排水管网监测点的优化布置方法简述-第2页-北极星环境监测网

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2.2以运筹学理论为基础进行优化

国外一些学者则利用运筹学中多目标规划模型对排水管网监测点的优化布置进行了研究。Fattoruso等人将模型精度最大化和监测成本最小化作为规划目标，对液体比重计的监测位置进行了优化，监测主要针对城市内涝的预警[3]。Banik等人针对排水管网中水质监测点的优化进行研究，在多目标规划模型下，利用遗传算法进行求解，确定水质最优监测点。

图2 多目标监测点优化选址遗传算法计算流程

与基于统计学方法相比，以运筹学理论为基础对节点进行优化布置，更便于加入对不确定性的考虑与探讨。受降雨强度、场次降雨时间间隔等因素影响，排水管网各节点水量及水质都会有明显差异;而且我国目前多为雨污合流制，污水的排放也会对管网的水量水质产生明显影响。因此，在对排水管网监测点进行优化布置的过程中，需充分考虑不确定性的问题。

3、研究问题与展望

3.1现有研究的不足

目前对排水管网监测点布置研究仍有明显不足，将一定程度制约对排水系统信息化的管理。主要问题包括以下3点：

(1)监测点优化的数据来源依赖于实际监测数据，信息量有限。目前国内研究主要依赖于实际监测数据，如以某天的监测数据为依据，选择最大流量、最小流量及COD作为指标，再进行一定的数据处理，作为衡量节点间相关性的依据。这样得到的优化结果只能说对某一天的排水或降雨情景适用。排水管网监测点一旦确定，将是一个长期获取数据量的过程，节点的代表性需要具有一定的广泛性，在不同情景下都能作为代表性监测点。

(2)监测点的布置与优化依赖于人为判断，主观性强。利用统计学方法对节点进行聚类分析的研究中，虽然设置了聚类原则，但仍然有很大程度依赖于人为的判断，相关性的识别仅为辅助作用，更多依赖于人工对管网拓扑结构的分析与认识，监测点最终布置结果受人为因素影响较大。

(3)无法对大规模城市排水管网进行监测点的优化与布置。已有研究中的优化对象是现有监测点，如敖培以某市23个排水干管监测点为研究对象，进行进一步的优化与布置，对于目前未被监测的节点则不作为研究对象。一方面，现有监测点未必是最优的监测布置方案;另一方面，对于尚未开展排水监测的区域，这一优化布置方法将无法进行应用。

3.2研究展望

针对目前研究的不足，未来排水管网监测点优化布置的研究应主要解决以下问题：

(1)充分利用排水模型进行模拟，获取不同情景下的数据进行规律识别。国外的一些研究中，用到了SWMM模型进行模拟，而不仅局限于实际监测数据，这样为得到不同情景下管网运行状态提供了可能，尤其是一些极端降雨条件，在实际监测中可能存在缺失数据，但可通过模型模拟的方法进行补充分析。

(2)将每个节点相关监测指标的数据在时间尺度上进行综合分析。在进行节点相关性分析时，不仅局限于最大水量或最小水量等单个数据，而可以用一场降雨期内，各节点的流量变化曲线来作为研究对象。每个节点的信息将概括为一条时间序列，通过对各时间序列的分析，来筛选代表性节点，将可更加充分体现出节点的信息。

(3)减少对人为判断的依赖，强化排水管网监测点的自动识别。对排水管网开展监测不仅是排水信息化管理的必要环节，结合目前我国情况，也是对海绵城市建设效果定量化评估的主要数据来源。减少人为主观判断，将能够更加客观评估各城市海绵城市建设效果。

(4)加强对排水管网监测点布置方案定量化评估的研究。目前的研究主要针对如何进行监测点的优化布置，得到一套监测方案，但对于得到的监测如何进行定量化的评估未开展研究，无法定量化评估监测方案的优劣。

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