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供水管网运行故障预警:英国案例

发布日期:2020-11-05 来源: IWA国际水协会
  为了减少管网漏损和提高服务水平,我们已经看到越来越多的自来水公司使用量化模型来预测管道故障。但是这些模型通常是由环境数据科学家搭建的,基建、天气、环境数据是这些模型的基础,然而他们缺乏现场修复管道以及记录网络故障数据的经验。由于基建数据记录可能会不一致、不完整,甚至不准确,因此建模者和现场操作工人之间存在脱节,这可能会导致模型的逻辑错误,也就是错误解读数据,设计了“错误的”模型。
  加深对管道故障的认识,有助促进环境科学家对模型输入数据和建模方法的选择。为了帮助数据科学家搭建更准确的预测模型,最近英国Cranfield University的水、能源和环境学院的科学家对影响5种常见材质的水管故障的典型因素进行了总结分析。
  水管材质
  英国团队在这份报告里考察的5种常见水管材质包括:
  1) 铸铁
  2) 球墨铸铁
  3) 石棉水泥
  4) 聚氯乙烯 (PVC)
  5) 聚乙烯 (PE)
  他们对这五种材料的使用年份、管网长度及其在2005-2008年间的故障率进行了统计(表1)。
  表1. 英国某水务公司提供的管道历史数据
  典型水管故障模式包括了圆周断裂、纵向破裂、连接位置的故障以及破损小孔。其中圆周环形断裂一般因为拉力(土壤运动或者热胀冷缩)和负载承重(峰时流量)引起。纵向破裂则是因为横向力和径向力(例如内部水压)引起,也可能因管道本身存在缺陷使然。接头故障一般由拉力或压力产生,下图是这四种故障的示例图。
  图1. 4种常见故障模式的示例图
  水管故障有许多不同的模式和原因,而且对每种管材和地区而言,故障因素和相对贡献都是独一无二的。研究团队大致将这些因素分为了管材自身、运行和环境三大类。然后每一大类里边还可以继续分析,他们将这些细分因素用下边这个圆盘图来表示:
  图2. 影响水管故障的主要因素
  下面我们对这三种因素分别进行讨论。
  管道自身因素
  在英国,铸铁是使用年份最久的管道材料,可以追溯至19世纪中期。在上世纪50年代左右,英国人发明了离心铸造机,韧性更好的球墨铸铁和钢材开始进入市场。球墨铸铁因为在合金里加入镁,使得微观结构里的石墨从薄片状变成球形,使材质更坚韧。钢材更加坚固,延展性也好于铸铁,和球墨铸铁相比,还更加便宜,但抗拉强度和抗腐蚀能力较弱,因此需要更多维护。两种材料各有优点,一般来说,球墨铸铁适用于DN 300-800的管道,而钢材是DN>800管道的首选材料。
  图3. 英国各种材料的饮用水管道的安装时间分布
  英国水务公司早在1929年就引入石棉水泥(AC)管材,但大部分石棉水泥管的鼎盛期在1950-1960s这段时间。它的建造和运费都较便宜,一般来说也抗腐蚀,除了富含硫酸盐的土壤。但它的韧性不及球墨铸铁和钢材,因此受地质运动影响严重,另外,在1986年,英国禁止了石棉水泥管的生产,原因是发现了石棉对健康的负面危害。尽管如此,到了上世纪80年代末,AC管仍占英国水管总长的约11%。
  聚氯乙烯(PVC)管跟球墨铸铁的引入时间相近,它的抗腐蚀性和韧性优于AC管,并在70年代开始流行,如今PVC管约占英国水管的13%。从上世纪80年代开始,聚乙烯管 (PE)也开始流行,并逐渐取代PVC管,因为PE管承压能力更强,更耐用,因而沿用至今。
  表2. 现代自来水管道的材质概况
  研究团队总结的管道自身造成故障的因素包括了接头(腐蚀、漏损、连接不当)、管道涂层和衬里(抗腐蚀)、生产过程中产生的缺陷(壁厚不均、裂缝、杂质、冷疤)、运输和存储过程中损坏、化学品腐蚀、管道的老化和管道直径尺寸。值得一提的是,研究团队总结了由材质、尺寸引起故障率趋势图:
  图4. 不同材料的故障率随时间的变化趋势图
  图5.各种材料随管道直径增大的故障率变化趋势图
  环境因素的影响
  除了管道内在因素,管道周围的环境也是重要的因素。一般来说,装在天气条件稳定、土壤温和湿润的管道发生故障的频率会更低。因此,预测模型需要考虑当地环境条件的数据。总的来说,主要的环境因素包括了季节更替、低温、高温和地质运动和土壤属性等。如下图所示,研究团队统计发现,所有材料在春天故障最低,因为春季温度适中,土壤湿度也适中,而夏季是AC和PVC管故障率最高的时间,因为这时候地下活动较频繁,而铸铁管因为低温影响在冬季故障率最高。
  图6. 不同管材随月份变化的故障率趋势图
  下面两张图则分别解释了低温造成管道破裂的机理(图7),以及土壤因气温和降水变化是如何造成管道故障的(图8)。
  图7. 霜冻对管道造成的压力
  图8. 富含粘土的土壤产生的季节性收缩膨胀效应
  运行因素
  最后,研究团队讨论了操作运行对管道故障的影响。他们表示过去的文献里很少关于故障率的讨论。其中一个可能的原因是对模型友好的有记录的运行数据并不多。可能也因为如此,这部分的内容远少于前两个因素。他们首先罗列了日常运行会导致的管道故障的因素,包括压力管理、冲洗事件、管网变更(如止回阀的更换)、消火栓测试、水温变化以及靠近用水大户等(例如农业设施)。然后重点对内部水压和过往故障进行了展开讨论。值得一提的是,他们指出许多模型对管道过往的故障历史没有足够重视,尽管早在1988年就有文献显示22%的故障发生在前一次故障的1米范围内,而42%的故障发生在第一次故障随后的1天内。作者认为,除了老化之外,首次故障对周围环境造成破坏,反过来增大了反复故障的可能性。
  小结
  环境数据科学家虽然熟悉环境数据的调用,但往往缺乏现场的运行经验。英国Cranfield大学团队这篇综述,可以帮助数据科学家更好地了解管道故障发生的原因和模式,帮助后者减少对基建和环境数据的错误解读,继而建立更准确的故障预测模型。
  通过这次统计研究,他们也发现了目前的数据库的不足,例如运行因素,目前这部分的数据欠缺一致性和完整性,例如模型的内部水压大多是基于假设,而不是实际测量值。这部分数据的补全,将进一步提高模型的准确性,这也反过来提高模型对公共服务决策的影响。