本發(fā)明屬于供水管網
技術領域：
，涉及一種高效篩選供水管網泄漏區(qū)域的方法。
背景技術：
：供水管道由于老化、腐蝕、斷裂等原因，泄漏在所難免。調查顯示，我國供水管網平均泄漏率在20％以上，高于國家要求在12％以內的標準。供水管網泄漏不僅影響正常供水，也會帶來水質問題。城市水司建立計量分區(qū)(dma)主要是為了評估漏損量、產銷差和壓力情況，通過流量變化迅速發(fā)現漏水跡象，指導相關部門進行有目的的檢查；按照dma設計的原則，應該將dma進行封閉計量，用戶數一般劃分為500-1000戶，管道長度在20-30km，在管道上安裝流量計或閥門，其核心是將復雜的供水管網切割成若干個相對簡單的獨立計量分區(qū)，通過流量儀實現夜間最小流量和管網基底流量的評估，dma分區(qū)可以檢測小范圍管網的泄漏情況，縮短檢漏人員發(fā)現—定位—開挖—維修的周期，dma分區(qū)在降低管網漏耗中有著重要的作用。但在中國的許多城市由于技術和經濟的條件限制，dma分區(qū)往往不到位，不能很好的指導水司降漏，另外，在dma分區(qū)過程中也存局部管線不夠清楚；閥門問題引起的局部壓力不足，靠近管壁閥門的附近容易出現水質問題，導致用戶投訴頻繁。層次分析法(ahp)的原理和方法簡單易懂，方式靈活多變，在諸多領域都得到了應用。但是經典層次分析法在實際應用的過程中有時不能很好的展示決策對象的客觀性，不能夠充分利用已有的數據對實際情況作出準確評判，如決策者們普遍認為某個指標值在群體指標中具有明顯優(yōu)勢，就會對該指標產生很強的傾向性，而弱化一些分布相對集中且區(qū)分度不高的指標。技術實現要素：為了達到上述目的，本發(fā)明提供一種高效篩選供水管網泄漏區(qū)域的方法，簡單、高效，適用性強，解決了現有技術中dma分區(qū)需要在管道上安裝流量計或閥門，閥門易引起局部壓力不足，降低水質；利用經典層次分析法篩選供水管網泄漏區(qū)域主觀影響大，致使篩選結果不準確的問題。本發(fā)明所采用的技術方案是，一種高效篩選供水管網泄漏區(qū)域的方法，其特征在于，具體按照以下步驟進行：步驟1，通過地理信息系統(tǒng)顯示的城市供水管網特點，將供水管網進行虛擬dma分區(qū)，編號1～n，每個虛擬分區(qū)中的用戶數為500～1000；步驟2，確定管網漏點密度、管齡、漏點在不同管材上的分布、漏點在不同路面負荷的分布、管網平均壓力、綜合管網密度為城市管網的漏損指標；步驟3，建立主觀分權的第一層級判斷矩陣：城市供水專家分別對1～n號虛擬dma分區(qū)中的每兩個漏損指標進行重要性評判，某個虛擬dma分區(qū)中管網漏點密度、管齡、漏點在不同管材上的分布、漏點在不同路面負荷的分布、管網平均壓力、綜合管網密度的重要性得分分別為a、b、c、d、e、f，形成該虛擬dma分區(qū)中六個漏損指標的重要性評估矩陣a，如公式(1)所示；其中，aij代表兩個漏損指標之間的比值，利用方根法由重要性評估矩陣a求出1～n號虛擬dma分區(qū)中各漏損指標的主觀權值wi，并對重要性評估矩陣a進行層次單排序及一致性檢驗，一致性檢驗不通過時，重新調整重要性評估矩陣a，直到一致性檢驗通過；步驟4，建立客觀分權的第二層級判斷矩陣：通過arcgis統(tǒng)計1～n號虛擬dma分區(qū)的綜合管網密度、管網漏點密度和管齡；通過歷年漏點統(tǒng)計數據得到1～n號虛擬dma分區(qū)的漏點在不同管材上的分布及漏點在不同路面負荷的分布；通過scada系統(tǒng)和水力模型模擬得到1～n號虛擬dma分區(qū)的管網平均壓力；基于以上信息建立1～n號虛擬dma分區(qū)中各漏損指標的客觀分權矩陣；利用方根法由客觀分權矩陣求出各漏損指標的客觀權值wi′，并對客觀分權矩陣進行層次單排序及一致性檢驗，一致性檢驗不通過時，需要重新調整客觀分權矩陣，直到一致性檢驗通過；步驟5，利用熱圖聚類構建可視化的ahp模型：利用1～n號虛擬dma分區(qū)的各漏損指標的客觀權值wi′，進行熱圖聚類；步驟6，按照每個虛擬dma分區(qū)總權重從大到小對1～n號虛擬dma分區(qū)進行層次總排序，并計算層次總排序的一致性，通過一致性驗后，按照步驟5得到可視化的ahp模型篩選出供水管網的高漏損區(qū)域并能獲得各個虛擬dma分區(qū)存在的具體問題。本發(fā)明的特征還在于，進一步的，所述步驟3中，利用方根法由重要性評估矩陣a求出1～n號虛擬dma分區(qū)中各漏損指標的主觀權值wi的方法為：將重要性評估矩陣a各列向量采用集合平均然后歸一化，得到列向量近似作為加權向量，如公式(2)；進一步的，所述步驟3中，對重要性評估矩陣a進行層次單排序的方法為：求解重要性評估矩陣a的特征值，如公式(3)；其中，λ表示重要性評估矩陣a的特征值；對于上一層因素而言，對本層次各因素的重要性進行排序：aw＝λmaxw，w為重要性評估矩陣a的特征向量，λmax表示重要性評估矩陣a的最大特征值；采用公式(4)進行一致性檢驗：計算重要性評估矩陣a的一致性比率cr1，其中，ci為一致性特征數，ci＝(λmax-1)/(n-1)，ri為隨機一致性指標，若cr1＜0.1，則通過一致性驗證；否則沒有通過一致性驗證。進一步的，所述步驟5中，利用1～n號虛擬dma分區(qū)的各漏損指標的客觀權值wi′進行熱圖聚類，具體按照以下步驟進行：步驟a，將總權重最小的虛擬dma分區(qū)視為對照組，其它虛擬dma分區(qū)視為試驗組，進行歸一化處理，見公式(5)；其中，zi代表各虛擬dma分區(qū)的漏損指標權值歸一化處理的數據，ii為各虛擬dma分區(qū)的漏損指標權值(i為1，2，...，n)，ij為總權重最小的虛擬dma分區(qū)的漏損指標權值；步驟b，將歸一化處理的數據進行對數處理，利用cluster3.0做出熱圖分析；步驟c，通過歐式距離計算每個虛擬dma分區(qū)中對應漏損指標權重之間的距離，聚類方法采用平均連接法，用相似度系數表示變量之間的相似性；步驟d，尋找各類之間最近的兩類，歸為一類；步驟e，重新計算新生產的類與各舊類之間的相似層度，并重復步驟c和步驟d，直到所有樣本歸為一類。進一步的，所述步驟6中，對1～n號虛擬dma分區(qū)進行層次總排序并驗證層次總排序的一致性的方法為：(1)計算某一層次的層次總排序經歸一化后得到該層所有因素對最高層相對重要性的權重值；(2)設1～n個虛擬dma分區(qū)對上一層的層次單排序一致性指標為ci，隨機一致性為ri，則層次總排序的一致性比率見公式(6)，其中，cr2為層次總排序的一致性比率，cij為各層的一致性特征數，rij為各層的隨機一致性指標，aj為公式(1)中按行相乘后開n次方，再除以公式(1)中每一行按行相乘，具體見公式(7)，j為1，2，...，6，n＝1/6；若cr2＜0.1，則通過一致性驗證；否則，沒有通過一致性驗證。進一步的，所述步驟1中，以主干管或干管作為虛擬dma邊界，將南北指向的管道劃分在虛擬分區(qū)線的右側，將東西指向的管道劃分在虛擬分區(qū)線的下側。本發(fā)明的有益效果是：針對供水管網漏損特點，提出虛擬dma分區(qū)概念，對城市供水大區(qū)進行虛擬dma分區(qū)，運用空間統(tǒng)計學的方法和技術，對歷年泄漏數據進行數據挖掘，將熱圖聚類嵌入ahp模型中，不僅提高了ahp模型的可視化程度，同時運用層次聚類原理將虛擬分區(qū)中管網問題相似的一類管道聚類在一起，把管道問題相似的虛擬區(qū)域聚為一類，結合地理信息系統(tǒng)，能夠反映管道問題的空間分布特性，便于發(fā)現供水管網的主要問題。改良了ahp模型的權值評價模式，兼顧主客觀權重分配的科學性，提出了可視化主客觀分權ahp模型，從主觀打分模式改良為主客觀分權模式，定性和定量分析結合，得到的供水管網泄漏區(qū)域的篩選結果與歷年漏點統(tǒng)計分布十分吻合，能準確篩選供水管網泄漏區(qū)域；實踐證明，本發(fā)明提供了一種簡單、高效，適用性強的篩選供水管網泄漏區(qū)域的方法，對管網泄漏情況作出特征響應，指導水司對漏損敏感區(qū)域進行檢漏排查工作，對降低管網漏，節(jié)約城市水資源有較大的意義。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1是本發(fā)明可視化層次分析法的構建原理。圖2是本發(fā)明多層級的城市管網漏損指標評估體系。圖3是海甸島虛擬分區(qū)示意圖。圖4是海甸島管網的熱圖聚類。圖5是海甸島管網檢測到的漏點分布圖。具體實施方式下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。設計原理：如圖1所示，可視化ahp模型是建立在經典層次分析法基礎上，構建虛擬dma分區(qū)，綜合采用空間統(tǒng)計學的方法和技術，對管網數據進行較為全面的數據挖掘，獲取虛擬dma分區(qū)內官網信息和歷年漏子數據，采用主客觀分別定權的方式，構建主客觀分權ahp模型，將聚類熱圖嵌入ahp模型中，提高了ahp模型的可視化程度，能夠明確的反映區(qū)域管網泄漏特征，指導水司對漏耗區(qū)域進行排查。層次分析法有目標層、準則層和方案層，目標層對應管網漏損區(qū)域、主觀權和客觀權，準則層是第一層判別矩陣，方案層是第二層判別矩陣，就要通過第一層判別矩陣計算第二層，最終得到目標層；對第二層級的判別矩陣進行建立時，要用到第一層級的判別矩陣，即主觀權重。本發(fā)明高效篩選供水管網泄漏區(qū)域的方法，具體按照以下步驟進行：步驟1，通過地理信息系統(tǒng)顯示的城市供水管網特點，將供水管網進行虛擬dma分區(qū)，編號1～n，每個虛擬分區(qū)中的用戶數為500～1000，以主干管或干管作為虛擬dma邊界，將南北指向的管道劃分在虛擬分區(qū)線的右側，將東西指向的管道劃分在虛擬分區(qū)線的下側。步驟2，提取影響管網漏損的主要因素，確定管網漏點密度、管齡、漏點在不同管材上的分布、漏點在不同路面負荷的分布、管網平均壓力、綜合管網密度6個變量為城市管網的漏損指標；這些漏損指標不能夠代表影響管網漏損的所有因素，但可以代替絕大部分不可測量且影響較小的因素。(1)管網漏點密度：漏點檢出頻發(fā)的區(qū)域是管網最為脆弱的區(qū)域，因此管網漏點密度為一項較為重要的漏損評估指標，通過地理信息系統(tǒng)獲取漏點數據。(2)漏點在不同管材上的分布：管材代表著不同管道的自然屬性，同時還代表著管道本身的防腐、抗壓、抗老化等一些不可獲得的數據影響，通過地理信息系統(tǒng)獲取了球墨鑄鐵、灰口鑄鐵、聚乙烯、無規(guī)共聚聚丙烯、鋼塑復合、聚氯乙烯、鋼筋混凝土、鋼管、鍍鋅管等數據。(3)漏點在不同路面負荷的分布：路面負荷是指管道對地面荷載承受能力是有限的，若交通負荷超過了管道所能承受壓力的情況下，管道可能會因擠壓而爆管，通過地理信息系統(tǒng)獲取管道路面負荷情況，路面負荷分為輕型路面、中型路面和重型路面。(4)管齡：管齡能夠反映管道隨著時間逐步老化的數據，管齡越大，管道的健康度越低，通過地理信息系統(tǒng)獲取管網管齡信息，將其建設時間劃分為1995年前、1996-2000年、2001-2005年、2006-2010年及2011年后五個時間段。(5)管網壓力：研究表明，管網壓力和流量呈現冪次方的函數關系，即管網壓力越大，漏量越大，城市夜間用水量下降，導致管網壓力增加，漏損量增加。通過scada在線監(jiān)測結合水力模型的方式實現對供水管網節(jié)點壓力的獲取。(6)管網密度：管網密度大的區(qū)域，其基底漏損量相應增加，管網漏損風險程度也會增加。通過運用空間統(tǒng)計學的方法對管網密度進行計算。步驟3，建立主觀分權的第一層級判斷矩陣：采取分權打分機制，城市供水專家包括給排水專業(yè)大學教授、給排水高級工程師、水司技術總監(jiān)、管網運行部經理，分別賦予權重w1＝20％、w2＝30％、w3＝30％、w4＝20％，總得分＝大學教授打分×w1+高級工程師×w2+水司技術總監(jiān)×w3+管網運行部經理×w4。衡量尺度，見表1：表1層次分析尺度表尺度含義1ui與uj具有相同重要性3ui比uj稍重要5ui比uj重要7ui比uj強烈重要9ui比uj極端重要2,4,6,8ui比uj重要性介意以上相鄰兩者之間倒數若ui/uj＝aij，那么ui/uj＝1/aijui與uj代表兩個漏損指標，aij代表兩個漏損指標之間的比值，城市供水專家分別對1～n號虛擬dma分區(qū)中的每兩個漏損指標進行重要性評判，某個虛擬dma分區(qū)中管網漏點密度、管齡、漏點在不同管材上的分布、漏點在不同路面負荷的分布、管網平均壓力、綜合管網密度的重要性得分分別為a、b、c、d、e、f，形成該虛擬dma分區(qū)中六個漏損指標的重要性評估矩陣a，如公式(1)所示；利用方根法由重要性評估矩陣a求出1～n號虛擬dma分區(qū)中各漏損指標的主觀權值wi，并對重要性評估矩陣a進行層次單排序及一致性檢驗，一致性檢驗不通過時，重新調整重要性評估矩陣a，直到一致性檢驗通過；利用方根法由重要性評估矩陣a求出1～n號虛擬dma分區(qū)中各漏損指標的主觀權值wi的方法為：將重要性評估矩陣a各列向量采用集合平均然后歸一化，得到列向量近似作為加權向量，如公式(2)；對評估矩陣a進行層次單排序的方法：層次單排序指的是，對于上一層因素而言，本層次各因素的重要性排序，即對于重要性評估矩陣a計算應該滿足aw＝λmaxw的特征向量和特征值，λmax為矩a的最大特征值，w為a的特征向量；求解矩陣a的特征值λ，如公式(3)；采用公式(4)計算重要性評估矩陣a的一致性比率cr，其中，ci為一致性特征數，ci＝(λmax-1)/(n-1)，ri為隨機一致性指標，判斷矩陣通常是不一致的，但是為了能用它的對應于特征值的特征向量作為比較權重，其不一致程度應該保持在允許范圍內，若cr1＜0.1，則通過一致性驗證；否則沒有通過一致性驗證。步驟4，建立客觀分權的第二層級判斷矩陣：運用空間統(tǒng)計學的方法和技術，對歷年泄漏數據進行數據挖掘，建立自適應尺度下不同指標的客觀分權矩陣。通過arcgis統(tǒng)計1～n號虛擬dma分區(qū)的綜合管網密度、管網漏點密度和管齡；通過歷年漏點統(tǒng)計數據得到1～n號虛擬dma分區(qū)的漏點在不同管材上的分布及漏點在不同路面負荷的分布；通過scada系統(tǒng)和水力模型模擬得到1～n號虛擬dma分區(qū)的管網平均壓力；基于以上信息建立1～n號虛擬dma分區(qū)中各漏損指標的客觀分權矩陣，見圖2，建立多層級的城市管網漏損指標評估體系；與步驟3中求出主觀權值wi并對評估矩陣a進行層次單排序及一致性檢驗的方法相同，利用方根法由客觀分權矩陣求出各漏損指標的客觀權值wi′，并對客觀分權矩陣進行層次單排序及一致性檢驗，一致性檢驗不通過時，需要重新調整客觀分權矩陣，直到一致性檢驗通過；步驟5，利用熱圖聚類構建可視化的ahp模型：利用1～n號虛擬dma分區(qū)的各漏損指標的客觀權值wi′，進行熱圖聚類；利用1～n號虛擬dma分區(qū)的各漏損指標的客觀權值wi′進行熱圖聚類，具體按照以下步驟進行：步驟a，將總權重最小的虛擬dma分區(qū)視為對照組，其它虛擬dma分區(qū)視為試驗組，進行歸一化處理，見公式(5)；其中，zi代表各虛擬dma分區(qū)的漏損指標權值歸一化處理的數據，ii為各虛擬dma分區(qū)的漏損指標權值(i為1，2，...，n)，ij為總權重最小的虛擬dma分區(qū)的漏損指標權值；步驟b，將歸一化處理的數據進行對數處理，利用cluster3.0做出熱圖分析；步驟c，通過歐式距離計算每個虛擬dma分區(qū)中對應漏損指標權重之間的距離，聚類方法采用平均連接法，用相似度系數表示變量之間的相似性；步驟d，尋找各類之間最近的兩類，歸為一類；步驟e，重新計算新產生的類與各舊類之間的相似層度，并重復步驟c和步驟d，直到所有樣本歸為一類。步驟6，按照每個虛擬dma分區(qū)總權重從大到小對1～n號虛擬dma分區(qū)進行層次總排序，并計算層次總排序的一致性，通過一致性驗后，按照步驟5得到可視化的ahp模型篩選出供水管網的高漏損區(qū)域并能獲得各個虛擬dma分區(qū)存在的具體問題。驗證層次總排序的一致性的方法：(1)計算某一層次的層次總排序經歸一化后得到該層所有因素對最高層相對重要性的權重值；(2)設1～n個虛擬dma分區(qū)對上一層的層次單排序一致性指標為ci，隨機一致性為ri，則層次總排序的一致性比率見公式(6)。其中，cr2為層次總排序的一致性比率，cij為各層的一致性特征數，rij為各層的隨機一致性指標，aj為公式(1)中按行相乘后開n次方，再除以公式(1)中每一行按行相乘，具體見公式(7)(j為1，2，...，6，n＝1/6)，若cr2＜0.1，則通過一致性驗證；否則，沒有通過一致性驗證。根據評價后的結果，再次進行專家討論，最后確定供水管網的高漏損區(qū)域，對高漏損區(qū)域進行檢漏工作。實施例，以?？谑忻捞m區(qū)海甸島為例；模型建立：1、將?？谑忻捞m區(qū)海甸島作為研究對象，根據管網分布和道路分布特點，根據虛擬dma劃分原則將其劃分為17個虛擬分區(qū)，如圖3所示。2、通過城市供水專家打分，計算第一層級判別矩陣權重，見表2。表2第一級判別矩陣權重一級指標管材漏點密度管齡管網密度管網壓力路面負荷cr1權重0.35490.23050.16490.09950.08150.06830.03703、對海甸島歷年泄漏數據進行數據挖掘，建立海甸島標準尺度的評分標準，見表3。表3第二層級客觀分權評分標準4、計算第二層級判別矩陣權重，見表4。表4第二層級判別矩陣權重虛擬分區(qū)管材漏點密度管齡管網密度管網壓力路面負荷1號分區(qū)0.03920.01190.02550.03160.05530.05952號分區(qū)0.06150.03830.04350.07770.05530.05833號分區(qū)0.06910.01190.09300.03160.05530.05754號分區(qū)0.05670.01190.06250.05440.05530.06115號分區(qū)0.04060.01190.03930.00980.05530.04576號分區(qū)0.06370.12310.04510.10150.05530.05827號分區(qū)0.05360.01190.04100.05440.05530.05978號分區(qū)0.04770.01190.04330.03160.05530.06159號分區(qū)0.06720.03830.05110.07770.05530.060710號分區(qū)0.06430.12310.05990.10150.05530.059811號分區(qū)0.06390.03830.08100.05440.05530.060812號分區(qū)0.06470.12310.06020.05440.05530.059713號分區(qū)0.06420.06590.08770.05440.05530.061914號分區(qū)0.06170.06590.06110.05440.05530.060815號分區(qū)0.06100.12310.07140.10150.11550.058516號分區(qū)0.06080.12310.06830.07770.05530.058317號分區(qū)0.06000.06590.06610.03160.05530.0579cr0.04170.04390.04190.04240.04170.04165、利用計算得到的1～n號虛擬dma分區(qū)中管網漏點密度、管齡、漏點在不同管材上的分布、漏點在不同路面負荷的分布、管網平均壓力、綜合管網密度的第二層級判別矩陣權重(客觀權值)進行熱圖聚類，見圖4。熱圖聚類以評分總權重最小的5號分區(qū)作為理想分區(qū)，視為對照組，其它虛擬dma分區(qū)視為試驗組，進行歸一化處理；其它虛擬dma分區(qū)的灰色部分表示數據下調，即比理想分區(qū)的權重值還要小，白色部分表示數據上調，即比理想分區(qū)的權重要大，黑色表示與5號分區(qū)對比沒有變化；從圖4可以看出，各個虛擬dma分區(qū)存在的問題：(1)由于管材問題所引起的管網泄露的分區(qū)主要是8、7、1、17、2號分區(qū)；(2)由于管齡問題所引起的管網泄露的分區(qū)主要是4、3、8、7、11、6號分區(qū)；(3)由于管網密度導致基底流量較大的區(qū)域主要有：4、9、3、8、7、14、16號分區(qū)；(4)由于管網壓力導致基底流量較大的區(qū)域主要有4、3、8、7號分區(qū)；(5)由于路面復合導致基底流量較大的區(qū)域主要有：4、9、3、8、7號分區(qū)。6、層次總排序，見表5。表5層次總排序虛擬分區(qū)總權重虛擬分區(qū)總權重15號分區(qū)0.08083號分區(qū)0.053516號分區(qū)0.07769號分區(qū)0.052210號分區(qū)0.07762號分區(qū)0.048812號分區(qū)0.07284號分區(qū)0.04366號分區(qū)0.06797號分區(qū)0.042713號分區(qū)0.06418號分區(qū)0.037211號分區(qū)0.05911號分區(qū)0.032614號分區(qū)0.05885號分區(qū)0.031817號分區(qū)0.05837、層次總排序的一致性檢驗，根據公式(6)計算得到總排序的一致性比率cr2＝0.0423＜0.1，符合一致性檢驗。對于可視化ahp模型的構建，可概括為以下：通過對海甸島虛擬分區(qū)的構建→第一次分權→計算第一層判別矩陣權重→構建第二層判別矩陣尺度→第二次分權，計算第二層級判別矩陣權重→可視化ahp模型構建?？梢暬痑hp模型結果顯示：按照相關系數對聚類結果進行劃分，若將虛擬分區(qū)劃分為3類，第一類{5,4,9,3}號區(qū)，第二類{8,7,1,17,11,6,12,15}號區(qū)，第三類{2、10、13、14、16}號區(qū)，其敏感度排序分別為{2、10、13、14、16}＞{8,7,1,17,11,6,12,15}＞{5,4,9,3}，可以清晰的看到第2、13、14、16、10號虛擬分區(qū)總權重最大，即可成為該方法下被篩選出的高漏耗區(qū)域或高敏感區(qū)域。按照相關系數對聚類結果進行劃分，若將虛擬分區(qū)劃分為5類，則第一類{5、4、9、3}，第二類{8}，第三類{7、1、17}，第四類{11、6、12、15}，第五類{2、10、13、14、16}，其敏感度排序分別為{2、10、13、14、16}＞{11、6、12、15}＞{7、1、17}＞{8}＞{5、4、9、3}，細分后的管網泄露區(qū)域篩選中，除了2、13、14、16、10號為重點檢漏區(qū)域，11、6、12、15號分區(qū)成為次重點檢漏區(qū)域?？梢暬痑hp模型的應用：將方法運用于海甸島管網檢漏，通過此方法檢到的漏點分布圖，見圖5；其中，1號分區(qū)2個，2號分區(qū)12個，3號分區(qū)0個，4號分區(qū)7個，5號分區(qū)0個，6號分區(qū)44個，7號分區(qū)1個，8號分區(qū)3個，9號分區(qū)18個，10號分區(qū)51個，11號分區(qū)8個，12號分區(qū)33個，13號分區(qū)11個，14號分區(qū)8個，15號分區(qū)43個，16號分區(qū)61個，17號分區(qū)9個?？梢钥闯?，檢查出的漏子較多的分區(qū)為6、10、12、15、16號分區(qū)，得到的供水管網泄漏區(qū)域的篩選結果與歷年漏點統(tǒng)計分布十分吻合。實踐證明，本發(fā)明為水司檢漏指導提供了一種簡單、有效，適用性強的篩選供水管網泄漏區(qū)域的方法，對節(jié)約城市水資源有較大的意義。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內所作的任何修改、等同替換、改進等，均包含在本發(fā)明的保護范圍內。當前第1頁12