1、数据与模型耦合驱动的供水管网爆管事件侦测与定位 提纲 背景 SCADA压力数据特征分析 基于数据驱动聚类算法的爆管侦测 水力模型进行爆管精确定位方法 结论与建议 一、背景-管网爆管事故及影响 给水管网的漏损率居高不下(12%)爆管事故时有发生，并导致一系列社会问题 年份 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 漏损量(亿m3)55.53 53.86 59.55 60.38 57.16 58.3 59.93 60.95 60.89 漏损率/%18.02 18.63 17.61 17.66 16.23 16.4 16.71 15.77 15.35 2、水量巨大浪费 断水造成生活不便 水的二次污染 水溢出地面堵塞交通 爆管事故快速精确定位仍然是目前的难题 管道破裂深埋地下不可见 传统爆管侦测方法效率低下 对SCADA系统数据挖掘不足 一、背景-管网爆管事故及影响 爆管原因 管道材料和管道接口 管道内外部受压 温变应力变化 管道基础 管道腐蚀 管网水力瞬变冲击 人为破坏 自然灾害 监测点一天的压力值 监测点具体时刻的压力值 日8月7日26月6日25月6(MPa)监测点压力值21:0018:0015:0012:009:006:003:000:000.40.370.340.310.280.25(MPa)监测点压力值21:0018:0015:00123、:009:006:003:000:000.40.370.340.310.280.25MPa)(监测点压力值21:0018:0015:0012:009:006:003:000:000.40.370.340.310.280.25 (MPa)监测点压力值7/87/77/67/57/47/37/27/16/306/296/286/276/266/250.360.350.340.330.320.310.3时刻 日期 nPPiinave1nPPiin1ave2二、SCADA压力数据特征分析 一次爆管事故的压力变化 工况异常正常工况)MPa(监测点压力值21:0018:0015:0012:009:006:04、03:000:000.380.350.320.290.260.230.2)MPa(监测点压力值21:0018:0015:0012:009:006:003:000:000.40.370.340.310.280.25离爆管点距离越近，则受到爆管的影响所导致的压力变化越大；由增大流量所显示的压力变化趋势可以看出，随着模拟流量的增大，压力变化呈现出线性变化的特点。爆管点在水源点附近，各监测点的压力变化值较小；监测点在管网末梢时，距离水源点越远则引起监测点的压力变化值越大；爆管造成整个管网压力变化的规律 时刻 二、SCADA压力数据特征分析 SCADA 系统 中 压 力值的下降，可 作 为 是爆 管 事5、 故判 别 的 一个 重 要 的依据。品牌资产及其测量 二、SCADA压力数据特征分析 一次爆管事故的压力下降等值线逐时变化图 三、基于数据驱动聚类算法的爆管事件侦测 x11.x1f.x1p.xi1.xif.xip.xn1.xnf.xnp n 个个具有具有 p维变量维变量数据点数据点 非监督分类学习算法 聚类之间的距离量度最大 聚类内部点之间距离量度最小|),(2222211nnyxyxyxd yx 异常点 通过聚类分析算法，识别SCADA压力监测数据中的异常值，根据异常值出现的时刻和空间位置，识别可能的爆管事件发生的时刻和地点 三、基于数据驱动聚类算法的爆管事件侦测 爆管时刻的行向量不仅邻居6、较少，而且距离别的所有的行向量也异常远。如果某个行向量具有较小的当地密度，并且同时具有较大的相对距离，则该行向量可能对应为爆管点 SCADA数据特征 爆管事件判别依据 1111nmmmndayppdayppmatrixk1压力监测矩阵 当地密度 相对距离 三、基于数据驱动聚类算法的爆管事件侦测 2014.4.1 9:15-2014.3.31 9:15 2014.4.1 9:15-2014.3.31 9:00 1111nmmmndayppdayppmatrixk1日期 监测点 四、基于模型的爆管点定位 爆管规模评估与可能爆管点集合 爆管流量分析 压力驱动模拟 爆管点定位 管径（管径（mm）3007、 500 600 800 1000 1200 1400 节点最大压节点最大压降（降（MPa）0.035 0.048 0.059 0.073 0.113 0.137 0.158 可疑点编号可疑点编号 模型节点模型节点ID 对应管径对应管径 可疑点编号可疑点编号 模型节点模型节点ID 对应管径对应管径 1 427905 800 7 224422 800 2 129794 1000 8 424985 1000 3 236143 800 9 246140 1000 4 282733 1000 10 318400 600 5 44013 1000 11 277805 800 6 356960 1000 8、12 319707 1200 可疑爆管点ID及对应管径 管道爆管与最大压降值的统计关系 爆管规模评估与可能爆管点集合 爆管流量分析 压力驱动模拟 爆管点定位 四、基于模型的爆管点定位 QAg HH201sQAHH1.33523m/1335.23L/s2g31101D=800mm;=0.62;A1=0.25A 可疑点编可疑点编号号 对应管径对应管径(mm)附近监测附近监测点点 预估压降值预估压降值(MPa)爆管流量爆管流量 1 800 4057 0.150 1335.23 2 1000 4057 0.132 1957.12 3 800 航兴 0.135 1266.71 4 1000 航兴 0.19、29 1934.75 5 1000 航兴 0.150 2086.29 6 1000 航兴 0.142 2029.89 7 800 长大长大 0.140 1289.95 8 1000 长大 0.122 1881.52 9 1000 长大 0.140 2015.55 10 600 长大 0.142 730.76 11 800 长大 0.160 1379.02 12 1200 长大 0.162 3122.12 爆管规模评估与可能爆管点集合 爆管流量分析 压力驱动模拟 爆管点定位 传统水力分析方法不足：不能模拟压力不足工况下管网水力情况。四、基于模型的爆管点定位 爆管规模评估与可能爆管点集合 爆管流量10、分析 压力驱动模拟 爆管点定位 通过计算模拟结果与实测结果的欧式距离，定位爆管管段 四、基于模型的爆管点定位 四、基于模型的爆管点定位 与爆管风险评估模型的结合 软件结构设计 工程及文件管理 新建 打开 保存 导入/导出 WaterNetwork核心组件对象 管网水力水质模拟 延时水力模拟 管网水质模拟 管网水龄分析 管网污染物追踪 DotSpatial 图形引擎 管网爆管风险评价与应急处置 爆管数据库管理 爆管静态风险分析 爆管动态风险分析 爆管事件侦测定位 数据管理及显示交互 图形浏览 数据报表 动态曲线 等值线面分析 时序播放 五、结论与建议 压力在线监测数据是侦测管网运行异常的关键，监测密度与频次是侦测及时性的关键 聚类分析可以有效侦测具有显著压降的爆管事件，有助于及时发现夜间发生的爆管事件或者不易在地面以上差距的暗爆 水力模型是对爆管位置定位的核心工具，但爆管流量的估计仍然存在较大的不确定性 压力驱动模拟应代替传统的水力模拟用于异常事件分析