[發明專利]基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法

在審

• 申請號: 202210585675.1
• 申請日: 2022-05-27
• 公開（公告）號: CN114861550A
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 尹海龍;王靜怡;徐祖信;郭亞麗;吳一帆
• 申請（專利權）人: 同濟大學;中國長江三峽集團有限公司;上海勘測設計研究院有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/00;E03F5/10;G06F111/04;G06F113/08
• 代理公司: 北京睿智保誠專利代理事務所(普通合伙) 11732
• 代理人: 杜娟

1.基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法，其特征在于，包括以下步驟：

S101.SWMM模型的構建步驟：構建SWMM模型，包括水文模塊、水動力模塊和水質模塊；

S201.SWMM模型參數的率定及驗證步驟：選取小雨、中雨、大雨三種典型降雨事件，至少監測m場有效降雨事件來進行SWMM模型參數的率定及驗證，其中m≥3；

S301.降雨過程線設計步驟：利用芝加哥雨型生成降雨過程線，生成不同降雨重現期條件下的降雨強度-時間序列；

S401.溢流水量水質模擬步驟：基于率定后的SWMM模型模擬得到不同降雨重現期條件下的雨水管網末端排放口溢流水量水質隨時間的變化曲線，以及未設置調蓄池時排口處污染負荷排放總量；

S501.雨水調蓄池位置及數量確定步驟：根據研究區域的土地利用類型，確定調蓄池的數量以及每個調蓄池所處的位置；

S601.分布式雨水調蓄池優化模型構建步驟：以調蓄池總體積最小化、溢流污染負荷削減最大化為優化目標，不同位置最大可利用土地面積為約束條件，不同位置調蓄池的體積為目標函數，構建分布式雨水調蓄池優化模型；

S701.分布式雨水調蓄池優化模型求解步驟：首先隨機生成初始種群，通過分布式雨水調蓄池優化模型生成新種群；

S801.分布式雨水調蓄池體積確定步驟：確定目標溢流污染負荷削減率，在種群的所有個體中進行搜索，得到對應目標削減率的最優個體，從而獲得相對應的各個雨水調蓄池的截流時間及體積；

S901.Pareto最優曲線及擬合方程獲取步驟：針對種群中的最優個體，根據其對應的目標函數繪制Pareto最優曲線，利用二次函數對不同典型降雨重現期條件下的溢流污染負荷與最小調蓄池總體積的關系進行擬合，得到擬合方程，利用擬合方程實現雨水調蓄池的優化設計。

2.根據權利要求1所述的基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法，其特征在于，

S101中水文模塊和水動力模塊參數包括但不限于：曼寧系數、洼地蓄水深度以及入滲模型參數；水質模塊參數包括：不同土地利用類型對應的最大累積量、半飽和累積時間、沖刷系數、沖刷指數。

3.根據權利要求1所述的基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法，其特征在于，

S201中通過納什系數R_NS來分析降雨事件中水量水質模擬值與實測值之間的吻合程度，以此來率定并驗證模型參數。

4.根據權利要求3所述的基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法，其特征在于，

R_NS的計算公式如下：

式中，R_NS為納什系數；Q_obs為i時刻的實測值；Q_sim為i時刻的模擬值；Q_ave為所有實測值的平均值；n為監測次數。

5.根據權利要求1所述的基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法，其特征在于，

S301的具體內容為：基于設計暴雨強度公式，選取芝加哥雨型生成降雨過程線作為SWMM模型的輸入條件，暴雨強度公式如下式：

式中，q為設計暴雨強度；P為設計降雨重現期；t為降雨歷時；X、Y、Z、k均為地方參數，根據歷史統計降雨數據獲取。

6.根據權利要求1所述的基于溢流污染負荷控制的分布式雨水調蓄池優化設計方法，其特征在于，

S501的具體內容為：根據研究區域的土地利用類型，確定調蓄池的數量m以及每個調蓄池i所處的位置；其中，m為≥1的整數，i為調蓄池的編號，i是區間[1，m]內的整數。