Wykorzystanie data science do usprawnienia modelowania hydraulicznego sieci wodociągowych. Przypadek budowy modelu strefy wysokiego ciśnienia we Wrocławiu
DOI:
https://doi.org/10.36119/15.2025.10.6Słowa kluczowe:
model sieci wodociągowej, data science, sieć wodociągowa, algorytm ewolucyjny, heurystyka, sztuczna inteligencjaAbstrakt
W pracy omówiono budowę i kalibrację modelu hydraulicznego Strefy Wysokiego Ciśnienia (SWC), będącej częścią sieci wodociągowej miasta Wrocław. Opisano wybrane aspekty metodyki z zakresu analizy i obróbki danych wejściowych (preprocessingu), poprawiające dokładność modelu, bazujące na różnych technikach wykorzystywanych w inżynierii środowiska oraz data science. Otrzymane wyniki wskazują na wysoką jakość kalibracji modelu hydraulicznego, jakkolwiek zaobserwowano drobne nieścisłości w kalibracji chropowatości wewnętrznych ścian przewodów wodociągowych. Opracowana metodyka pokazuje, iż dzięki połączeniu metod statystycznych, hydraulicznych oraz technik optymalizacyjnych otrzymany model hydrauliczny jest wiarygodny i odpowiedni zarówno do pracy naukowej jak i zastosowań praktycznych.
Pobrania
Bibliografia
Bylka J, Bałut A, Brodziak R, Zakrzewski P. Nodal Demand Control Genetic Algorithm for Water Supply Systems. Instal. 2022;10. doi:10.36119/15.2022.10.8
Cichoń T, Królikowska J. The role and importance of smart water meters in the water supply system [in Polish]. Rola i znaczenie inteligentnych wodomierzy w systemie zaopatrzenia w wodę. Instal. 2024;12.
doi:10.36119/15.2024.12.7
Di Nardo A, Boccelli DL, Herrera M, et al. Smart Urban Water Networks: Solutions, Trends and challenges. Water. 2021;13(4):501. doi:10.3390/w13040501

