Có thӇ kӇ ra mӝt sӕ công viӋFÿmYj ÿDQJ ÿѭӧc các công ty cҩS Qѭӟc thӵc hiӋQ QKѭ NӃ hoҥch phân vùng tách mҥng ÿӇ quҧn lý rò rӍ, thay thӃ các tuyӃn ӕQJFNJPөc, lҳSÿһWFiFÿӗng hӗ ÿLӋn tӯ, sӱ dө
Gi ӟi thiӋu chung
Theo báo cáo cӫa Tәng Công ty CҩSQѭӟc Sài Gòn (SAWACO), WtQKÿӃn tháng 06/2015 tӹ lӋ thҩW WKRiW Qѭӟc tính trung bình trên toàn bӝ hӋ thӕng là 30.66% Vӟi tәng công suҩt cҩSQѭӟc là 1.6 triӋu m 3 /ngày thì OѭӧQJQѭӟc thҩt thoát là 490,000 m 3 /ngày NӃX WtQK WKHR ÿѫQ JLi Qѭӟc sinh hoҥt là 5,300 ÿӗng/1m 3 Qѭӟc thì sӕ tiӅn mҩt ÿLGROѭӧQJQѭӟc thҩt thoát mӛLQJj\KѫQ2.6 tӹ ÿӗQJQJj\WѭѫQJÿѭѫQJJҫn 950 tӹ ÿӗQJQăP
Do ÿy, công tác giҧPQѭӟc thҩt thoát thҩt thu là mӝt chӫ ÿӅ lӟn cӫa hҫu hӃt các công ty cҩp Qѭӟc trong thành phӕ hiӋn nay Có thӇ kӇ ra mӝt sӕ công viӋFÿm Yj ÿDQJ ÿѭӧc các công ty cҩS Qѭӟc thӵc hiӋQ QKѭ NӃ hoҥch phân vùng tách mҥng ÿӇ quҧn lý rò rӍ, thay thӃ các tuyӃn ӕQJFNJPөc, lҳSÿһWFiFÿӗng hӗ ÿLӋn tӯ, sӱ dөng YDQÿLӅu áp ÿӇ ÿLӅu tiӃt áp lӵc mҥQJOѭӟi, sӱ dөng các thiӃt bӏ dò tìm rò rӍ, gҳn datalogger…, kӃt hӧp vӟi công nghӋ thông tin QKѭSKҫn mӅm SCADA quҧn lý tӯ xa áp lӵFOѭXOѭӧng, chҩWOѭӧQJQѭӟc trên mҥQJOѭӟi, phҫn mӅm GIS quҧn lý tài sҧn, cұp nhұt hiӋn trҥng dӳ liӋu mҥQJOѭӟi, phҫn mӅm quҧn lý khách hàng, phҫn mӅm thӫy lӵFÿӇ tính toán mҥQJOѭӟi và truyӅn thông nâng cao nhұn thӭc cӝQJÿӗng
Tuy nhiên, thӵc trҥng hiӋn nay là phҫn lӟn các công ty cҩSQѭӟFÿӅu kӃ thӯa mҥQJOѭӟi có tính lӏch sӱ, các dӳ liӋXÿѭӡng ӕQJNK{QJÿҫ\ÿӫ, công tác nâng cҩp cҧi tҥo các tuyӃn ӕng rò rӍ gһp nhiӅXNKyNKăQGRGkQVӕ ÿ{QJÿѭӡng xá chұt hҽp, viӋc thi công sӱa chӳa gây mҩt mӻ quan thành phӕ, nguӗn lӵc tài chính hӳu hҥn nên không thӇ thӵc hiӋn cùng lúc tҩt cҧ các công viӋc ӣ WUrQÿӇ giҧm thҩWWKRiWQѭӟFÿһc biӋt là kӃ hoҥch cҧi tҥo toàn bӝ mҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng mӟi trong thӡLÿLӇm kinh tӃ NKyNKăQô'RÿyYҩQÿӅ ÿһt ra là phҧi cú mӝt giҧi SKiSÿӇ hҥn chӃ OѭӧQJQѭӟc thҩt thoát hiӋu quҧ, tiӃt kiӋPÿѭӧc thӡi gian và chi phí, viӋc hҥn chӃ OѭӧQJQѭӟc này không nhӳng góp phҫn làm giҧm gánh nһng phҧLJLDWăQJF{QJVXҩt cҩSQѭӟc ÿҫu vào mà còn giҧi quyӃt các vҩQÿӅ vӅ chҩt
OѭӧQJQѭӟc, nâng cao áp lӵc cӫa mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc, giҧi quyӃt nhu cҫu cҩp Qѭӟc cӫDQJѭӡi dân.
Tính c ҩp thiӃt cӫDÿӅ tài
GiҧPOѭӧQJQѭӟc thҩt thoát tӯ mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc dӏch vө sӁ giúp giҧm chi phí sҧn xuҩt Qѭӟc sҥch cung cҩp dӏch vө, và góp phҫQJLDWăQJVҧQOѭӧQJQѭӟc cung cҩp vào mҥQJOѭӟLWK{QJTXDOѭӧQJQѭӟc thu hӗLÿѭӧc tӯ hoҥWÿӝng giҧm thҩt thoát, góp phҫn nâng cao lӧi ích kinh tӃ trong quҧn lý và vұn hành mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc dӏch vө
GiҧPOѭӧQJQѭӟc thҩt thoát không nhӳng góp phҫn giҧPJLiEiQQѭӟc sҥch mà còn góp phҫn cҧi thiӋn chҩW Oѭӧng Qѭӟc, nâng cao áp lӵc mҥQJ Oѭӟi cuӕi tuyӃn trong quá trình phân phӕi Qѭӟc ÿӃn QJѭӡi dân.
M өc tiêu nghiên cӭu
Mөc tiêu cӫa nghiên cӭu là tìm ra mӝt giҧi pháp khҧ thi bҵng cách sӱ dөng mô hình thӫy lӵFÿӇ [iFÿӏnh ÿѭӧc nhӳng vӏ trí có khҧ QăQJ[ҧy ra rò rӍ trên mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc.
N ӝi dung thӵc hiӋn
Nӝi dung thӵc hiӋn gӗm các vҩQÿӅ FKtQKQKѭVDX o ĈiQKJLiKLӋn trҥng thҩWWKRiWQѭӟc hiӋQQD\WUrQÿӏa bàn Tp.HCM và các biӋn pháp thӵc hiӋQÿӇ giҧm rò rӍ o Xây dӵQJSKѭѫQJSKiSYjFiFKWKӭFÿӇ phát hiӋn rò rӍ bҵng mô hình thӫy lӵc dӵa trên các bài báo nghiên cӭXWURQJYjQJRjLQѭӟc o Trích xuҩWFѫVӣ dӳ liӋXWK{QJWLQÿӏDOê*,6ÿӇ xây dӵng mô hình thӫy lӵc phөc vө nghiên cӭu o TiӃn hành thu thұp dӳ liӋu hiӋQWUѭӡQJÿӇ hiӋu chӍnh mô hình o Cân chӍnh và kiӇPÿӏnh mô hình thӫy lӵFÿӇ [iFÿӏnh vӏ trí có khҧ QăQJrò rӍ
1.5 ĈyQJJySGӵ kiӃn cӫa luұQYăQ o VӅ mһt khoa hӑc:
Nghiên cӭu sӱ dөng trên nӅn tҧQJFѫVӣ lý luұn và thӵc nghiӋm tӯ nhӳng nghiên cӭXWURQJYjQJRjLQѭӟFÿӗng thӡi phát triӇQWKrPÿӇ xây dӵng mô hình rò rӍ trên nӅn tҧng thuұt toán giҧi thuұt di truyӅn cӫa phҫn mӅm WaterGems o VӅ mһt thӵc tiӉn: ĈӅ xuҩt mӝt SKѭѫQJSKiSÿӇ khoanh vùng các khu vӵc rò rӍ, nhҵm hҥn chӃ OѭӧQJQѭӟc thҩt thoátÿHPOҥi hiӋu quҧ kinh tӃ trong công tác vұn hành mҥng Oѭӟi cҩSQѭӟc Ngoài ra, SKѭѫQJSKiScòn góp phҫn xây dӵng mӝt quy trình tích hӧp thu thұp dӳ liӋu thӵFÿӏa phөc vө cho công tác mô phӓng thӫy lӵc mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc
2.1 Các yӃu tӕ cҩu thành nѭӟc không doanh thu (NRW)
1ѭӟc không doanh thu OjOѭӧQJQѭӟc sҥFKVDXNKLÿѭӧc xӱ lý tҥi các nhà Pi\ÿѭDYjRPҥQJOѭӟi cҩSQѭӟFQKѭQJNK{QJWKXÿѭӧc tiӅn
Các thành phҫn cӫDQѭӟc không doanh thu gӗm có:
1ѭӟc tiêu thө hӧSSKiSQKѭQJNK{QJWKXÿѭӧc tiӅn 1ѭӟc thҩWWKRiWWKѭѫQJPҥi
1ѭӟc thҩt thoát vұt lý 1ѭӟc tiêu thө hӧSSKiSQKѭQJNK{QJWKXÿѭӧc tiӅQOѭӧQJQѭӟc này bao gӗm nѭӟc chӳa cháy, nѭӟc súc xҧ ÿѭӡng ӕng trong công tác bҧo trì mҥQJOѭӟi, nѭӟc dùng trong công tác lҳSÿһWÿӗng hӗ miӉn phí cho khách hàng, ciFÿLӇm uӕQJQѭӟc công cӝng Ĉk\OjOѭӧQJQѭӟc dùng trong công tác quҧn lý và vұn hành mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc
1ѭӟc thҩt thoáWWKѭѫQJPҥLOjOѭӧQJQѭӟc mҩWÿLGRVai sӕ ÿӗng hӗ khách KjQJÿӗng hӗ thiӃu chính xác, cӥ ÿӗng hӗ không phù hӧp vӟi mӭc tiêu thө cӫa khách hàng …), sDLVyWWURQJTXiWUuQKÿӑc sӕ ÿӗng hӗ Qѭӟc, sai sót trong quá trình xӱ lý sӕ liӋu (lӛi nhұp liӋu sai, khiFKKjQJGQJQѭӟFQKѭQJFKѭDFyGDQK bӝ), do khách hàng gian lұQGQJQѭӟc bҩt hӧp pháp NKiFKKjQJWiFÿӝng vào ÿӗng hӗ ÿӇ ghi nhұQOѭӧQJQѭӟc dùng thҩSKѫQWKӵc tӃÿҩu nӕLQѭӟc bҩt hӧp SKiSNK{QJTXDÿӗng hӗ) /ѭӧQJQѭӟc này chiӃm tӹ trӑng tӯ 3-5% tәnJOѭӧng Qѭӟc không doanh thu
1ѭӟc thҩt thoát vұWOêOjOѭӧQJQѭӟc mҩWÿLWUrQKӋ thӕng mҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng, phҫQQѭӟFQj\WKѭӡng tӗn tҥLGѭӟi dҥng bӇ ӕng hoһc rò rӍ, trên ӕng truyӅn tҧi và ӕng phân phӕi, trên các mӕi nӕi, phө tùng chuyên ngành cùng các thiӃt bӏ mҥQJOѭӟi gҳn trên mҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng cҩSQѭӟc, trên ӕng dӏch vө WUѭӟc khi vào nhà khách hàng, nӅQYjWѭӡng cӫa các bӇ chӭa dӏch vө Ĉk\OjOѭӧQJQѭӟc
4 chiӃm tӹ trӑng thҩt thoát lӟn nhҩW'RÿyOXұQYăQQj\FNJQJWұp trung vào cách thӭFÿӇ làm giҧm OѭӧQJQѭӟc này.
2.1.2 &iFKWtQKOѭӧQJQѭӟc không doanh thu
Có 2 cách tính thông dөng: o Tính theo tӹ lӋ phҫQ WUăP: là cách tính truyӅn thӕng, thӇ hiӋn tӹ lӋ phҫn WUăPJLӳDOѭӧQJQѭӟc thҩt thoát YjOѭӧQJQѭӟc sҥch cҩp vào mҥQJOѭӟi
&iFKWtQKQj\FyѭXÿLӇPOjÿѫQJLҧn, dӉ hiӇXWX\QKLrQFyQKѭӧFÿLӇm là không ÿiQKJLiÿѭӧc công suҩt cҩSQѭӟc FNJQJQKѭTX\P{cӫa khu vӵc o Tính theo bҧng cân bҵQJQѭӟc (HiӋp hӝLQѭӟc Quӕc tӃ - IWA)
Bҧng cân bҵQJQѭӟc là mӝt hình thӭc tính thҩWWKRiWQѭӟc thӇ hiӋn qua các thành phҫn cӫDOѭӧQJQѭӟFÿѭӧc cung cҩp vào mҥQJOѭӟLĈk\OjPӝWSKѭѫQJ pháp tính nhҵP[iFÿӏnh các thành phҫQQѭӟc thҩt thoát nào cҫn ÿѭӧc tұp trung ÿӇ giҧm thiӇXYjÿѭӧc sӱ dөng tҥi nhiӅu quӕc gia trên thӃ giӟi
B̫ng 2.1 B̫ng cân b̹QJQ˱ͣc cͯa IWA
/ѭӧQJQѭӟc ÿѭDYjRKӋ thӕng
1ѭӟc tiêu thө hӧp pháp có KyDÿѫQ
1ѭӟc tiêu thө Fyÿӗng hӗ FyKyDÿѫQ 1ѭӟc có thu tiӅn 1ѭӟc tiêu thө không ÿӗng hӗ FyKyDÿѫQ
1ѭӟc tiêu thө hӧp pháp NK{QJKyDÿѫQ
1ѭӟc tiêu thө Fyÿӗng hӗ NK{QJKyDÿѫQ
1ѭӟc thҩt thoát thҩt thu (NRW) 1ѭӟc tiêu thө không ÿӗng hӗ không hóa ÿѫQ
Thҩt thoát WKѭѫQJPҥi
1ѭӟc tiêu thө bҩt hӧp pháp Ĉӗng hӗ không chính xác
Rò rӍ trên ӕng truyӅn tҧi và ӕng phân phӕi Rò rӍ trên ӕng ngánh WUѭӟFÿӗng hӗ Qѭӟc Rò rӍ và tràn bӇ chӭa
5 ѬXÿLӇm cӫa cách tính này là rҩt cө thӇ, chi tiӃW[iFÿӏnh tҩt cҧ các yӃu tӕ thҩWWKRiWQѭӟFWX\QKLrQQKѭӧFÿLӇm là tính toán phӭc tҥSQJѭӡi tính phҧi có kiӃn thӭc nhҩWÿӏnh và sӕ liӋXÿҫu vào phҧLÿҫ\ÿӫ
2.1.3 &iFSKѭѫQJSKiSJLҧPQѭӟc thҩt thoát vұt lý
&iFSKѭѫQJSKiSJLҧPQѭӟc rò rӍ hiӋn nay tұp trung vào 2 giҧi pháp: a- thiӃt lұp khu vӵc cҩSQѭӟF'0$'LVWULFW0HWHU$UHDÿӇ kiӇPVRiWOѭӧQJQѭӟc vào và ra khӓi mҥQJOѭӟi, b- sӱ dөng các thiӃt bӏ ÿӏnh vӏ rò rӍ a) ThiӃt lұp khu vӵc cҩSQѭӟF'0$ÿӇ kiӇm soát OѭӧQJQѭӟc:
DMA là mӝt khu vӵc ÿm ÿѭӧc cô lұp khӓi mҥQJ Oѭӟi cҩS Qѭӟc tәng thӇ bҵQJFiFKÿyQJYDQ biên YjWKѭӡng chӍ có tӯ 1-2 nguӗQYjR'0$ÿѭӧc thiӃt lұp ÿӇ ÿRÿӃPOѭӧQJQѭӟc vào khu vӵc, phҫQQѭӟc chênh lӋnh giӳDOѭӧQJQѭӟc vào YjOѭӧQJQѭӟc tiêu thө ÿѭӧc xem OjOѭӧQJQѭӟc thҩt thoát
Hình 2.1 Minh h͕a khu vc DMA b) Sӱ dөng các thiӃt bӏ ÿӏnh vӏ rò rӍ:
Các thiӃt bӏ ÿӏnh vӏ rò rӍ hiӋn nay chӫ yӃu dùng cách thӭc ghi lҥi âm thanh tiӃng Qѭӟc rò rӍ (do bӇ ӕng) hoһc khuӃFKÿҥi âm thanh ÿӇ WDLQJѭӡi có thӇ dӉ dàng nghe thҩy Các thiӃt bӏ Qj\WKѭӡQJÿҳt tiӅn, yêu cҫu mӝt sӕ ÿLӅu kiӋn lҳSÿһt nhҩWÿӏnh, mӝt sӕ thiӃt bӏ QKѭWKDQKQJKHFѫKӑFÿzLKӓLQJѭӡi thao tác phҧi có
6 kinh nghiӋm và phө thuӝc vào yӃu tӕ chӫ quan cӫDFRQQJѭӡi Có thӇ phân chia các thiӃt bӏ thành 4 loҥLQKѭVDX o ThiӃt bӏ khoanh vùng rò rӍ (Noise Logger): gӗm các bӝ cҧm biӃn (sӕ Oѭӧng tӯ 8-12 bӝ tùy loҥi) mӝWÿҫu có gҳn nam châm Các bӝ cҧm biӃn này sӁ ÿѭӧFÿһWWUrQFiFÿҫu van cҩSQѭӟFÿӇ ghi nhұn các dӳ liӋu âm thanh phát ra tӯ FiFÿLӇm rò rӍ Tín hiӋXÿѭӧc bӝ cҧm biӃn ghi nhұn sӁ truyӅn vӅ máy tính và phân tích các dҧLkPWKDQKFyFѭӡQJÿӝ bҩWWKѭӡng, tӯ ÿy[iFÿӏnh các tuyӃn ӕng có khҧ QăQJUzUӍ o ThiӃt bӏ tiӅQÿӏnh vӏ - WѭѫQJTXDQkP: gӗm 2 bӝ cҧm biӃQÿһWWUrQÿҫu cӫa tuyӃn ӕng nghi ngӡ rò rӍ, bӝ cҧm biӃn sӁ ghi nhұn và tính toán khoҧng cách tӯ ÿLӇm rò rӍ ÿӃn bӝ cҧm biӃn KhuyӃWÿLӇm cӫa thiӃt bӏ là không hiӋu quҧ ÿӕi vӟi các tuyӃn ӕng ÿәLKѭӟng, khoҧng cách lҳSÿһt giӳa 2 bӝ cҧm biӃn là nhҩt ÿӏnh o ThiӃt bӏ khuyӃFK ÿҥL kP ÿӇ ÿӏnh vӏ FKtQK [iF ÿLӇm rò rӍ (ground
Microphone): âm thanh phát ra tӯ ÿLӇm rò rӍ truyӅn qua lӟSÿҩt phía trên ÿѭӡng ӕng cҩSQѭӟFÿѭӧc bӝ phұn cҧm ӭng cӫa thiӃt bӏ thu lҥi, khuӃFKÿҥi YjÿѭDOrQWDLQJKH 'ROjkPWKDQKÿѭӧc khuӃFKÿҥi nên thiӃt bӏ chӍ hiӋu quҧ khi sӱ dөng ӣ nӟL\rQWƭQKtW[HFӝQJѭӡi sӱ dөng phҧi có kinh nghiӋm ÿӇ phân biӋt các tҥp âm o ThiӃt bӏ nghe âm trӵc tiӃSWKDQKQJKHFѫ): nguyên lý hoҥWÿӝng cӫa thiӃt bӏ chӫ yӃu là nghe âm thanh cӫDFiFÿLӇm bӇ lan truyӅn qua mӝt thanh kim loҥi ThiӃt bӏ Fyÿһc tính là ÿѫQJLҧn, giá thành rҿ, tuy nhiên khi sӱ dөng thì mҩt nhiӅu công sӭc do phҧi lҫn theo tuyӃn ӕng cҩSQѭӟc ÿӇ nghe âm thanh rò rӍ
2.2 Rò rӍ vұt lý trong trong mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc 2.2.1 Nguyên nhân
Có nhiӅu nguyên nhân gây ra tình trҥng rò rӍ ӕng trên mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc QKѭcác tuyӃn ӕng lҳSÿһWOkXÿӡi trҧi qua thӡi gian dài nҵPGѭӟi mһWÿҩt, chӏu WiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ FѫKӑFQKѭ[HFӝ OѭXWK{QJ, nhiӋWÿӝ, ăQPzQGRFOR
Rò r Ӎ vұt lý trong trong mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc
Nguyên nhân
Có nhiӅu nguyên nhân gây ra tình trҥng rò rӍ ӕng trên mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc QKѭcác tuyӃn ӕng lҳSÿһWOkXÿӡi trҧi qua thӡi gian dài nҵPGѭӟi mһWÿҩt, chӏu WiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ FѫKӑFQKѭ[HFӝ OѭXWK{QJ, nhiӋWÿӝ, ăQPzQGRFOR
WURQJQѭӟc làm cho ӕng trӣ nên giòn, khi áp lӵc cӫa mҥQJOѭӟi WKD\ÿәi sӁ gây ra nӭt ӕng, tét ӕng Bên cҥQKÿyvұt liӋu FNJQJOjPӝt yӃu tӕ quan trӑngÿһc biӋt là các mӕi nӕi joint cao su, trҧi qua mӝt thӡLJLDQÿӫ lâu, cao su cӫa joint bӏ thoái hóa, trӣ nên khô cӭng, khi có sӵ WKD\ÿәi vӅ áp lӵc hoһc ngoҥi lӵFWiFÿӝng sӁ bӏ EXQJYj[uQѭӟc
Ngoài ra có thӇ kӇ ÿӃn mӝt sӕ mӝt sӕ nguyên nhân NKiFQKѭtrong quá trình thi công các công trình hҥ tҫQJÿ{WKӏ QKѭFӕQJWKRiWQѭӟFFiSÿLӋn, viӉn WK{QJFiFSKѭѫQJWLӋn Pi\ÿjRPi\[~FWiFÿӝQJÿӃn ӕng cҩSQѭӟc hoһc do ӕng nҵm cҥn bӏ ngoҥi lӵFWiFÿӝQJOkXQJj\FNJQJJk\QrQWuQKWUҥng xì bӇ.
Lý thuy Ӄt rò rӍ
/ѭXOѭӧng rò rӍ phө thuӝc vào áp lӵc, áp lӵc càng lӟn thì rò rӍ càng nhiӅu, ÿѭӧc mô tҧ bӣi công thӭc sau: i i i
Vӟi QiOjOѭXOѭӧng rò rӍ WѭѫQJӭng tҥi nút i, Pi là áp lӵc tҥi nút iĮOjVӕ PNJ (WKѭӡng mһFÿӏnh bҵng 0.5) và Ki là hӋ sӕ phunWURQJWUѭӡng hӧp mô phӓng trө cӭu hӓa, giá trӏ Ki có thӇ rҩt lӟn Trong phҫn mӅm WaterGems giá trӏ Ki ÿѭӧc tính toán tӕLѭXEҵng giҧi thuұt di truyӅn Wu và Sage (2007) [9] ÿm[k\Gӵng mӝt mô hình tӕLѭXÿӇ có thӃ tӕLѭXWҩt cҧ các nút trong mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc, tuy QKLrQÿLӅu này có thӇ dүQÿӃn viӋc tính toán tӕLѭXFKRQKӳng nút không cҫn thiӃt ÿһc biӋt là nhӳQJÿLӅu kiӋQÿѭӡng ӕng tӕt, hoһc tӹ lӋ thҩWWKRiWQѭӟc rҩt thҩp)
DRÿyWK{QJWKѭӡng ta chӍ chӑn mӝt sӕ vӏ trí hoһc khu vӵc giӟi hҥn mà khҧ QăQJ xҧy ra rò rӍ là cao nhҩt Mô hình tӕLѭXÿѭӧc mô tҧ QKѭVDX
LN i n J n ;n 1, ,NGroup i; 1, ,NLeak n ĈӇ cӵc tiӇu ( )F XG ĈLӅu kiӋn: 0d K i n d K max n
7URQJÿy LN i n là nút rò rӍ thӭ i trong nhóm nút n, K i n là hӋ sӕ phun cho nút rò rӍ thӭ i trong nhóm n, J n là tұp hӧp các nhóm nút i thuӝc n, NGroup là tәng
8 nhóm nút, Nleak n là tәng sӕ nút rò rӍ trong nhóm nút n, max
K n là hӋ sӕ phun lӟn nhҩt cho phép trong nhóm nút n, ( )F XG là hàm mөc tiêu - ÿӝ chênh lӋch giӳa giá trӏ ÿRÿҥc thӵc tӃ và giá trӏ mô hình phҧi cӵc tiӇu.
Lý thuy Ӄt thӫy lӵc
Dòng ch ҧy әQÿӏQKÿӅu
Dòng chҧy әQÿӏQKÿӅu trong mӝWÿRҥn ӕQJFyÿѭӡng kính NK{QJÿәi có vұn tӕc bҵng nhau tҥi mӑi vӏ trí và mӑi thӡL ÿLӇP ÿѭӧc diӉn tҧ bҷQJ SKѭѫQJ trình:
2.3.2 3KѭѫQJWUuQKOLrQWөc trong mҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng:
TәQJOѭӧQJQѭӟc vào ra mҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng (bao gӗm cҧ OѭӧQJQѭӟc rò rӍ) thì bҵng 0
2.3.3 Ĉӏnh luұt bҧRWRjQQăQJOѭӧQJSKѭѫQJWUuQK%HUQRXOOL
3KѭѫQJWUuQK%HUQRXOOLÿѭӧc diӉn tҧ QKѭVDX
U U r ' r ' éQJKƭDFiFÿҥLOѭӧQJÿѭӧc minh hӑDQKѭVDX
VӟL]ÿѭӧc gӑi là cӝWQѭӟc cao trình (vӏ QăQJ, p 1
Ug là cӝWQѭӟc áp suҩt (áp
Ug gӑi là cӝWQѭӟc thӫ\WƭQK
U gӑi là cӝWQѭӟc toàn phҫn.
T әn thҩt thӫy lӵc
Tәn thҩt thӫy lӵc cӫDÿѭӡng ӕng gӗm tәn thҩt cөc bӝ (tҥi mӕi nӕi) và tәn thҩt dӑFÿѭӡng do ma sát vӟLÿѭӡng ӕng 3KѭѫQJWUuQKP{Wҧ: nf nm f h m R Q f R Q m
7URQJÿyKf, h m là tәn thҩt ma sát và cөc bӝ Rf, R m là hӋ sӕ ma sát cӫa ÿѭӡng ӕng và qua mӕi nӕi4OjOѭXOѭӧng, nf và nm là hӋ sӕ PNJ
Tәn thҩt dӑFÿѭӡng có thӇ ÿѭӧc tính bҵng công thӭc
Tәn thҩt cөc bӝ có thӇ ÿѭӧc tính bҵng công thӭc:
Vӟi [ gӑi là hӋ sӕ tәn thҩt cөc bӝ Chҷng hҥQÿӕi vӟLYDQÿѭӧc mӣ hoàn toàn:
H Ӌ thӕng thông tin mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc (GIS)
Gi ӟi thiӋu hӋ thӕng thông tin mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc
HӋ thӕng thông tin mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc là hӋ thӕng các lӟSÿѭӡng ӕng, van, thӫ\Oѭӧng kӃ, thӱDÿҩt, trө cӭu hӓDÿѭӧc chӗng lӟp lên nhau theo không gian, ÿӗng thӡi mӛi lӟSÿӕLWѭӧQJÿӅu mang theo mӝt sӕ thuӝc tính dӳ liӋXQKѭÿѭӡng kính, vұt liӋu, hӋ sӕ nhám … các thuӝc tính này dӳ liӋXÿҫu vào cho công tác mô phӓng thӫy lӵc mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc
Hình 2.2 H th͙QJWK{QJWLQÿ͓a lý (GIS) khu vc nghiên cͱu
Các l ӟp dӳ liӋu thuӝc tính cҩSQѭӟc
Các lӟp dӳ liӋu trong GIS phөc vө công tác mô phӓng:
1 ĈѭӡQJӕQJ Ĉѭӡng kính
4 ĈӗQJKӗWәQJ Ĉѭӡng kính
Các nghiên c ӭu trong và ngoàLQѭӟc
Tình hình nghiên c ӭXWURQJQѭӟc
Tình hình nghiên cӭu vӅ rò rӍ trên mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc ӣ ViӋt Nam trong nhӳQJQăPJҫQÿk\WѭѫQJÿӕi khҧ quan, nәi bұt trong sӕ ÿyOjYLӋc ӭng dөng hӋ thӕQJ*,6ÿӇ quҧn lý tài sҧn mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc, nghiên cӭu hӋ thӕng giám sát và thu nhұn dӳ liӋu (SCADA), ӭng dөng công nghӋ thông tin trong ngành cҩp Qѭӟc, tuy nhiên các nghiên cӭu chӍ dӯng lҥi ӣ mӭFÿӝ ÿiQKJLiFiFJLҧLSKiSÿӅ UDSKѭѫQJKѭӟng hoҥWÿӝQJPjFKѭDÿLVkXYjRJLҧi pháp cө thӇFKѭDFyQKLӅu các thí nghiӋm hiӋQWUѭӡQJFNJQJQKѭNKDLWKiFÿѭӧc hӃt khҧ QăQJFӫa mô hình thӫy lӵc
/r9ăQ'ӵc (2006) [2] ÿm[k\Gӵng mӝt mô hình tích hӧp thӫy lӵc và công nghӋ WK{QJWLQÿӏDOê*,6ÿӇ quҧn lý các thông sӕ cӫa mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟFѬX ÿLӇm cӫDFKѭѫQJWUuQKOjWiFJLҧ ÿmWtFKKӧSÿѭӧc yӃu tӕ mô phӓng thӫy lӵc và FѫVӣ dӳ liӋu cӫa mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc vào mӝt phҫn mӅm Phҫn mӅPFNJQJFy ÿӏQKKѭӟQJÿѭDOrQ:HEVLWHÿӇ khách hàng sӱ dөQJQѭӟFÿӇ tra cӭu và truy cұp thông tin
&NJQJWURQJYLӋc ӭng dөQJ*,6ÿӇ quҧn lý cҩSQѭӟc, +RjQJĈăQJ1JX\Ӊn
(2013) [3] ÿm[ky dӵQJWKtÿLӇm hӋ thӕQJ*,6FKR3Kѭӡng 1, Thành phӕ Ĉj/ҥt, ÿӗng thӡi tích hӧp thêm phҫn mӅP:DWHU*HPVÿӇ mô phӓng thӫy lӵc Tuy công tác mô phӓng chӍ ӣ mӭFÿӝ FѫEҧQQKѭQJWiFJLҧ FNJQJÿmNKҷQJÿӏQKÿѭӧc vai trò quan trӑng và hӃt sӭc cҫn thiӃt cӫa các công cө phҫn mӅm trong viӋc quҧn lý mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc
1JRjLUDÿӕi vӟi vҩQÿӅ rò rӍ trong mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc, tác giҧ Võ Anh Tuҩn (2013) [4] FNJQJÿmÿѭDUDFiFJLҧi pháp “Nghiên cӭu giҧi pháp kӻ thuұt công nghӋ nhҵm chӕng thҩW WKRiW Qѭӟc cho hӋ thӕng cung cҩS Qѭӟc sҥch TP.HCM”
Tác giҧ ÿѭDFiFJLҧLSKiSNKiFQKDXÿӇ giҧm thҩWWKRiWQѭӟFWUrQÿӏa bàn
$QĈLӅn QuұQÿӗng thӡi tiӃQKjQKÿiQKJiá giҧi pháp thích hӧp nhҩWÿӕi vӟi
13 khu vӵc nghiên cӭu Có thӇ thӕng kê các biӋn pháp thӵc hiӋQWURQJEjLEiRQKѭ phân vùng tách mҥng khu vӵc, sӱ dөng thiӃt bӏ lan truyӅQkPÿӇ thӵc nghiӋm tҥi hiӋQWUѭӡng, giҧi pháp phòng chӕng rò rӍ, tӕLѭXKyDKӋ thӕng cҩSQѭӟc bҵng viӋc xây dӵng hӋ thӕng tӵ ÿӝng trong viӋc thu nhұn và giám sát dӳ liӋu áp lӵFYjOѭXOѭӧng trên mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc.
Tình hình nghiên c ӭXQJRjLQѭӟc
Tình hình nghiên cӭu rò rӍ trên mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc ӣ QѭӟFQJRjLÿҥWÿѭӧc nhӳng thành công nhҩWÿӏnh NhiӅu nhóm tác giҧ ÿmNӃt hӧp nhiӅXSKѭѫQJSKiS ÿӇ ÿiQKJLiKLӋu quҧ cӫa các biӋn pháp nhҵm phát hiӋQÿLӇm rò rӍ, có thӇ kӇ ÿӃn QKѭ QKyP WiF JLҧ Salah Muamer Aburawe, Ahmad Rodzi Mahmud, et al
Nhóm tác giҧ ÿmQJKLrQFӭu dӳ liӋu thu thұSÿѭӧc ӣ hiӋQWUѭӡng tӯ các thiӃt bӏ GDWDORJJHU ÿӇ kiӇm chӭng lҥi mô hình thӫy lӵc xây dӵng trong phòng thí nghiӋm nhҵPÿӏnh vӏ các vӏ WUtÿLӇm rò rӍ ÿѭӧc giҧ ÿӏnh là các trө cӭu hӓa xҧ QѭӟF4XDÿyÿӅ xuҩt mӝt giҧi pháp GIS tích hӧS6&$'$ÿӇ nâng cao hiӋu quҧ trong công tác phát hiӋn rò rӍ Có thӇ tóm tҳt các giҧi pháp tích hӧSÿyQKѭVDX
Hình 2.3 Gi̫i pháp tích hͫp GIS - SCADA
3KѭѫQJSKiSVӱ dөQJÿҫu tiên nhóm tác giҧ lӵa chӑQ'0$ÿӇ tiӃn hành nghiên cӭXVDXÿyOұp kӃ hoҥFKÿӇ thu thұp dӳ liӋu DMA (các thông sӕ vӅ ÿӏa KuQKYjÿѭӡng ӕng), tҥi hiӋQWUѭӡng, các thiӃt bӏ thu nhұp dӳ liӋXÿѭӧc lҳSÿһt tҥi
14 các vӏ WUtWtQKWRiQÿӇ truyӅn dӳ liӋu áp lӵFYjOѭXOѭӧng vӅ trung tâm Dӳ liӋu thu thұSTXDJLDLÿRҥQJLDLÿRҥn mҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc әQÿӏQKYjJLDLÿRҥn tҥo ÿLӇm rò rӍ MөFÿtFKOjÿӇ cân chӍnh mô hình thӫy lӵc mӝt cách chính xác nhҩt so vӟi thӵc tӃ: khi không có rò rӍ và khi có rò rӍ ÿӇ quan sát áp lӵFWKD\ÿәLQKѭ thӃ nào Rò rӍ xҧy ra khi có sӵ WKD\ÿәi áp lӵc bҩWWKѭӡng tӯ các thiӃt bӏ thu nhұn dӳ liӋu truyӅn vӅ/ѭXÿӗ thӇ hiӋQFiFEѭӟc tiӃn hành thí nghiӋPQKѭVDX
Hình 2.4 Quy trình FiFE˱ͣc thí nghi m cͯa cͯa Salah Muamer Aburawe
Ngoài ra, F.De Paola and M.Giugni (2012) [6] FNJQJÿmQJKLrQFӭu mӕi quan hӋ giӳa hình dҥQJÿLӇm rò rì vӟLOѭXOѭӧng và áp lӵc Trong bài báo, tác giҧ tiӃn hành thí nghiӋPÿӇ [iFÿӏnh mӕi quan hӋ giӳa áp lӵF3YjOѭXOѭӧng rò rӍ QP
= a.P b [iFÿӏnh các thông sӕ DEWѭѫQJӭng vӟi các hình dҥng và loҥi vұt liӋu ӕng bҵng thí nghiӋm.
Hình 2.5 Mô hình thí nghi m cͯa F.De Paola and M.Giugni
Mô tҧ thí nghiӋm: Áp lӵFWKD\ÿәi nhӡ bình tҥo áp lӵc cҩSQѭӟc qua ӕng cҩSQѭӟc 600, mӝWÿLӇm rò rӍ YjWKQJÿRWKӇ WtFKÿӇ [iFÿӏQKOѭӧng rò rӍÿLӇm rò rӍ ÿѭӧc mô phӓng có các hình dҥQJYjNtFKWKѭӟc khác nhau
Hình 2.6.tFKWK˱ͣc và hình d̩QJÿL͋m rò r͑ theo thí nghi m
Dӵa trên mô phӓng theo thӡi gian cӫa phҫn mӅm Epanet, Shan Wu, et al
[7] ÿӅ xuҩt mӝt cách thӭc xây dӵng mô hình rò rӍ, mөc tiêu cӫa bài báo là tác giҧ tìm mӕi liên hӋ giӳa các yӃu tӕ: nhu cҫXGQJQѭӟFOѭӧQJQѭӟc rò rӍ và hiӋu quҧ cӫa công tác quҧn lý áp lӵc KӃt quҧ thu nhұQÿѭӧFWѭѫQJӭng vӟi áp lӵc giҧm tӯ
39m xuӕng còn 31m bҵng van giҧm áp (PRV) thì nhu cҫXGQJQѭӟFYjOѭӧng Qѭӟc thҩt thoát giҧPWѭѫQJӭng là 10.83% và 20.52%, áp lӵc trung bình tҥLÿLӇm bҩt lӧLFNJQJJLҧm 21.13% Tác giҧ rút ra kӃt luұn công tác quҧn lý áp lӵc mang lҥi hiӋu quҧ trong viӋc giҧm rò rӍ
Liên quan các nghiên cӭu thӵc nghiӋm, Covas, D., Jacob, A., Ramos, H
[8] tiӃQ KjQK ÿiQK JLi OѭӧQJ Qѭӟc thҩt thoát trên DMA bҵQJ SKѭѫQJ SKiS Wӯ Gѭӟi lên (bottom-up) dӵa vào viӋFSKkQWtFKOѭXOѭӧng tӕi thiӇXEDQÿrPÿӗng thӡi kӃt hӧp vӟi mô phӓng thӫy lӵF[iFÿӏQKOѭӧQJQѭӟc thҩt thoát
Thí nghiӋPÿѭӧc thӵc hiӋQWKHRFiFEѭӟc sau:
%ѭӟFѬӟFWtQKOѭӧnJQѭӟc thҩt thoát, tiêu thө hӧSSKiSNK{QJKyDÿѫQOѭӧng tiêu thө trong giӡ GQJQѭӟc tӕi thiӇu vӅ ÿrP
%ѭӟc 2: Giҧ sӱ không rò rӍ, mô phӓng mҥQJOѭӟi cӫa DMA vӟLOѭXOѭӧQJÿҫu vào
%ѭӟc 4: Cân chӍQKSDWWHUQOѭXOѭӧng tҥi nút
%ѭӟc 5: Tính toán nhu cҫXGQJQѭӟFKjQJQJj\YjOѭӧQJQѭӟc rò rӍ trung bình hàng ngày
%ѭӟc 6: Tính toán tiêu thө FyKyDÿѫQYjWLrXWKө NK{QJKyDÿѫQ
%ѭӟc 7: KӃt luұn các yӃu tӕ thұt sӵ gây ra rò rӍ (thҩt thoát vұt lý hay thҩt thoát WKѭѫQJPҥi)
LLrQ TXDQ ÿӃn bài toán giҧi thuұt di truyӅQ ÿӇ cân chӍnh mҥQJ Oѭӟi cҩp Qѭӟc và phát hiӋn rò rӍ Zheng Yi Wu and Paul Sage [9] ÿm [k\ Gӵng mӝt SKѭѫQJSKiS dӵa trên viӋF[HPÿLӇm rò rӍ QKѭOjPӝWÿLӇPGQJQѭӟc, bҵng viӋc cân chӍnh các thông sӕ QKѭKӋ sӕ nhám cӫDÿѭӡng ӕng, hӋ sӕ QKkQOѭXOѭӧng và trҥng thái cӫa ӕng, tӯ ÿyӭng dөng vào mӝt mô hình mүu ÿӇ ÿL[iFÿӏnh lҥLÿLӇm rò rӍ ÿmELӃt trên mô hình, tác giҧ FNJQJÿmU~WUDÿѭӧc nhӳng kӃt luұn quan trӑng: o MұWÿӝ logger gҳn trên mҥQJOѭӟi ҧQKKѭӣQJÿӃn viӋc cân chӍnh mô hình, tӯ ÿyFNJQJҧQKKѭӣQJÿӃn viӋF[iFÿӏQKÿLӇm rò rӍ o Bài toán phát hiӋn rò rӍ chҷng qua là bài toán cân chӍnh giá trӏ mô hình sao cho phù hӧp vӟi giá trӏ ÿRÿҥc
17 o Quá trình giҧi thuұt di truyӅn có thӇ [iFÿӏnh nhӳng vӏ trí sӱ dөQJQѭӟc cao ÿӝt biӃQQKѭQJWUrQKyDÿѫQOҥi không ghi nhұn, WUѭӡng hӧp này có thӇ gӑi là gian lұQQѭӟc o 3KѭѫQJSKiSQj\FyWKӇ NK{QJ[iFÿӏnh chính xác vӏ trí rò rӍ 100% và có thӇ FNJQJFҫn nhӳng thiӃt bӏ hӛ trӧ ÿӇ [iFÿӏnh chính xác ngoài thӵFÿӏa, tuy nhiên SKѭѫQJSKiSFNJQJJLҧm thiӇu viӋFÿӏnh vӏ rò rӍ mӝWFiFKY{ÿӏnh, tӯ ÿyJL~StFKFKRÿӝLQJNJKLӋQWUѭӡQJÿiQKJLiÿѭӧc khҧ QăQJ[ҧy ra bӇ ӕng ӣ mӝt khu vӵFQjRÿy
Nhìn chung các nghiên cӭXÿmVӱ dөng nhiӅXSKѭѫQJSKiSNKiFQKDXÿӇ giҧi quyӃWEjLWRiQWuPÿLӇm rò rӍ: tӯ các nghiên cӭu thӵc nghiӋPÿӃn xây dӵng SKѭѫQJSKiSFkQFKӍnh mô hình mô, tuy vұy các nghiên cӭu chӍ dӯng lҥi ӣ mӭc ÿӝ triӇn khai mô hình thӫy lӵc ӣ phòng thí nghiӋPPjFKѭDFyQJKLrQFӭu cө thӇ ӣ ngoài hiӋQWUѭӡng %jLWRiQWuPÿLӇm rò rӍ hiӋQWUѭӡng chӍ dӯng lҥi ӣ mӭFÿӝ khoanh vùng các khu vӵc có khҧ QăQJ[ҧy ra rò rӍ PjFKѭD chӍ rõ mӝWSKѭѫQJ SKiSÿHPOҥi hiӋu quҧ thұt sӵ
3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿѭӧc sӱ dөng trong luұQYăQFyWtQKNӃ thӯa và ÿѭӧc phát triӇn thêm tӯ nhӳng bài báo nghiên cӭu vӅ rò rӍ WURQJYjQJRjLQѭӟc
3KѭѫQJSKiSFKӫ ÿҥo là dӵa trên nhӳng nghiên cӭXÿmÿѭӧc thӵc hiӋQWUѭӟFÿk\ vӅ rò rӍ, lý thuyӃt vӅ thӫy lӵc kӃt hӧp vӟi phҫn mӅm WaterGems và thuұt toán giҧi thuұt di truyӅQOjPFѫVӣ lý luұn Ngoài ra, công tác thӕng kê phân tích dӳ liӋu thӵc tӃ ngoài hiӋQWUѭӡQJFNJQJÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ÿӕi chiӃu và kiӇPÿӏnh lҥi tính chính xác cӫa viӋc xây dӵng mô hình rò rӍ.
L ӵa chӑn vӏ trí quan trҳc dӳ liӋu
Các thiӃt bӏ quan trҳc dӳ liӋu gӗm 4 datalogger ÿѭӧFFjLÿһt theo giӡ) ÿѭӧc gҳn tҥi nhà dân tҥi các vӏ trí gҫn trө cӭu hӓa xҧ QѭӟFÿӇ theo dõi áp lӵc
Thao tác x ҧ Qѭӟc trên trө cӭu hӓa
Thӵc hiӋn xҧ Qѭӟc trên trө cӭu hӓa (TCH) trong 2 thӡLÿLӇm: tӯ 10h-11h và tӯ 22h-KÿӇ quan sát sӵ WKD\ÿәLOѭXOѭӧng và áp lӵc cӫa mҥQJOѭӟi
Hình 3.2&iFÿL͋m quan tr̷c áp lc và v͓ trí các trͭ cͱu h͗a x̫ Q˱ͣc
3.2 3KѭѫQJSKiSKLӋu chӍnh và kiӇPÿӏnh mô hình ĈӏQK QJKƭD chính thӭc vӅ hiӋu chӍnh bӣL YăQ SKzQJ TXӕc tӃ vӅ FkQ ÿR ,QWHUQDWLRQDO%XUHDXRI:HLJKWDQG0HDVXUHVQKѭVDX
“HoҥWÿӝQJPjÿѭӧc thӵc hiӋn trong mӝt sӕ ÿLӅu kiӋn nhҩWÿӏnh, ӣ Eѭӟc ÿҫXWLrQQJѭӡi ta thiӃt lұp mӕi quan hӋ giӳa giá trӏ vӟLÿѫQYӏ ÿRFKѭDFhҳc chҳn ÿѭӧc rút ra tӯ bӝ tiêu chuҭQÿROѭӡng và nhӳng chӍ sӕ liên quan vӟLÿѫQYӏ ÿR (cӫa công cө hiӋu chӍnh), và ӣ Eѭӟc tiӃp theo, tiӃp tөc sӱ dөng nhӳng thông tin này thiӃt lұp mӕi quan hӋ ÿӇ WKXÿѭӧc kӃt quҧ ÿROѭӡng tӯ mӝt bӝ chӍ sӕ khác.”
Nói cách khác, hiӋu chӍQKQJKƭDOjWKD\ÿәi sӕ liӋu gӕc bҵng sӕ liӋXNKiFÿӇ ÿLӅu chӍnh các sӕ liӋu tính toán trên lý thuyӃt và sӕ liӋu thӵc tӃ là gҫQWѭѫQJÿѭѫQJ nhau
7URQJNKLÿyNLӇPÿӏQKP{KuQKQJKƭDOjNLӇm tra lҥi tính chính xác cӫa mô hình so vӟi thӵc tӃ ÿDQJ[ҧy ra Có thӇ hình dung quy trình xây dӵng, hiӋu chӍnh và kiӇPÿӏnh mô hình theo trình tӵ sau: Ĉӗng hӗ tәng 1 Ĉӗng hӗ tәng 2 TCH 3 - logger
Hình 3.3 Trình t xây dng mô hình thͯy lc
Thu ұt toán giҧi thuұt di truyӅn
T әng quan
Giҧi thuұt di truyӅn (GA - Genetic Algorithm) là kӻ thuұt phӓng theo quá trình thích nghi tiӃn hóa cӫa các quҫn thӇ sinh hӑc dӵa trên hӑc thuyӃt Darwin
*$OjSKѭѫQJSKiSWuPNLӃm tӕLѭXQJүu nhiên bҵng cách mô phӓng theo sӵ tiӃn hóa cӫD FRQ QJѭӡi hay cӫa sinh vұW 7ѭ Wѭӣng cӫa thuұt toán di truyӅn là mô phӓng các hiӋQWѭӧng tӵ nhiên, là kӃ thӯDYjÿҩu tranh sinh tӗn
Các giҧ thuyӃWWURQJ*$WKѭӡQJÿѭӧc mô tҧ bҵng các chuӛi bit, viӋc hiӇu các chuӛi bit này tùy thuӝc vào ӭng dөQJêWѭӣng các giҧ thuyӃWFNJQJFyWKӇ ÿѭӧc mô tҧ bҵng các biӇu thӭc kí hiӋu hoһc ngay cҧ FiFFKѭѫQJWUuQKPi\WtQK Quá trình mô phӓng thuұt toán di truyӅn gӗPFiFJLDLÿRҥn: a) Khӣi tҥo ngүu nhiên 1 quҫn thӇ các lӡi giҧLEDQÿҫXÿmÿѭӧc mã hóa bҵng mã nhӏ phân 0 và 1) b) 7tQKWRiQÿӝ chính xác cӫa các lӡi giҧi khӣi tҥREDQÿҫu c) Khӣi tҥo mӝt quҫn thӇ các lӡi giҧi mӟi mӟi sӱ dөng các thuұt toán di truyӅQWiLVLQKFKpRYjÿӝt biӃn d) 7tQKWRiQÿӝ chính xác cӫa lӡi giҧi mӟi e) Dӯng tính toán nӃu thӓDÿLӅu kiӋn chRWUѭӟc, thӵc hiӋn lҥi vòng lһp tӯ EѭӟFÿӃQEѭӟc 5 nӃXFKѭDWKӓDÿLӅu kiӋn
Xây dӵng mô hình HiӋu chӍnh KiӇPÿӏnh
Hình 3.4 Minh h͕DTXiWUuQKWiLVLQKFKpRÿ͋ t̩o qu̯n th͋ lͥi gi̫i mͣi
Ӭng dөng thuұt toán di truyӅn trong bài toán cân chӍnh mҥQJOѭӟi
Các thông sӕ ÿѭӧc cân chӍQKÿӇ tӕLѭXKyDWURQJPҥQJOѭӟi cҩSQѭӟc bao gӗm:
1 HӋ sӕ QKiPÿѭӡng ӕng f i (friction: C trong Hazen William hoһc n cӫa Manning) cho nhóm ӕng i, tҩt cҧ các ӕng trong mӝt nhóm sӁ ÿѭӧc gán cho cùng mӝt hӋ sӕ nhám hoһc nhân thêm mӝt hӋ sӕ vào hӋ sӕ QKiPEDQÿҫu
2 HӋ sӕ cân chӍQKOѭXOѭӧng m j,t cho nhóm nút j tҥi thӡLÿLӇm t, nhӳng nút trong cùng mӝWQKyPWKuÿѭӧc gán cùng mӝt hӋ sӕ cân chӍnh
3 Tình trҥng vұn hành cӫDÿѭӡng ӕng s k,t FKRÿѭӡng ӕng k tҥi thӡLÿLӇm t
Thông sӕ ÿӝ FKtQK[iFILWWHVWSDUDPHWHUVÿѭӧc phҫn mӅm tính toán bҵng cách cӵc tiӇu hóa sai khác giӳa giá trӏ mô hình tính và giá trӏ ÿRÿҥc cӫa áp lӵc tҥLQ~WYjOѭXOѭӧng cӫDÿѭӡng ӕng Bài toán cân chӍnh các thông sӕ trong mҥng Oѭӟi cҩSQѭӟFÿѭӧc mô tҧ Gѭӟi dҥng toán hӑFQKѭVDX
Tìm tұp các giá trӏ = (f i ,m j,t ,s k,t ); i = 1,…, NI; j=1,…,NJ; k=1,…,NK (1) ĈӇ cӵc tiӇu F( (2)
7URQJÿy;ÿҥi diӋn cho tұp các giá trӏ hӋ sӕ nhám, hӋ sӕ cân chӍQKOѭX Oѭӧng và tình trҥng vұn hành cӫDÿѭӡng ӕng, và là giӟi hҥQWUrQYjGѭӟi cho giá trӏ hӋ sӕ nhám cho nhóm ӕng i, và là giӟi hҥQWUrQYjGѭӟi cho hӋ sӕ cân chӍQKOѭXOѭӧng cho nhóm nút j tҥi thӡLÿLӇm t và F( là hàm mөFWLrXÿӇ cӵc tiӇu sai lӋch giӳa giá trӏ mô hình và giá trӏ ÿRÿҥc, thông sӕ WURQJSKѭѫQJ WUuQKYjÿѭӧc giҧi bҵng giҧi thuұt di truyӅn
Bài toán cӵc tiӇu sai khác sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS 6 %uQKSKѭѫQJFӵc tiӇu (Minimize Difference Squares)
NH NF nf nf nh nh nh nf np nf
6 Giá trӏ tuyӋWÿӕi cӵc tiӇu (Minimize Difference Absolute Values)
NH NF nf nf nh nh nh nf np nf
6 Cӵc tiӇu hóa sai khác lӟn nhҩt (Minimize Maximum Difference)
NH NF nf nf nh nh nh nf nh nf
Vӟi: wnh, w nf là hӋ sӕ gia trӑng áp lӵFYjOѭXOѭӧQJWѭѫQJӭng HӋ sӕ gia trӑng có thӇ bҵng 1, tuyӃQWtQKEuQKSKѭѫQJFăQEұc hai, hoһc hàm log
Hobs nh : giá trӏ áp lӵFÿRÿҥc tҥi nút n Hsim nh : giá trӏ áp lӵc mô phӓng tҥi nút n Fobs nf : giá trӏ OѭXOѭӧQJÿRÿҥc
Fsim nf : giá trӏ OѭXOѭӧng mô phӓng
Hpnt: áp lӵc cho mӛLÿLӇm chính xác (head per fitness point) )SQWOѭXOѭӧng cho mӛLÿLӇm chính xác (flow per fitness point) NH: tәng sӕ vӏ WUtÿRiSOӵc
NF: tәng sӕ vӏ WUtÿROѭXOѭӧng
Gi ӟi thiӋu phҫn mӅm mô phӓng thӫy lӵc WaterGems
Gi ӟi thiӋu
WaterGems là phҫn mӅm mô phӓng thӫy lӵFWKѭѫQJPҥi cӫa hãng Bentley – Hoa KǤ, so vӟi phҫn mӅP(SDQHWÿѭӧc phát hành miӉn phí, khҧ QăQJFӫa phҫn mӅm WaterGems trong giӟi hҥn cӫa luұQYăQFy˱XÿL͋m nәi trӝLQKѭVDX o Khҧ QăQJ WUX\ [Xҩt dӳ liӋu thuӝc tính và liên kӃt chһt chӁ vӟi các phҫn mӅP*,6ÿӇ xây dӵng mô hình mҥQJOѭӟi o Khҧ QăQJSKkQEә dӳ liӋXOѭXOѭӧng tӯ ÿӗng hӗ Qѭӟc khách hàng sang nút gҫn nhҩt hoһFÿѭӡng ӕng gҫn nhҩt o Khҧ QăQJTXҧn lý kӏch bҧn trong cùng 1 file chҥy o Khҧ QăQJFkQFKӍnh và tӕLѭXKyDP{KuQKEҵng giҧi thuұt di truyӅn o Khҧ QăQJWKӇ hiӋn các lӟp dӳ liӋu trӵFTXDQVLQKÿӝng
3.4.2 ѬXÿLӇm vӅ khҧ QăQJP{SKӓng rò rӍ cӫa phҫn mӅm
So vӟi các phҫn mӅm khác QKѭ:DWHU&$'WKuNhҧ QăQJP{SKӓng rò rӍ là mӝt trong nhӳQJ WtQK QăQJ Qәi trӝi cӫa phҫn mӅP :DWHU*HPV WtQK QăQJ Qj\ ÿѭӧc thӇ hiӋn trong phҫn Darwin Calibrator
Darwin Calibrator làm viӋc dӵa vào cách thӭc quҧn lý các kӏch bҧn con, các kӏch bҧn con này OjQѫLWKӵc hiӋn quá trình cân chӍnh và tӕLѭXWӵ ÿӝng hoһc thӫ công cӫD P{ KuQK ÿѭӧc thӇ hiӋn trong phҫn New Calibration Study, New Optimized Run và New Manual Run Ӭng vӟLFiFSKѭѫQJiQFkQFKӍQKWKuFKѭѫQJWUuQKÿzLKӓLWD[iFÿӏnh các yӃu tӕ sӁ cân chӍQKYjSKѭѫQJSKiSVӱ dөng Chҷng hҥQÿӕi vӟi viӋc cân chӍnh hӋ sӕ QKiPWKuFKѭѫQJWUuQKVӁ yêu cҫu các nhóm ӕng sӁ thӵc hiӋn cân chӍnh và giá trӏ hӋ sӕ nhám tӕLÿDYjWӕi tiӇXWURQJWDE5RXJKQHVVÿӕi vӟi cân chӍnh rò rӍ thì sӱ dөQJWDE'HPDQGYjSKѭѫQJ pháp cân chӍQK'HWHFW/HDNDJH1RGH1Kѭ ÿmWUuQKEj\ӣ lý thuyӃt ӣ phҫn trên, mөFÿtFKFӫa viӋc cân chӍQKOjÿӇ cӵc tiӇu sai khác giӳa giá trӏ ÿRÿҥc và giá trӏ P{KuQKGRÿyFKѭѫQJWUuQKFNJQJ\rXFҫu
24 các giá trӏ ÿRÿҥc trong phҫn Field Data Snapshots Giá trӏ thu thұSÿѭӧc có thӇ là OѭXOѭӧng hoһc áp lӵc tҥLÿLӇPQjRÿyWURQJPҥQJOѭӟi
Hình 3.5 Giao di n s͵ dͭng cͯa Darwin Calibrator
Do Darwin Calibrator sӱ dөng thuұt toán giҧi thuұt di truyӅn và cӵc tiӇu hóa sai khác nên quá trình tӕLѭXKyD\rXFҫu khai báo mӝt sӕ thông sӕ QKѭ o )LWQHVV7\SHFySKѭѫQJSKiSÿmWUuQKEj\Oj%uQKSKѭѫQJFӵc tiӇu, Giá trӏ tuyӋWÿӕi cӵc tiӇu, Cӵc tiӇu hóa sai khác lӟn nhҩt o )ORZ:HLJKWW\SHQJKƭDOjKjPJLDWUӑQJOѭXOѭӧng sӱ dөng hҧm bұc mҩy o Era Generation Number: sӕ vòng lһp tính toán o Population size: kích cӥ cӫa mӛi tә hӧp trong 1 vòng tính toán o Solutions to Keep: sӕ giҧi pháp giӳ lҥi o Random seed: có giá trӏ tӯ 0-1, giá trӏ khӣi tҥo ngүXQKLrQEDQÿҫu o )LWQHVV7ROHUDQFHÿӝ sai lӋch cӫDFiFSKѭѫQJSKiSFӵc tiӇu cho phép o Maximum Trials: sӕ lҫn giҧi lһp thӱ tӕLÿDWUѭӟc khi dӯng tính toán
Quy trình mô ph ӓng thӫy lӵc
Mô tҧ tiӃn trình thӵc hiӋn QKѭVDX
%ѭӟc 1: Xây dӵng mô hình gӗm có: o Ĉѭӡng kính, chiӅu dài, hӋ sӕ QKiPEDQÿҫu o *iQOѭXOѭӧQJÿӗng hӗ QѭӟFYjROѭXOѭӧng nút
%ѭӟc 2: Giҧ ÿӏnh rò rӍ theo áp lӵc giӡ o Giҧ ÿӏnh mӛLQ~WÿӅu có rò rӍ Chҥy mô hình và so sánh vӟi dӳ liӋu quan trҳc
%ѭӟc 3: HiӋu chӍnh mô hình o HiӋu chӍnh hӋ sӕ nhám C cӫDP{KuQKÿӇ mô hình phù hӧp vӟLOѭXOѭӧng và áp lӵc quan trҳc
%ѭӟc 4: KiӇPÿӏnh mô hình o KiӇPÿӏnh lҥi mô hình bҵng bӝ thông sӕ giá trӏ cӫa ngày khác
%ѭӟc 5: TӕLѭXEjLWRiQUzUӍ ӭng vӟi 2 kӏch bҧn o Kӏch bҧn A0: không xҧ TCH o Kӏch bҧn A1: xҧ TCH
Hình 3.6 6˯ÿ͛ ti͇n trình mô ph͗ng thͯy lc
&+ѬѪ1* PHÂN TÍCH DӲ LIӊU NGHIÊN CӬU
Gi ӟi thiӋu khu vӵc nghiên cӭu
T әng quan
Khu vӵc nghiên cӭu nҵm ӣ SKѭӡng 13, Quұn 3 thuӝFÿӏa bàn quҧn lý cӫa
Công ty Cә phҫn CҩSQѭӟF*LDĈӏnh Phía Bҳc JLiSSKѭӡng 14, phân chia bӣi ÿѭӡQJ/r9ăQ6ӻ, phía Tây JLiSSKѭӡng 12, phҫn phía Nam ÿѭӧc bao quanh 2 tuyӃQÿѭӡQJ7Uѭӡng Sa và Hoàng Sa chҥy dӑc theo bӡ kênh Nhiêu LӝFĈѭӡng Trҫn Quang DiӋu Yj/r9ăQ6ӻ là trөc giao thông chính cӫa khu vӵc gӗm 2 cây cҫu bҳc qua kênh Nhiêu Lӝc là Cҫu Trҫn Quang DiӋu và CҫX/r9ăQ6ӻ
Hình 4.1 H͕Dÿ͛ qu̵n 3 và khu vc nghiên cͱu
Khu vӵFSKѭӡng 13 có diӋn tích 1,640.91 m 2 , chiӃm 3.33% diӋn tích Quұn 3, dân sӕ QăPOj,QJѭӡi, mұWÿӝ dân sӕ 4.72 QJѭӡi/m 2 Ĉӏa hình khu
28 vӵFWѭѫQJÿӕi bҵng phҷQJFyFDRÿӝ trung bình +2.00 m (tҥLQJmWѭ7Uҫn Quang DiӋu – /r9ăQ6ӻ), riêng tҥi khu vӵc cҫu Trҫn Quang DiӋXFDRÿӝ +3.50 m o Tình hình cҩSQѭӟc 7tQKÿӃn tháng 6/2015 khu vӵFÿҥt tӹ lӋ 100% hӝ GkQÿѭӧc cҩSQѭӟc sҥch
Sӕ OѭӧQJ ÿӗng hӗ QѭӟF ÿӗng hӗ, sҧQ Oѭӧng tiêu thө trung bình 1,550 m 3 /ngày (64.58 m 3 /h) Trung bình trong mӛi QJj\ÿӗng hӗ Qѭӟc tiêu thө 1.249 m 3 Tӹ lӋ thҩWWKRiWQѭӟc kǤ 8/2015 là 36.28% Thӡi gian cung cҩp dӏch vө cҩp Qѭӟc liên tөc 24/7
4.1.2 MҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng
MҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕng vӟi tәng chiӅu 5.535 km Fyÿѭӡng kính 50, 80, 100, 150, 200, 250 vӟi các loҥi vұt liӋu là ӕng nhӵa uPVC, ӕng AC (Amiang Cement), ӕng gang xám (Cast Iron – CI) Ӕng nhӵDX39&ÿѭӧc lҳSÿһt trong khoҧng thӡi gian tӯ QăP-2006, mӝt sӕ tuyӃn ӕng CI có tuәi thӑ trên QăP
Khu vӵc nghiên cӭu gӗPÿӗng hӗ tәng Ĉ+7 có tích hӧp datalogger ÿӇ theo dõi OѭXOѭӧng và áp lӵc theo giӡ cӫDOѭӧng Qѭӟc chҧy vào và chҧy ra khӓi khu vӵcÿӗng hӗ ÿLӋn tӯ hiӋu AquaMaster3 ÿѭӡng kính 250 tҥi QJmWѭ7Uҫn Quang DiӋu – /r9ăQ6ӻ ÿROѭXOѭӧng vào DMA Ĉ+7Yjÿӗng hӗ ÿLӋn tӯ
Insertion ÿѭӡng kính 250 tҥi Cҫu Trҫn Quang DiӋXÿROѭXOѭӧng chҧy ra DMA Ĉ+7
DMA nghiên cӭu có 6 trө cӭu hӓDWURQJÿyWUө cӭu hӓa dӑc tuyӃQÿѭӡng 7Uѭӡng Sa sӁ thӵc hiӋn xҧ Qѭӟc /ѭXOѭӧng xҧ trө cӭu hӓa trung bình 10 m 3 /h
Vӏ WUtYjÿѭӡng kính cӫa các trө cӭu hӓa xҧ Qѭӟc trong khu vӵc:
B̫ng 4.1 V͓ WUtYjÿ˱ͥng kính trͭ cͱu h͗a
Thӕng kê mөFÿtFK sӱ dөQJQѭӟc, nhұn thҩ\ÿa phҫn các hӝ dân sӱ dөng Qѭӟc phөc vө cho nhu cҫu sinh hoҥt chiӃm 89.5%, còn lҥi là dùng cho các hoҥt ÿӝng dӏch vө chiӃPYjFiFFѫVӣ hành chính sӵ nghiӋp cӫDQKjQѭӟc 1.5% Ĉѭӡng kính ÿӗng hӗ Qѭӟc sӱ dөng ÿDSKҫn Ojÿӗng hӗ 15mm sӱ dөng cho hӝ dân chiӃm 98.9%Fyÿӗng hӗ Qѭӟc cӥ 25mm chiӃm tӹ lӋ Yjÿӗng hӗ 80mm tҥLÿӏa chӍ /r9ăQ6ӻ (kinh doanh nhà hàng – khách sҥn) chiӃm tӹ lӋ 0.1%
Nhu c ҫu sӱ dөQJQѭӟc
Thӕng kê mөFÿtFK sӱ dөQJQѭӟc, nhұn thҩ\ÿa phҫn các hӝ dân sӱ dөng Qѭӟc phөc vө cho nhu cҫu sinh hoҥt chiӃm 89.5%, còn lҥi là dùng cho các hoҥt ÿӝng dӏch vө chiӃPYjFiFFѫVӣ hành chính sӵ nghiӋp cӫDQKjQѭӟc 1.5% Ĉѭӡng kính ÿӗng hӗ Qѭӟc sӱ dөng ÿDSKҫn Ojÿӗng hӗ 15mm sӱ dөng cho hӝ dân chiӃm 98.9%Fyÿӗng hӗ Qѭӟc cӥ 25mm chiӃm tӹ lӋ Yjÿӗng hӗ 80mm tҥLÿӏa chӍ /r9ăQ6ӻ (kinh doanh nhà hàng – khách sҥn) chiӃm tӹ lӋ 0.1%
1Kѭ Yұy có thӇ nhұn thҩy khu vӵc nghiên cӭu hҫu hӃt là các hӝ dân sӱ dөQJQѭӟc ÿӇ phөc vө nhu cҫu sinh hoҥt và dӏch vө, NK{QJFyWUѭӡng hӧp nào sӱ dөQJFKRFiFFѫVӣ công nghiӋp và sҧn xuҩt
Hình 4.4 Tͽ l ph̯QWUăPQKXF̯XGQJQ˱ͣc và cͩ ÿ͛ng h͛ Q˱ͣc
X ӱ lý sӕ liӋu
H Ӌ sӕ GQJQѭӟc
HӋ sӕ sӱ dөQJQѭӟc cӫa mô hình ÿѭӧc xây dӵng tӯ sӕ các sӕ liӋXÿӗng hӗ tәng, OѭӧQJQѭӟc tiêu thө và áp lӵc tҥLÿӗng hӗ ĈHT 1, gӗm 3 loҥi: o HӋ sӕ GQJQѭӟc sinh hoҥt
B̫ng 4.3 Tính toán h s͙ GQJQ˱ͣc sinh ho̩t và rò r͑
Giҧi thích: o /ѭӧQJQѭӟc thҩt thoát trên DMA vӟi tӹ lӋ 36.28% = 2,371.3 x 36.28% 860.26 m 3 /h o Tәng áp lӵc 24 giӡ = 293.34m, suy ra 1.0m cӝt áp thì rò rӍ: 860.26/293.34 2.93 m 3 /h Do áp lӵc càng lӟn thì rò rӍ FjQJWăQJQrQWѭѫQJӭng áp lӵc trong mӛi giӡ WtQKÿѭӧFOѭӧng rò rӍ trong mӛi giӡ
34 o HӋ sӕ rò rӍ NK{QJÿLӅu hòa o HӋ sӕ OѭXOѭӧng ÿӗng hӗ ĈHT 2:
Các thông chu ҭn bӏ cho mô hình thӫy lӵc
M ҥQJOѭӟLÿѭӡng ӕQJÿѭӡng kính, hӋ sӕ nhám)
Ĉѭӡng kính ӕQJÿӇ mô phӓng lҩ\WKHRÿѭӡng kính trong, hӋ sӕ nhám ban ÿҫu tùy thuӝc vào vұt liӋXYjQăPOҳSÿһWÿѭӡng ӕng cө thӇ:
D(mm) ĈѭӡQJNtQK trong (mm)
B̫ng 4.5 H s͙ nhám theo Hazen William
Gang xám (Cast Iron - CI):
'Rÿӏa hình khu vӵc nghiên cӭXWѭѫQJÿӕi bҵng phҷng nên cao trình khai báo trong mô hình bҵng 0.0m, FDRÿӝ logger tҥLFiFÿLӇPÿR0.0m, ÿӕi vӟi vӏ trí tҥi cҫu Trҫn Quang DiӋu nhұp cao ÿӝ là +1.5m
4.3.3 /ѭXOѭӧng nút o /ѭXOѭӧng nút
Bҵng cách trích xuҩWOѭXOѭӧQJÿӗng hӗ Qѭӟc tӯ GIS ta sӱ dөng chӭFQăQJ Load Builder ặ Nearest Node ÿӇ JiQOѭXOѭӧng tӯ ÿӗng hӗ Qѭӟc vào nỳt gҫn vӏ trí cӫa nó nhҩt
Hình 4.5 6˯ÿ͛ v͓ trí ÿ͛ng h͛ Q˱ͣc cͯa khu vc nghiên cͱu Ĉӗng hӗ Qѭӟc
&+ѬѪ1* KӂT QUҦ VÀ THҦO LUҰN
Phát tri Ӈn mô hình
Xây d ӵng mô hình
0{KuQKFѫEҧQÿѭӧc xây dӵng gӗPQ~WÿRҥn ӕng, nguӗQQѭӟc cҩp cho khu vӵc ÿѭӧc mô phӓng là bӇ chӭa vô hҥn có áp lӵFWKD\ÿәi theo giӡ, vӏ WUtÿӗng hӗ tәQJĈ+7ÿѭӧF[HPQKѭPӝWÿLӇm GQJQѭӟc có áp lӵFYjOѭX OѭӧQJWKD\ÿәi 0{KuQKFѫEҧn gӗm các thông sӕ cӫa mҥQJOѭӟi sau: Ĉѭӡng kính (mm): sӱ dөng ÿѭӡng kính trong cӫa ӕng ChiӅu dài (m): trích xuҩt tӯ FѫVӣ dӳ liӋu GIS
HӋ sӕ QKiPEDQÿҫu C0: phө thuӝc vào vұt liӋXYjQăPOҳSÿһWÿѭӡng ӕng
HӋ thӕQJ ÿӗng hӗ Qѭӟc cӫa hӝ dân: sӕ liӋu lҩy tӯ dӳ liӋX KyD ÿѫQ NǤ 8/2015 cӫa Công ty Cә phҫn CҩSQѭӟF*LDĈӏnhÿѭӧc JiQYjRQ~WWKHRSKѭѫQJ pháp nút nào gҫQÿӗng hӗ Qѭӟc nhҩWWKuOѭXOѭӧng cӫDÿӗng hӗ Qѭӟc sӁ ÿѭӧc gán YjRQ~Wÿy TәQJOѭӧQJQѭӟc tiêu thө trong khu vӵc trong 24 giӡ sau khi gán vào nút bҵng 1,511.04 (m 3 /ngày) OѭӧQJ Qѭӟc chҧ\ TXD Ĉ+7 Eҵng 2,841.2 (m 3 /ngày)
Hình 5.1 Khai báo LoadBuilder – Nearest Node
Hình 5.2 K͇t qu̫ WtQKWRiQO˱XO˱ͫng tͳng nút
Rò rӍ = 0 /ѭXOѭӧng nút tính toán
5.1.2 *iQOѭXOѭӧng rò rӍ vào nút
Giҧ ÿӏnh tҥi mӛLQ~WÿӅu có mӝWOѭӧng rò rӍ QjRÿyOѭӧng rò rӍ Qj\ÿѭӧc [iFÿӏnh bҵng cách lҩy Oѭӧng thҩWWKRiWQѭӟc cӫa toàn khu vӵc giӡ WѭѫQJӭng chia cho tәng sӕ nút cӫa mҥQJOѭӟi
TәQJOѭӧQJQѭӟc cӫDP{KuQK /ѭӧQJQѭӟc tiêu thө + /ѭӧQJQѭӟc rò rӍ +
/ѭӧQJQѭӟFĈ+7 o ĈӏQKQJKƭDKӋ sӕ GQJQѭӟc
HӋ sӕ GQJQѭӟc sinh hoҥt HӋ sӕ dòng chҧy ra
HӋ sӕ rò rӍ (hӋ sӕ nguӗn vào) Cӱa sә khai báo Pattern
Hình 5.4 Khai báo các h s͙ 3DWWHUQGQJQ˱ͣc o ĈӏQKQJKƭDOѭӧQJQѭӟc rò rӍ trong mӛi nút: tҥi mӛi nút sӁ tӗn tҥi 2 hӋ sӕ Pattern, 1 hӋ sӕ dành cho sinh hoҥt và 1 hӋ sӕ dành cho rò rӍ
6 KӃt quҧ mô phӓQJÿӕi vӟLWUѭӡng hӧp JiQOѭӧng rò rӍ vào nút
Hình 5.5 So sánh áp lc mô hình tính toán và quan tr̷c t̩LĈ+7
Hình 5.6 So sánh áp lc mô hình tính toán và quan tr̷c t̩i TCH 1
Hình 5.7 So sánh áp lc mô hình tính toán và quan tr̷c t̩i TCH 2
Hình 5.8 So sánh áp lc mô hình tính toán và quan tr̷c t̩i TCH 3
Hình 5.9 So sánh áp lc mô hình tính toán và quan tr̷c t̩i TCH 4
B̫ng 5.1 So sánh k͇t qu̫ tính toán mô hình và quan tr̷c ngày 19/8/2015 Ĉ+7 TCH 1
6 10.84 9.13 1.7 18.73 7 9.55 8.27 1.3 15.48 8 9.81 9.01 0.8 8.88 9 10.17 9.73 0.4 4.52 10 10.03 9.52 0.5 5.36 11 9.83 8.82 1 11.45 12 10.27 9.08 1.2 13.11 13 11.1 9.75 1.4 13.85 14 11.86 10.48 1.4 13.17 15 12 10.69 1.3 12.25 16 10.42 9.83 0.6 6.00 17 8.81 7.76 1.1 13.53 18 7.71 7.26 0.5 6.20 19 8.16 6.74 1.4 21.07 20 8.59 7.82 0.8 9.85 21 8.79 7.92 0.9 10.98 22 8.77 8.25 0.5 6.30 23 10.61 10.56 0 0.47 Nhұn xét: Trong khoҧng thӡi gian tӯ KÿrPÿӃn 4h sáng, áp lӵc tính toán mô phӓng và quan trҳc cho kӃt qӫDWѭѫQJÿѭѫQJQKDXWX\QKLrQWURQJNKRҧng thӡi gian tӯ 5h00 ViQJÿӃn 21h00 ÿrPsai sӕ giӳa 2 kӃt quҧ WѭѫQJÿӕi lӟn, có thӡi ÿLӇm lên tӟi 18.0%ÿLӅu này chӭng tӓ trong giӡ GQJQѭӟc nhiӅu (5h-21h) khi OѭXOѭӧQJWURQJÿѭӡng ӕQJWăQJOrQWKuҧQKKѭӣng cӫa hӋ sӕ nhám càng lӟn Do ÿy WD VӁ hiӋu chӍnh hӋ sӕ QKiP ÿӇ kӃt quҧ mô hình và quan trҳc gҫn WѭѫQJ ÿѭѫQJQKDX
Hi Ӌu chӍnh mô hình
'QJ 'DUZLQ &DOLEUDWRU ÿӇ hiӋu chӍnh hӋ sӕ QKiP WURQJ K GQJ Qѭӟc Do trong mҥQJOѭӟi các tuyӃn ӕng mӟi lҳSÿһt có hӋ sӕ C = 130 - 140 nên ta không cҫn hiӋu chӍnh, vì vұy chӍ hiӋu chӍQKFiFÿRҥn ӕng FNJ có C < 130
Hình 5.10 'QJ'DUZLQ&DOLEUDWRUÿ͋ hi u ch͑nh h s͙ C trong 24h
Hình 5.11 La ch͕QFiFÿR̩n ͙ng cân ch͑nh h s͙ nhám (C
