【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于城市内涝模拟模型领域，涉及一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法。
技术介绍
1、近年来，中国城市内涝灾害频发，对居民日常生活和生命财产安全构成了严重威胁，内涝风险防控面临严峻挑战。对于城市地区而言，地下排水管道是最主要的防洪排涝设施。降雨发生时，管网排水速率低于雨水的汇集速率就会导致地面出现积水，轻则影响城市居民的正常生活，重则导致严重的内涝灾害。排水管道淤积将会极大的降低城市排水管道的过流能力，更加容易诱发城市内涝灾害而地下排水管道淤积。
2、事实上，中国城市建设长期存在“重地上，轻地下”现象，地下排水管网养护管理严重不足。据中国工程院重点咨询项目“城市地下设施安全管控战略研究”调研显示，全国主要城市平均每公里排水管道存在功能性病害12处，其中淤积/结垢病害占比80％以上，管道淤积等功能性病害引起的排水不畅是导致城市内涝的重要因素之一。
3、然而现有的城市内涝模型均未考虑管道淤积对城市内涝的影响，这将会严重降低城市内涝模型的模拟精度。同时目前的城市内涝模型多是基于水文水动力学的数值模拟方法，模型构建复杂且模型率定的工作量大，与城市内涝预测的时效性和精确性相矛盾。如何在考虑管道淤积的基础上提高暴雨内涝模拟的精确性和时效性是亟待解决的关键问题，因此亟待开发一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法。
技术实现思路
1、针对以上问题，本专利技术的目的在于，提供一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，所述模型根据管道淤积情景下的管道过流控制
2、本专利技术采用的技术方案如下：一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，包括以下步骤：
3、步骤s1，采用曼宁方程模拟管道内的恒定均匀流，实现沿程摩阻的数值率定；
4、步骤s2，结合动量矩守恒方法和一维圣维南方程和步骤s1中的沿程摩阻，构建考虑管道淤积的地下管网水流动力学控制方程；
5、步骤s3，采用步骤s2中的一维圣维南方程和基于栅格坐标的水力分析方法，构建二维地表水流动力学控制方程；
6、步骤s4，利用步骤s2中的地下管网水流动力学控制方程和步骤s3中的二维地表水流动力学控制方程，构建考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型；
7、步骤s5，利用应用区的暴雨-积水监测数据，对步骤s4中所构建的考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型进行模型率定及验证；
8、步骤s6，构建暴雨事件数据集，基于应用区的记录降雨数据构建步骤s5中考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型的暴雨强度公式，构建不同降雨类型和不同重现期的暴雨事件数据集；
9、步骤s7，将步骤s6构建的不同降雨类型和不同重现期的暴雨事件数据集，输入到步骤s4中考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型中，模拟不同暴雨事件下应用区的内涝淹没动态演进情景，构建管道淤积情景下包含降雨时间序列和淹时间序列的“暴雨-内涝”数据库；
10、步骤s8，对步骤s7所构建的“暴雨-内涝”数据库进行归一化处理，并划分训练集、验证集和测试集；
11、步骤s9，构建融合改进的卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络和贝叶斯优化的城市内涝智能预测模型，以步骤s7中“暴雨-内涝”数据库的降雨时间序列作为预测模型的输入，淹没时间序列作为预测模型的输出，利用步骤s8中“暴雨-内涝”数据库归一化处理后的训练集、验证集对城市内涝智能预测模型进行训练和参数优化；
12、步骤s10，以步骤s8中“暴雨-内涝”数据库归一化处理后的测试集中的降雨时间序列作为输入，利用步骤s9中的城市内涝智能预测模型实现管道淤积情景下的城市内涝智能预测。
13、进一步的，步骤s1，采用曼宁方程模拟管道内的恒定均匀流，实现沿程摩阻的数值率定；具体如下：
14、利用曼宁方程模拟管道内的恒定均匀流，得到沿程摩阻的表达式如下：
15、
16、其中，sf为沿程摩阻，n为曼宁粗糙系数，r为过水断面的水力半径，u为管道内部水流的平均流速，q(t)为时间t管道的入口/出口瞬时流量，a为管道过水断面的面积；
17、进一步的，步骤s2，结合动量矩守恒方法和一维圣维南方程和步骤s1中的沿程摩阻，构建考虑管道淤积的地下管网水流动力学控制方程；具体如下：
18、步骤s21，结合一维圣维南方程、步骤s1中的沿程摩阻和管道水动力学经验公式，构建排水管道水流的一维控制方程如下：
19、
20、其中，z表示排水管道水位高度，t表示时间，a表示波速，g为重力加速度，a为管道过水断面面积，q(t)为时间t管道的入口/出口瞬时流量，x表示空间坐标，ql表示旁侧入流，hl为单元长度上的局部水头损失；
21、步骤s22，采用动量矩守恒方法和步骤s21中构建的排水管道水流的一维控制方程，构建考虑管道淤积的地下管网水流动力学控制方程如下：
22、
23、其中，ρ为含沙水流密度，q(t)为时间t管道的入口/出口瞬时流量，δt表示无限小的时间间隔，ffw和ffs分别表示非淤积和淤积管段中流固耦合的摩擦阻力，lp表示从排水管道入口a排水管道出口b的排水管道总长度，lc代表排水管道淤积的长度，η为非淤积管段水流动能转换效率系数，sc代表排水管道淤积的厚度，t1表示水流从排水管道入口a运动到排水管道出口b所需的时间，va(t)和vb(t)分别表示t时刻由流量计测量得到的排水管道入口a和排水管道出口b的实际流量，α为管道与水平线的夹角。
24、进一步的，步骤s3，采用步骤s2中的一维圣维南方程和基于栅格坐标的水力分析方法，构建二维地表水流动力学控制方程；具体如下：
25、步骤s31，建立x轴和y轴二维坐标系，更新二维坐标系中水流流动的时间步长δt设置为：
26、
27、其中，ω表示模糊惩罚系数，δx为栅格单元宽度，h表示栅格单元的平均水深；
28、步骤s32，利用步骤s31中的二维坐标系中水流流动的时间步长δt，构建二维坐标系中栅格单元流量的计算方法如下：
29、
30、其中，qs表示二维坐标系中栅格单元流量，q表示栅格单元内的瞬时降雨量，gl表示地面标高，h表示栅格单元平均水深，δ(h+g本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S1，采用曼宁方程模拟管道内的恒定均匀流，实现沿程摩阻的数值率定；具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S2，结合动量矩守恒方法和一维圣维南方程和步骤S1中的沿程摩阻，构建考虑管道淤积的地下管网水流动力学控制方程；具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S3，采用步骤S2中的一维圣维南方程和基于栅格坐标的水力分析方法，构建二维地表水流动力学控制方程；具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S4，利用步骤S2中的地下管网水流动力学控制方程和步骤S3中的二维地表水流动力学控制方程，构建考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值模拟模型；具体如下：
6.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内
7.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S6中构建的暴雨事件数据集，包括：暴雨事件的不同降雨类型包括均匀型、单峰型、双峰型、多峰型和峰值系数为0.3、0.5、0.7的芝加哥雨型，暴雨的重现期分别为1年、2年、5年、10年、20年、30年和50年。
8.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S9中构建融合改进的卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络和贝叶斯优化的城市内涝智能预测模型，具体为：
9.根据权利要求8所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤S9中贝叶斯优化的优化过程主要涉及以下三部分内容：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤s1，采用曼宁方程模拟管道内的恒定均匀流，实现沿程摩阻的数值率定；具体如下：
3.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤s2，结合动量矩守恒方法和一维圣维南方程和步骤s1中的沿程摩阻，构建考虑管道淤积的地下管网水流动力学控制方程；具体如下：
4.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤s3，采用步骤s2中的一维圣维南方程和基于栅格坐标的水力分析方法，构建二维地表水流动力学控制方程；具体如下：
5.根据权利要求1所述的一种考虑排水管道淤积的城市内涝智能预测方法，其特征在于，步骤s4，利用步骤s2中的地下管网水流动力学控制方程和步骤s3中的二维地表水流动力学控制方程，构建考虑管道淤积的地下管网和二维地表耦合内涝数值...
【专利技术属性】
技术研发人员：狄丹阳，刘广鑫，方宏远，李健，肖理中，杜雪明，李斌，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：
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