者在管网更新经济性研究方面获得了一些成就，为供水管网能最大限度发挥功能提供了依据。Shamir和Howard(1979)[29】利用建立的爆管预测风险比例模型得到爆管率进行了管道最经济替换时间的模拟。他们得出管道更新最经济时间为：仁to+j1In[％筹】㈦-， 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论其中：f：一一最佳替换年；乇一一基础年；爿一一爆管预测风险比例模型拟合参数；R一一折旧率；cr一一更新1000英尺管道的费用；Q一一维修一次爆管的费用；Ⅳ(气)一一基础年爆管次数。Hong(2006)t3叫建立了规划期内管网更新的预计平均年费用方程，通过最小化年平均费用得到方程的最优时间解，并与根据最小化总费用得到的最优更新时间进行对比，结果显示：利用年平均费用最小得到的最经济更换时间比利用总费用最小得到的最经济更新时间要长的多。国内方面，卿小飞(2012)[311利用管道中位剩余寿命作为管道的经济寿命，把管径、管材和管长作为输入变量，采用半参数回归模型对管道进行生存分析，从而得到管道的生存函数，建立管道经济剩余寿命预测模型，为评价管网现状提供了依据。1．3国内外研究存在不足虽然针对爆管预测模型和管网更新经济模型的研究已取得了一些成果，但是总结国内外相关研究可以发现，一些问题还没有完全克服，有待开展进一步的研究，现归纳总结如下：(1)虽然大多数城市都建立了供水管网地理信息系统，但是管网基本数据和其他相关数据还是较为缺少。管网数据不够详细、全面，且缺少统一的数据格式和GIS地图产品的标准及相关协议。(2)对加剧管网中管道性能恶化的影响因素和影响机理了解不够全面，数学预测模型的理论研究和实际应用存在较大差距。(3)虽然提出了很多数学模型预测爆管，但是很多模型缺少对爆管的数据检验和模型适用性验证。(4)国内关于爆管预测和管网更新数学模型的深层次研究较少，主要以传7 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论统的描述性统计分析及基于GIS系统的空间分析为主。1．4课题研究内容和技术路线1．4．1主要研究内容针对以上不足，本课题确定如下研究思路：针对缺少详尽的、准确的管网数据及管道维护历史记录，建立“供水管网结构灾害系统”；针对国内管网爆管预测和管道更新研究相对不够深入且与实际应用脱节严重，建立爆管预测模型和管道更新经济决策模型，为管网管道更新决策提供理论支持。本课题以“供水管网结构灾害系统”收集整理到的基础数据为研究对象，将建立该地区供水管网爆管预测零膨胀爆管预测模型和管道更新规划为重点，研究内容具体可以分为以下几个方面：(1)建立和完善“供水管网结构灾害系统”的各项功能，对研究区域内的数据进行系统地收集、整理和归档。(2)详细分析模型中用到的变量及其对管道爆管的影响，对比分析各类统计模型优缺点，最终建立零膨胀泊松爆管预测模型预测研究区域内管网爆管率，并进行一系列检验。(3)科学定义管道最优更新时问，结合预测得到的管道爆管率和爆管引起的经济损失，建立管道更新经济决策模型进行短期管网更新规划。(4)将研究区域内的案例分析结果在管网地图中直观显示，助于相关机构对管网的日常管理。1．4．2技术路线本课题研究的技术路线为建立“供水管网结构灾害系统”，收集和整理管道属性因素、环境因素和维修记录；对相关影响因素进行描述分析，并建立供水管网ZIP爆管预测模型；拟合数据求得单根管道的未来期望爆管率和爆管数，结合相关管网更新费用和损失建立管道更新经济决策模型，进而得出规划期内管道的最佳更新的时间点，为管网更新决策提供理论依据；最终在系统中展示研究成果。本课题技术路线总结如图1．2所示。8 万方数据浙江大学硕士专业学位论文绪论图1．2技术路线示意图9 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理2“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理由于各种原因，管网基础信息往往不完整，或者不够详尽；同时，管道的爆管数据一般由供水公司根据企业需求，自行收集，缺乏统一标准。所以，建立一个合适的管网数据收集平台，使这些易流失的数据被系统地收集和归档，就显得至关重要。与编程人员合作，结合现有管网GIS数据和GoogleMap建立的“供水管网结构灾害系统”，不仅为供水公司进行供水管网信息管理、日常维护和改造更新提供优质、高效和完善的地理空间数据服务，而且为研究人员进行管网灾害分析、水质分析、供水安全、剩余寿命分析、爆管分析、漏损分析等提供数据支持。该系统为最终开发一个综合管网数据收集、处理和预测、规划为一体的系统打下基础。2．1系统特点“供水管网结构灾害系统”是一个基于供水管网GIS系统建立的，允许社会公众和供水企业等多方参与的数据收集系统WEB平台，它考虑了数据安全性及保密性，向不同用户开放不同平台，从而达到数据收集和研究功能。本研究提出完善了该系统的相关功能，通过对系统特点及功能介绍，详细论述数据收集的过程。系统的主要特点如下：(1)最大限度的各方参与利用Google开放平台，将系统建成网站的形式，使得社会公众可以通过登录网页对管网出现的异常灾害进行上报，并在上报过程中，引导人们填写系统中已有的表格，达到收集详尽基础数据的目的。供水企业等相关部门则可以利用管网GIS系统和Google开放平台，自行录入数据及对社会公众上报的数据进行完善。(2)有效的供水系统管理在管网曰常运营过程中，社会公众可以利用网络进行填报管网灾害事故，有利一y-供水企业各部门及时获取事故信息并组织人员前往事故点进行处理。这全面提高了供水系统管理的效率、水平和质量。同时，也有利于研究人员及时方便的获取基础数据。当网络不通或者对于系统建成之前的历史数据，可以利用离线系统功能，及1n 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理时输入和补充。待网络连通后，就可以更新到系统中去。(3)全面、标准化的基础数据库“供水管网结构灾害系统”针对不同需求用户，开发最简单、最利于用户的平台，并设立规范的表格引导用户输入内容，确保收集到的数据尽量标准、全面。通过后台过滤整理，可以系统的建立各种灾害基础数据库并实现数据管理、存储、检索，图形编辑等功能。这有利于研究人员通过该系统，对管网结构灾害数据进行筛选，分类，和开展相关研究。“供水管网结构灾害系统”以GIS地理信息系统为基础，需要有直观的地图可视化的显示管网事故的位置、灾害类型、破坏部位等信息，并要对管网事故进行处理、统计、管理等操作，同时，还涉及对不同类型的用户(普通用户、企业用户、管理员)分配不同的操作权限。2．2系统设计及主要技术针对以上功能要求，在与专业软件编程人员的合作之下，本系统提出GoogleMapAPI与WebGIS技术相融合，发布空间数据，采用Flex开发平台，结合xml、远程数据传输技术进行web端开发。结合地理信息技术，实现直观、简洁的用户体验，达到一目了然的数据呈现方式。系架构计及主要技术如下：2．2．1系统架构设计系统的总体结构划分三个层次，如图2．1所示：(1)底层为数据层，包括管网结构基本信息数据库和维修记录数据库，为管网结构灾害事故查看和科学分析提供数据支持。GIS数据库主要包括灾害类别、管材、管径、建设时间等数据库。(2)中间层为系统服务层，包括事故处理工作流子系统、管网数据信息管理子系统、Google地图事故操作子系统、GIS通用功能子系统、专业应用子系统、输出子系统和系统维护及帮助。客户端将相应的地图操作请求发送给Web服务器，Web服务器通过GIS代理将命令解析并与地图服务器通讯，地图服务器接到命令后进行处理，实现供水管网灾害事故的查看、处理、研究等一体化服务。(3)顶层为系统交互应用层，系统通过人机交互界面，以区域电子地图为 万方数据浙江大学硕士专业学位论文供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理背景，利用GIS工具，直观反映系统各功能模块的内容。同时系统包括“事故处理”子系统、“信息研究”及“科学研究”等子系统，为用户处理、编辑、查找事故提供便捷、有效辅助工具。!应用层：服务层⋯蕞菇磊i⋯]r。i匠莉醉⋯]SQL数据鬏务器数据集成中阍件管蹶空淹分窟⋯一⋯一⋯⋯⋯一⋯。i⋯～⋯一⋯一⋯一⋯』图2．1系统结构划分12一一一一一一一一酥一一一一一一一一一 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理2．2．2数据库设计本系统实质是基于GIS地理基础数据，对管网结构灾害事件进行处理及研究，同时对不同类型的用户分配不同的权限。其数据库设计为以下三部分：(1)事故灾害详情数据库：该数据库是管网结构灾害事故的基本信息，主要信息包括灾害类型、管材、管径、建设时间(换算管龄)、破坏形式、破坏部位、照片、埋深、地质资料、破坏点的设计资料等。(2)事故灾害处理数据库：该数据库是管网结构灾害事故的处理状态，包括当前事故状态(待审核、当前事故、历史事故)、负责部门、事故进展、事故总结等。(3)权限数据库设计：系统包括三种用户类型：普通用户、企业用户、管理员。其中普通用户只能看到地图层，只能标注居住城市信息，不能标注非居住城市信息；企业用户只能看到注册城市中所有信息及功能，不能看非注册城市信息；管理员能看到所有城市中所有信息及功能，对所有城市中信息进行处理，其拓扑结构图如图2．2：用户倍患用户名密码用户类型审核通过舆蜜姓名孱住城市电话号码手机{}：}码邮糍2．2．3关键技术及实现图2．2系统权限数据库拓扑结构(1)GoogleMapAPI与WebGIS技术的结合系统出于对管网信息的安全性及保密性的考虑，将带有管网地图的空间地理信息只向管理员及企业用户开放，普通用户只能在开放地图上查看、录入事故， 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理但无权浏览管网地图信息。针对此功能特点，本系统提出基于GoogleMapAPI与WebGIS技术相融合的解决方案。从而系统对普通用户只开放Google地图，允许其在Google地图上对事故点进行查看、上报等操作。而对企业用户及管理员，开放WebGIS发布的带管网空间分布数据的地图服务，允许企业用户及管理员查看管网分布及管径、管材、建设年限等数据信息及事故点的全部信息。WebGIS的基本原理如图2．3所示。客户避氍务器端Web页猫Web受洄青商缀瓣i一嚣丽一l图2．3w曲GIS基本原理(2)基于WinForm实现灾害事故数据暂存技术系统充分考虑地震等自然灾害对管网产生大规模破坏的情况下，可能同时破坏网络通信设备，造成网络通信的故障。为解决网络中断情况下灾害事故的上报，系统．Net开发平台中的WindowsForm技术，开发“供水管网结构灾害事故上报”应用程序。在网络中断的情况下，该应用程序将录入的灾害事故以报表的形式在本地电脑，网络恢复后，将上报事故批量上传到服务器。灾害事故数据暂存技术实现方法如图2．4：图2．4灾害数据暂存14一泗一瓣器一㈣蝌一一|圣性麟器一～岬目～ 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理(3)基于Asp．net的FlexWeb系统本系统采用基于Asp．net的FlexWeb系统，Web客户端可以进行完整的数据处理，且界面的交互并不依赖于页面，消息通过异步请求传递，面向用户界面中的各个小模块，大大降低了与服务器之间的数据传输量，自然也就降低了页面白屏出现的几率。本套系统采用．NETFramework技术平台，服务器采用Windowsserver+IIS，数据库采用SQLServer，开发平台采用VisualStudio，开发语言采用C≠}，ASP．NET，JavaScript。本系统语言开发聘用专业编程人员实现。2．3系统的功能实现不同用户对系统功能的需求不同，同时为了有效保护相关管网数据，本系统针对不同用户开放不同权限。输入网址进入登陆界面，如图2．5所示，本系统可以以三种身份登陆，以不同身份登陆系统后，将进入不同的主界面。不同用户具体功能展示如下：“+谯求管剿翁j两囊馨。誊蜀,sTRUCTUrlALH&ZARDhFoR姒T、oNSYSTEM,soFPoR·^o：￡柚、’iisys棚E三正jj匹歪图2．5系统登陆界面2．3．1普通用户普通用户进入本系统之前需要注册相关信息，以便管理人员统一管理用户信息，用户可根据自己所在城市选择注册地，如图2．6所示： 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理图2．6普通用户注册信息表当注册信息被管理员审核通过后，用户在登陆界面正确输入用户名和密码，单击登陆即可进入系统。普通用户进入系统后，系统界面如图2．7所示，主界面由部分组成：导航栏和主功能区。导航栏在界面顶端，包括“首页”、“事件录入”，用户单击即启动对应功能；主功能区在界面的左右两侧，包括地图的展示、缩放及平移等功能及事故录入的操作区域。供水■厨结拘灾蠢系i}i●Ⅲ●蛳^t^-魁-■l‘"■1．。铲∥●●±1w●aI●_Hn*-1防一刖llI¨j"-t·H。札-·一，：’+：_m^“，Jl‘?⋯^．．¨’^J●¨●-图2．7普通用户身份进入后的系统界面地图的浏览功能与Google地图操作相同，主要包括：单击地图左上角的方16 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理向箭头图标，可使地图上下左右移动；单击地图右上角的放大图标，可放大当前窗口的地图区域；单击地图右上角的缩小图标，可缩小地图显示比例一级。在功能区的右侧，可以进行卫星地图的切换，如图2．8所示。懈球Ir,,i嘲结柯爻蠢系碗2．8城市卫星地图在事故上报前，首先确定事故发生的地点，用户可以在输入地址对话框中输入爆管发生点并点击搜索，即可定位事故发生地点，如图2．9所示。定位后，用鼠标双击永兴镇所在位置，则弹出事故上报对话框，如图2．10所示。在事故上报对话框中，如图2．11所示。在这个对话框中，用户可以将事故信息详细地录入到系统中，将事故详情进行有效地描述，提供给相关部门，以便进行有效快速处理，增强事故处理能力。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理供；!IcBIq培拇灾■呆娩t^地蛙一lit●■t一’■”’．!旦卫≯。”，一”∥⋯基一一-Bq⋯：_i。譬一。”"_。。磊漆。。。。，-．M。；”·Ⅲ一辟二◆氅。一“-。“⋯⋯⋯Ⅲ⋯·一“器·拳m-n·¨p“：『“一-⋯⋯．．⋯“■⋯Ⅲ．1-∞’‘’。．。，t--尸，，‘’’。。‘。⋯”’”碥一一，．．一．。．供承■一培杓灾■累堍图2．10普通用户事故上报．#一f兰jⅢ_!一。三一一一_。。一。Z～一，一 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理2．3．2相关供水部门挂●t-敛名称[二二二二二二]地点[二二：二二二]灾善樊别[二二二二日发生时阑[二二二二二二]破坏坐标(31·5∞TOT3哳80惦．104639aS7巧122叮西B躺式年·月-日时-分)聪棒位IL二l联景方式[二二二二二二]髓[二二]建设稠[二二]][函图2．11新建事故对话框相关供水部门进入系统界面如图2．12所示，主要由两部分组成：导航栏、主功能区。?艘鞫≮簿潮。结一陶霆祷管理臻缝打≯FrBrKf^m)ⅪI。u一‘_洫_SI蛐Ee?÷弛l：■出≈皿nI孵iⅢ∞￡嘲警≮llli5上报事件叵二叵堕I婴墼蠼鲢些J上疆野·￡堪#量乍2“；‘1圳{n图2．12相关部门进入系统页面导航栏在界面顶端，包括“事件上报”、“事件处理”、“工单完善”、“事件总览”、“系统导航”等五个栏目入口，点击即启动对应的功能。主功能区包括地图的展示、缩放及平移等功能及事故录入的操作区域。“事件上报”和“事件处理”模块提高了相关部门及时、有效处理管道结构灾害的能力，“工单完善”模块有19一一一一一一式、兰S惰：兰i|l 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理利于管网数据的收集整理，而“事件总览”实现了管网结构灾害的可视化功能。在“事件上报”模块，相关部门可以同普通用户一样，将电话上报或者实地查勘得到的管网结构事故信息进行上报，从而进行整理归档，也可以查看最新信息。具体如图2．13所示。在网页加载加载完成后，鼠标移动到左侧地图界面内，单击管线会跳出事件登记窗口，用于记录本次事件的详细属性。在核实无误后，点击保存，该条信息即被录入到数据库中保存；界面右侧，地图旁边的表格显示了当前数据库中保存的最新待处理事件，鼠标单击每条数据最后的“查看”，查看每条数据的详细数据；界面底部是管道信息表，用户可以根据管材、管径、埋深、建筑时间和水管编号搜索管道信息，如图2．14所示。图2．13供水部门事故上报20 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理事■■■孵鲢长童暑中睫t材苗琶O柚下●更多，，·供水管网爆管分析及预防对策-洼议供水管网壤管事故分析与对策-应应用信息应雕息雕患-GOOGL嚏；姚图Ol—覃-趣期暇役譬网爆管年渣失木可注满三个辩嘲更多，，0直■t■更多，，·供水管两呛睑工作虚急预案图2．14水管信息查询“事件处理”模块包括已接报事件、待处理事件和历史事件，用于处理已上报的管网事件，按照事件的处理状态自动分类与显示。已接报事件用于核实每一件待处理的事件，根据事件来源分类为用户上报事件、电话接报事件及忽略事件，只有得到核实的事件方可进入下一流程，通过双击事件列表的任意事件，在弹出的核实界面核实该事件，核实或忽略事件时务必输入操作人员的信息，如图2．15所示；已核实的事件进入待处理事件，针对不同部门又将事件进行状态的划分，每个部门可以在自己部门界面(部门A，部门B，部门C)进行处理操作，也可以在“全部事件”集中操作，双击事件，进入到处理模式，如图2．16所示：历史事件查看所有已经处理完毕的事件的详细信息，包括事件的属性及处理的过程，双击事件进入到查看模式。在功能区右侧显示事件的详细信息，如图2．17所示。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理当麓研雕-j，=一硬【叠訇已接报事件I篇棼噩摹件l历盎■件I宝鄙-件l翼只I舅j—蔫嘲潮接^霉i，Iil噬l_衄置云||蟪_‘黜．．．}l期酲pH【{车t嚏导^一■件奢卑￡●*射上掘玎焉±箍^≈#i口％薯Ⅸl}畦摹件名稼：Id翩蕾；豌竹、■*晰基}灾害粪搿：囔t粪嗣坐悼：(47490497348137}08}上幢嗍：201．i-12-02oo∞=0。上报人：地点：鼙坪I群式：墙*々≈开鼙坏薛位：擤*茸材：旧售径：50滚埋：擘殴黼：联爵方式：吧誊蹙哩状鸯：i罨盲}i接卖人员：图2．15已接报事件当黼啊舀：熟ct’瑶I煳。麟基曼燕J符处理事件}．厦宴摹并l叁簟-件l舅Q刈艘。j甍咩l蛳E|’||||I靠|_姻置示il培聃Ⅲ●悻鲁庠女●mi上擂蚌孵上撮^蛞e《Ⅸ慨t口湘摹件名将：灾害卖舄：英弱坐际：上报嗍：上报^：地点：破坏形式：蕊坪盈位：臂材：售径：潦埋：建设时间：联系方式：‘l处理状枣：禳实人员：图2．16待处理事件22 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理!自!L=Il}I!!II塑!i|I璺!!生厂i函r可面司i面玎ii丁_磊1T萄磊n翮厂—F强：圳EmI蕞兰￡强J曩抽l=#l■叠耵誓瞩：L墨lE髂la嚏隧l肇u{I暑■l撮￡乎■一■u庄1日磊Iatc"1．IE臻Ig髂l警三f甚曩!灌lE酵l攫oF曩■E冀【E侨l曩三襄●■2灌f自髂l基Cf曩■l警【|嚣I曩：‘哺图2．17历史事件“工单完善”模块用于完善原有系统中存储的历史事件，主要用于地理信息的映射，根据数据完整与否，将所有数据分类为“完整数据”、“待补充数据”，并可以分类显示，如图2．18所示。用户可以根据年份、月份或日期搜索历史事件，同时可以按照地点、灾害类别等属性以excel形式导出历史事件。双击事件进入数据完善模式，进入完善之后，左侧会显示区域地图，每次操作都需要先用鼠标左键点击选中需要完善的事件，然后再单击地图中的红色线条选择地点，单击地图中红色线条后，会弹出信息完善的窗口，在改口中按提示完善数据并保存，如图2．19所示。铺煳撕咖从：呈；隘毗鲋骼驸赡煳埔上嘶蜘篆黧星∽¨％”竺一篡=兰一**“*兰一 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理‘j带，j“o．二|!。_。：。．I《嘲：蚣售l显示垒棚改据晦睡嫠魈既【胃困麴圆满爨【矗舯，剐l蠢夤博：@*年瘫亲阿i碉{·阿五—罔年。悖月擅零厂目·厂—]目o*B擅霉厂————1围·厂————]国蚋■■完■的■目口旭eD=_蜘到口砖4R式D*#l地口售H口詈程口堰葺口鼍谊町《口上擅盯恽口n理#￡导m培曩月毒立划m厅最悼睫辜5％"盘■*射置F*，式tg眦曹叠tq埋鬻tI鼬州zm■#，E■■向g■f■50Ⅲn叠H≠o}^薨■疆域毫■子门口船皿一■^幢哥啦}§，#墨^‘暑’}署‘$}“*}^4，^柏j艟￡置子门口格面，-^幢舞m}暑，}■，‘景。o暴7o}，}j^#，甥19麓口让E什■DNl00啦曹■售膏m幔}璺，41+o罩。；晕，{暑’￡曩’t●●々}*『■tFt·*虹z厦坪雷Bt}胃0，’司船圃嚣子●置}，，}墨^o景，o，，-#!’*虹女徂北*ol}n#现口nm阳胃主$臂曩n}，，{曩，；，，；警，}}^譬■暂lO号^是承疗■■舒lO号^目；暴疗十区日■DNS0}}^；景，{暴，{■，；e，∞■唇悖■(曩水xl。0幂毋暂口子上境￡瑷*口子上■一}蝴井■■m走；量^；景，÷罩，丰}’$t，f*tn■jn●々I叠制、基9雌2■元e嘻生泡一J岖9#2●元e孵埔，譬■m{!，}}，‘景Jf警一、；}，r∞■P¨§口一，∞■，k■t、●安E量的霜量■轩玎西聍帆先生度*哩皇暑且∞蕾晶■{}灯田{o，5暑，#，，事i，#，^t^■；n■■^**一十。目xttU电z"面拇瞄●曹}0，}舞，2暑，o晕，■匡；日一蛸《畀匡■匡i矗一磷0～10。●售■}，，；|，o暑-o，，，¨∞lI·曩一墨||t打一互111184I岳一互，Il●瘩一蔓，Ii图2．18工单完善功能e。^：譬禾全髓鬣■i高■矗卫■i络*危t皇_——t··：!H舯瑚’÷‘：‘l?÷‘．一_-·=!!=一’-e··=■■●■■-■一2‘-’。。‘一p．1‘。一。”E一-。⋯。‘一膏。-一·荫‘。一29‘‘·。。膏一!竺!．；!!!竺竺!!!ji—ii嗣巨卜一．≯．-．避i．图2．19工单完善模式“事件总览”用于查看、检索系统中存储的所有事件的信患，包括本系统上报的数据及原有系统已经完善进入到本系统的数据，如图2．20所示。地图显示以区域管网地图的形式，将所有事件投射到地图中显示，在该界面中提供了人性化的查询接口，按需设置查询条件，并查看相关数据；而列表显示以表格的形式，将所有事件在一幅数据表格显示。与地图显示相似，用户可以按需设置查询条件，进行数据查询，并在该界面下提供了月度、季度、年度报表导出功能，用户只需选择相关条件，点击“导出报表”即自动下载。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理+一-一r．i一；．(盛告l：■o■■_匦匾[二日匝亘匣[口[日匝墅固匝函圃匡匦2．3．3系统管理员图2．20事件总览系统管理员进入系统界面如图2．21所示，管理人员进入系统可用实现权限配置、城市管理员管理、企业用户管理等系统管理。圈兰r8鲥口鞋睦疆·棚嘲翻隈艘蜥t邛鳓喇够口挣娃·啪-蝴啊瞽自宦Z，嗽⋯⋯．⋯．醐·认为I髓雌啊瞒雠酾·髓★髓求上}髓湎t塬i蹦8蝴精咒．栅默强⋯⋯“⋯‘{瞻眈鲁于唰啪翮酏■辩嘲程,i"ll问船矗础．强性棚砌黼早．Ires⋯⋯⋯棚曦隶融．啦m瞩艇妒蛐犍商睡刖色薛l由于群蛐睇耻矬翻豫j铜崾娃⋯⋯一““曲龃锄曲髓捌曲I娜越雅lili糊n戤拥t贿壮雎毫蝴S]iH啦⋯⋯⋯雅陆强月勰雠胡I强嘲腿髓翰IILls髓连宣目蛆磁m雌麟旃⋯⋯。～“捌腑蜘舶M姻ⅫmlT11=日：q’{图2．21管理员登陆功能2．4研究区域管网数据的统计分析选取某省M市城区的供水管网为研究对象，已建立的“供水管网结构灾害 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理系统”内数据包括该研究区域供水管网基本信息、管道坐标和爆管历史记录等。该城市的供水管网GIS地图，如图2．22所示，深蓝色的线条代表城市管网的管段，点击就可以显示该管段管径、管材、建设年限等管网详细信息。喊市管同地圈————————————．5．●--———．———．。。—．—————一：¨一j：、!jt，。“-～蕊烽’，、．图2．22研究区域城市管网地图对供水管网基本信息调查可知：研究区域第一批供水管网设施始建于1966年，主要为友口铸铁管，经过40多年的发展，截止2013年其供水面积、供水规模和服务人口等基本信息如表2．1所示：表2．1研究区域供水管网基本信息对研究区域内的管网按管材进行分类统计，该供水管网采用的管材有球墨铸铁管、灰口铸铁管、钢管、PE管、PPR管、钢塑管、水泥管等10种，其中70年代至90年代主要采用灰12铸铁管，而21世纪以来，随着城镇化进程加速，球墨铸铁管、钢管和PE管被广泛使用。截止2013年底，各管材累计长度及所占比例如表2．2所示。由表可知，PE管在该供水管网中所占比例最大，达到管网总长度的51．83％，原因是PE管具有连接可靠、抗应力开裂性好、耐腐蚀性强、耐老化、水利条件好等优点，被广泛应用于该供水管网，尤其是近几年，每年新26 万方数据浙江大学硕圭专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理建PE管长度在100km左右；其次为球墨铸铁管，占管网总长的18．49％，原因是球墨铸铁管具有安全可靠、破损率低、防腐性能好、施工维修方便等优点，近几年新建也较多；而灰口铸铁管占整个管网的6．37％，研究区域内供水管网建设之初即被使用，年代久远且绝大部分为DN>100的主干管，但是近些年几乎没有该管材新建的管道。表2．2研究区域供水管网按管材分类球墨铸灰口铸管材钢PEPPR钢塑水泥其他铁管长291．26100．21134．31814．69123．7680．7119．337．42(km)所占百分比18．506．378．6051．837．864．131．230．48(％)对研究区域内的管网按管径进行分类统计，该供水管网内管道的管径范围为DNl5-DNl500，截止2013年底，各管径累计长度及所占比例如表2．3所示。由表可知，管径在DNl00以下的管道占管网总长度的47．50％，约为一半，但是这类小管径管道主要为进户管和庭院配水管，爆管引起的经济损失和影响都较小，且大部分为新建的PE管：而管径在DN800以上的管道只占管网总长度的1．40％，主要为水厂和部分输水干管，根据历史爆管信息显示，这类管道并没有发生过爆管事件。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理研究区域内主干管的爆管记录如图2．23所示：图中每一个绿色的点都代表一次爆管事件，单击绿点即可显示爆管的详细信息，包括发生时间、地点、对应管道的基本信息，爆管坐标等，可以用excel格式导出具体信息。c钟”R{6卅c脚口t∞1If曹掌叭RJ6HTSREgErV"ET|!图2．23研究区域爆管历史GIS图显示导出管径大于DNl00的爆管事件并进行整理，结果如图2．24所示。由图可知，研究区域内每年爆管次数相差很大，其中2013年最多，共记录272次爆管，28 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理2007年最少，共记录40次爆管。300250200620∞201020122014Year图2．24研究区域2006年至2014年累计爆管数PPR管和水泥管在统计年限内基本没发生爆管，进而选取球墨铸铁管(DI)、灰口铸铁管(C1)、钢管(STL)和PE管(PE)计算爆管率，可以发现，灰口铸铁管爆管率明显大于钢管和球墨铸铁管，球墨铸铁管的爆管率几乎为零，而PE管2010年之前爆管率较低，之后急剧上升，如图2．25所示。咨询水务集团相关管理人员可知，PE管爆管率急剧增加的原因可能与近年来所建PE管材质量和建设质量有关。0．8O．7200520∞2∞72008200920102011201220t32014Year图2．25研究区域内不同管材爆管情况29|毫伽∞o呻e3蔼-口粤俏In￡38《6543210n0OaJn|卫芑∞uc芒丁oooJogm芷 万方数据浙江大学硕士专业学位论文“供水管网结构灾害系统”的建立和数据整理而对研究区域内2006年至2013年不同管径爆管情况进行爆管率计算可知，小管径的爆管率明显要大于较大管径的，与国外研究结果趋势一致。如图2．26所示：图2．26研究区域内不同管径爆管率情况2．5本章小结本章对“供水管网结构灾害系统”设计过程及关键技术进行介绍，选取某省M市城区的供水管网为研究对象，通过展示系统的功能，再现了整个管网数据收集和整理的过程。利用该系统中研究区域管网数据和爆管记录进行了描述性统计分析，不仅对管网基本情况有了初步认识，而且初步得出爆管率与管材与管径有关：灰口铸铁管爆管率明显大于钢管和球墨铸铁管，球墨铸铁管的爆管率几乎为零，而PE管2010年之前爆管率较低，之后急剧上升；并且小管径的爆管率明显要大于较大管径。“供水管网结构灾害系统”为爆管预测和管道更新分析提供了技术支持和数据收集的平台。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究3爆管预测统计学模型的理论研究给水管网的支出经常占整个给水系统支出的80％以上【3扪。给水管道结构和功能特性都随时间恶化，这会导致爆管率不断增加，从而影响人们的正常生产和生活。同时，供水管网内管道的服务年限是有限的，随着管龄的增长，管道的输水能力会不断下降，并且变得更易于发生爆管。过了一定时间，就会出现替换旧管道比维修它们更具有经济效益的情况。如今，很多城市都面临着处理老旧管网高爆管率的问题，却很少有可靠的定量信息和方法预测爆管发生以及为更新管网的决策提供有效帮助，而是主要靠有经验的员工根据服役期、漏损情况、水质及用水量进行主观判断。因此，水厂和相关政府部门急需有效的方法来减轻供水管道爆管带来的影响。3．1研究的相关定义3．1．1爆管及爆管率随着时间的推移，供水管道会因自身材质属性或内、外腐蚀作用，结构强度有所降低。此时，当外部荷载作用达到管道的承载力极限状态时，管道结构会发生损坏。通常，“爆管”和“漏损”通过瞬时漏水流量的大小来划分：爆管一般是因为管身断裂等形式产生较大破口时，漏水流量非常大的现象，而漏损一般是因为破口较小，瞬时流量也较小的现象，也包括从接头处、水池、管道配件上的物理渗漏。但是这种以漏水流量大小的区分方法，使得爆管和漏损的界限模糊，界定比较困难。不同供水企业和管理部门都是根据自身需求建立管网维护的数据文档，对爆管和漏损的区分缺乏统一标准，这不利于对管网进行评估以及建立规范有效的供水管网地理信息系统。参考国外学者对爆管的定义，本课题根据是否影响正常社会活动而需要相关部门尽快修理，将爆管定义为：在自然因素影响下导致管道结构发生破坏【3¨，造成漏水并需要相关部门及时维修的事故。由于研究目的不同，不同文献对爆管率的定义也有所不同，如次／m2，次／km，次／(年*km)等。根据本课题研究目的，以一年内每公里管道的爆管次数，即次／(年*km)作为供水管道的爆管率。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究3．1．2管道最优更新时间管道更新的经济决策拟解决的问题可描述为：已知某供水系统内Ⅳ段管道的详细信息，给定丁年的规划周期，及岛。(i=1，2，3⋯，)是根据爆管预测模型计算得到的管道i在未来第f年的期望爆管数，何时对哪段管道进行更新决策能使经济效益最大化?因此，本课题将对管道进行修复和更新总费用的现值达到最小时已经服务的年限定义为最优更换时间，用f木表示。3．2爆管影响因素的论述在各种影响因素的作用下，管道抵抗内外压力的能力．不断下降，到一定程度若低于外部荷载作用，爆管就会发生。对管道老化的影响因素进行分析选取，可改进爆管预测模型。目前，影响爆管发生的因素一般可以分为三类：第一类是与管道本身有关的因素，不随时间变化，称为静态因素，如管材、管径等；第二类因素随时间变化，称动态因素，如管龄、降雨和气温等；第三类因素既与管道有关又与时间有关，如历史爆管率、阴极保护等，归纳如图3．1。这些影响因素相互作用，共同影响管道的服务寿命。国内研究虽然对爆管影响因素也有类似分类，但并未对其进行深入论述。图3．1供水管网爆管的主要因素 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究但是若要收集所有数据非常困难并耗费巨大的人类财力，识别关键影响管道爆管因素并评估这些因素的重要性就显得非常必要，结合研究区域内实际情况，本研究将零膨胀爆管预测模型用到的因素进行详细理论分析：(1)管龄的影响管网在运行过程中，受到管内水流和管外土壤的腐蚀作用，对于管龄较长的管道，其结垢和腐蚀也越严重，通水能力下降很大，管壁减薄，最终因为强度降低，造成超压爆管，同时，由于建设年代不同，管道的铸造技术和水平不尽相同，管道的施工质量和安装技术也不同，对爆管有所影响。例如，瑞士研究人员[33l对5个城市为期5年的灰口铸铁管爆管统计发现，管龄在0至30时，爆管率随着管龄的增加而增大，然而，对于管龄大于30年的管道，爆管率和管龄之间并没有显著的关系，具体如图3．2[33】所示。如今几乎所有管网更新模型的核心假设都是建设年代越久远的管道需要更多的修理和维护，而且很多修复规划经常仅仅基于管道的管龄。Leaks／km—yearPipeAgeinYears图3．2【33】瑞士研究人员所得灰铸管爆管率和管龄关系图(2)管材的影响不同材料的管道，其强度、耐压性能及柔韧性不同，铸造方法和技术也不同，因此其抵抗爆管的能力不同。例如，塑料管道承受外部荷载的能力较金属管差，尤其是抵抗局部集中应力的能力较差，因此容易发生爆管。SaegrovS(1999)[34】对挪威管网爆管统计发现，考虑管龄因素条件下，石棉水泥管和没有保护措施的33 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究球墨铸铁管要比灰口铸铁管更容易发生爆管。而研究区域内各管材的爆管率也显示管材对爆管影响显著，因此本研究将管材作为定性变量，根据不同管材分别建立模型。(3)管径的影响管径对爆管率的影响非常显著，管径不同，其强度、柔韧度也不同。EisenbeisP(2002)1351研究显示，同一管材不同管径的爆管率会因地域不同雨有所差别，但是拥有一致的趋势，即爆管率随着管径的增大而减小。对研究区域内给管径爆管率进行计算得到相同结论，原因之一可能是小管径管道易受管道上方荷载(如车辆荷载等)影响大。本研究将管径作为内生变量直接建入模型之中。(4)温度的影响温度变化是爆管的因素之一[36。38]。研究表明，爆管的高峰期通常发生在冬季低温或者夏季高温时，因为低温容易引起管道收缩而高温引起管道膨胀，当超过管道抗拉强度时，就会拉断管道。而且低温霜冻还易使含水率较大的土壤冻结，体积膨胀，增加管道外荷载。本研究采用一年内曰平均温度低于5摄氏度与高于30摄氏度的天数之和表示温度对爆管的影。向，记做温度影响指数(口)。研究区域属于亚热带山地温润季风气候区，气候温和。(5)土壤含水率的影响土壤干燥程度也影响爆管发生‘39，401。这是由于地底的管道和土壤之间摩擦阻力的作用限制了管道的位移。当土壤中的含水率变大时，管道会发生纵向轻微收缩，导致纵向拉应力的发展；相反，当土壤含水率减小，为了抵抗土壤收缩产生的变形，管道内也会产生拉应力。此外，土壤摩擦角的增大会增大摩擦阻力，而摩擦角会随着土壤含水率的变化而变化。本研究采用该地区年降雨总量表示土壤含水率对爆管的影响，研究区域内降雨随季节变化大，主要集中在夏季，冬季降雨最少。(6)爆管历史情况的影响一般来说，发生过爆管事件的管道及其周围再次发生爆管的概率越高[411。其原因是：管道破裂产生的漏水或者在破裂管道的维修过程中，可能导致事故点及其附近管段的结构和基础受到扰动：同时，由于维修时要将管道暴露在空气中，管道的温度条件发生变化，易引起其温度应力的变化。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究显而易见的是，准确而丰富的基础数据能够提高结果的质量和可靠度，然而没有任何一个水厂拥有完美的数据集，数据集质量在不同水厂间的差别也很大。通常认为，通过五年以上的爆管数据得到的结果被认为是相对有意义的，用于参数拟合时间越长，预测结果越准确，也越有意义。而一些与管网相关的静态变量(如管材、管径、接口类型等)可以被用来作为数据集分组的标准以增加模型的准确性。3．3现有爆管预测统计学模型对比分析为了有效做出供水管网系统更新的决策，往往需要对管道结构恶化进行准确的定量分析。但是，大多数情况下，关于管道恶化的准确数据很少有，为获取相关数据既费力又昂贵，更重要的是导致爆管的物理机制相当复杂，未被完全研究透彻，因而应用物理模型来评估每根管道抵抗应变的能力非常困难。相比较而言，统计学模型主要通过回归分析，能够利用各种层次的输入数据，得到较好的预测效果，广泛应用于各个领域，特别是对于那些有效数据不多的情形非常有用。因此，本课题主要以统计学模型为研究对象。现有常用的爆管预测统计学模型主要可以分为三类：简单线性或指数回归模型，广义线性模型及风险比例模型。对以上三中模型进行对比分析：3．3．1线性或指数回归模型(1)线性回归模型线性回归模型的一般形式为：y2Po匹厚x，+s(3．1)，其中：广一因变量，通常为爆管次数(次／年*km)；Xi一一自变量，通常为管道属性和爆管相关变量；阮，／3t一一回归参数；￡一一残差变量。如McMullen(1982)1421建立了一个时间线性回归模型，其拟合结果为：Age=65．78—0．028SR·6．33pH_0．049ra(3．2) 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究其中：彳酽一一管道第一次爆管时的管龄(年)；躲一一饱和土电阻率(Q)：p仔一一土壤的pH值；均一一氧化还原电位(毫伏)。拟合结果表明，饱和土电阻率、土壤PH值和氧化还原电位越大，管道第一次爆管时的管龄越小。(2)指数回归模型指数回归模型假定建立在线性回归模型的基础上，假定自变量和因变量之间的关系是非线性的。其一般形式为：Y=f(置；声)+￡(3．3)其中：少一一因变量，通常为爆管次数或者爆管率；函数f是交和声的指数函数；￡一一残差变量。如Walski(1982)[431将爆管率和管龄的指数相联系，建立了时间指数模型，并进行拟合，其结果如下：N(t)=C1C2口e6(t-k)(3．4)其中：N“，)一一爆管率(次／年木km)；C厂一一爆管历史修正系数，对Pit铸铁管，未发生过爆管的值为0．654，发生过一次及上爆管的值为7．364：Q一一管径修正系数，管径大于等于500mm的值为3．72，管径小于500mm的值为O．887：以一一回归系数(次／年*kin)，对于Pit铸铁管，值为0．02577；6一一回归系数(年。)，对于Pit铸铁管，值为0．0207：f一一当前的年份；卜一管道建设年份。拟合结果表明，不同管材，管径对爆管影响不同，且随着管龄增加，管道爆管率增大。线性或指数回归模型相对比较简单和直观，而且易扩展，线性回归模型假定≈R 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究爆管和因素变量之间呈线性关系，而指数回归模型在线性回归模型的基础上，假定爆管和因素变量之间呈指数关系。在模型应用时，为了隐性考虑随机变量对回归模型都平等适用，要求对数据进行详细分组为齐次数组。线性或指数回归模型还假设所有因变量(爆管)服从统一分布，即不同时间阶段爆管率一致。3．3．2广义线性模型(1)Logistic模型Logistic广义线性模型可充分考虑连续变量和离散变量对事件发生概率的影响，其一般形式为：JD：婴堕±!!圣堡兰±二±坠!．(3．5)1+EXP[ct+IBlxl+p2．K+⋯+pi■】其中：P一一爆管发生的概率；Ⅸ一一常数项；危一一回归系数；Xf一一自变量。(2)泊松广义线性模型泊松广义线性模型能够对离散变量进行回归分析，假定爆管率符合泊松分布，其一般形式为：EMZ]=∥(∥，Z)(3．6a)对于因变量Yi，它所对应的泊松概率密度函数为：地Ii)=警(3．6b)其中：弘一一管段i的爆管次数；写=[xlf．．．Xni]一一管段i的聆个协变量。如ShridharYamijala(2008)‘19】建立了Logistic广义线性模型和泊松广义线性模型并进行对比，其拟合结果分别如下： 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究logit[P(x)]=log[P(x)／(1一P(x))】=一5．82—0．12DIA+1．21爿C+1．48(Y+1．84CSC+1．6x10。L+0．02LUl+O．02LU2，。、+0．02L玑+0．02LU4+0．02LU，+O．01LU。+O．02LU，+O．02L氓+0．02LU．，一O．olsz,一O．ooss五一0．02PCIlog／．t=一6．84—0．023DIA+0．12AC+2．2×10一4三一2·6×10—3￡吒(3．8)-3．2x10。3三％-3．3x10。￡以l+0．0166TEMP+2．65x10‘4RAIN其中：“一一爆管期望次数(次／年)；AC，CI，@C_一管材类型：D明——管径；￡一一管长(km)；￡弘一一管道上部土地不同用途(％)；卫}仰一一温度(摄氏度)；剃￡Ⅳ一降雨(ram)；S乃土壤类型；Pc『一一土壤主成分分析得到的土壤腐蚀性。拟合结果表明，管道爆管与管径、管道上部土地用途、管长、温度和降雨、土壤腐蚀性都有关；同时Logistic广义线性模型在预测是否爆管效果上要比泊松广义线性模型要略好。广义线性回9-2模型主要适用于离散型数据，但也可以用于连续数据，思想是把某个规定的条件分布平均响应指定到一个预测方程中。广义泊松模型假定爆管分布符合泊松分布，Logistic模型假定爆管分布符合Logistic分布。广义线性回归模型是线性回归模型的推广，但是数据离散性的假定使得模型更符合实际，效果比前者好的多，因此被广泛应用于经济学、医学等领域的统计分析当中。泊松分布和Logistic分布也都是齐次的，应用时为提高准确度也需将数据详细分组。3．3．3风险比例模型风险比例模型因其功能强大的特点备受专家学者的关注。其一般形式为： 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究h(t．Z)=ho(t)e矿z(3．9)其中：r一时间(年)：h(t，z)——风险函数，表示瞬时爆管率；ho(t)——任意假定的基础风险函数：Z．一一影响风险函数的协变量向量；6一一待拟合的系数向量。如Mark(1985)[201通过计算两次连续爆管间隔时间，首次提出风险比例模型预测管网主干管的爆管。其采用一个二次抛物线线函数近似表示基础风险函数，其结果为：no(t)=2x10。4—10-5f+2x10—7f2(3．10)风险比例模型假定因素变量与风险函数之间存在倍增效应，同时由于理论研究扎实、功能强大等优点，吸引了众多学者使用该模型。风险比例模型对左删失数据和右删失数据相对不敏感，能够比较不同层次的管道数据。对数据分组等数据前处理工作因管道潜在老化过程不同虽然不能完全省略，但是相对于其他简单模型，风险比例模型还是节省了大量分组工作。现有爆管预测统计模型优缺点具体如表3．1所示： 万方数据浙江大学硕士专业学位沦文爆管预测统计学模型的理论研冤线性和指数模型最简单易建广义线性模型风险比例模型较简单、是线性模型推广，对离散型数据拟合有较好效果理论基础扎实，功能强大假定爆管与各影响因素之间为线性关系，与实际情况不符。对爆管数据量要求大，且需要根据影响因素对管道进行非齐次分组。模型建立需要丰富经验，假定各静态变量以相同比例降低或提高所有管道的爆管风险，与现实情形不符。3．4零膨胀爆管预测模型的建立通过以上对比分析常用爆管预测统计学模型可知，线性或指数模型预测精度不高，该类模型假定各组中所有管道爆管服从统一分布且为齐次函数，易被众多学者质疑与实际情况严重不符，并且因素变量的选择和分类对结果影响很大，通常只被用来探究某因素是否影响爆管发生；广义线性模型是线性模型的扩展，更适用于离散型数据分析，预测精度相对较高，但是对数据的要求也较高，为提高预测精度要对数据进行严格分组，而且因实际所观察到的大部分管道爆管次数为零，导致数据集并不能很好服从假定的Logistic或者泊松分布；风险比例模型的应用需要有丰富的技术经验，同时该模型假定各静态变量以相同比例降低或提高所有管道的爆管风险，与现实情形不符。为了尽量克服上述一些模型的缺点并使模型相对简单以便最终嵌入“供水管网结构灾害系统”，本研究采用零膨胀泊松模型，它不仅假定单根管道爆管的发生是一个非其次洎松分布，能够考虑各种因素变量对爆管的影响，而且很好消除了零爆管过多对模型假定的影响，提高了预测精度。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究3．4．1非齐次泊松分布本课题假设管道i在t时刻的爆管次数满足非其次泊松分布，并且它爆管次数的期望值为厶，，因此预期观察到奴，爆管的概率就可以表示为：峨)：学(3．m)log(Xit)=％+ff·三j+万·芦。+yoO耻(3．1ib)其中，P(kt。)一～单根管道爆管发生概率；％一一回归方程常数项；反．万，石一一待拟合的系数向量；虿f‘一一静态变量，如管材、管径等；芦。一一动态变量，如管龄、降雨等；虿‘。一一动静态变量，如历史爆管率、阴极保护等。假定爆管期望满足非齐次泊松分布，充分考虑了爆管发生的各类动静态影响因素，甚至一些意外情况如给水泵站突发事故、地震等因素也可作为变量加入该模型。假定爆管次数满足泊松分布，意味着各管道时间t爆管的均值和方差相等，即E(五)=Var(t)--x,。3．4．2爆管预测零膨胀现象现实中，只有极少数供水管道会发生爆管，即我们所观察到的大部分管道的爆管次数岛f-0。Lambert(1992)E441指出当实际事件中含有大量零变量时，这组数据并不能很好得服从泊松分布，因此应用零膨胀泊松(ZIP)模型来解决这个问题。零膨胀模型的基本思想是把‰严0点作为一个混合分布，而把觑户O处为零截断泊松分布。该模型认为混合分布的零来源于两个过程：第一个过程为零事件的发生，此时的爆管值只能是零，产生概率为G“，称为结构零；第二部分的零来源于泊松分布，此时的爆管值可以为零或者正数，称为抽样零。因此，观察到岛，次爆管可以表示为： 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究p(k“)=Gi．，+(1一G1．，)e-，(MG，，)砖。e_，7丘．，!『ork。=0i=1，2，．．．，N；t=1，2⋯，丁(3．12)加rki．，>0其中，Ⅳ_一一样本中管道总数；卜一爆管记录年限；Gf，，——结构零产生的概率，取值范围为[0，1】。为了增加预测精度，假定G印满足Logistic分布形式，并且受到爆管期望五t，的影响，即￡：生：(3．13)“．=一Lj．13，。，‘1+P岛一^t其中，g。一一zIP模型待估参数。可以看出，当五‘，逐渐变大时，Gj，，趋向于零，而丑，逐渐变小时，G，趋向于某一常数。同时，根据上述混合分布模型，爆管的均值和方差就变为：E(Ⅸ，，)=(卜q。乒。，vat(x,，，)=(1一Gf，。)丑，，(1+Gf，，丑，，)。同时，易知零膨胀泊松模型的对数似然函数为：，=善孔‰划-nR+(，_，)P以7h一删Eln_，)+ki,IIn丑厂五t,i--Inki，，!])(3．14)根据对数似然函数，利用Newton—Raphson迭代法可求得ZIP模型中各参数的估计值【躺I。3．4．3零膨胀爆管预测模型的数据检验实际应用零膨胀爆管预测模型的过程中，要对爆管数据集进行一些检验，目的在于：(1)检验爆管数据集是否满足泊松分布；(2)检验爆管数据是否存在零膨胀现象。对于爆管数据集是否可用泊松分布表示，通常对比该数据集的均值和方差，当均值和方差相差不大时，即可认为满足泊松分布，否则认为数据存在离散现象，因此如何判断数据集是否存在离散现象等价于检验：Ho：S2鼋versusH1：S2≠贾 万方数据浙江大学硕士号业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究。：巫xl(．-m擘)／2(s～：-2)呻，)(3．15)SC：一心?㈦16)=业÷÷_—_—上呵?(3．∑∑p—1)_K 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究计分析领域的国际标准软件系统，广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、政府和教育科研等领域‘481。爆管预测模型的模拟研究的目的在于：(1)检验零膨胀模型自身和SAS软件参数估计的代码编写是否正确；(2)假设实际爆管情况服从零膨胀泊松过程，采用泊松模型和ZIP模型进行参数估计，对各自精度的进行对比。(3)探究零膨胀模型对大样本数据和小样本数据的适用性。为简化模拟过程，只选取两个自变量x，和x2进行研究。随机产生服从零膨胀泊松分布的随机爆管数据集，均数结构丑．为：log(2i．。)=1．000—1．000x1—1．000x2(3．17)连接函数Gf．。为：G户型!：竺二!：竺型(3．18)I，一1⋯，‘。1+exp(1．000—1_ooo；ti．，)其中，xl和x2互不相关且服从均匀分布，即x，，x2-U(0—1)。随机产生的数据集样本容量分别取为50，100，150，200，300，500，并重复模拟1000次。泊松回归和零膨胀模型参数估计结果的平均值如表3．2所示：表3．2泊松回归和零膨胀泊松模型参数估计结果参数估计结果显示：若实际爆管数据集满足零膨胀泊松分布，则数据样本个数≤150时，采用零膨胀爆管预测模型回归得到的有一定偏差，且样本量越小，偏差有变大趋势，但是总体来说仍然可以接受；数据样本数≥200时，参数估计44 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究值与实际值偏差越来越小，当样本数为500时，参数估计值已经和真实值没什么差别，能得到满意结果；但是无论样本量大小，采用泊松回归产生的参数估计值与真实值相差都很大，说明采用泊松回归拟合效果差。上述零膨胀模型的模拟研究表明：对于产生过程为零膨胀泊松分布的爆管数据集，采用零膨胀爆管预测模型拟合得到的参数估计值始终要优于采用泊松模型拟合得到的参数估计值：在样本量小时，零膨胀爆管预测模型的参数拟合结果也有一定偏差，但是样本量足够大时，参数拟合值和实际值基本没有差别，说明样本数量的大小是模型预测效果优劣的一大重要因素。3．5管道更新经济决策分析3．5．1管道更新经济函数的建立一般来说，因管道爆管引起的相关潜在维修经济成本大致可分为4种，本课题分别定义如下：管道自身的修复费用甲；因爆管引起的直接损失C，dir(如相邻基础设施损坏，路面破坏，水涝等)；因爆管引起的自来水漏损费用C■；以及因爆管引起的其他损失C曲(如交通阻塞，环境污染等)。综上所述，因管道i爆管导致总的维修经济成本就可以表示为：Cfi=C：邱+C?+C_、+C?“(3．19)在进行相关经济成本计算时，应该考虑资产的时间价值。因此，要根据发生的时间对一些经济成本进行折现。假设折现率为r，每年的预测的爆管期望为岛，，经过f年，爆管导致总的维修经济成本就可以表示为：r012‘=∑t，』[(C甲+甲‘)P一。+甲+C聃](3．20)j-i注意到上式中，并未对直接损失和其他损失进行折现，本课题认为对它们折现并没有任何价值，而且现有研究对这两项损失是否应该折现并没有达成一致共识。关于折现率的取值，因为供水管网属于社会基础设施项目，所以可以采用社会折现率。社会折现率是建设项目经济评价的通用参数，根据国家发改和建设部发布的《建设项目经济评价方法与参数》规定，我国目前的社会折现率一般取值45 万方数据j折江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究为8％【491。假设相关部门在t年后对管道i进行了更新，其更新费用为，结合上述t年内的总维修经济成本，该管道的现值公式就可以表示为‘50]：尸¨．，=呱，，P叫+∑kj，，[(q印+甲‘)P一咿+掣”+C庙](3．21)j=I易知该现值函数为凹函数，即存在一个时间t丰，使得管道i的现值达到最小，如图3．3所示，但是实际情况中，该函数往往十分“平坦”，t木点不明显。另外，值得注意的是该现值函数还隐含假定在规划周期T内新更新管道的期望爆管率是微不足道的。Cost(PV]t木tntcostTime图3．3管道更新经济函数图相关经济成本构成利用以下方法进行计算。考虑到管道维修和更新各项费用的构成，具体计算模型如下所示：管道更新费用：呱．，=Cr,．1i+M(3．23)其中，Cn一一不同管径、管材、管径每米平均造价；li一一管长；朋一一附加费，包括设计费、建设管理费等。Cri中不仅包括管道的材料费，还包括人工费、机械费、运输费等。管道爆管修复费用：4R 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究cr=e五．，(3．24)其中，Cf一次爆管维修费用，包含材料费、人工费等；^¨一一管道f在t时的爆管数。自来水损失费用：cy‘=坦(3．25)其中，卜一水价系数；Q一一损失水量，包含漏损量和冲排水量。直接损失费和其他损失费构成的偶然因素影响大，没有统一的计算方法，通常根据实际情况，将不同管径的管道分成若干区域进行简单赋值处理[501。3．5．2管道更新经济最优时间分析定义管道i在t年已贴现的预期维修成本为ACf,_f"而管道f从t年推迟到什1年更新而获得的边际收益为ACR,’f"结合图3．3，对比△q，，和△眺，，相互之间的大小，就可以知道时刻t与最优更新时间，木的关系：当△@，，<△皑．，时，说明f在f牢的左侧，如图3．3中情况A所示；当ACf,，，≈ACRu时，说明t在f木附近，如图3．3中情况B所示；当AcU,，>ACR，，时，说明t在f幸的右侧，如图3．3中情况C所示。相应的，当管网更新规划周期丁较远的处于f木左侧时，根据公式3．2l可知PK，在规划周期r的最后一年达到最小值；当管网更新规划周期r正好在f半附近时，PK．。在规划周期T内某一年达到最小值；当管网更新周期丁较远的处于f；右侧时，PK．，在规划周期丁的第一年达到最小值。因此，对于任何一段管道i，通过对公式3．21计算我们能找到规划期T内PK．，最小的那年，记做。基于以上分析，将管网最优更新时间分为3个案例进行分析：(1)若；，>n则位于f术的左侧，如图3．3所示情况A，此时管道f不应该在规划期T内被更新，因为在未来f木时，PK∥能够比在规划期的任一时间都小，在规划期丁内更新管道f明显不具经济效益，该管道的更新研究将推迟到下一个规划期。d7 万方数据浙江大学硕士专业学位论文爆管预测统计学模型的理论研究(2)若2≤；，≤丁，则与t*--致，如图3．3所示情况B，此时管道i应该在；，时更新。(3)若；，=1，则；。位于f木的右侧，如图3．3所示情况C，随着管龄的增加，管道的现值PK．，只会越来越大，所以在第1年就应该更新该管道。3．6本章小结本章选取统计学模型为研究对象，定义了爆管和爆管率；通过对影响管道爆管的因素进行理论分析，确定了管材、管长、管径、气温、．降雨量及爆管历史为爆管影响变量。对爆管预测统计学模型进行对比研究，最终建立零膨胀爆管预测模型；提出零膨胀模型相关检验方法，并进行模型的模拟研究，模拟研究结果显示：当存在零膨胀现象时，采用零膨胀爆管预测模型拟合得到的参数估计值始终要优于采用泊松模型拟合得到的参数，尤其对于大样本数据。利用爆管预测模型得到未来爆管率，结合因爆管产生的管道修复费用、更新费用、漏损、直接损失及其他损失建立管道更新经济决策函数，分析管网更新经济时间，目的在于有效规划单段管道在预定义的中短规划期内的更新。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示4研究区域爆管预测分析与系统展示本章选取某省M市城区的供水管网为研究对象，结合“供水管网结构灾害系统”，利用2006年至2013年的爆管数据作为分析样本建立单根管道零膨胀爆管预测模型，计算O统计量和SC统计量；利用2014年爆管数据作为检验样本对模型进行模型检验。整理维修记录，收集研究区域因爆管引起的管道维修费用、直接损失、自来水漏损费用、其他损失及管道更新费用，建立管道更新经济决策模型，最终结合零膨胀爆管预测模型得到的未来爆管率，对研究区域内的灰口铸铁管道进行了短期更新规划。4．1研究区域零膨胀爆管预测模型的建立4．1．1模型变量选择和预处理本研究考虑到研究区域内PE管、PPR管绝大部分为管径小于DNl00的进户管和庭院配水管，爆管大都发生在各小区之内，建设年限在近lo年之内；钢管爆管虽然较多，但基本为新建钢管，还处于爆管“浴缸曲线”的开始阶段；而球墨铸铁管、钢塑、水泥等其他管材管道所占比例较小且基本没有爆管记录，对于灰13铸铁管，直径大于DN300的管道也没有爆管记录，因此本课题最终选定管材为灰口铸铁管且管径在DNl00至DN300之间的主干管建立爆管预测模型，研究区域内灰日铸铁管建设年限在1969年至2000年之间，导出系统中管网GIS图中DNl00-DN300管道信息，共包括1789根管道，管道总长90．07km。选取2006年～2013年爆管记录作为拟合样本，建立零膨胀爆管预测模型，每年各管道的爆管次数统计如图4．1～图4．8所示。由图可以看出，每年累计爆管次数为零的管道都占总管道的绝大多数，因此可以初步判定：管道爆管存在零膨胀现象。49 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示O12，‘SB^忧uh^§*d埘啊酷黧21’O"2j4S8Acwaura．d拙l悟h●幢s图4．12006年各管道累计爆管数图4．22007年各管道累计爆管数--l"6"口123●56^龋珥m出I瞻df列tH碍l—i——，—————2．3—————，，————、1—————，—————，————，0123I5●^Ⅻm“删自咖图4．32008年各管道累计爆管数图4．42009年各管道累计爆管数23●5‘^0AnⅪb蜘I瑚嘲震∞"0"：345e^c＆m■-削臼劬瞄图4．52010年各管道累计爆管数图4．62011年各管道累计爆管数御溺豳蕙豳隧．■最葛-三￡3z■●最-O点Ejz 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示舞23210t2345‘O12，I5S^c∞Ⅲl削捌ur∞^∞Ⅷh喇细‘■*图4．72012年各管道累计爆管数图4．82013年各管道累计爆管数研究将管径作为模型内生变量，直接考虑进零膨胀爆管预测模型之中，2006年至2013年灰口铸铁管不同管径爆管次数如表4．1所示：表4．1灰口铸铁管不同管径爆管次数研究所采用天气数据来源于国家气象信息中心收集的数据。通过爆管因素分析可知，低温和高温都对爆管有影响，因此本课题采用一年内日平均温度低于5摄氏度与高于30摄氏度的天数之和表示温度对爆管的影响，记做温度影响指数(T1)[51】，2006年至2014年的温度影响系数玎如图4．9所示，可知该指数最高为2011年的43天，最低为2007年13天，年纪变化大；本课题采用该地区年降雨总量表示土壤含水率对爆管的影响，研究区域属季风气候区域，降雨量比较充沛，且年际变化很大，2006年至2014年总降雨量变化如图4．10所示，可知降雨总量最高为2007年的1039mm，最低为2006年的593mm。懈凰麟朗溺曩蛳错蝴轴啪啪鲫删枷o■§n；§￡，Z 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示田∞已20t--O120lo20062∞720082009201020112012∞132014Year图4．9研究区域温度影响影响系数20062007200820092010201’201220132014Year图4．10研究区域年降雨总量本课题采用管道i在f之前已发生历史爆管总次数表示爆管历史对爆管的影响，记做NOKPF。受到所收集研究区域内管网数据类型的限制，虽然其他例如交通荷载、阴极保护、接口形式等模型变量对爆管也有影响，此次研究并未考虑这些变量。最终处理得到的模型数据如表4．2所示。咖啪枷猢一EE一=霉c一时，J一∞r’cc∞—u>一—粤∞一3E30 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预：别分析与系统展示表4．2预处理后爆管模型数据(部分)4．1．2零膨胀爆管预测模型求解利用SAS9．2中的PROCMeans过程对各变量进行描述性统计分析，结果如表4．3所示：表4．3模型变量描述性统计结果从上表可以看出，年降雨总量、管径和管长的波动相对较大。爆管均值为O．01496，方程为标准差平方即O．13552，因此可计算得到O统计量为19．29>1．96(P<0．05)，在95％的显著性水平下拒绝原假设，认为爆管数据集表现出一定离散性，不适合使用线性回归。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示本研究利用统计软件SAS9．2中的PROCNlmixed过程进行参数估计，该过程主要用于模型的非线性拟合。为了直观显示各因素变化对管道爆管概率的影响程度，建模之前并未对变量进行标准化处理。最终参数估计结果如表4．4所示：表4．4零膨胀爆管预测模型参数估计结果由上表可以看出，爆管期望与管径呈负相关，即管径越小，爆管发生的概率越大，与理论研究和其他研究结果一致，且P<0．0001，说明该参数估计高度显著；爆管期望与管龄呈正相关，即管龄越大，爆管发生的概率越大，与理论研究和其他研究结果一致，且P<0．ol，说明该参数估计高度显著；爆管期望和温度指数和降雨量呈负相关，即温度指数越小，降雨量越少，爆管发生的概率越大，但是P>0．1，说明该参数估计不显著，原因可能是研究区域管道埋深较深，对环境因素不敏感，且研究区域处于亚热带，气候适宜，极端天气少；爆管期望与爆管历史呈正相关，即历史发生过的爆管次数越多，其爆管发生概率越大，与理论研究一致，且P<0．01，说明该参数估计高度显著：爆管期望与管长呈正相关，即管长越大，其发生爆管的概率越大，可能原因是管道越小，不均匀沉降的影响也越大，且P<0．0001，说明该参数估计高度显著。根据模型估计参数算得研究期限内的爆管期望，进一步求得SC统计量的值为6903．22>3．84(P<0．05)，即在95％的显著性水平下拒绝原假设，认为爆管数据集存在零膨胀现象，适合采用零膨胀爆管预测模型预测爆管。与4 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示设定爆管发生的判别概率，拟合期内爆管拟合结果如图4．11所示，由图可以看出，拟合期内各年拟合爆管总数与实际爆管总数比较接近，其中这8年的总爆管数平均拟合精度达到93．62％，说明零膨胀爆管预测模型在预测年爆管总数上准确率较高。图4．11年拟合爆管总数与实际爆管总数对比进一步对比由拟合参数计算得到的各管道爆管期望和实际爆管数可知，预测结果不那么准确，具体如图4．12所示，图中横坐标表示实际观察到的爆管数，纵坐标表示零膨胀爆管预测模型预测得到的爆管期望值，由图可知，当实际爆管数较小时，爆管预测模型过高估计了爆管发生，而实际爆管数较大时，爆管预测模型会过低预测爆管发生，可能的原因是实际情况下绝大部分管道未发生爆管，只有少数管道会发生多次爆管。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示O，5O．00123456Observedfailures‘图4．12各管道预测爆管期望与实际对比因为爆管记录年年的限制，只选取2014年的数据作为检验样本，检验零膨胀爆管预测效果，结果如表4．5所示：表4．5爆管预测模型预测检验由表可知，零膨胀爆管预测模型对年总爆管总数的预测精度较高，达到79．41％，而定位到各单根管道，预测成功率只有13．81％，究其原因，可能是用于检验样本量过小，只有1年，而零膨胀爆管预测模型是根据平均爆管期望计算爆管率，实际情况下管道爆管却是随机事件。当检验样本足够大时，观测值就会趋于它们的平均值。56 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示4．1．3零膨胀模型与广义线性模型对比零膨胀模型是非齐次Poisson分布和Logistics分布的组成的混合分布，为了证明零膨胀爆管预测模型确实比Poisson模型、Logistics模型能够更好预测爆管，分别建立爆管预测Logistics模型及爆管预测Poisson模型。同样利用SAS9．2对模型参数进行拟合，结果如下：(1)Logistic爆管预测模型拟合结果Logistic爆管预测模型参数拟合结果具体如表4．6所示：表4．6Logistic爆管预测模型参数估计结果从上表可以看出，管径越大，爆管发生概率也越大，与描述性统计研究及零膨胀爆管预测模型得到的结果相反，但是P<0．0001，参数估计值高度显著；管龄越大，爆管发生的概率越大，与理论研究和零膨胀爆管预测模型结果一致，且P>0．1，说明该参数估计值不显著；温度指数越大，降雨量越大，爆管发生的概率越大，与理论研究一致，但与零膨胀爆管预测模型结果相反，P>0．1，说明该参数估计不显著；历史发生过的爆管次数越多，其爆管发生概率越小，与理论研究和零膨胀爆管预测模型结果相反，且P=0．0001，说明该参数估计高度显著；管长越大，其发生爆管的概率越小，与零膨胀爆管预测模型结果相反，且P<0．0001，说明该参数估计高度显著。(2)Poisson爆管预测模型拟合结果Poisson爆管预测模型参数拟合结果具体如表4．7所示： 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示Intercept．3．71030．664316．65<0．0001—4．0122．1．4083D．朋一0．00940．001261．76<0．0001—0．0118．0．007lAge0．00650．00923．480．11860．00460．0084乃．0．00980．00751．680．1949．0．02450．0050Rain．0．00100．00063．620．1053—0．00220．0002Length0．02350．0021121．86<0．00010．01940．0277Ⅳp脚0．47630．079935．51<0．00010．31960．6330对比表4．7可以看出，Poisson爆管预测模型参数拟合结果的正负号与零膨胀爆管预测模型一致，说明对于研究区域内的爆管数据，Poisson模型和零膨胀模型各爆管影响因素对爆管的影响效应一致。除了管龄，其他因素变量的显著性也与零膨胀爆管预测模型一致，而对于管龄，Poisson模型结果的P>0．1，说明参数拟合值不显著，但是零膨胀爆管预测模型的参数拟合值是显著的。设定相同的爆管发生判别概率，拟合期内3种模型的爆管拟合效果与实际观测值的对比如图4．13所示，由图可以看出，在拟合期内各年爆管总数时拟合精度零膨胀爆管预测模型最好，Poisson爆管预测模型趋向过高预测爆管数，而Logistics爆管预测模型趋向过低预测年爆管数。 万方数据浙江大学硕士专业学位论叉研究区域爆管预测分析与系统展示Year图4．13各模型爆管预测结果与实际值对比4．2研究区域管道更新研究通过以上将零膨胀模型的拟合、预测效果与实际对比可知，该模型的预测结果有一定参考价值，可以应用于实际中。因此同样选取研究区域内直径为DNl00-DN300的灰12／铸铁为研究对象，更新规划期设定为5年，认为温度影响指数和年降雨总量为各年平均值，利用上面得到的单根管道零膨胀爆管预测模型计算管网内各管道2015年～2020年的爆管期望，部分结果如表4。8所示：表4．8规划期内灰口铸铁管爆管期望预测值(部分)管道编号一一一兰竺201520162017201820192020240．1620．5480．3090．0960．3890．1630．5520．3ll0．0960．392O．1640．5560．3130．0970．3950．1650．5600．3150．0980．3970．1660．5630．3180．0980．4000．1680．5680．3200．0990．40317890，3110．3130．3160．318O．3200．322同时，查阅研究区域内各午的爆管维修记录和工程造价预决算书，上面详细59 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示记录了每次爆管的维修费用构成及各管道更新费用。各项费用取平均值，如下表4．9～表4．10所示：表4．9不同管径管道更新费用表4．10不同管径爆管维修费用根据研究区域的管网事故报表可知，爆管发生导致的损失水量在100吨-200吨之间，管径小的管道因爆管损失的水量也相对较少，为了计算简便，所有管道取平均水量损失为150吨，14时查得研究区域内平均水价为3．58：Mm3，所以因爆管引起的自来水损失费用统一取537元。爆管引起的直接损失费和其他损失费构成复杂，且没有统一计算标准‘501，本研究咨询相关管理人员经验，将直接损失费和其他损失费根据管径直接赋值如下表4．9所示：表4．11不同管径直接损失和其他损失费取社会折现率为8％，结合零膨胀爆管预测模型得到的爆管期望和以上各项损失数值，代入管道更新经济决策函数，即可得到规划期内各根管道的现值，部分结果如4．12所示。60 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域曝管预测分析与系统展示根据管道现值进行规划期内管道更新经济最优时间分析，当规划期内管道现值逐年上升时，判定更新这条管道比维修更加经济，如上表管道2所示，在规划期内管道现值逐年增加，即可判定2015年更新该管道更经济，又如管道3，2015年至2017年管道现值逐年减少，但是2017年之后又逐年增加，说明在2017年更新管道3最具经济效益，综上对所有研究对象进行分析，最终得出共33条管道在规划期更新更具经济效益，其中DNl00共20条，总长为1．61km，DNl50共10条管道，总长为1．19krn，DN200共2条管道，总长为0．26kin，DN300共1条管道，长度为0．15km，部分需更新管道如下表4．13所示，剩余管道在规划期内并不需要更新，顺延至下一规划期考虑。61 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示4．3研究结果的系统展示通过以上研究可知，零膨胀爆管预测模型的预测效果较为理想，结果有一定的实际应用价值；同时，研究区域内5年管道更新规划对管网维护也有重大参考意义。为了使研究结果能够直观、快速地展示在供水企业及相关部门管理人员面前，帮助他们对供水管网的管理，对上述研究结果进行系统展示。4．3．1系统架构完善对原有系统的总体结构进行完善，具体如图2．1所示：(1)底层数据层，保留Web数据库和GIS数据库。在保持原有GIS数据库不变的前提下，在Web数据库中加入研究成果信息库，主要包括根据管道的预测爆管概率得到的管道分类信息库、根据管道更新规划得到的管道更新信息库以及根据管道预测的爆管期望得到的爆管期望信息库。(2)中间层为系统服务层，保持各系统不变以实现供水管网灾害事故的查看、处理、研究等一体化服务。(3)顶层为系统交互应用层，保留原应用层各模块的前提下，增加“爆管预测研究”和“管网更新研究”等子系统，为用户进行供水管网管理提供有效辅助工具。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示应用层服务层～一～。一’一’一。～‘一、№b数据库l—E--|I管材数据库ll营l；l净巴====刮l品I!l管径数据库ll掣l；l净=====刮I至l!l基础信息库kI一闻l；!净皇====刮l龄l!l建设时间lI妥l埋深图4．14系统结构完善禽 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示4．3．2研究成果展示利用模型预测得到爆管概率的大小，本研究进一步将区域内DNl00～DN300的灰口铸铁管分为两个等级：不发生爆管的预测概率(即零事件发生概率)<90％的管道为一级管道，认为此类管道易发生爆管；而不发生爆管的预测概率≥90％管道为二级管道，认为此类管道不易发生爆管。根据零膨胀爆管预测模型预测计算得到各灰口铸铁管的爆管概率可知，2015年研究区域内共34条管道为一级管道，剩余的1755条管道为二级管道。将管道分类信息存入管道分类信息库中。本研究在管网地图中分别用不同颜色显示一、二级管道，如图4．15所示。图4．15一、二级管道总示意图上图中绿色的管线表示二级管道，红色的管线表示一级管道，可以将管网地图进行局部放大，如图4．16所示，从而供水企业和相关部门平时可根据该图对红色管线较密集处增加关注，及时发现和预防爆管的发生。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示雹图4．16一、二级管道局部放大图根据管道更新规划的结果，将规划期内需要更新的管道和不需要更新的管道进行分类，将管道更新信息存入更新信息库中。在管网地图上显示，并分别用不同颜色显示不同年份具体需要更新的管道，具体如图4．17所示：图4．17规划期需更新管道示意图2015年需要更新的管道用红色的管线表示，图中共13条管道需要在2015年进行更新，部分如放大图4．18虚圈中所示管线；2016年需要更新的管道用黑色的管线表示，图中共3条管道需要在2016年更新，部分如放大图4．19虚圈中所示管线；2017年需要更新的管道用青色的管线表示，图中共9条管道需要在65 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示2017年更新，部分如放大图4．20虚圈中所示管线；2018年需要更新的管道用蓝色的管线表示，图中共2条管道需要在2018年更新，部分如放大图4．21虚圈中所示管线：2019年需要更新的管道用洋红色的管线表示，图中共6条管道需要在2019年更新，部分如放大图422虚圈中昕示管线。图4．182015年需更新管道放大图图4．192016年需更新管道放大图图4．202017年需更新管道放大图图4．212018年需更新管道放大图图4．222019年需更新管道放大图 万方数据浙江大学硕士专业学位论文研究区域爆管预测分析与系统展示4．4本章小结本章选定研究区域内DNl00～DN300的灰口铸铁管为研究对象，利用“供水管网结构灾害系统”所整理得到的2006年～2013年数据集作为分析样本进行参数拟合，建立了单根管道爆管预测模型；计算得到0统计量为19．29，证明研究区域的爆管数据有一定离散性；计算得到SC统计量为6903．22，证明爆管数据集存在零膨胀现象；拟合参数表明，爆管与管径、温度影响指数和年降雨量呈负相关，而与管龄、管长及爆管历史呈正相关，其中管径、管龄、管长和爆管历史对爆管影响显著；通过计算单根管道爆管预测模型所得爆管结果与分析样本对比可知，对爆管事件发生总次数的识别精度达到93．62％；利用2014年数据作为检验样本对单根管道爆管预测模型进行检验，年爆管总次数的拟合精度达到79．41％，说明零膨胀爆管预测模型有良好的预测效果：通过模型对比发现，零膨胀爆管预测模型预测效果最优。结合以上单根管道爆管预测模型预测得到的未来五年的爆管率和各项费用真实值，折现率取社会折现率8％，对研究区域内灰口铸铁管进行五年更新规划。结果显示，研究区域共1789条灰口铸铁管道中，共30条管道需要更新。根据零膨胀爆管预测模型计算得到的2015年各管道预测爆管率，将管道分类为一级管道和二级管道，在管网地图上分类显示各管道，从而直观显示爆管预测结果，便于方便供水企业和相关部门直观地了解管网现状，从而对危险区域加强巡逻。 万方数据浙江大学硕士专业学位论文主要成果与展望5主要成果与展望随着供水管网不断老化，爆管问题在各城市越来越凸显。目前供水企业和相关部门的应对措施主要是事故后处理，即爆管发生后再对管道维修加固，然而理想措施是建立相应策略，防患于未然。本课题首先建立和完善“供水管网结构灾害系统”，对系统中的供水管网基本信息和爆管维修信息进行收集、录入和整理；然后对爆管和爆管率进行定义，对影响爆管发生的因素进行分类并详细分析了其中主要因素，建立了零膨胀爆管预测模型；结合已建立的零膨胀爆管预测模型，求得研究区域内单根管道的爆管概率和期望；建立管道更新经济性模型，结合研究区域内单根管道的爆管期望对研究区域管网更新进行短期更新规划；最后将研究结果在管网地图中显示，为评价管网现状，完善“供水管网结构灾害系统”的管网维护管理决策支持功能打下夯实基础。5．1主要成果5．1．1建立“供水管网结构灾害系统”和整理研究区域数据建立和完善了“供水管网结构灾害系统”，“供水管网结构灾害系统”是一个基于供水管网GIS系统建立的，允许社会公众和供水企业等多方参与的数据收集系统WEB平台。系统拥有最大限度的各方参与、有效的供水系统管理和全面、标准化的管网数据库的特点。整理分析了研究区域供水管网基础信息和爆管维修记录。详细介绍了研究区域供水管网的基本情况，根据管材和管径等要数对供水管网内的管道进行分类统计研究：筛选整理了研究区域主干管的爆管维修记录，利用“供水管网结构灾害系统”工单完善功能，完成爆管维修记录及相应管道基本信息的录入，使之能在管网GIS地图上显示；结合研究区域内温度指数和降雨量等气候数据，将所有数据整理成爆管预测模型可用数据集。5．1．2爆管预测统计学模型理论研究定义了供水管网爆管和爆管率；讨论了供水管网爆管影响因素并进行分类，详细论述了管龄、管材、管径、温度、含水率及历史爆管情况影响爆管发生的原理：详细介绍了线性或指数回归模型、广义线性模型和风险比例模型并进行对比'