基于空间聚类算法的排水管网风险分析.pdf
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1、 2 0 1 4年第 4期 ( 总 1 9 8期 ) 安徽建筑 水 、 电 、 暖 通 技 术 与 应 用 安 徽 建 筑 圜 在核心点 nod e j 满足 n o d e j nod e ,则认为点 n o d e 是节点集合 的噪点。 双重属性密度可达,给定一系列节点 n o d e , , nod e n o d e , 并且 n o d e j 双重属性直接密度可达于 nod e j + 。 ( n 一 1 ) , 则 称节点 n o de 双重属性密度 可达 于节点 n o d e 。 2 2空间聚类算法步骤 空间聚类算法用于节点风险分析的具体步骤可以总结如 下。 S t e p
2、1 : 选取离排放 口最近的节点 n o d e , 作为起始节点。 S t e p 2 : 搜索起始节点 n o d e 的双重属性邻域点, 判断其是 否为核心点。 (n o d e 。 不是核心点, 则暂时将其标记为噪点 , 找到下一个 离排放口最近的节点作为新的起始节点, 重复步骤 2 ; nod e 是核心点, 则建立新类, 并将 n o d e 。 双重属性邻域 内的所有点用 n o d e 。 的类标号标记, 进入步骤 3 。 S t e p 3 : 依次用当前类别中的其他核心点进行搜索, 找到所 有双重属性密度可达于 n o d e 的节点, 用 nod e 的类标号标记 , 完
3、成本聚类族的划分, 进入步骤 4 。 S t e p 4 : 找到离排放口最近的未标记的节点, 以此节点作为 新的起始节点, 进入步骤 2进行新一个聚类族的搜索。直到所 有节点均被处理 为止 , 聚类过程结束。 3 应用 实例 本次模拟地区位于安徽省合肥市东北角,合肥火车站前。 该区面积约为 2 7 5 k m: , 地面平均坡度为 5 , 属于商住混合区, 地面不透水百分比约为 6 0 。本次模拟管网含节点 3 1 6个 , 排 水管段 3 1 5条 ,节点间平均距离约为 4 0 m,排水管段直径为 0 4 m 1 8 m不等 , 部分末端管段为箱涵, 尺寸为 1 9 m( 高 ) 4 m
4、( 宽 ) 。 3 1多风险等级聚类结果 节点风 险大小 目前没有明确的定义 , 我们可以简单理解为 事故发生的概率及事故造成的损失大小 。 本文风险评价指标采 用下式表达: Ri s k _i n d e x = a+ 6DU R+ cF LO ( 1 ) 其中: Ris k i n d e x为节点的风险评价指标; N为节点水位的 过顶最大高度与节点下游管段起点的覆土厚度的比值 ; D U R 为节点超载持续时间, F L O为溢流量,由 S WMM模拟获得 , 两 者在使用前需进行归一化处理 , 处理后的数据为 0 1 之间的无 量纲数 , 其值越大, 代表节点风险越高; a 、 b 、
5、 C 为权重系数。 本文取权重系数 o = b = c = 1 3 ,可计算得到各节点的风险评 价指标。 根据节点 R i s k i n d e x 取值的不同, 将节点分为低风险、 中风险和高风险三类。我们取五年一遇的暴雨重现期 , 运用聚 类分析法, 得到系统风险分布图见图 1 。 由图 1 可知, 随着风险等级的提高, 其整体所覆盖的范围 变得越来越小, 且高等级风险区域通常分布在低等级风险区域 范围的内部, 风险分布由低到高具有明显的过度。其次单个高 等级聚类区域较低等级聚类区域小 , 一个低等级聚类内部可能 具有多个较高等级的聚类。另外, 我们可以发现在五年一遇的 降雨条件下, 整
6、个系统多处发生溢流, 风险范围分布较广。 这是 图 1 空间聚类算法下排水 系统风险分布 因为系统处于合肥市 老城 区 , 排水管 网管径较小 , 加上管段坡 度较缓 , 使得整个地 区过水能力较小 , 引发溢流 。 3 2参数敏感性分析 参数的选取是为了提供更稳定的结果 , 并尽可能的与实际 情况相符。本文提供了一种全新的基于密度的聚类有效性指 数类内密度, 用聚类内的风险点数量与聚类覆盖管段长度 的比值来评价聚类内聚f 生的强弱, 具体公式如下: E l c = AV R D ( C i) 一( 2 ) V 其中: D ( c J = n i 为类 C i 的密度 , n 为类 C i 中
7、有效风险点总 L 数 , 厶为 c f 覆盖的管段总长度; N为相应风险等级系统总风险 点数量。 E l c 越大, 表明系统聚类结果越好。 此外, 划分过于笼统 的聚类结果不利于制定灵活的改造策略。 本次聚类采用聚类数 量及 E l c两个值评价不同参数取值下系统的聚类质量, 评估结 果 如图 2 。 由图 2 ( a) 我们可以发现: 低风险等级聚类数量对参数取 值较为敏感, 而风险改造主要集中在中高风险区域, 这样就避 免了参数选取不当造成改造决策的失误。另外 ,聚类结果对 Mi n P t s 取值较 敏感, 对于改造资金有限的区域, 可以适当 增大 Mi n P t s 值, 寻找迫
8、切需要改造地区。由图 2 ( B) 可知, 在低 Mi n P t s 取值下,影响系统 E l c 值的主要是聚类结果的类内密 度。随着 s 增大, 聚类越松散, 系统 剧c 值减小; 当 Mi n P t s逐 渐增大时 , 噪点数量对 E l c 值 的影响将逐渐增大 。 由以上结果可知, Mi n P t s =1 , E p , =1 0 0将获得较满意的聚 类结果 , 故本次 聚类采用此参数组合 。 3 3原因分析及优化改造 进行风险分析的目的, 就是为了找到高风险地区, 然后进 行更新改造, 以降低排水系统风险, 减少灾害的损失。 由图 1 可 知 , 模拟地区的风险主要集中在四
9、个部分 , 现给四个区域分别 编号为 a b 、 c 、 d 。为了分析发生洪流的原因,我们借助于 S WMM模 型强大 的剖面图显示 功能 , 分别查看此 四个区域的管 道剖面图。管道剖面图见图3 。 由图 3 ( A) 可知 a 、 C区发生溢流的主要原 因是 因为管 道坡 度过缓, 可以采用增加管道坡度的方式 , 扩大管道的过水能力; b区造成溢流的原因主要是管道的埋设深度过小, 且管段管径 过小。 此处可去掉检查井跌水部分, 以增大管道坡度, 同时对部 分小管径地区进行管径扩大改造 ; d区发生溢流也是因为管道 坡度太小及管径太小, 但因为d区管道多处设置跌水井, 故可 ( 下转 第
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