合工大周啸课题组
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description: 合肥工业大学周啸智慧水务课题组
items: 课题组师生赴南宁参加2025（第七届）中国漏损控制高端论坛
items: 课题组 NAS 使用教程
items: 课题组师生赴西安参加第十一届全国城市供排水管网研究学术沙龙
items: 向所有老师说一声节日快乐
items: 课题组周啸副教授入选第二届“水业杰出青年”名单
items: 2025年《中国给水排水》第四届智慧水务融合创新技术论坛
items: 供水管网漏损高效控制研究与应用
items: 数据与机理双向赋能：供水管网智能化革命的范式转换与技术突围
items: 新年快乐！！！
items: 「图论入门」从基础概念到NetworkX

课题组师生赴南宁参加2025（第七届）中国漏损控制高端论坛
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date: 2025-10-17T23:02:00+08:00
description: 由国际水协会中国漏损控制专家委员会(IWA Water Loss Specialist Group-China Region)主办，广西绿城水务集团股份有限公司、重庆晴时文化传播有限公司联合协办的2025（第七届）中国漏损控制高端论坛于 2025年10月14日-17日在广西南宁举办。本届论坛聚焦管网漏损控制的前沿理念、创新技术和标杆案例展开深度交流。会议将围绕Al和大模型在供水系统中的应用、漏损控制成功与失败案例分享等核心议题，通过主题报告、技术工作坊、圆桌论坛、技术展示等形式，为与会者提供产学研深度融合的交流平台。 15日下午，课题组周啸副教授在主会场作《数据与机理双向赋能：供水管网智能化技术的范式转换》报告，内容从水力模型、机器学习到深度学习的三重演进出发，提出应融合数据模型与机理模型二者的优势，建立数据与机理互补的智能系统。在案例部分，也展示了基于水力模型与流量灵敏度分析的爆管定位研究，证明了机理模型与数据模型在实际工程中结合应用的可行性。后续又介绍了供水管网智能化研究中的多种新兴方法：深度强化学习用于调控优化、图神经网络（GNN）用于拓扑特征建模、物理信息神经网络（PINN）嵌入守恒规律、图信号处理（GSP）用于空间频谱分析，最终引出“供水管网元模型”概念——一种结合数据与机理、低成本高效率的智能替代模型。14日下午，课题组博士研究生曼亚灿参加研究生论坛，作题为《基于图学习与频谱推理的供水管网替代模型研究》报告，报告内容围绕课题组多年聚焦的图信号处理技术与图神经网络技术，对现有文献中对供水管网替代模型的理解进行了归纳总结，并对近期课题组关于替代模型的最新探索进行了技术分享。17日上午，课题组博士研究生曼亚灿，硕士研究生郑爽、王佳伟前往南宁市邕江上游二期引水工程主隧洞盾构施工现场进行观摩学习。

课题组 NAS 使用教程
type: item
date: 2025-10-15T23:49:00+08:00
description: 一、NAS 基础知识NAS（Network Attached Storage，网络附属存储）是一种通过局域网（LAN）进行文件共享和数据备份的存储设备。与普通的移动硬盘不同，NAS 不依赖单台电脑，而是作为课题组内共享的网络存储中心，每位成员都可以通过局域网或互联网访问其中的资源。1️⃣ 什么是 NAS？如果把你电脑里的“文件夹”比作你自己的办公桌抽屉，那么 NAS（Network Attached Storage） 就相当于是整个课题组共用的一间“资料仓库”。🏠 NAS 是一台专门用来存放文件的“小型服务器”，它常年保持开启状态。🌐 它通过校园网或互联网连接，每个人的电脑、手机都能访问它。📁 你可以在 NAS 上拥有自己专属的存储空间（就像一个带锁的柜子），也可以进入课题组公共区域（共享文件夹）。通俗点说，NAS 就是一个 “能在任何地方打开的超级U盘”。区别是它不需要你插拔U盘，也不会丢失文件，而且所有资料都能集中管理、统一备份。2️⃣ 为什么我们需要 NAS？科研工作最大的特点就是：文件多、数据大、版本多、合作频繁。比如：一篇论文可能有几十个版本；一个实验项目的文件夹可能包含几百个数据文件；几位同学共同修改同一个PPT；有人电脑坏了或格式化，文件就彻底丢了（这个是最重要的！！！）。NAS 解决的，就是这些痛点。它让每个人：✅ 不用担心文件丢失（因为NAS自动备份）；✅ 不用反复传文件（NAS可以共享）；✅ 不怕电脑出问题（随时能恢复数据）。你可以理解为：“NAS 是课题组文件的保险箱 + 云盘 + 数据中心。”3️⃣ NAS 是怎么工作的？NAS 的逻辑其实很简单：步骤动作类比🧭 第一步电脑通过网络连接到NAS就像打开一个共享柜子📦 第二步你把电脑中的文件放进NAS就像把资料放进柜子里保存🔁 第三步NAS自动同步或备份就像有个秘书帮你每天整理、抄一份备份📤 第四步需要时随时取出文件无论在学校、家里、手机上都能访问在技术上，NAS中有两个核心功能：同步（Sync）：计算机和NAS之间保持“实时镜像”——改一个，另一个也自动改。备份（Backup）：NAS自动定期复制一份电脑上的文件，防止丢失。📌 对我们课题组而言，大家主要使用的是备份功能——也就是“从电脑 → 上传到NAS”这一方向。NAS不会反过来修改你的电脑文件，因此使用起来非常安全。4️⃣ NAS 文件夹结构的理解在NAS中，你可以把文件结构理解为“三层仓库”：层级名称用途🏛 第一层公用文件夹存放课题组共享资料、公共模板、文献合集等👤 第二层个人根文件夹每个人独立的200G空间（相当于个人专属柜）📁 第三层个人项目文件夹自己在根文件夹里创建的项目或论文目录其中，“个人根文件夹” 是大家备份文件的目标区域；你电脑上被选择用于备份的那些文件夹，则称为“源文件夹”。所以整个过程可以用一句话总结：💡 “源文件夹中的内容，会自动复制到 NAS 的目标文件夹中，形成一份安全的副本。”5️⃣ 备份是如何工作的？NAS 的备份就像是给你的电脑文件照镜子 + 拍照片：当你第一次设置好备份任务后，NAS会先完整地“复制”一遍你的源文件夹；之后，每次你修改、添加或删除文件时，NAS都会智能地识别变化，只更新变化的部分；如果你不小心删除了文件或覆盖了旧版本，NAS 还能帮你“时光倒流”，从历史版本中恢复。举个例子👇你在电脑上有一个文件夹 D:\Research\Papers，其中存着论文文稿、图片、实验结果等文件。你设置备份任务时选定这个文件夹为源文件夹，NAS 会自动把它的内容复制到 /home/你的名字/Backup/Papers 中。下次你改动文件，NAS 会自动更新。哪怕你的电脑丢了，只要登录NAS，你仍然能找回全部资料。6️⃣ NAS 对比常见存储方式存储方式优点缺点U盘 / 移动硬盘携带方便容易损坏、容量有限、不支持远程访问网盘（百度云等）易分享、可远程有容量限制、速度慢、隐私风险NAS（课题组）高速、安全、私有、多人协作需要初次配置客户端💡 可以理解为：NAS 是“百度网盘 + 硬盘 + 自动备份系统”的结合体，只不过它属于我们课题组自己，数据完全掌握在我们手中。Synology DS225+NAS 的主要用途包括：集中化存储：统一管理课题组文档、数据集、实验结果、PPT 等资料。自动化备份：可将个人电脑中的重要文件夹（如代码项目、论文文稿、实验数据等）自动备份至 NAS。跨平台访问：支持 Windows、macOS、Linux 以及手机端访问。权限管理：每位成员拥有独立的“个人根文件夹”（200G），同时也能访问课题组“公用文件夹”。在本文中，我们将统一使用以下术语：名称含义源文件夹（Source Folder）计算机中需要备份的本地文件夹目标文件夹（Target Fold…

课题组师生赴西安参加第十一届全国城市供排水管网研究学术沙龙
type: item
date: 2025-10-12T22:12:00+08:00
description: 由西安建筑科技大学主办，西安德智水科技会务有限公司承办的第十一届全国城市供排水管网研究学术沙龙于2025年10月10日 - 12日在陕西西安举办。本次会议以“智慧、韧性、绿色——城市供排水管网的创新与发展”为主题，深入探讨城市供排水管网领域的新技术、新方法、新成果，以及在规划、设计、建设、运维等方面面临的挑战与解决方案，提升城市供排水管理的智能化水平，探讨政策和管理创新，为推动数字化和协同治理贡献智慧与力量。11日下午, 课题组周啸副教授在分会议题（一）/（二）作《供水管网元模型的构建与应用》报告。

向所有老师说一声节日快乐
type: item
date: 2025-09-10T16:13:08+08:00
description: 在这个特别的日子里，首先要衷心祝愿我们课题组的 周老师教师节快乐！感谢周老师在科研道路上的悉心指导与支持，愿老师在科研和生活中都能顺心如意。同时，也希望我们课题组的所有成员在未来的科研工作中不断进步，取得更加丰硕的成果，一路顺利，心想事成。最后，向所有辛勤耕耘的老师们致以最诚挚的祝福：教师节快乐，桃李满天下！ 🌹✨

课题组周啸副教授入选第二届“水业杰出青年”名单
type: item
date: 2025-07-27T16:16:00+08:00
description: 2025年6月11日，由《给水排水》杂志社组织开展的第二届“水业杰出青年”评选活动结果发布，课题组周啸副教授入选。“水业杰出青年”评选活动的开展目的是深入贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想，牢固树立和践行绿水青山就是金山银山的理念，发掘选出一批表现杰出、具有标杆和榜样作用的水业优秀典型青年代表，形成学习先进、追赶先进、争当先进的良好氛围。评选活动自开展以来，受到了社会各界的广泛关注和广大青年的积极响应，活动共收到申报材料332份，经审查、评委会初评、评委会终评、公示等环节，共评选出第二届“水业杰出青年”110名，其中高校教师共17名。清华大学巫寅虎副教授、同济大学郑雄教授、哈尔滨工业大学张静教授等知名学者同期入选。周啸副教授长期从事城市供水管网漏损控制、优化调度、智慧水务等方面的教学研究工作，服务于国家智慧城市建设、城市节水低碳运行的重大需求。现任合肥工业大学市政工程系副教授、副系主任，兼任IWA国际水协会中国漏损控制专家委员会委员，曾获清华大学“水木学者”、合肥工业大学“黄山学者学术骨干”等人才计划支持。主持国家自然科学基金面上项目、青年基金等多项科研项目，以及多家企业委托技术研发项目，以第一或通讯作者在行业顶刊Water Research、Water Resources Research发表多篇研究论文，参与团队研究成果获“华夏建设科学技术奖”一等奖。入选名单原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nioAEa7Jd9Q8TaeYoqCGlw第二届“水业杰出青年”入选名单（按姓名音序排序）

2025年《中国给水排水》第四届智慧水务融合创新技术论坛
type: item
date: 2025-03-31T08:51:00+08:00
description: 3月26号至27号，课题组师生于合肥参加第五届智慧水务融合创新技术论坛。 课题组周啸副教授于27日上午作《大数据时代下供水管网多技术协同控漏的探索与实践》报告。

供水管网漏损高效控制研究与应用
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date: 2025-03-31T08:46:00+08:00
description: 徐强副研究员为土木与水利工程学院相关师生作《供水管网漏损高效控制研究与应用》报告。徐强副研究员系统地讲述了供水管网漏损现状与研究方法，并结合自身经历与参会师生热切分享经验总结与技术积累。从“夜间最小流量法”到“分区计量管理”；从“水量平衡分析表”到“压力调控”，徐强副研究员为参会师生现场综述了其多年在供水管网漏损控制领域的理论研究与工程实践，为在场师生带来了一场内容充实的学术分享。

数据与机理双向赋能：供水管网智能化革命的范式转换与技术突围
type: item
date: 2025-03-24T17:10:00+08:00
description: 本文章由课题组周啸副教授投稿于微信公众号「IWA漏损控制专家组交流号」，数据与机理双向赋能：供水管网智能化革命的范式转换与技术突围。近年来，供水管网智能化技术成为行业的热词。从“智慧水务”的顶层设计到“数字孪生”的实践探索，技术迭代不断加速。随着DeepSeek等前沿深度学习技术的深度融合，传统管网运营管理技术正在向具备自主特征提取、分析、研判能力的智能范式升级。不少智慧水务从业者已经在探索各类智能化技术的实际应用，甚至已经亲自“操刀”尝试使用DeepSeek等工具进行管网数据分析决策。也正因如此，一些核心问题始终萦绕在研究人员和从业者心头：为什么智能化技术在管网实际工程中似乎并未起到预期的作用？数据驱动的智能化技术究竟能在多大程度上提供决策支持？水力模型等传统机理分析是否仍需坚守？物理机理分析是否能与深度神经网络形成创新耦合？本文将围绕这些问题，探讨供水管网智能化发展的现状、挑战和未来方向。技术演进的三重浪潮：水力模型，机器学习与深度学习技术演进的三重浪潮：水力模型，机器学习与深度学习水力模型：管网物理机理的“解读者”作为管网系统分析领域历时最久、理论体系最为完备的工程工具，水力模型在管网设计优化与运行调控中持续发挥着核心作用。通过数学方法模拟管网的实际运行过程，模型可推断管网在各类工况下的压力分布、流量变化等行为状态，为管网的设计优化、调度优化、韧性分析提供支持。水力模型对管网物理特征具有全面的解析能力，能给出“有据可查”的模拟结果，尤其在复杂工况推演（如多水源协同调度、供水异常事件分析评估）中，展现出不可替代的物理可解释性优势。水力模型最主要的局限在于其与实时数据交互困难。举例来说：要维护在线水力模型的实时精度，首先需要根据实时监测数据更新求解模型粗糙系数、需水量等参数，再运行模型得到管网未监测部分的实时压力流量等状态。这其间涉及到复杂的水力公式和校核算法（如参数反演方法）、大规模非线性方程组求解，对数据质量、算法性能等要求都极高。而参数校核本身也是个难题：管网中通常只有几十、几百个压力流量监测点，而模型中待定的粗糙系数、节点需水量等却动辄达到几万个，同时管道深埋地下、用户用水随机性强，从方程求解的角度，这种极端欠定问题的复杂性不言而喻。因此，在大数据时代下，只依赖于水力模型进行分析显得力不从心。这也正是为何我们需要引入更高效的数据分析方法，充分挖掘数据潜力，为供水管网的智能化管理注入新的活力。机器学习：管网数据的价值挖掘机器学习技术为供水管网的运行管理提供了另一种解决方案。从数学上，机器学习可解决的数据问题包括回归分析、聚类分析、数据分类等，对应于管网中状态预测、分区优化、异常识别等问题。例如，通过对历史数据的分析，机器学习算法可以识别数据中的规律和模式，进而预测管网的未来状态。人工神经网络、支持向量机、随机森林等算法可以用于预测管网的需水量、压力变化等；机器学习还可以通过分析数据中不符合预期变化规律的异常值，检测管网中的异常事件，如爆管、水质污染等。图1-机器学习中的经典模型：支持向量机原理机器学习模型的部署常采用“数据驱动”的方式进行，通过处理和分析大量的历史数据和实时数据来训练模型并完成特定任务，而非依赖于人工设定的规则或固定的经验模式。其优势在于其成本低、使用便捷，但传统机器学习算法需要依赖领域专业知识设计特定的特征提取器，才能将原始数据转化为适合模型处理的特征。这意味着机器学习在处理复杂任务时的能力相对有限。正因如此，深度学习作为机器学习的一个重要分支，以其强大的自动特征识别能力克服了传统机器学习的许多局限性，近年来得到了更多关注，也为供水管网的智能化管理带来了新的可能性。深度学习：智能化技术的突破与局限深度学习近年来在计算机视觉、自然语言处理等多个领域取得了革命性的成果，DeepSeek、StableDiffusion等多种颠覆性的工具充分说明了其技术潜力。在供水管网领域，深度学习技术同样发挥了重要作用。例如，循环神经网络（LSTM、GRU等）可以捕捉时间序列数据中的时序依赖关系，用于管网压力、需水量等状态的预测；卷积神经网络可以提取管网节点压力、管道振动等数据中的关联特征，用于爆管定位、漏点探测等任务。图2-深度学习中的卷积机制原理尽管深度学习技术为供水管网智能化提供了新机遇，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。现阶段，深度学习在供水管网领域的技术案例，尤其是在工程中的实际应用，大部分仍采用数据驱动的模式构建，依赖于对监测数据（如压力、流量、振动等）自身的特征分析。然而，数据驱动的技术模式存在诸多问题和限制，例如：难以获取完整的数据特征。相比图像、语音等结构化数据，供水管网不同节点间、管道的关系的数据结构不规则，数据关系呈现为复杂的非线性，同时又严格遵循流量守恒、能量守恒等物理约束。而传统深度学习模型机制（卷…

新年快乐！！！
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date: 2025-01-23T11:22:00+08:00

「图论入门」从基础概念到NetworkX
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date: 2025-01-04T09:46:00+08:00
description: 介绍图（Graph）是一种表示对象之间关系的抽象数据结构。图由节点（Vertex）和边（Edge）组成，节点表示对象，边表示对象之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络、交通网络、电力网络等。NetworkX是一个用Python编写的库，专门用于创建、操作和研究复杂网络的结构、动态和功能。它提供了简单易用的接口来处理图论和网络结构。NetworkX适用于处理大型网络结构，并提供了许多内置的图算法，如路径寻找、图的构建和修改、节点属性操作等。NetworkX官方文档（网站）：https://networkx.org/；使用pip安装：pip install networkx并回车。基本概念无向图（Undirected Graph）import networkx as nx # 创建一个无向图 G = nx.Graph() # 添加节点 G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3]) # 添加边 G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(2, 3), (1, 3)]) # 查看图的节点和边 print("图的节点: ", G.nodes(), "; 图的边: ", G.edges(), '.') # 可视化 nx.draw(G, node_size=500, with_labels=True)控制台输出结果 - 无向图有向图（Directed Graph）有向图的创建方式很简单，只需要把上面无向图的对象：# 创建一个无向图 G = nx.Graph()换成：# 创建一个有向图 G = nx.DiGraph()即可。控制台输出结果 - 有向图有权图（Directed Graph）创建有权图时需要添加权重信息，且可视化的代码略有不同：import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个带权重的无向图 G = nx.Graph() # 添加带权重的边 G.add_edges_from([ (2, 3, {'diameter': 1.0,'length': 12.0}), (1, 3, {'diameter': 2.0,'length': 10.0}), (2, 1, {'diameter': 3.0,'length': 8.0}) ]) # 提取权重信息 edge_weights = nx.get_edge_attributes(G, 'length') # 可视化图 pos = nx.spring_layout(G) # 选择布局算法，这里使用弹簧布局 nx.draw(G, pos, with_labels=True, font_weight='bold', node_size=700, node_color='skyblue', font_color='black') # 绘制权重标签 nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=edge_weights) # 显示图形 plt.show() # 查看图的节点和边 print("图的节点: ", G.nodes(), "; 图的边: ", G.edges(data=True), '.')控制台输出结果 - 有权图邻接矩阵邻接矩阵（Adjacency Matrix）： 邻接矩阵是一个二维矩阵，其中的行和列分别对应图中的节点。矩阵的元素表示节点之间是否存在边。对于无向图，邻接矩阵是对称的；对于有向图，邻接矩阵不一定对称。# 获取邻接矩阵(默认是稀疏矩阵格式) adj_matrix = nx.adjacency_matrix(G) # 将稀疏矩阵转换为密集矩阵(如果需要) dense_adj_matrix = adj_matrix.todense()请注意，如果你的图是有向图，你可以使用 nx.adjacency_matrix(G, directed=True) 来获取有向图的邻接矩阵。如果你想要自定义矩阵的表示方式，你可以使用 toarray() 方法将稀疏矩阵转换为 NumPy 数组。关联矩阵在 networkx 库中，nx.incidence_matrix(G) 用于生成图 G 的关联矩阵（Incidence Matrix）。关联矩阵和邻接矩阵不同，它是一种表示图中节点与边之间关系的矩阵。对于一个包含 $ N $ 个节点和 $ M $ 条边的图，其关联矩阵是一个 $ N \times M $ 的矩阵，其中矩阵的行对应图中的节点，列对应图中的边。关联矩阵中的元素定义如下：如果边 $ e $ 与节点 $ v $ 相连，则矩阵中对应位置的值为 1（或者对于有向图，出边为 -1，入边为 1）；如果边 $…