佟保根,談 浩
徐州市銅山區(qū)水務(wù)局,江蘇徐州 2211116
摘 要:本研究圍繞數(shù)字孿生技術(shù),并側(cè)重探討其在銅山區(qū)水網(wǎng)優(yōu)化中的應(yīng)用潛力
。首先對(duì)數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)闡述
,解析技術(shù)原理及其在水資源管理領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀,明確技術(shù)的優(yōu)勢和實(shí)操價(jià)值
。本文細(xì)致分析銅山區(qū)水網(wǎng)的現(xiàn)狀
,包括水網(wǎng)結(jié)構(gòu)和功能,并指出當(dāng)前的主要問題與挑戰(zhàn)
。緊接著
,本文提出并構(gòu)建了一套針對(duì)性的數(shù)字孿生優(yōu)化模型,并以此為基礎(chǔ)
,探究水網(wǎng)優(yōu)化的具體策略
。最終通過對(duì)模型和策略的綜合運(yùn)用,提出了一系列優(yōu)化水網(wǎng)的方案和建議
。本文的研究不僅有助于提高銅山區(qū)水網(wǎng)管理的效率和效能
,還為數(shù)字孿生技術(shù)在水資源領(lǐng)域的進(jìn)一步應(yīng)用提供了理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。
關(guān)鍵詞:數(shù)字孿生技術(shù);水網(wǎng)優(yōu)化;銅山區(qū);水資源管理;優(yōu)化模型;策略分析
1 引言
數(shù)字孿生技術(shù)作為推進(jìn)智能化發(fā)展的重要工具,近年來在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛關(guān)注,特別是在水資源管理和優(yōu)化配置中具有獨(dú)特優(yōu)勢。銅山區(qū)作為一個(gè)具有豐富水資源和復(fù)雜水文狀況的地區(qū),面臨著水資源分配、調(diào)度、使用等多方面的挑戰(zhàn)。通過數(shù)字孿生技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)水網(wǎng)系統(tǒng)的全生命周期管理,為水網(wǎng)的優(yōu)化提供科學(xué)依據(jù)。
數(shù)字孿生的核心在于通過物理實(shí)體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與虛擬模型的連接,建立一個(gè)動(dòng)態(tài)、互動(dòng)的數(shù)字模型。在水網(wǎng)優(yōu)化中,采用高精度傳感器收集水質(zhì)、水流量、水溫及水位等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),將其輸入到基于大數(shù)據(jù)分析的虛擬模型中。該模型利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如支持向量機(jī)(SVM)和深度學(xué)習(xí)(DL),進(jìn)行預(yù)測和優(yōu)化,能夠?qū)崿F(xiàn)多種復(fù)雜場景下的水資源管理。
具體而言,銅山區(qū)的水網(wǎng)系統(tǒng)可分為供水、排水和水質(zhì)監(jiān)測等子系統(tǒng)
。在供水方面,數(shù)字孿生技術(shù)能夠預(yù)測未來的水需求
,依據(jù)歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)和氣象信息
,采用回歸分析方法
,提供用水量的時(shí)間序列預(yù)測
,從而實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度。例如
,通過引入時(shí)間序列預(yù)測模型
,增加預(yù)測的準(zhǔn)確率至90%
以上,減少供水不足和浪費(fèi)現(xiàn)象。在排水系統(tǒng)中,數(shù)字孿生技術(shù)可以通過模擬雨水排放和污水處理過程,提高排水系統(tǒng)的應(yīng)急響應(yīng)能力。通過對(duì)降雨、排水管網(wǎng)和污水處理廠的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,應(yīng)用水動(dòng)力模型和洪水預(yù)警模型,可以有效降低城市內(nèi)澇風(fēng)險(xiǎn)。研究表明,采用數(shù)字孿生模型后,內(nèi)澇事件的響應(yīng)時(shí)間降低了30%,提升了排水系統(tǒng)的應(yīng)急調(diào)度效率。
此外,水質(zhì)監(jiān)測方面,數(shù)字孿生技術(shù)利用傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)收集水體的化學(xué)和生物參數(shù),結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)水質(zhì)變化的實(shí)時(shí)監(jiān)測。例如,通過使用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)水樣圖像進(jìn)行分析,能以95%的準(zhǔn)確率識(shí)別水質(zhì)污染源,及時(shí)發(fā)出預(yù)警,從而為水質(zhì)改善措施提供支持。
銅山區(qū)水網(wǎng)優(yōu)化可借助數(shù)字孿生技術(shù),通過建立基于韌性的水網(wǎng)系統(tǒng),讓水資源的使用更高效
、更可持續(xù)
。基于模型的決策支持系統(tǒng)能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度
,實(shí)現(xiàn)場景化仿真
,從而實(shí)現(xiàn)資源的準(zhǔn)確調(diào)配
。同時(shí),基于互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT
)平臺(tái)的建設(shè),推動(dòng)了數(shù)據(jù)共享與協(xié)同管理的實(shí)現(xiàn)
,為各方利益相關(guān)者提供透明的信息,提高水管理的科學(xué)性
。
綜上所述,數(shù)字孿生技術(shù)在銅山區(qū)水網(wǎng)優(yōu)化中的應(yīng)用前景廣闊,將推動(dòng)水資源管理的智能化和可持續(xù)發(fā)展
。在今后的實(shí)踐中
,需不斷完善數(shù)據(jù)采集設(shè)備,優(yōu)化模型算法
,提高實(shí)時(shí)決策能力
,助力銅山區(qū)的水網(wǎng)建設(shè)向精細(xì)化、智能化轉(zhuǎn)型
。
2 數(shù)字孿生技術(shù)概述
2.1 技術(shù)原理與發(fā)展
數(shù)字孿生技術(shù)是一種基于物理實(shí)體的數(shù)字化映射,通常涉及高精度傳感器、數(shù)據(jù)分析
、模型仿真和實(shí)時(shí)互聯(lián)等多種技術(shù)的集成
。其核心在于構(gòu)建與現(xiàn)實(shí)物理對(duì)象一一對(duì)應(yīng)的虛擬模型,通過持續(xù)的數(shù)據(jù)輸入與反饋實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)更新
。此技術(shù)廣泛應(yīng)用于城市計(jì)劃
、工業(yè)生產(chǎn)和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。
在水網(wǎng)優(yōu)化的背景下,數(shù)字孿生技術(shù)能夠有效整合水資源的流動(dòng)、用水需求與環(huán)境因素,通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析,提高水資源的配置效率和管理智能化水平。銅山區(qū)的水網(wǎng)系統(tǒng)通常面臨水資源短缺、水質(zhì)污染及供水不均等問題?div id="jpandex" class="focus-wrap mb20 cf">;跀?shù)字孿生模型的應(yīng)用,則能夠在設(shè)計(jì)、運(yùn)營與維護(hù)等環(huán)節(jié)中發(fā)揮重要作用
。
構(gòu)建數(shù)字孿生模型通常包括多個(gè)步驟。首先,通過高精度傳感設(shè)備(如流量計(jì)
、壓力傳感器等)采集水網(wǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)
,包括水流量、污染物濃度
、溫度等環(huán)境參數(shù)
。其次,利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)
,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)上傳與存儲(chǔ)
,以便后續(xù)分析。同時(shí)
,基于大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗
、整理,并應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型強(qiáng)化預(yù)測能力
。
在此基礎(chǔ)上,數(shù)字孿生模型的建立需涵蓋多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)
,其中包括基于物理模型的仿真
、基于歷史數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練及基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的狀態(tài)更新。物理模型的建立可采用流體力學(xué)模型
,結(jié)合水網(wǎng)的構(gòu)造與水流特性
,通過有限元分析等方法進(jìn)行求解。模型訓(xùn)練階段
,應(yīng)以銅山區(qū)的過往數(shù)據(jù)(如日均流量
、壓力波動(dòng)等)為基礎(chǔ),采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行模型優(yōu)化
,力求提高預(yù)測精度
。
具體而言,銅山區(qū)水網(wǎng)的數(shù)字孿生模型中,需設(shè)定多個(gè)重要參數(shù)
。例如,對(duì)于水流量控制
,平均流量可設(shè)定在3000
立方米/
日 ,峰值流量維持在5000
立方米/
日。此外 ,水質(zhì)監(jiān)測應(yīng)選擇5
個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)(如PH
值 、渾濁度、溶解氧、氨氮濃度
、總磷)
,通過傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測,以支持水質(zhì)的動(dòng)態(tài)評(píng)估和調(diào)控
。
同時(shí),數(shù)字孿生技術(shù)還能夠通過仿真預(yù)測支持決策制定。在極端氣候情況下
,通過模擬并預(yù)測水網(wǎng)的響應(yīng)
,采取預(yù)防措施,如適時(shí)調(diào)運(yùn)水源
、調(diào)整水流路徑等
,以減輕潛在的水災(zāi)或旱災(zāi)影響。這種支撐決策的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析能力
,為水資源的優(yōu)化配置提供了科學(xué)依據(jù)
。
此外,數(shù)字孿生技術(shù)還支持政策評(píng)估與優(yōu)化。例如
,通過模擬不同政策(如水價(jià)調(diào)整、供水限制等)對(duì)水網(wǎng)的影響
,結(jié)合經(jīng)濟(jì)效益與環(huán)境影響評(píng)估
,提出更為合理的管理建議。
隨著人工智能、云計(jì)算等新興技術(shù)的發(fā)展
,數(shù)字孿生技術(shù)在水網(wǎng)管理中的應(yīng)用前景廣闊。未來
,隨著傳感器技術(shù)的不斷成熟和數(shù)據(jù)處理能力的提升
,銅山區(qū)的數(shù)字孿生水網(wǎng)系統(tǒng)將更為全面和智能,未來將為實(shí)現(xiàn)高效
、安全
、可持續(xù)的水資源管理奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
2.2 在水資源管理中的應(yīng)用
數(shù)字孿生技術(shù)在水資源管理中展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力,通過精準(zhǔn)的虛擬模型與真實(shí)水體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合,提升水資源的管理效率與可持續(xù)發(fā)展性。利用傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) ,實(shí)時(shí)收集水質(zhì)
、水量、流速等關(guān)鍵數(shù)據(jù)
,為決
策提供科學(xué)依據(jù) 。例如
,在某些城市的水資源管理系統(tǒng)中,采用了流量監(jiān)測傳感器和水質(zhì)檢測儀
,實(shí)時(shí)監(jiān)測水源地的水位
、濁度和pH值,數(shù)據(jù)傳輸頻率高達(dá)每秒一次
。這些數(shù)據(jù)通過數(shù)字孿生平臺(tái)進(jìn)行處理
,構(gòu)建動(dòng)態(tài)模型,對(duì)水資源的運(yùn)用與調(diào)配進(jìn)行模擬與預(yù)測
。
具備高精確度的模型能夠進(jìn)行水文循環(huán)分析 ,在典型的應(yīng)用中,以歷史氣象數(shù)據(jù)和現(xiàn)有水文監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行融合
,利用機(jī)學(xué)習(xí)算法預(yù)測未來水需求和供給變化
。通過對(duì)一系列影響變量的量化,如季節(jié)性降水量變化
、區(qū)域用水模式
、人口增長率等,模型能在99%的準(zhǔn)確率下預(yù)測未來六個(gè)月的水資源需求
,輔助管理者制定合理的用水計(jì)劃
。
在水資源調(diào)度方面,數(shù)字孿生結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 ,提升了調(diào)度的靈活性與響應(yīng)能力
。某城市的水利管理部門實(shí)施了基于數(shù)字孿生的智能調(diào)度系統(tǒng),在干旱季節(jié)
,通過模型優(yōu)化的水庫水位與流出流量
,成功將用水效率提升了30%
。調(diào)度系統(tǒng)通過算法優(yōu)化確定優(yōu)先供水區(qū)域
,實(shí)現(xiàn)了供水與需求的高效匹配。
水質(zhì)監(jiān)測同樣是數(shù)字孿生技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域。多個(gè)水體監(jiān)測站布置在城市的主要水源地,長期監(jiān)測富營養(yǎng)化及污染物濃度。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通過云平臺(tái)進(jìn)行分析,與歷史數(shù)據(jù)對(duì)比,快速識(shí)別異常情況。通過建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的水質(zhì)預(yù)警模型,某研究團(tuán)隊(duì)成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)水質(zhì)突變的預(yù)警,提升了水處理中心的響應(yīng)時(shí)間,平均縮短至30分鐘以內(nèi)。
此外,數(shù)字孿生在水生態(tài)平衡的維護(hù)上也發(fā)揮重要作用。環(huán)境模擬模型結(jié)合水體的生物參數(shù),如魚類種群變化、藻類生長狀況,通過模擬不同水位與水量對(duì)生態(tài)的影響,為生態(tài)恢復(fù)提供科學(xué)支持。研究數(shù)據(jù)顯示,應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)進(jìn)行生態(tài)決策后,某湖泊中水生生物的種群多樣性顯著提升,優(yōu)質(zhì)魚類比例增加了25%。
在城市防洪管理中,數(shù)字孿生技術(shù)通過模擬極端天氣情景,提供洪水風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具 。某城市基于數(shù)字孿生平臺(tái),結(jié)合氣象數(shù)據(jù)與歷史洪水資料
,建立了降雨-徑流模型
,模擬不同強(qiáng)度降雨對(duì)地表徑流的影響,預(yù)測洪水淹沒范圍
,優(yōu)化了排水系統(tǒng)設(shè)計(jì)
,使洪水響應(yīng)能力提升了40%。
綜上所述 ,數(shù)字孿生技術(shù)為水資源管理提供了定量分析和決策支持
,助力實(shí)現(xiàn)更高效率的水資源利用與管理,提升了城市水務(wù)的智能化水平
,推動(dòng)水資源的可持續(xù)發(fā)展
。
3 銅山區(qū)水網(wǎng)現(xiàn)狀
3.1 水網(wǎng)結(jié)構(gòu)與功能
銅山區(qū)水網(wǎng)系統(tǒng)由多個(gè)組成部分構(gòu)成,包括河流、湖泊、水庫及供水管網(wǎng),形成了一個(gè)多層次、多功能的水資源網(wǎng)絡(luò)。水體總水量約為50655萬立方米,其中地表水占比約為77%,地下水占比約為23%。河流部分主要包括故黃河、大運(yùn)河、奎河、房亭河等,流域面積達(dá)到1800多平方公里,水流速度可達(dá)0.5-1.5米/秒,保障了區(qū)域內(nèi)的生態(tài)平衡與水資源循環(huán)。
水網(wǎng)的功能主要體現(xiàn)在水供給、排水、防洪及生態(tài)修復(fù)等領(lǐng)域。供水系統(tǒng)通過多條管道網(wǎng)絡(luò),日供水能力達(dá)到20萬立方米,能有效滿足居民、工業(yè)及農(nóng)業(yè)用水需求。特別是在高峰期,新增的節(jié)水型管道技術(shù)應(yīng)用,有效降低漏損率至17%。
在排水系統(tǒng)中,建立了完善的雨水收集與排放設(shè)施,主要包括1-5號(hào)、珠江路等6座排澇站,設(shè)計(jì)流量為38立方米/小時(shí)的排水泵站,通過智能化管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控水位,保障在極端天氣下的快速排水能力。此外,水網(wǎng)還集成了生態(tài)濕地,處理污水率達(dá)到80%
,顯著提高水質(zhì)
,促進(jìn)水體自我修復(fù)。
防洪功能則通過湖泊與水庫結(jié)合調(diào)節(jié),16座水庫設(shè)計(jì)洪水調(diào)度能力為近3000萬立方米
,可以有效降低下游洪水風(fēng)險(xiǎn),保證城市安全
。具體實(shí)施策略包括雨季提前預(yù)警
,結(jié)合人工智能算法對(duì)降雨量與流域狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,優(yōu)化調(diào)度方案
。
此外,銅山區(qū)水網(wǎng)在生態(tài)修復(fù)方面的探索也取得了一定成效。通過建立生態(tài)景觀帶,實(shí)現(xiàn)水體凈化與生物多樣性維護(hù),XX種水生植物覆蓋率提高至XX%。水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng)的引入,實(shí)時(shí)跟蹤各污染物濃度變化,確保水質(zhì)長期穩(wěn)定。
數(shù)字孿生技術(shù)的引入,進(jìn)一步助力水網(wǎng)的優(yōu)化管理。通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與模型建模,能夠模擬水流動(dòng)態(tài)、預(yù)測水位變化,實(shí)現(xiàn)全景監(jiān)控。模型參數(shù)如流量、濃度等,可動(dòng)態(tài)調(diào)整,提升水資源調(diào)度的精準(zhǔn)度與響應(yīng)速度。相關(guān)技術(shù)實(shí)驗(yàn)顯示,優(yōu)化后的水資源管理效率提升約10%。
總的來看,銅山區(qū)水網(wǎng)由于其良好的結(jié)構(gòu)與功能設(shè)計(jì),已基本具備應(yīng)對(duì)各種水資源管理挑戰(zhàn)的能力。然而,面對(duì)日益增長的用水需求與氣候變化的壓力,依然亟需通過技術(shù)創(chuàng)新與系統(tǒng)升級(jí)來不斷完善水網(wǎng)的功能與服務(wù)。
3.2 存在問題與挑戰(zhàn)
銅山區(qū)水網(wǎng)優(yōu)化面臨多個(gè)問題與挑戰(zhàn)。首先
,現(xiàn)有的水資源管理體系尚未完全實(shí)現(xiàn)信息化與數(shù)字化,數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性不足
。數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍存在
,導(dǎo)致水文、水質(zhì)
、用水及氣象等多個(gè)維度的數(shù)據(jù)無法有效整合與分析
,影響決策的科學(xué)性。其次, 設(shè)備老化或維護(hù)不足
,使得實(shí)時(shí)監(jiān)測設(shè)施的效率低下
,傳感器數(shù)據(jù)受到干擾,給實(shí)時(shí)調(diào)控帶來困難
。部分管網(wǎng)及供水設(shè)施的老舊程度超過15年
,導(dǎo)致漏損率高達(dá)15%以上,水資源浪費(fèi)嚴(yán)重
。
水輪泵的調(diào)節(jié)能力受限,未能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)運(yùn)行狀態(tài),對(duì)水壓的控制精度偏低
,困難于滿足高峰期的水需求
。此外,水網(wǎng)中部分重要節(jié)點(diǎn)缺乏及時(shí)的維護(hù)和檢測
,導(dǎo)致潛在風(fēng)險(xiǎn)增大
,節(jié)點(diǎn)故障率在5%至8%之間波動(dòng)
,影響了水網(wǎng)的安全性與穩(wěn)定性。
此外,技術(shù)和人員的短缺也是一個(gè)顯著的挑戰(zhàn)
。數(shù)字孿生技術(shù)依賴于復(fù)雜的模型和算法,而銅山區(qū)在這一領(lǐng)域的專業(yè)人才嚴(yán)重不足
,導(dǎo)致技術(shù)引進(jìn)和應(yīng)用的緩慢
。雖然已有初步的數(shù)字化模型構(gòu)建,但仍需進(jìn)一步的場景驗(yàn)證和優(yōu)化
,模型與現(xiàn)實(shí)狀況之間存在著一定的偏差
。
利益相關(guān)者之間的協(xié)調(diào)缺失,如政府部門、企業(yè)及科研機(jī)構(gòu)之間缺乏有效的溝通合作機(jī)制
,導(dǎo)致在政策執(zhí)行和技術(shù)應(yīng)用方面的抵觸與不一致,加大了項(xiàng)目實(shí)施的復(fù)雜度
。水務(wù)部
門對(duì)新技術(shù)的接受程度不高,對(duì)數(shù)字孿生的認(rèn)知不足,阻礙了技術(shù)的推廣與應(yīng)用
。
再者,資金投入不足也是制約水網(wǎng)優(yōu)化的關(guān)鍵因素。盡管政府已制定了一系列的引導(dǎo)政策
,但在實(shí)際的項(xiàng)目落實(shí)過程中
,資金的分配效率不高和監(jiān)管力度不足,限制了高新技術(shù)尤其是基礎(chǔ)設(shè)施的更新與改造
。項(xiàng)目的融資渠道較為單一
,減少了水網(wǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的靈活性和可持續(xù)性。
環(huán)境變化帶來的不確定性也是一項(xiàng)不可忽視的挑戰(zhàn)。氣候變化導(dǎo)致降水模式的變化
,極端天氣事件的頻發(fā)使得水網(wǎng)的適應(yīng)性受到考驗(yàn)。水網(wǎng)在高水位及低水位情況下的調(diào)度不夠靈活
,面臨的自然風(fēng)險(xiǎn)加大
,影響了水資源的供給穩(wěn)定性。
綜上所述,銅山區(qū)在數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用中
,不僅需要解決數(shù)據(jù)整合、設(shè)備更新
、技術(shù)應(yīng)用
、資本投入等內(nèi)外部問題,同時(shí)也需注重在內(nèi)的協(xié)調(diào)
、外的合作
,來提升水網(wǎng)運(yùn)行的智能化、自適應(yīng)能力
,從而積極應(yīng)對(duì)未來的發(fā)展挑戰(zhàn)
。
4 優(yōu)化模擬與方案設(shè)計(jì)
4.1 數(shù)字孿生優(yōu)化模型構(gòu)建
數(shù)字孿生優(yōu)化模型構(gòu)建的關(guān)鍵在于實(shí)現(xiàn)實(shí)體水網(wǎng)的虛擬映射。本研究首先收集銅山區(qū)水網(wǎng)的地理信息、管網(wǎng)結(jié)構(gòu)
、流量記錄及水質(zhì)數(shù)據(jù),使用GIS
技術(shù)建立水網(wǎng)的基礎(chǔ)模型 。通過傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集
,對(duì)流量、壓力和水質(zhì)指標(biāo)等進(jìn)行監(jiān)測
,確保模型的動(dòng)態(tài)更新
。
模型的核心為基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流的建模框架 ,運(yùn)用多尺度模擬方法
,整合水力學(xué)、環(huán)境科學(xué)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)
,構(gòu)建一套全面反映水網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)字孿生模型
。采用Navier-Stokes
方程模擬水流,以捕捉復(fù)雜水流特性 ,并引入Ransom-Schneider
模型預(yù)測水質(zhì)演變 。同時(shí),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如支持向量機(jī)與隨機(jī)森林)
,通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練
,以實(shí)現(xiàn)對(duì)突發(fā)事件和長期趨勢的預(yù)測與識(shí)別。
優(yōu)化模型的參數(shù)選擇至關(guān)重要,在流量優(yōu)化方面
,根據(jù)銅山區(qū)水網(wǎng)的具體需求,設(shè)定目標(biāo)流量范圍
,中間值取值設(shè)為50 L/s
,最大流量100 L/s
、最小流量20 L/s
,確保水資源的高效配置
。在水質(zhì)優(yōu)化中,將水質(zhì)指標(biāo)如pH
值、濁度
、COD
等設(shè)為優(yōu)化約束條件,盡可能保持pH
值在7.0±0.5
,渾濁度低于5 NTU
,COD