论文详情
2024年第11期
• 城镇水系统研究与应用 •
基于水力模型耦合机器学习的城市污水干管风险评估
作者：周军，柯臻玮，霍广炼，周午阳，朱世泰，王广华
作者单位：广州市城市排水有限公司；广州市市政工程设计研究总院有限公司
引用本文：周军, 柯臻玮, 霍广炼, 等.基于水力模型耦合机器学习的城市污水干管风险评估[J].净水技术, 2024, 43(11): 132-140.
摘要：污水干管承担了主要的污水转输任务,失效后对环境影响大,为保障污水系统安全稳定运行,需要开展污水干管风险评估。 以广州市中心城区的污水干管为研究对象,基于最新的管网现状结构数据和运行数据,耦合使用机器学习、水力模型等多种方法用于评估,简化用于评价的数据种类,筛选出7 类指标作为风险评估指标,找出“高风险”污水干管,采用增设连通管等方法降低风险。 结果表明:机器学习模型“非高风险”管段预测精度为96.84%,“高风险”管段预测精度为85.95%,可认为模型精度满足使用要求;与改造前的管段进行对比,有88.92%的“高风险”管段转变为“非高风险”管段,保障了污水干管的安全运行。
关键词：污水干管，风险评估，机器学习，水力模型，运行安全
基金资助：广东省水利科技创新项目(2020-34);广东省建设科技项目(2023-K4-130852)
