基于长短时记忆网络的顶托影响下干支流洪水模拟研究

干支流交汇河段易发生洪水相互顶托现象,造成河段持续处于高水位,极大地增加了洪水模拟的难度。以三岔河口上游受顶托影响显著的嫩江大赉站为研究对象,首先分析识别大赉站历史洪水的顶托关系,并根据洪水顶托关系划分洪水类型;在此基础上采用长短时记忆(LSTM)网络建立洪水模拟模型,评估模型的模拟效果。结果表明,采用流量、水位变化率可以较为有效地识别洪水顶托关系,历史上嫩江受到洪水顶托影响的年份较多;LSTM模型输入中仅考虑上游来水对大赉站流量模拟精度影响相对较小,而对水位模拟精度影响显著;考虑顶托影响的LSTM模型对大赉站的流量、水位模拟精度均较高。可见,所构建的LSTM模型能较准确地模拟出顶托影响下的大赉站洪水过程,为类似流域或站点的洪水模拟提供参考。

广义回热技术在热网回水余热利用中的应用及效果分析

为解决供热机组产生的大量热网回水难以进行回收利用的问题,提出了一种应用广义回热技术利用热网回水余热技术方案,该技术将暖风器、无泄漏式GGH系统和汽轮机回热抽汽系统结合在一起,实现能量的梯级利用和能量品位的转换,从而提高系统经济性。本研究分析计算广义回热技术利用热网回水余热系统,以江苏某电厂350 MW供热机组为例,其计算结果显示,该系统节煤量的理论最大值为2.37克/(千瓦时)。电厂的实际运行数据验证了该技术满足设计要求,具有明显的节能效果,且系统运行稳定可靠。

热网回水补热的多热源供暖系统分析

为缓解市政热网压力、解决地源热泵土壤热失衡问题,设计了一套热网回水补热的太阳能-地源热泵复合供暖系统。对太阳能并联及串联地源热泵系统与该系统的土壤温度、蒸发器入口温度、太阳能热利用率、运行性能进行分析。结果表明:该系统土壤温度仅降低0.55℃,有效缓解了土壤热失衡问题;对比并联系统,蒸发器入口温度提高4℃,机组COP提升5%,太阳能全年热利用率提升24%;对比串联系统,功耗降低322 kW·h,制热量提高5025 kW·h,系统COP提高2%。热网回水补热系统地埋管数按照机组取热量的50%设计,更适用于地埋管钻孔面积受限的地区。当热网回水计量热价按照居民供热0.217元/kW·h收费时,相较于市政热网供暖方式,热网回水补热的多热源供暖系统的费用年值降低5500元。随着热网回水计量价格的降低,热网回水补热的多热源供暖系统的经济性将更具优势。

基于多目标的杭州之江新城骨干河道交汇处岸线优化方案

为降低桥墩群对杭州之江新城骨干河道团结浦、三号浦交汇处的水流影响,构建了平原河网平面二维数学模型,研究了3个岸线优化方案对交汇处流态和雍水的改善效果,并综合阻水比、征地面积、水域面积及桥墩安全等多目标进行比较分析。结果表明,拓宽一侧河道以免桥墩位于主河槽或改道避开桥墩,均可有效降低桥墩雍水影响,3个优化方案对雍水高度的改善效果相当;方案2、3会影响桥墩安全,水域面积相对较小且征地面积大,方案1对桥墩安全影响较小,工程实施相对容易,综合优势较高,推荐方案1为最优方案。

神经网络在次级河流回水区叶绿素a浓度预测中的应用

以长江次级河流之一的临江河为研究对象,探讨神经网络应用于次级河流回水区叶绿素a浓度短期预测的可行性。利用主成分分析法(PCA)选取对叶绿素a浓度影响较大的指标,在这些指标数据的基础上建立RBF神经网络模型。网络训练和测试的结果表明,模型模拟精度较高,说明RBF神经网络模型可以用于次级河流回水区叶绿素a浓度的短期预测。通过对临江河回水区叶绿素a影响因子的分析,表明控制水体中磷含量应是临江河回水区富营养化防治的重点。

基于神经网络集中供热二次回水温度预测研究

研究供热质量优化控制问题,针对集中供热二次网回水温度控制系统的实时性要求及供热系统时变性、非线性和时滞性的特点,为了准确获取回水温度控制系统的设定值,分别采用LM、Elman和RBF三种神经网络算法进行回水温度预测研究。选取一次网供水温度、一次网供水流量、室外温度、二次网供水温度、二次网供水流量作为预测模型的输入,二次网回水温度作为输出,分别构建了LM、Elman和RBF三种预测模型,仿真结果表明,三种预测模型均能实现回水温度的预测,RBF预测模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度,可以更好地满足回水温度预测的实时性要求。

BP神经网络模型拟合受回水影响的水位流量关系研究

对受回水影响的水文测站的水位流量关系采用该水文测站的水位及其与下游形成回水处的水文测站之间的落差作为输入建立BP神经网络模型进行拟合。结果表明,BP神经网络对受回水影响的水位流量关系拟合效果好,可以进行推广应用。

多河流顶托情况下水库下游水位计算方法探讨

因受下游岷江、横江涨水顶托的影响,向家坝水库出库流量与下游水位的关系较为复杂,对水文计算结果和水库调度决策产生了直接影响。以2014年7月～2015年9月向家坝水库下游水位、出库流量、横江水文站和高场水文站流量为研究数据,利用顶托法和BP神经网络模型对横江、岷江的顶托影响进行了分析。结果表明,BP神经网络法检验期最大误差0.32 m,平均误差0.11 m;顶托法最大误差0.74 m,平均误差0.40 m;顶托量大于1m时,BP神经网络法平均误差0.09 m,顶托法平均误差0.42 m。BP神经网络模型计算精度较高,尤其是在顶托量较大时计算结果较好,可用于生产实际。

河道边界水位对管道排水能力的影响分析

为保证城市排水安全,缓解城市内涝,针对河道排涝水位对管道排水的动态影响问题,选用宿迁市马陵河排水片区为研究区,基于SWMM模型,模拟2、3和5 a重现期暴雨条件下出水口管道分别为自由出流、半淹没出流和完全淹没出流3种情形的管道相对排水能力变化,并在此基础上探求马陵河各分段控制水位。结果表明:管道水流主要受河道高水位作用,即管道完全淹没出流时,排水能力随水位的升高而不断减小,减小程度与末管道高差和水位动态顶托管道水流有关。此结论可为城市排水管网改造及河道调控水位除涝提供科学参考。

潮水顶托对雨水管网的影响分析

基于SWMM模拟平台,模拟潮汐水位对雨水管网的顶托影响,分析潮汐曲线时刻表下管网排水能力。以某滨海城市小区为例,基于地理信息系统GIS和暴雨洪水管理模型SWMM构建城市排水管网与排放口海水潮汐耦合模型,对比分析潮汐出流和自由出流,比较两种情形下的检查井水位、管道充满度、管道流速。结果表明,潮汐顶托对管网排水能力的影响随潮汐水位变化,潮汐出流造成中下游检查井水位上升,管道充满度增加,流速下降甚至回流,严重影响排水能力,增加内涝风险。

基于Landsat遥感技术的丘陵—平原混合地区流域水文模型在秦淮河流域的应用

平原感潮河网区水流计算复杂,边界条件需考虑入江口潮位的影响,同时流域内闸坝调度工况对水流运动状态影响显著,是区域防洪调度中亟需解决的问题之一。以秦淮河流域为例,利用Landsat遥感技术提取了流域下垫面因素,建立了丘陵—平原产汇流模型,考虑了秦淮河入江口的潮位关系和流域内水库、闸门的调度情况,利用河网水动力学模型模拟计算了流域内各重要节点的水位过程。结果表明,本文模型对较大暴雨洪水年份1991、2003、2007年洪水的模拟能力较好,主要断面最高水位模拟误差均控制在0.15m以内。

增压吸收对土壤源吸收式热泵性能影响的模拟分析

针对土壤源吸收式热泵的性能对供热二次网回水温度较为敏感,提出采用压缩机增压的方式来提高吸收式热泵的吸收压力,进而提高土壤源吸收式热泵的高温性能。以LiBr-H_2O为工质对,模拟分析增压吸收对土壤源吸收式热泵高温性能的影响。结果表明,增压吸收可以有效降低吸收式热泵稀溶液的浓度,进而可以提高二次网回水温度,降低吸收式热泵的驱动热源温度。同时,随着增压比的升高,土壤源吸收式热泵供热系统的一次能源利用效率不断下降。

外河对城市排水管网影响的数值模拟研究

针对城市外河道水位与城市排水管网水流相互影响的问题,将外河道纳入城市雨洪系统中,采用水动力学方法进行外河道、管道内的汇流演算,构建了街道、管道、外河道3层结构的城市雨洪模型,模拟不同外河水位条件、不同洪峰遭遇条件对管流运动过程的影响。结果表明,外河水位较高时,会对管网水流有顶托作用,特别是当管道出流处于完全淹没状态时,管网排水能力将大大降低;当外河道洪峰与管道洪峰叠加相遇时,推迟外河道峰现时间,可减少外河水位过高对管网排水产生的不利影响。

污水/回水管网BT模式建设融资及价格分析

针对污水处理项目管网建设资金不足及其融资渠道的匮乏,建议BOT模式污水处理厂投资者以BT模式投资污水、回水传输管网建设,保障厂网建设的配套性;运用管网年费用折算值法计算管网价格,平衡投资者和政府间的利益关系。

基于神经网络的换热站二次回水温度预测方法

换热站是集中供热系统的中枢,针对集中供热系统的时变性、时滞性及非线性的特点,为了准确获得换热站温度控制系统的设定值,根据实测的换热站数据和气象数据,通过相关性分析建立三个预测特征集,分别构建RNN、DNNs和LSTM三种神经网络预测模型实现对二次回水温度的预测。实验结果表明,影响二次回水温度的主要气象因素为室外温度,三种预测模型都能实现二次回水温度的预测,在数据集Set3上采用RNN预测模型具有更高的预测精度,并且节约能源。

BOT及BT水处理厂网特许共建价格模型研究

目前国内污水处理项目价格计算方法没有充分起到对水资源供需关系的调控作用。本文提出了BOT结合BT厂网共建模式污水/回水处理基础价格计算模型,构建出城市供水水价、污水处理、管网配套、回水回用费用间合理的比价关系,对水资源供需关系进行科学调控,形成有效的环保激励机制。

白鳍豚Meta种群灭绝原因及保护措施

白鳍豚是我国长江流域特有的珍稀动物。在过去的几十年里,白鳍豚的数量在急剧减少,目前已经濒临灭绝。本文试从生物学的角度,探讨其Meta种群灭绝的原因和现有保护措施存在的问题,并提出了在长江中、下游大回水区建立自然保护区网的设想。

基于太古供热一级网回水集中降温的优化设计

当前太原市已形成热电联产和大型燃气热源厂为主的清洁能源集中供热模式,各热源通过市政一次管网将高温热水输送至末端热力站,但一次网回水的低品位能很少引起行业重视。为充分利用该部分热能,通过利用新建太原市城西燃气调峰热源厂项目建设优势,在该地块内设置热泵机组,充分提取热源厂就近的太古一级网回水中低品位能,用于加热热源厂供热主管网的回水温度,实现优势互补,互利共赢。

遗传-BP神经网络法预测叶绿素a浓度变化

基于2009年—2010年对临江河回水区水质指标的监测数据,采用遗传算法结合BP神经网络的方法对回水区的叶绿素a(Chl-a)浓度变化进行动态模拟预测。通过灰色关联法确定了对Chl-a浓度有显著影响的指标与网络输入变量,即水温、DO、流速、透明度(SD)、TP、CODMn及Chl-a。模拟结果表明,遗传-BP神经网络的预测值和实测值吻合较好,其相对误差约为9.8%,模型可良好地用于次级河流回水区叶绿素a浓度的短期预测。预测结果表明,在春末夏初季节,当水库蓄水位为150～160 m时,临江河回水区富营养化潜势较高,尤其应注重临江河该时段富营养化的防控工作。