敏感性导向聚类法在供水管网模型校准参数分组中的应用研究
文章链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2021WR031206作者信息Xinran Chen，同济大学Xiao Zhou，清华大学（通讯作者）Kunlun Xin，同济大学（通讯作者）Ziyuan Liao，同济大学Hexiang Yan，同济大学Jiaying Wang，同济大学Tao Tao，同济大学主要内容供水管网模型校准面临参数众多、监测数据有限等问题，传统手动分组方法效果不佳。本研究提出敏感性导向的聚类（SOC）方法，分两阶段聚类管道，先对高灵敏度管道基于特征聚类，再将低灵敏度管道归入高灵敏度管道组，并用 Levenberg - Marquardt 算法校准参数。通过江苏和上海的案例研究表明，SOC 在算法收敛性和校准准确性上优于加权 K - 均值 ++ 方法，与多种校准算法结合效果良好，且在实际大型管网中计算效率高，为供水管网模型校准提供有效分组方法，未来可进一步优化监测与算法结合。
基于自适应校准方法的供水管网实时需求与粗糙度估计研究
文章链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2017WR022147作者信息周啸，合肥工业大学Weirong Xu，同济大学信昆仑，同济大学（通讯作者）Hexiang Yan，同济大学Tao Tao，同济大学主要内容随着水资源短缺问题加剧，供水管网的精确管理愈发重要，而精确的水力模型是关键，但确定模型参数面临诸多挑战。本研究提出基于卡尔曼滤波（KF）的自适应校准（SAC）方法，引入推理测量以解决传统 KF 在非线性供水管网中的应用难题，能实时校准节点需水量和管道粗糙度。通过三个案例研究表明，SAC 方法可减少测量误差导致的不确定性，在大系统非线性或测量误差较大时仍能准确校准，还能检测异常情况，如火灾流量和管道破裂。然而，分组策略、测量误差、采样设计及其他参数不确定性等因素会影响校准结果准确性，未来还需进一步研究改进。该方法为供水管网模型校准提供了有效手段，有助于提升供水管网管理水平。