学位论文简介

漏损不仅影响了供水系统的运行效率，还增加了水厂的运营成本，并可能导致供水不足或水质污染等更为严重的后果。因此，如何在管网现有条件下及时、准确地识别到漏损，尽可能的压缩修复周期，已成为保障城市用水安全和水资源可持续利用的关键技术，具有重要的理论意义和实际应用价值。

基于流量监测普及率高的实际，论文从管网供用水的角度实施了短期用水量预测，提出了一种结合数据自适应相空间重构和增强型基因表达编程的日用水量预测算法，通过分析最优预测模型的预测偏差来识别漏损。

针对在多个输入输出口部署流量计的供水管网，论文提出了基于多流量计数据聚类的漏损识别方法，实现了对供水区域的多类型用水行为的聚类分析，并通过识别异常孤立点来发现漏损。

针对传统压力计布置不合理、检测精度不足的问题，论文提出了面向漏损识别的压力计优化布置方法，实现了基于自适应属性图聚类的低模型依赖传感器布置，显著提高了漏损识别性能。

为了提升基于声信号分析的漏损识别效率以及检测算法在新管网中的易迁移性，论文提出了基于多尺度声信号时频谱图并结合并行时-频注意力卷积网络的漏损识别，提高了漏损识别准确率并降低了低误警率。

本文利用流量、压力和声音等多维度传感器数据，提出了系列创新的漏损识别方法，为不同条件管网下的漏损识别需求提供全面的解决方案，为智慧水务的建设提供新的建模思路，拓展人工智能算法在工程应用中的适用性和可靠性。

主要学术成果

[1] Sun QS, Zhang YJ, Lu BL, et al. An enhanced gene expression programming for daily water consumption forecasting with new chromosome structure[J]. Journal of Water Process Engineering, 2024, 66: 105873. (SCI二区, 第一作者)

[2] Sun QS, Zhang YJ, Lu BL, et al. Flow measurement-based self-adaptive line segment clustering model for leakage detection in water distribution networks[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 1-13. (SCI二区, 第一作者)

[3] Sun QS, Zhang YJ, Li M, et al. Low model-dependent sensor placement method for water distribution networks using adaptive attributed graph clustering[J]. Journal of Water Process Engineering, 2025, 71: 107358. (SCI二区, 第一作者)

[4] 孙庆帅,张英杰,刘华亮,等.基于多特征时频谱融合的供水管网漏损识别[J].给水排水, 在审, 2025.03.24.0001. (CSCD核心, 第一作者)

[5] 张英杰,孙庆帅,李佳林.基于相空间重构和基因表达式编程的日用水量预测方法[P].授权发明专利: ZL 202111359125.X. (导师第一作者)

[6] 张英杰,孙庆帅,李佳林.基于参数自适应聚类分析的供水管网漏损检测方法[P].授权发明专利: ZL 202111359191.7. (导师第一作者)

[7] 张英杰,孙庆帅,李佳林.一种拓扑可变的多传感器融合供水管网实验平台[P].授权实用新型专利: ZL 202122811434.8. (导师第一作者)