从供水系统生产可再生能源

水质监测和寻找环境友好型能源正成为两个最受欢迎的工程研究课题,因为beat365官方app下载对地球的极限有了更好的了解. 在这个论文, 首先提出了水系水质监测网的优化设计方法. 下一个, 提出了一种利用监测网络提供的水质测量数据来确定污染源位置的数据解释方法. 作为第三个主题, 本文介绍了给水管网能量回收系统的优化设计方法.

在本文的第一部分, 针对水质监测系统,提出了一种优化算法. 在这个过程中, 利用仿真模型的结果确定最佳监测位置. 模拟模型的结果是该方法的重要组成部分,因为它们将水动力学的非定常和随机性质以及污染物在河流中的命运和运输过程纳入优化模型. 在这种方法中, 通过多目标优化技术确定了理想的监测位置. 监测系统的一个目标是尽早发现污染物,另一个目标是监测网络的可靠性. 该方法首先应用于一个简单的假设河流系统,以证明流域的非稳定水文特性对监测站最佳位置的重要性. 然后,在一个实际的水系上进行了测试. 结果表明,所开发的设计技术可有效用于水系监测网的优化设计.

在研究的第二部分, 介绍了一种快速识别污染源位置的方法. 因为这是一个有非唯一解的病态问题, 制定了一套分类程序,将候选泄漏地点与水质监测站的测量结果相关联. 为了这个目的, 利用污染物的统计矩参数化了监测点污染物的突破曲线. 然后,对大量的泄漏场景进行了模拟,对监测系统进行了训练. 在培训过程之后, 该方法可以连续消除候选位置,从而确定在监测站观察到的突破曲线的泄漏位置. 将所建立的模型应用于实际河流系统,结果表明该技术可作为污染源调查工程的可靠起点

论文的第三部分致力于从供水系统生产可再生能源. 这项研究背后的主要想法是利用微型涡轮机收集尽可能多的可用多余能源. 这些涡轮机的能源生产受到管理层设定的最低压力限制的限制. 此外, 网络中流动的非定常性质导致可用多余能量的变化. 水分配系统的这些方面需要微型涡轮机的运行时间表. 在这项研究中, 提出了一种使微型涡轮能量回收最大化的模拟优化方法。. 该仿真优化模型是基于遗传算法的。. 为了降低计算量,引入了遗传算法的智能播种. 该算法测试了几种具有不同涡轮位置和涡轮类型的能量回收系统配置. 然后选择能量产率最高的最佳配置. 该方法首次应用于实际的泵驱动网络. 然后, 将该网络转换为一个假设的重力驱动系统,并在新系统上进行了优化模型的测试. 研究结果表明,配水网能量回收系统具有显著的经济效益和环境效益,所介绍的方法不仅是优化设计工具,而且是评价配水网可再生能源潜力的有效手段.