基于模糊集合理论与图论耦合的城市排水系统瓶颈识别与组合优化方法OA

该文针对传统排水系统瓶颈识别方法存在的系统性不足、主观性强和多维度信息融合困难等问题,提出一种基于模糊集合理论与图论耦合的城市排水系统瓶颈识别与组合优化方法,通过构建SWMM-图论耦合分析框架,以管段最大充满度的倒数为边权重计算边介数中心性,量化管段全局拓扑重要性;创新性建立高负荷状态、关键拓扑位置、高风险区域三维模糊评价体系,采用乘积T-范数实现严格非补偿性信息融合;开发“识别-改造-再识别”迭代挖掘瓶颈算法和多进程并行计算架构,在合理时间内详尽评估大量潜在改造组合。案例研究表明:迭代识别后溢流节点数由22个降至9个,总溢流时间由112.21 h降至4.85 h;以改造5个管段为例,最优组合将总溢流时间由112.2 h降至32.9 h,削减率70.6%。研究成果可为城市排水系统的智能化诊断与精准优化提供新的理论方法和技术支撑。