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给水排水
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关兴旺

月刊

1002-8471

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010-68302907；68362263；68316321;8837543

100120

北京市西城区德胜门外大街36号德胜凯旋A座402

给水排水/Journal Water & Wastewater EngineeringCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1964年，是中国建筑科学类中文核心期刊，中国科技论文统计源期刊。设有城市给排水，工业给排水，建筑给排水，施工、材料与设备，策略研讨，科技信息综述，标准规范交流园地，计算机技术，研究生论文摘要，信息市场等栏目。主要报道内容：给水排水行业的新技术、新设计、新工艺、新设备、新规范、新标准以及国家有关技术政策和法规等。主要读者对象 建筑设计院、市政设计院、工业设计院、自来水公司、运行管理部门、大专院校、科研院所、建设安装公司、设备制造厂家等。
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收录年代

    非开挖修复内衬材料蠕变性能研究进展

    苏莉芸黄胜何春良马保松...
    127-134页
    查看更多>>摘要：非开挖管道修复内衬材料蠕变性能研究是材料研发、内衬结构设计、修复后管道-内衬结构长期安全性能评定的一项重要内容.修复后的内衬管道需承担既有管道传递的土体荷载、地面交通荷载、地下水压力,以及管内压力等荷载,在长期使用中会发生蠕变失效,进而引发内衬管道出现屈曲变形、开裂破坏等缺陷.归纳了国内外常用非开挖修复内衬材料蠕变性能的研究进展,从蠕变试验方法、常用蠕变本构模型、寿命预测模型、蠕变影响因素及内衬管道蠕变性能研究方向进行阐述,并对非开挖修复内衬材料蠕变试验研究进行展望,为内衬材料长期性能研究提供参考.

    非开挖修复内衬材料蠕变寿命预测

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    不锈钢内衬法修复供水管道所需内衬管厚度分析

    王慧丁纪元陆学兴马孝春...
    135-138页
    查看更多>>摘要：不锈钢内衬法修复供水管道目前缺乏专用的技术规范与完善的设计理论,特别是关于不锈钢内衬管的厚度设计方面存在较大争议.对不锈钢内衬管的破坏模式进行了分析,提出了不同破坏模式下的内衬管厚度计算公式,并通过案例对比了不同破坏准则下所需的不锈钢内衬管厚度的相对大小.结果表明,《城镇给水管道非开挖修复更新工程技术规程》(CJJ/T 244)设计的内衬管厚度偏于保守,宜按承受内压、负压和局部孔洞下的跨越能力共同约束条件设计不锈钢内衬管的厚度.

    供水管道不锈钢内衬法内衬管厚度非开挖

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    排水管道土压力数值分析及非开挖修复内衬管壁厚优化

    唐小平邓良平汪建海梁榆峰...
    139-145页
    查看更多>>摘要：随着我国地下排水管道系统建设逐渐完善,管道缺陷修复逐渐成为主要工作之一.针对排水管道非开挖修复中的受力分析问题建立了有限元模型,分析了管材、壁厚、管径等因素对管道土压力的影响,并讨论了 土柱法和有限元计算结果的差异.结果表明:相比较于土柱法,有限元法直观地反映出管径上不同位置的土压力及对不同地质条件和设计参数的敏感性.在此基础对南宁市某管道非开挖修复项目内衬管壁厚进行优化,土柱法计算的峰值土压力为有限元法计算的1.64倍,采用有限元法计算的土压力设计管道内衬壁厚可节省21.6％.有限元法对管道土压力的计算结果可为管道非开挖修复设计及规范制定提供借鉴和参考.

    排水管道土压力非开挖修复有限元

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    基于活性污泥模型的多目标曝气控制系统及应用

    吴宇涵刘帅李鑫玮刘伟岩...
    146-152页
    查看更多>>摘要：随着污水处理厂排放标准的提高以及"双碳"要求的提出,近几年智慧水务相关技术发展迅速,其中曝气控制系统的研究和实践是较重要的内容.从出水水质、能耗和氨氮达标点三个主要目标出发,结合活性污泥模型和机器学习研发了一套多目标曝气调控系统,打破"恒DO"的常规PID曝气控制模式.系统在银川第一再生水厂部署并运行,保证出水水质稳定达标基础上,中控室运行工作量减少2/3,曝气单耗平均下降12％,除磷药剂加药量下降30％.

    曝气能耗活性污泥模型机器学习

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    智慧水厂能耗监测评价与异常诊断管理平台研究

    李子怡钟炜
    153-157,166页
    查看更多>>摘要：为提升污水处理厂水处理过程的运行能效,加速推进智慧水厂向节能化、数字化方向转型,设计了一种面向污水处理厂的能耗监测评价与异常诊断管理平台.平台基于建筑信息模型和能耗管理系统,通过采集污水处理厂运行数据与气象数据等信息,建立基于机器学习算法的动态监督能耗预测模型,实现厂区运行状况实时监测与评价.运维管理人员可依据平台生成的状态评价指数,进行厂区能源结构调整与异常用能识别与诊断.最后,以实际案例数据验证了平台各功能模块的可行性与有效性.分析结果表明,平台预警模块可以监测反馈96％的异常用能情况.

    智慧水厂机器学习污水特征能耗预测异常诊断

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    数据驱动的污水处理高密池混凝加药预测研究

    马帅印王晨卢津孔宪光...
    158-166页
    查看更多>>摘要：高密池是污水处理工艺流程中关键且复杂的一个环节,而混凝加药过程在高密池中扮演重要的角色,针对混凝加药非线性、大迟滞性、不确定因素较多的特性,为实现加药量的预测控制,达到降低成本的目的.提出主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和极限学习机(Ex-treme Learning Machine,ELM)以及长短记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)残差组合预测方法,PCA降维和LSTM残差优化能够有效提高ELM的预测精度,同时对模型参数进行优化可以得到最优方法.利用污水处理数据进行验证,所提预测方法的平均绝对误差为0.14％,均方误差根为0.63％.试验结果表明,该方法在预测精度上明显优于随机森林等机器学习预测方法,为混凝加药量的预测和控制提供了可靠的依据,并具有实际应用价值.

    高密池混凝加药组合预测极限学习机机器学习

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