为了准确有效地识别降雨引起的污水管网入流和入渗,提出了一个基于土壤蓄水量、产流过程和单位过程线耦合率定的识别模型,并且考虑到不同降雨强度工况对模型参数率定的影响.模型被应用于H市乡镇地区污水管网2个断面上游的入流入渗过程的负荷分析,采用指数移动平均法(EMA)对15场降雨事件的校准结果进行处理,得到大、中、小3类降雨的最优参数集,用另外6场降雨来验证模型的有效性,纳什效率系数为0.65～0.86.结果表明:研究区域内入流入渗占区域总降雨量的5％～22％,其中入流量占比为3％～9％,入渗量占比为1％～13％,随着降雨量的增大,入渗占比逐渐增加.不同于成本较高的管道勘探,所提出的识别模型充分利用降雨数据和管网水力监测数据,可用于污水管网入流入渗的定量识别.

污水管网;入流入渗;定量识别;耦合模型;遗传算法

浙江大学建筑工程学院,浙江杭州310058;浙江大学滨海产业技术研究院,天津300457

[1]胡鸿昊;李秀娟;于俊锋;张清周;柳景青-.基于耦合模拟的污水管网入流入渗定量识别)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(11):2313-2320

水力监测

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