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        供水系統(tǒng)智能管理的數(shù)學(xué)建模

        2022-05-21 09:26:46
        智能城市 2022年3期
        關(guān)鍵詞:宿舍

        劉 琴

        (陽江職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東陽江 529500)

        1 研究背景

        校園供水系統(tǒng)是校園公用設(shè)施的重要組成部分,為了保障校園供水系統(tǒng)的正常運(yùn)行,學(xué)校需要投入人力、物力和財力。隨著科學(xué)技術(shù)發(fā)展,校園內(nèi)普遍使用了智能水表,可以獲得大量的實時供水系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。學(xué)校后勤部門利用實時供水系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù),通過數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)挖掘及時發(fā)現(xiàn)和解決供水系統(tǒng)中存在的問題,提高校園服務(wù)和管理水平;統(tǒng)計、分析各個水表數(shù)據(jù)的變化規(guī)律,分析校園內(nèi)不同功能區(qū)(宿舍、教學(xué)樓、辦公樓、食堂等)的用水特征;結(jié)合校區(qū)水表層級關(guān)系,建立水表數(shù)據(jù)之間的關(guān)系模型,利用已有數(shù)據(jù)分析模型誤差,建立數(shù)學(xué)模型,分析校園供水管網(wǎng)的漏損情況,及時發(fā)現(xiàn)并確定發(fā)生漏損的位置,確定管網(wǎng)漏損的最優(yōu)維修決策方案。

        2 模型的建立與求解

        運(yùn)用Excel分別對宿舍、教學(xué)樓、辦公樓、食堂的用水特征進(jìn)行統(tǒng)計分析。

        學(xué)生宿舍四季度用水量趨勢如圖1所示。

        圖1 學(xué)生宿舍四季度用水量趨勢

        由圖1可知,八個學(xué)生宿舍中,第一、四、五學(xué)生宿舍全年用水量最多,可能屬于留校復(fù)習(xí)考研的學(xué)生宿舍,其他宿舍用水量較平均。第一季度各學(xué)生宿舍用水量均有先下降后上升趨勢,第二、三季度學(xué)生宿舍用水量多且均勻,可能因為天氣較熱,學(xué)生生活用水增多,第四季度用水有輕微下降趨勢。因此,宿舍全年用水量主要集中在二、三季度。

        教學(xué)樓、辦公樓四季度用水量趨勢如圖2所示。

        圖2 教學(xué)樓、辦公樓四季度用水量趨勢

        由圖2可知,教學(xué)樓四季度用水量整體呈上升趨勢,在10月份有一明顯波動,可能因為學(xué)生開學(xué),老師返校后一段時間用水量增多,教學(xué)樓用水量高峰期集中在第二、三季度。將司法鑒定中心、毒物研究所、后勤樓、科學(xué)樓歸為辦公樓,對其四季度用水量進(jìn)行統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)司法鑒定中心、毒物研究所和后勤樓全年用水量趨于平穩(wěn)且少量,科學(xué)樓全年用水居多且波動不大,可能因為科學(xué)樓做試驗等導(dǎo)致其用水量較集中,其中毒物研究所在8月份有明顯波動上升狀態(tài),可能在進(jìn)行某項毒物研究。

        食堂四季度用水量趨勢如圖3所示。

        圖3 食堂四季度用水量趨勢

        由圖3可知,所有食堂中,第二食堂的用水量最多且呈先急速上升后平緩的趨勢,第一食堂在第一、二季度用水量極少,第三、四季度用水量劇增并趨于平緩,第五食堂全年用水量少且平均,主要受學(xué)生在校時間影響。

        宿舍、教學(xué)樓、辦公樓、食堂全年用水量對比如圖4所示。

        圖4 宿舍、教學(xué)樓、辦公樓、食堂全年用水量對比(單位:t)

        由圖4可知,用水量高頻區(qū)為宿舍樓,少部分用水量集中在食堂,教學(xué)樓和辦公樓用水量最少。用水量高的地區(qū)多為人流量密集區(qū),人均用水量大。

        結(jié)合校區(qū)水表層級關(guān)系,根據(jù)管道口徑和用水量得到水表間的關(guān)系。建立水表數(shù)據(jù)模型,選取位于宿舍、辦公樓的水表,得到數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析。利用相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差等方法處理數(shù)據(jù),根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣得到模型,進(jìn)行誤差分析。只有一級水表檢測200 mm口徑管網(wǎng),根據(jù)一級水表檢測數(shù)據(jù)可知,15 mm口徑管網(wǎng)通水量最多,其余口徑管網(wǎng)通水量相差不大;二級水表檢測8種口徑管網(wǎng),50 mm口徑管網(wǎng)通水量最大,其次為80 mm口徑;三級水表檢測發(fā)現(xiàn),50 mm口徑管網(wǎng)通水量最多,其次為80 mm口徑;四級水表只檢測3種口徑管網(wǎng),其中50 mm口徑管網(wǎng)通水量最多,40 mm和80 mm口徑管網(wǎng)通水量相差不大。

        第四季度各水表的用水量如表1所示。

        表1 第四季度各水表的用水量 單位:t

        64397副表為其余水表供水;區(qū)域3+水表給第三、四、五宿舍供水;區(qū)域4+水表口徑為150 mm,為第一、二宿舍和老醫(yī)務(wù)室樓供水。4舍熱泵的用水量最多,航天航空的管網(wǎng)用水量最少。區(qū)域3+用水量比區(qū)域4+的用水量少,區(qū)域4+可能存在水管老化問題。

        式中:Cov(X,Y)——X與Y的協(xié)方差;Var||X——X的方差;Var|Y|——Y的方差。

        數(shù)據(jù)擬合多項式如圖5所示。

        圖5 數(shù)據(jù)擬合多項式

        由圖5可知,發(fā)現(xiàn)第一、二、四圖像變化相對穩(wěn)定,第三個圖像4~5之間的數(shù)據(jù)波動較大,現(xiàn)實中區(qū)域4+的平均用水量不大可能出現(xiàn)這樣大的波動。輸水管漏損在良好的公共供水網(wǎng)絡(luò)中的平均失水量約5%,平均失水達(dá)到15%~20%屬于嚴(yán)重漏損,在比較老的管網(wǎng)中,平均失水甚至可能達(dá)到20%[1]。通過Matlab數(shù)據(jù)擬合[2-3]得到函數(shù):y=5.319x+0.531 9。

        利用第一、二、三、四季度篩選數(shù)據(jù),將相同口徑、功能區(qū)相似的水表進(jìn)行比較,利用SPSS 2.0軟件進(jìn)行分析。

        學(xué)生宿舍用水量和老七樓、東大門大棚用水曲線如圖6所示。

        圖6 學(xué)生宿舍用水量和老七樓、東大門大棚用水曲線

        由圖6可知,學(xué)生宿舍用水量相對平穩(wěn),第四、五學(xué)生宿舍的用水量相對較大,可能存在漏損情況。老七樓和東大門大棚后半年的用水量突增,可能存在嚴(yán)重漏損情況。計算每個月用水量的平均值,比較其標(biāo)準(zhǔn)差的平方。

        式中:X——每個月用水平均值;xi——每個與月用水量;s——標(biāo)準(zhǔn)差。

        第四學(xué)生宿舍平均失水為18.35%,第五學(xué)生宿舍平均失水為17.18%,老七樓平均失水為69.22%,東大門大棚平均失水為371.45%。

        地下水管暗漏現(xiàn)象不容易被發(fā)現(xiàn)[4-6],從第四季度水表的實時數(shù)據(jù)中篩選每天凌晨時段(0:00~6:00)的數(shù)據(jù),結(jié)合校區(qū)水表層級關(guān)系可知,64397副表分別給航空航天、區(qū)域3+、區(qū)域4+、XXX第一食、浴室、鍋爐房供水。

        式中:U——平均失水率;a、c——水管口徑長;Ng——漏損率。

        浴室的漏損率為24.55%,遠(yuǎn)高于良好平均失水率。管道老化、供水壓力過大和地形結(jié)構(gòu)等因素可能導(dǎo)致浴室的漏損率遠(yuǎn)高于5%[7-8]。

        調(diào)查不同口徑管網(wǎng)的價格,40、50、80 mm口徑的管道價格分別為9.7、14.8、29.4 元/m,校園水價為2.75 元/m3,漏損水費(fèi)分別為797.50、158.89、358.70、484.61元,維修天數(shù)分別為2、4、2、3 d,維修費(fèi)每隊1 000 元/d,現(xiàn)有兩支維修隊可雇傭。通過lingo編寫程序[4]運(yùn)行結(jié)果可知,第一天兩支維修隊同時維修東大門大棚,第二天兩支維修隊同時維修第五學(xué)生宿舍,第三天分別維修第四學(xué)生宿舍和第五學(xué)生宿舍,第四天分別維修第四學(xué)生宿舍和老七樓,第五天同時維修老七樓,第六天一支隊伍完成所剩下工作。

        3 結(jié)語

        本研究收集校園水表實時數(shù)據(jù),分析可能出現(xiàn)管網(wǎng)漏損的位置,并計算維修方案。地下暗漏不容易被發(fā)現(xiàn),可以考慮建立更合理的灰色預(yù)測模型或差分方程模型。運(yùn)算過程中,數(shù)據(jù)本身和算法實現(xiàn)均可能造成誤差,可以考慮使用其他模型刻畫發(fā)生漏損的位置。

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