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题名排水管道泥沙淤积深度估算方法研究
被引量:7
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作者
吴慧英
江凯兵
李天兵
邹新军
钟英强
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机构
湖南大学土木工程学院建筑安全与节能教育部重点实验室
广州中工水务信息科技有限公司
中国地质大学地理与信息工程学院
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出处
《中国给水排水》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期117-122,共6页
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基金
湖南省重点研发计划项目(2018NK2054)
国家自然科学基金资助项目(51578231)。
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文摘
运用C#编程语言实现了SWMM模型参数的自动提取,通过创建BP-人工神经网络实现了节点水深值与模型参数值之间的非线性拟合,基于模型参数率定的思路提出了一种排水管道泥沙淤积深度的估算方法,并且以G市某雨水排水系统为例,采用4场降雨数据对模型进行了校核与验证。结果表明,通过两场降雨数据的验证,对于管径为1.2~1.8 m的管道,淤积深度预测值与实测值之间的绝对误差均在4 cm以内;模拟结果和实测数据的水深峰现时间偏差均低于实测数据历时的5%,峰值的数值偏差均在3%以内;场次3和场次4两场降雨4个监测点的水深预测值与实测值的平均相对误差分别为3.35%、2.98%,2.75%、2.51%,7.39%、6.77%,5.53%、8.15%,说明该方法能够对排水管道淤积情况进行有效预测。
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关键词
泥沙淤积深度
排水管道
雨洪管理模型
参数率定
C#编程语言
人工神经网络
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Keywords
sediment deposition depth
drainage pipeline
SWMM
parameter calibration
C#programming language
artificial neural network
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分类号
TU992
[建筑科学—市政工程]
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