基于“空天地一体”的智慧水务平台

随着国家全面推进生态文明建设步伐的加快,强化水环境信息化建设,实施精准治理,对智慧水务技术的发展提出了更高的要求。针对智慧水务监测及业务管理的需求,采用“空天地一体”、分布式多模数据库、大数据、人工智能等技术,实现水务信息数据实时动态采集、实时动态监管,大数据存储、分析计算、信息互联共享,水质安全智能监测与评估,构建的智慧水务管理平台提供防汛抗旱、城市内涝监测、水环境监测、水量调度、河湖长管理、智能决策等应用功能。平台可用于河流、湖泊等流域的水环境监测、治理等领域,有助于建立长效智慧水务监管机制。

基于机器学习-CFD的明渠流速场预测模型

快速准确地预测渠道的断面流速场,对明渠的设计、维护和提高灌溉效率具有重要意义,而对于水位变化速度快、幅度大的渠道,实时预测其流速场更为困难。以都江堰人民渠总干渠为例,基于机器学习-CFD提出了一种构建实时流速场预测模型的新方法:首先,使用计算流体力学(CFD)对目标明渠断面进行模拟;然后,建立机器学习模型(SaDE-ELM),在SaDE-ELM中构建一个全连接的3层三输入一输出的神经网络,其隐藏层节点的参数通过流速场数据特征在策略库中自适应选择进化策略的差分进化算法进行计算,使用Moore-Penrose广义逆来计算该网络输出层权重;最后,使用CFD断面模拟数据训练SaDE-ELM。该SaDE-ELM模型训练完成后,只要输入该明渠的水位和断面任意点的位置坐标,即可输出该点的流速,以此得到明渠整个断面的流速场。结果表明,该模型的预测结果符合明渠流速分布的一般规律,且具有较高精度,可供类似工程参考。

新疆智慧水利综合管理平台

新疆具有典型的干旱气候特征,疆内各地区经济基础薄弱、水利建设智能化程度不高,农业灌溉水资源利用率只有40%左右.吉木乃县作为新疆最为典型的干旱缺水县,近年来因全球气候变暖形势加剧,其境内唯一的水源地—木斯岛冰山的冰川雪线不断后退,情况不容乐观.传统水资源分配与管理方式较为落后,已不能解决当前吉木乃县所面临的水利管理困境,其管理效率低,产生的效益差,已不符合当前的经济发展形势.而现代化的智慧水利利用信息技术、网络技术、大数据和人工智能,使得水利管理智能化、管理效率大大提高.本文以新疆维吾尔自治区阿勒泰地区吉木乃县智慧水利综合管理平台建设为依据,从水资源管理、多水源仿真联动、防汛抗旱、农村饮水安全、水库大坝安全、闸门远控和灌溉管理7方面展示智慧化信息综合平台在水利管理中的建设细节,为推动智慧水利体系的构建提供了有效支撑.

基于AT的锅炉燃烧温度场重建算法研究

为了监控燃烧状态,实现炉内温度分布的测量,提出了一种基于声学层析成像法(AT)的三层递进式网格化温度场重建算法.该算法在最小二乘法(LSM)确定稀疏网格温度信息的基础上,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立温度场的细密网格模型,同时为了进一步提高重建精度,LSSVM重建模型的参数通过差分进化算法(DE)进行整定(简称为LLD算法),从而建立整个待测温度场的细致温度描述.通过对东方锅炉厂提供的三种不同类型的温度场进行重建,结果及误差分析表明LLD算法可以对待测燃烧区域温度分布信息进行全局性的描述,能实现温度场的高精度重建.