如何用大數據優(yōu)化壓力、控制管網漏損

■ 張俊杰 林國鋒 李淑慧

壓力與泄漏有著密切的關系，對減少管網漏損，控制泄漏反彈起著決定性作用。本文以丹東振安區(qū)三萬噸愛河水廠為例，研究和探索大數據優(yōu)化管網壓力。愛河水廠作為一個獨立封閉的供水區(qū)域，承擔著振安地區(qū)的供水任務，其實際供水能力為2．6×104m3/d，承擔著振安片區(qū)3×104工商業(yè)和居民用戶，管網長度50km左右，二次加壓泵站12座，該區(qū)域產銷差率約為78%左右。盡管檢漏頻次、強度、周期都很密集和頻繁，但管網老化嚴重，布局設計不合理，泄漏反彈十分嚴重；常常為了保障居民正常供水，不得通過加壓方式來保障高峰用水。為了控制泄漏反彈，減少頻繁泄漏，控制管網漏損，降差人員根據該區(qū)域的管網布局、測壓點的布局以及泄漏反彈現狀，在大數據分析和挖掘的基礎上提出管網壓力優(yōu)化的方案和探索研究。

一、大數據分析管網壓力現狀

從振安地區(qū)管網現狀來看，管網老化十分嚴重，泄漏頻繁，幾乎每周都有居民投訴水壓偏低的情況，一到周六、周日，個別小區(qū)老百姓吃水就受影響。從水廠壓力看，出廠壓力從原先0．35MPa已經提升到0．5MPa左右，而夜間最小流量從2017年平均650m3/h上漲至2018年的900m3/h，平均每小時上漲了250m3/h，最高時夜間最小流量達到了1300m3/h。但從管網壓力來看，最不利點龍頭和正大清華苑小區(qū)的壓力上漲并不高，甚至有些時候壓力還偏低。這說明這個區(qū)域存在著嚴重的泄漏，很可能是管網泄漏導致了管網壓力下降，影響了正常供水。

另外，從丹東居民生活習慣來看，基本上晚上21：00以后，很多飯店和商業(yè)就已經歇業(yè)，供水明顯出現了下降。通過對水廠和測壓點的大數據分析，基本驗證了其居民生活和用水習慣，波峰供水通常出現在早上06：00～08：30和下午17：00～21：00之間，而波谷供水時段卻集中在23：00～06：00之間。可偏偏是波谷時段供水量甚至和波峰時段的供水量持平，甚至還要超出。這就暴露了調度上存在不合理，不是科學調度管網壓力。從而導致管網壓力過高，泄漏浪費嚴重。為了進一步分析其現狀，又對愛河水廠高峰供水時段8月和10月供水數據進行對比分析，發(fā)現2017年10月比2017年8月多供了56653m3，而整個總公司的總供水量2017年10月比8月則多供了56240噸。可見，愛河水廠供水量上漲的影響才是導致2017年10月份整個供水公司的供水量上漲的主要原因。

二、大數據壓力優(yōu)化概述

（一）大數據管理壓力的原理和目的

大數據壓力管理原理是利用GPRS物聯網移動通信技術和大數據挖掘技術，通過將水廠、測壓點產生的海量實時數據，結合管網最不利點壓力的大數據分析用戶的用水習慣和特性，挖掘最不利點壓力在峰、谷時段的壓力優(yōu)化潛力，利用水廠、泵站的變頻器PLC編程技術，通過對夜間00：00～05：00或白天低峰用水時段的管網壓力的最大優(yōu)化，達到科學調度管網壓力，降低管網漏損的目的。鑒于南北方生活習慣不同，經濟發(fā)達程度不同，夜間生活的豐富程度不同，壓力優(yōu)化的時段可根據大數據分析、挖掘的用水習慣靈活掌握，不必完全局限于夜間時段。

大數據壓力管理目的不是簡單意義上減壓或降壓，而是在保障管網正常供水的情況下，利用物聯網技術、GPRS遠傳通訊技術和大數據挖掘技術，科學、合理地調配、優(yōu)化管網壓力。大數據管網壓力優(yōu)化既可以減少管網漏損，節(jié)能降耗，還可以控制泄漏反彈，預防和減少爆管，讓管網壓力在合理區(qū)間運行，延長管網的壽命，保障管網的安全運行。

（二）優(yōu)化管網壓力的原則

降差人員結合該區(qū)域的管網圖紙、管線布局、測壓點分布情況，科學選擇最不利點，利用GPRS移動通信技術、物聯網和大數據挖掘技術分析和挖掘壓力優(yōu)化的空間和潛力，結合最不利點和出廠壓力的優(yōu)化模型，在不影響正常供水前提下優(yōu)化管網壓力。大數據優(yōu)化管網壓力的原則：①堅持先檢漏、后壓力優(yōu)化的原則即先對區(qū)域地毯式檢漏，消除管網暗漏隱患。②在保障工業(yè)生產和居民生活正常供水前提下優(yōu)化管網壓力。③對用戶少、用量少的局部管網先優(yōu)化，提升主管網壓力回升。④滿足壓力優(yōu)化區(qū)域的特殊用戶的夜間（如工業(yè)、醫(yī)院以及夜間蓄水池補水）用水需求及消防需求。⑤堅持分階段優(yōu)化管網壓力原則、循序漸進地推進優(yōu)化試驗。⑥根據季節(jié)、天氣、溫差的變化實時、動態(tài)地調整壓力優(yōu)化范圍。⑦實時跟蹤和關注用戶的反映、投訴現象。⑧最不利點壓力一定要選準，確保其壓力為臨界點壓力。⑨確保邊界閥門完全閉嚴，PMA壓力區(qū)域完全獨立。除此以外，盡可能選擇供水區(qū)域、規(guī)模相對較大泵站或獨立供水區(qū)域建立PMA，確保壓力優(yōu)化的效果。

（三）優(yōu)化管網壓力工藝流程

大數據管網壓力優(yōu)化工藝流程是用來指導降差人員如何利用物聯網、GPRS移動通信技術采集水廠、二次加壓泵站、最不利點壓力數據，如何利用大數據技術分析挖掘壓力優(yōu)化的潛力，并通過最不利點和水廠、泵站的之間壓力關系建立壓力優(yōu)化模型，然后科學、合理設計、規(guī)劃、調度水廠的壓力，實現對整個管網壓力的優(yōu)化、達到降低漏損、預防爆管、延長管道壽命的目的。降壓工藝流程如下：

（四）大數據優(yōu)化壓力的思路

大數據數據優(yōu)化管網壓力思路如下，首先要利用大數據分析居民的用水習慣和特性，分析各測壓點的大數據，結合管網布局、地形落差找到最不利點；然后把最不利點壓力作為臨界點壓力，利用最不利點壓力跟水廠壓力的線性關系、數學模型，計算最小流量時段水廠降壓范圍，按照周期性降壓的方式、循序漸進地推進優(yōu)化壓力的試驗、研究。

1．分析和挖掘最不利點

為了更準確、更可靠地找到最不利點，分析最不利點壓力變化的趨勢，波峰、波谷出現的時間段，降差人員對區(qū)域內龍頭、正大清華兩個疑似的最不利點壓力數據進行比對分析，并結合兩個最不利點壓力覆蓋的區(qū)域、范圍、用戶數量，樓層高度，地形落差，綜合篩查比選來確定最不利點。

鑒于龍頭地區(qū)的用戶少，夜間最小流量平均在70m3/h，在夜間最小流量中占比甚少，加上區(qū)域的主要是部隊和平房戶，因此龍頭不適合作為最不利點壓力。而正大清華苑小區(qū)測壓點集中在振安區(qū)域，居民很多，降差人員在大數據分析基礎上，最終確定正大清華苑小區(qū)為最不力點壓力，即以此為臨界點壓力，在保障正大清華苑小區(qū)正常供水壓力的情況下進行優(yōu)化。

以篩選的最不利點正大清華測壓點為基準，分析用水習慣和特性，時間周期。由于該區(qū)域的管網老化嚴重、布局設計不合理、二次加壓站多，管網改造資金匱乏，在高峰供水時，管網壓力地形條件下很難實現分區(qū)優(yōu)化管網壓力，即便是能實現壓力流量分區(qū)，也耗時、耗資巨大。

2．水廠與最不利點壓力

最不利點位置和壓力確定后，就可以根據最不利點壓力與水廠出廠壓力的線性關系，進一步挖掘和分析波峰、波谷流量時段最不利點壓力和出廠壓力。將最大流量時段最不利點壓力作為臨界點壓力，分析波峰、波谷流量時段最不利點壓力差的變化和優(yōu)化潛力。通過波峰、波谷水廠與最不利點壓力曲線分析（見壓力曲線圖），水廠壓力0．46MPa，最不利點壓力0．20MPa，水廠夜間最小流量時水廠壓力0．35MPa，而最不利點壓力0．25MPa。由此可見，在夜間最小流量時段比最高流量時段最不利點壓力高出了0．11MPa。就是說，在最小流量時段最不利點壓力保持0．2MPa時，水廠尚有0．11MPa壓力優(yōu)化的潛力。如果以特征點流量時段的最不利點壓力0．25MPa為臨界點壓力，足以保障夜間最小流量以及其他時段的正常供水。水廠與最不利點壓力曲線圖如下。

3．測算降壓范圍

根據特征點流量、壓力和最不利點壓力數據分析可知，完全可以在白天09：00～16：00和22：30～05：00兩個時段優(yōu)化水廠壓力，考慮白天優(yōu)化水廠壓力可能會影響正常供水和導致用戶投訴，在壓力優(yōu)化時幅度減少；而在22：30～05：00最小流量時段優(yōu)化潛力和范圍則幅度增大。優(yōu)化壓力的時段、最不利點壓力和水廠優(yōu)化潛力和范圍確定后，就可以利用最不利點和水廠的壓力建立壓力優(yōu)化模型，計算水廠在保障最不利點壓力的前提下的降壓幅度和范圍。

降差人員根據水廠壓力與最不利點壓力線性關系，推導出壓力方程式。即：

P1PW：P2C=P1PWR：P2CR

P1PW：最大流量時段最不利點壓力

P2C：最小流量時段最不利點壓力

P1PWR：保障最不利點水廠出廠壓力

P2CR：最小流量時段水廠出廠壓力

通過上面方程式，得出最小流量時段水廠壓力：

P1PWR=（P2CR×P1PWR）/P2C=（0．46×0．35）/0．46=0．35MPa

即當最小流量時段水廠壓力達到0．35MPa時，即可滿足最不利點壓力0．25MPa。由此，推算出最小流量時段水廠降壓范圍為：

PR=0．46-0．35=0．11MPa

CJ-T 316-2009《城鎮(zhèn)供水服務》雖然是供水管網壓力標準，主要指是白天正常用水期間的壓力服務標準，波谷時段即夜間最小流量時段壓力不在其范疇之內，因此，最終將降壓范圍調整為0．11MPa，即水廠壓力保持在0．35MPa。這樣既可滿足降壓需求，又能滿足國家標準規(guī)范。

4．降壓試驗

根據大數據分析和挖掘的壓力優(yōu)化潛力，降差項目人員制定了波谷和次波谷優(yōu)化的方案和措施，并組成了由客服中心、水廠、調度、管網和檢漏部門的應急處理小組，保障壓力優(yōu)化期間居民的正常供水，采用周期降壓、階段評估、循序漸進的降壓方式，邊試驗、邊觀察最小流量的變化，密切關注用戶的反映、投訴。如果遇到用戶投訴、反映時即可停止降壓試驗，重新調整降壓方案。詳細試驗數據如下：

夜間22：30～05：00壓力優(yōu)化范圍

通過大數據分析，該區(qū)域的次波谷在早上09：00～16：00之間，這個時段市民都在上班，用水量比波峰期下降了很多，過了早高峰08：00，水廠壓力一直維持在高壓狀態(tài)，徘徊在 0．45MPa左右。此時最不利點壓力 0．25～0．30MPa之間，比早高峰時段最不利點壓力0．2MPa要高出0．05MPa，因此，建議進行富余的壓力給與優(yōu)化。水廠壓力優(yōu)化數據如下表：

09：00～16：00之間次波谷供水時段壓力優(yōu)化數據

通過夜間22：30～05：00和09：00～16：00時段的管網壓力優(yōu)化，愛河水廠的日供水量從2．6×104m3/d下降至1．8×104m3/d，平均每天下降了 0．8×104m3/d，夜間最小流量從1260m3/h下降至600m3/h，節(jié)水效果十分顯著，漏損率下降了30．76%。壓力優(yōu)化前后的夜間最小流量曲線圖如下：

通過對水廠壓力、流量系統(tǒng)、管網壓力監(jiān)測系統(tǒng)的大數據挖掘，精準找到了峰谷、峰值水廠和最不利點壓力優(yōu)化的潛力。通過對管網壓力優(yōu)化的研究、試驗，充分證明了壓力管理是一種有效的控制漏損方法，對降低管網漏損、預防爆管、控制泄漏反彈，延緩檢漏周期、維護檢漏成果起到了積極的控制作用。總而言之，大數據挖掘技術為科學、合理、精準的壓力優(yōu)化提供了一種嶄新的優(yōu)化的思路和方法，把水廠、調度、管網、檢漏有機地融合在一起，為控制管網漏損控制探索出一種非常、經濟、有效的降損方法，非常值得研究和推廣。