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                一種初期雨水調蓄池優化設計方法與流程

                文檔序號:19676455發布日期:2020-01-10 23:24
                一種初期雨水調蓄池優化設計方法與流程

                本發明涉及初期雨水調蓄池設計領域,具體涉及一種初期雨水調蓄池優化設計方法。



                背景技術:

                城市雨水徑流所産生的非點源汙染是城市水質惡化的主要原因。由于初期雨水汙染物濃度較高,因此,設置初期雨水調蓄池是解決雨水徑流汙染最優有效的手段之一,也是大部分老城區解決雨水徑流汙染的主要方法。將初期雨水收集到調蓄池中,雨季過後,排入汙水處理廠進行處理,處理達標後再就近排入河中。初期雨水調蓄池大小不僅與運營建設成本有關,也直接影響城市水體的水環境質量,因此,合理確定初期雨水調蓄池的大小是老城區非點源汙染控制的重要研究工作之一。

                目前,對于初期雨水調蓄池的設計,一般是根據《室外排水設計規範》(gb50014-2006)中初期截流降雨量4~8mm和地表徑流面積確定得到的。通過分析平原城市汙染物累積特性可以發現,汙染物前期累積速度較慢,中期累積速度較快。因此,如果按照規範只截取前期累計,截汙效果必然較差。

                初期雨水調蓄池的大小與初雨徑流下汙染物累積特性密切相關,影響汙染物累積特性的主要因素有城市地形、土地利用性質、地貌、雨量、雨強、降雨前的幹旱天數、交通量、尤其是不透水面積等,各調蓄池對應彙水區的地面情況均不同,若各初期雨水調蓄池按照規範進行統一設計,必然會造成調蓄池截汙效果不一、調蓄池容積浪費等問題。但除上述因素外,初期雨水調蓄池的設計還需要考慮運維期的總成本,包括調蓄池的建設成本、汙水處理廠的處理費用和治理水至達到標准的措施費用,以及城市水體的運行維護成本。受限于地方經濟和占地等因素,各調蓄池均有最大容積的約束,並且受當地汙水處理廠日處理汙水水量的影響。綜合以上問題,如何高效快速設計滿足受限條件且總成本較低的初期雨水調蓄池,是目前亟待解決的問題。



                技術實現要素:

                針對現有技術中的上述不足,本發明提供的一種初期雨水調蓄池優化設計方法解決了如何高效快速設計滿足受限條件且總成本較低的初期雨水調蓄池的問題。

                爲了達到上述發明目的,本發明采用的技術方案爲:一種初期雨水調蓄池優化設計方法,包括以下步驟:

                s1、根據城市初期雨水的蓄水和排水需求,設定調蓄池的數量m以及每個調蓄池i所處的位置,其中m爲大于1的整數,i爲調蓄池編號,其值爲區間[1,m]內的整數;

                s2、根據城市初期雨水的蓄水和排水需求,設定每個調蓄池i的排水口數量ni以及每個調蓄池i所對應的每個排水口j所處的位置,其中ni爲大于1的整數,j爲排水口編號,其值爲區間[1,ni]內的整數;

                s3、建立swmm城市非點源汙染數學模型,模擬計算得到每個調蓄池i其下每個排水口j的連續時間汙染物過程變量ci,j(t)和連續時間徑流過程變量qi,j(t),其中t爲時間;

                s4、根據每個調蓄池i所處地段的占地條件,得到每個調蓄池i的最大容量

                s5、根據每個調蓄池i的最大容量和每個調蓄池i其下每個排水口j的連續時間徑流過程變量qi,j(t),采用徑流量累積方程計算得到每個調蓄池i蓄滿最大容量的時間

                s6、根據每個調蓄池i其下每個排水口j的連續時間汙染物過程變量ci,j(t)和每個調蓄池i蓄滿最大容量的時間采用調蓄池累積截汙比方程計算得到每個調蓄池i的最大截汙率

                s7、根據每個調蓄池i的最大截汙率采用拉丁超立方抽樣方法抽樣得到l組調蓄池截汙率集hk={ζ1,k,ζ2,k,ζ3,k,…,ζm,k},其中k爲調蓄池截汙率組合編號,其值爲區間[1,l]內的整數;

                s8、根據每組調蓄池截汙率集hk,采用成本方程計算得到l組總成本數據costk,並構建l組數據樣本{hk,costk};

                s9、利用人工神經網絡模型對l組數據樣本{hk,costk}進行訓練,得到關于調蓄池截汙率集hk與總成本數據costk之間的數學模型;

                s10、根據每組調蓄池截汙率集hk及其總成本數據costk的數學模型,構建優化函數j(h);

                s11、以城市水系水質保障爲前提,以minj(h)爲優化目標,采用粒子群優化算法,得到最優截汙率集hopt,該集合的元素即爲每個調蓄池i的最優截汙率

                s12、根據每個調蓄池i的最優截汙率采用調蓄池累積截汙比方程計算得到每個調蓄池i的最優截汙率對應時間並根據時間采用徑流量累積方程計算得到每個調蓄池i的最適容積

                進一步地:步驟s5和s12的徑流量累積方程爲:

                其中,vi(t)爲第i個調蓄池徑流量累積量隨時間的容積。

                進一步地:步驟s6和s10的調蓄池累積截汙比方程爲:

                其中,ζi(t)爲截汙率比,t爲排水口徑流出流到結束的總時間。

                進一步地:步驟s8的成本方程爲:

                cost(h)=f(h)+s(h)+me(h)(3)

                其中,cost(h)爲成本,h爲截汙率集,f(h)爲調蓄池的建設成本,s(h)爲汙水處理廠處理總汙水的費用,me(h)爲水系水質達標的措施費用。

                進一步地:步驟s10構建的優化函數j(h)爲:

                j(h)=cost(h)+σ(s)·θ(p(h))·p(h)α(4)

                其中,s爲人工神經網絡訓練叠代次數,σ(s)爲懲罰因子,θ(p(h))爲比例系數,p(h)爲懲罰函數,α爲指數因子。

                進一步地:懲罰因子

                進一步地:指數因子

                進一步地:懲罰函數p(h)=max{0,g(h)},g(h)爲截汙率集h所對應的各調蓄池總容積與所有調蓄池總容積的差值,所有調蓄池總容積受限于當地汙水處理廠的日處理能力其中vi(h)爲截汙率集h所對應的調蓄池的容積。

                進一步地:比例系數

                本發明的有益效果爲:以城市水系水質保障爲前提,以水系水質保障總成本最低爲優化目標,以所有調蓄池總容積爲約束條件,利用人工神經網絡模型訓練出的調蓄池截汙率與總成本之間的數學模型,采用粒子群優化算法得出各調蓄池的最優截汙率,並結合各調蓄池截汙率與徑流量累積量之間的關系,得出各調蓄池的設計容積;有助于科學、經濟、快速、高效的確定調蓄池容積,在滿足受限條件下,節約總成本,避免不必要的人力、物力、財力的浪費。

                附圖說明

                圖1爲一種初期雨水調蓄池優化設計方法流程示意圖。

                具體實施方式

                下面對本發明的具體實施方式進行描述,以便于本技術領域的技術人員理解本發明,但應該清楚,本發明不限于具體實施方式的範圍,對本技術領域的普通技術人員來講,只要各種變化在所附的權利要求限定和確定的本發明的精神和範圍內,這些變化是顯而易見的,一切利用本發明構思的發明創造均在保護之列。

                如圖1所示,在本發明的一個實施例中,一種初期雨水調蓄池優化設計方法,包括以下步驟:

                s1、根據城市初期雨水的蓄水和排水需求,設定調蓄池的數量m以及每個調蓄池i所處的位置,其中m爲大于1的整數,i爲調蓄池編號,其值爲區間[1,m]內的整數;

                s2、根據城市初期雨水的蓄水和排水需求,設定每個調蓄池i的排水口數量ni以及每個調蓄池i所對應的每個排水口j所處的位置,其中ni爲大于1的整數,j爲排水口編號,其值爲區間[1,ni]內的整數;

                如表1所示爲在國內平原地區某縣城,本發明根據該城市蓄水和排水需求設定的調蓄池數量以及每個調蓄池內設定的排水口數量。

                表1調蓄池排水口數量

                s3、建立swmm城市非點源汙染數學模型,模擬計算得到每個調蓄池i其下每個排水口j的連續時間汙染物過程變量ci,j(t)和連續時間徑流過程變量qi,j(t),其中t爲時間;

                s4、根據每個調蓄池i所處地段的占地條件,得到每個調蓄池i的最大容量

                s5、根據每個調蓄池i的最大容量和每個調蓄池i其下每個排水口j的連續時間徑流過程變量qi,j(t),采用徑流量累積方程計算得到每個調蓄池i蓄滿最大容量的時間

                s6、根據每個調蓄池i其下每個排水口j的連續時間汙染物過程變量ci,j(t)和每個調蓄池i蓄滿最大容量的時間采用調蓄池累積截汙比方程計算得到每個調蓄池i的最大截汙率

                運用上述步驟s4~步驟s6,在該縣城,根據其工業、征地的客觀因素,每個調蓄池的建設最大容積爲10萬立方米;並計算出各調蓄池對應的最大截汙率,從調蓄池st1到st9,最大截汙率分別爲47.06%、63.15%、76.72%、61.13%、57.56%、52.73%、100.00%、100.00%和62.46%。

                s7、根據每個調蓄池i的最大截汙率采用拉丁超立方抽樣方法抽樣得到l組調蓄池截汙率集hk={ζ1,k,ζ2,k,ζ3,k,…,ζm,k},其中k爲調蓄池截汙率組合編號,其值爲區間[1,l]內的整數;

                s8、根據每組調蓄池截汙率集hk,采用成本方程計算得到l組總成本數據costk,並構建l組數據樣本{hk,costk};

                s9、利用人工神經網絡模型對l組數據樣本{hk,costk}進行訓練,得到關于調蓄池截汙率集hk與總成本數據costk之間的數學模型;

                s10、根據每組調蓄池截汙率集hk及其總成本數據costk的數學模型,構建優化函數j(h);

                s11、以城市水系水質保障爲前提,以minj(h)爲優化目標,采用粒子群優化算法,得到最優截汙率集hopt,該集合的元素即爲每個調蓄池i的最優截汙率

                針對試驗的縣城,各調蓄池的最優截汙率分別是41.41%、55.53%、51.41%、0、56.58%、47.41%、0、0、53.89%。

                s12、根據每個調蓄池i的最優截汙率采用調蓄池累積截汙比方程計算得到每個調蓄池i的最優截汙率對應時間並根據時間采用徑流量累積方程計算得到每個調蓄池i的最適容積

                試驗的縣城各調蓄池計算結果容積分別爲7.4萬立方米、7.2萬立方米、3.3萬立方米、0萬立方米、9.6萬立方米、8.1萬立方米、0萬立方米、0萬立方米和6.7萬立方米。

                步驟s8的成本方程爲:

                cost(h)=f(h)+s(h)+me(h)(3)

                其中,cost(h)爲成本,h爲截汙率集,f(h)爲調蓄池的建設成本,s(h)爲汙水處理廠處理總汙水的費用,me(h)爲水系水質達標的措施費用。

                步驟s5和s12的徑流量累積方程爲:

                其中,vi(t)爲第i個調蓄池徑流量累積量隨時間的容積。

                步驟s6和s10的調蓄池累積截汙比方程爲:

                其中,ζi(t)爲截汙率比,t爲排水口徑流出流到結束的總時間。

                步驟s10構建的優化函數j(h)爲:

                j(h)=cost(h)+σ(s)·θ(p(h))·p(h)α(4)

                其中,s爲人工神經網絡訓練叠代次數,σ(s)爲懲罰因子,θ(p(h))爲比例系數,p(h)爲懲罰函數,α爲指數因子,懲罰因子指數因子懲罰函數p(h)=max{0,g(h)},g(h)爲截汙率集h所對應的各調蓄池總容積與所有調蓄池總容積的差值,所有調蓄池總容積受限于當地汙水處理廠的日處理能力其中vi(h)爲截汙率集h所對應的調蓄池的容積;比例系數

                本發明以城市水系水質保障爲前提,以水系水質保障總成本最低爲優化目標,以所有調蓄池總容積爲約束條件,利用人工神經網絡模型訓練出的調蓄池截汙率與總成本之間的數學模型,采用粒子群優化算法得出各調蓄池的最優截汙率,並結合各調蓄池截汙率與徑流量累積量之間的關系,得出各調蓄池的設計容積;有助于科學、經濟、快速、高效的確定調蓄池容積,在滿足受限條件下,節約總成本,避免不必要的人力、物力、財力的浪費。

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