SWMM–NSGA-II çərçivəsi, qabarma-çəkilmənin təsir etdiyi çay şəbəkəsində yağıntı-axım yaranmasını, zamandan asılı çay hidrodinamikasını və şlüz-nasos istismar qərarlarını çoxməqsədli optimallaşdırma altında birləşdirən simulyasiya-optimizasiya yanaşmasıdır. Tədqiqatda bu struktur Çinin Yuyao şəhərindəki şimal drenaj çay şəbəkəsinə tətbiq edilmiş və Typhoon In-Fa hadisəsi təmsilçi hidroloji şərait kimi istifadə olunmuşdur. SWMM Dynamic Wave mühərriki çay şəbəkəsində zamandan asılı su səviyyələrini və axınları hesablayarkən, NSGA-II altı idarə olunan bənd/şlüz stansiyası ilə Taojialu, Leanhu və Simen-dəki ümumilikdə 13 nasos qurğusunun 72 saatlıq istismar proqramını optimallaşdırmışdır. Son Pareto çoxluğunda hidravlik məhdudiyyət pozuntusu olmayan 36 həll əldə edilmiş; su səviyyəsi cəza indeksi 39,29–51,59 m², nasoslama enerjisi 914,15–1364,00 GJ və vəziyyət dəyişikliklərinin sayı 184–256 aralığında olmuşdur. Bərabər çəkili kompromis həllində bu qiymətlər müvafiq olaraq 42,65 m², 967,82 GJ və 215 olmuşdur. Tarixi istismarla müqayisədə üç nəzarət stansiyasında 72 saatlıq hədəf-səviyyə aşımının yığılması 25,43 m·h-dən 8,11 m·h-yə düşmüş, yəni %68,1 azalmışdır. Bununla belə, bu nisbəti yalnız optimallaşdırma alqoritminin təsiri kimi şərh etmək olmaz; tarixi baza vəziyyətində olmayan Taojialu və Leanhu nasos stansiyalarının ssenariyə əlavə edilməsi də nəticənin bir hissəsidir.

Tədqiqatın əsas hidravlik nəticəsi sahilyanı qurğularla çay şəbəkəsinin daxilindəki qurğular arasında fərqli funksiyaların üzə çıxmasıdır. Taojialu və dənizə yaxın digər çıxış qurğuları qabarma-çəkilmə pəncərələrini və yüksək qabarma zamanı məcburi drenaj tutumunu müəyyən etdiyi halda, Simen, Xihenghe, Doumen və Leanhu kimi daxili qurğular suyun şəbəkə daxilində yenidən paylanmasını və sahil çıxışlarının yaratdığı su səviyyəsi azalmasının daxili ərazilərə ötürülməsini tənzimləyir.

Tədqiqat problemi

Aşağı hündürlüklü sahil düzənliklərindəki çay şəbəkələrində daşqına nəzarət yalnız yağıntı miqdarından asılı deyil. Güclü yağıntı yüksək xarici qabarma səviyyəsi ilə eyni dövrə düşdükdə dənizə doğru cazibə qüvvəsi ilə boşalma ciddi şəkildə məhdudlaşa bilər. Yuyao-nun şimal drenaj sistemində Taojialu Sluice normal olaraq xarici qabarma kifayət qədər aşağı olduqda cazibə qüvvəsi ilə drenaj təmin edir. Qabarma yüksəldikdə isə daxili və xarici su səviyyələri arasındakı uyğun yük fərqi azalır və ya əksinə çevrilir; nəticədə cazibə drenajı pəncərəsi daralır.

Bu hidravlik məhdudiyyəti aradan qaldırmaq məqsədilə Taojialu dəniz çıxışı nasos stansiyası hazırlanmışdır. Şlüzlə nasos bir-birinə alternativdən çox tamamlayıcıdır: uyğun aşağı qabarma dövründə cazibə qüvvəsi ilə boşalma iqtisadi ola bildiyi halda, yüksək qabarma zamanı məcburi nasoslama xaricə boşalmanın davam etməsini təmin edə bilər. Lakin nasos sərfi, hidravlik yük, səmərəlilik və enerji sərfi qabarma şəraitinə görə dəyişdiyindən sistemi yalnız “nasosu aç” və ya “şlüzü aç” yanaşması ilə idarə etmək kifayət deyil.

SWMM–NSGA-II Yanaşması Necə İşləyir?

SWMM–NSGA-II yanaşması hər namizəd şlüz-nasos proqramını əvvəlcə SWMM ilə zamandan asılı hidrodinamik şəkildə simulyasiya edir, daha sonra NSGA-II vasitəsilə yalnız hidravlik baxımdan tətbiq oluna bilən proqramlar arasında su səviyyəsinə nəzarəti, nasoslama enerjisini və avadanlığın vəziyyət dəyişikliklərinin sayını birlikdə minimuma endirir. Beləliklə optimallaşdırma yalnız abstrakt qərar dəyişənləri üzərində deyil, yağıntı, axın, çayda yığılma, qabarma səviyyəsi və hidravlik qurğuların birgə təsirini təmsil edən tam dinamik simulyasiya üzərində aparılır.

Tədqiqat sahəsi və hidravlik şəbəkə

Model Zhejiang Əyalətinin Yuyao şəhərinin şimal-qərb sahil düzənliyində qabarma-çəkilmənin təsir etdiyi qarşılıqlı əlaqəli çay şəbəkəsini təmsil edir. Şəbəkə sırf ağacşəkilli drenaj sistemi deyil; budaqlar, halqalar və istiqaməti dəyişə bilən axın əlaqələri ehtiva edir. Buna görə əlaqələrdəki axın istiqamətləri əvvəlcədən sabitlənməyib, yağıntı-axım paylanmasına, su səviyyəsi qradiyentlərinə, çay şəbəkəsindəki yığılmaya, qabarmaya və şlüz-nasos vəziyyətlərinə əsasən SWMM tərəfindən dinamik şəkildə hesablanmışdır.

Tədqiqat sahəsi modeli 111 açıq kanal əlaqəsi, 70 hesablama qovşağı, 5 yuxarı axın giriş sərhədi, 4 aşağı axın su səviyyəsi sərhədi və 58 alt hövzədən ibarətdir. Təbii çay kəsikləri ölçülmüş qeyri-müntəzəm kəsiklərlə, süni kanallar isə mühəndislik çertyojlarından əldə olunan dib eni, yan yamaclar və maksimum dərinlik qiymətləri ilə təmsil edilmişdir. Hər əlaqəyə bir təmsilçi kəsik təyin edilmiş, buna görə kəsiyin əlaqə boyunca sabit, lakin ardıcıl əlaqələr arasında dəyişə biləcəyi qəbul edilmişdir.

SWMM Dynamic Wave hidrodinamikası

SWMM-nin Dynamic Wave həlli birölçülü Saint–Venant kəsilməzlik və impuls tənliklərindən istifadə edir:

\[ \frac{\partial A}{\partial t}+\frac{\partial Q}{\partial x}=q_{\ell} \]

\[ \frac{\partial Q}{\partial t} +\frac{\partial(Q^2/A)}{\partial x} +gA\frac{\partial H}{\partial x} +gAS_f=0 \]

Burada \(A\) axın kəsiyinin sahəsini, \(Q\) sərfi, \(q_{\ell}\) vahid uzunluğa düşən yan daxilolmanı, \(H\) hidravlik yükü və \(S_f\) sürtünmə meylini ifadə edir. Kəsilməzlik tənliyi yığılma və kütlənin qorunması əlaqəsini, impuls tənliyi isə ətalət, hidravlik yük qradiyenti və sürtünmənin axına təsirini birlikdə təmsil edir. Meyli az olan və əks su təsirinin mühüm olduğu Yuyao şəbəkəsi üçün bu formulyasiya xüsusilə əhəmiyyətlidir; çünki yerli axın istiqamətinin tərsinə çevrilməsi və qabarma mənşəli əks su təsirləri modelə daxil edilə bilər.

Tədqiqat bu diferensial tənliklər üçün yeni müstəqil həllçi hazırlamamışdır. Ədədi həll mövcud EPA SWMM Dynamic Wave hesablama mühərriki ilə həyata keçirilmişdir.

Yağıntı-axım modeli

Alt hövzələr topoqrafiya, yol və çay şəbəkəsinin quruluşu, drenaj bölmələri və torpaq istifadəsi birlikdə qiymətləndirilərək müəyyən edilmişdir. Horton infiltrasiya modelindən istifadə edilmişdir. Keçirimsizlik nisbətləri torpaq istifadəsinə görə təyin edilmiş; depressiya yığılması, Horton parametrləri və səth nahamarlığı əvvəlcə əvvəlki SWMM tətbiqlərindən götürülmüş qiymətlər əsasında müəyyən edilmiş və daha sonra hadisənin yenidən qurulması zamanı kalibrlənmişdir.

Nasos və şlüz sisteminin təmsili

Modeldə 10 bənd/şlüz stansiyası və Taojialu, Simen, Leanhu, Houqingjiang və Xihenghe olmaqla beş müstəqil nasos stansiyası mövcuddur. Optimallaşdırmada isə altı bənd/şlüz stansiyası ilə Taojialu, Leanhu və Simen-dəki ümumilikdə 13 fiziki nasos qurğusu qərar dəyişəni kimi istifadə edilmişdir.

Taojialu Nasos Stansiyası beş eyni qurğudan ibarətdir. Hər qurğunun layihə sərfi 40 m³/s, layihə basma hündürlüyü 3,05 m və tətbiq oluna bilən iş yükü diapazonu 0,40–5,74 m-dir. Beş qurğunun quraşdırılmış layihə sərfinin cəmi 200 m³/s-dir; lakin tədqiqat açıq şəkildə bildirir ki, bu, hər an əldə edilə bilən sabit sərf deyil. Xarici qabarma səviyyəsi və daxili ön hovuz səviyyəsi dəyişdiyindən nasosun ani yükü, sərfi və səmərəliliyi də dəyişir.

Taojialu qurğusunun mənbə xarakteristik əyrisində ən yaxşı səmərəlilik nöqtəsi təxminən \(Q=36{,}47\) m³/s və \(\eta=80{,}8\%\) qiymətlərindədir.

Leanhu Nasos Stansiyası dörd 30 m³/s qurğudan ibarətdir və hər qurğunun quraşdırılmış gücü 2200 kW-dır. Simen stansiyasında dörd 25 m³/s nasos qurğusu vardır və enerji hesabında hər qurğu üçün 1250 kW nominal güc istifadə edilmişdir.

Qabarma-Çəkilmə Niyə Sahil Nasosunun Enerji Sərfini Dəyişir?

Taojialu sahil nasos stansiyasında xarici qabarma səviyyəsi nasosun ön hovuz ilə aşağı su arasında olan ani hidravlik yükünü dəyişir; bu yük dəyişikliyi nasos sərfini və hidravlik səmərəliliyi dəyişdirdiyinə görə eyni müddət işləmə müxtəlif vaxtlarda fərqli enerji sərfi və drenaj təsiri yarada bilər. Buna görə nasoslama müddəti və ya açma-bağlama sayı təkbaşına enerji sərfini izah etmir.

Bənd axını əlaqəsi

Bəndlər SWMM daxilində orifis əlaqələri kimi modelləşdirilmiş və axın aşağıdakı əlaqə ilə hesablanmışdır:

\[ Q=C_d A_o\sqrt{2g\Delta H_0} \]

Burada \(C_d\) effektiv sərf əmsalı, \(A_o\) açılış sahəsi və \(\Delta H_0=H_u-H_d\) şlüz üzərindəki yuxarı-axın və aşağı-axın hidravlik yük fərqidir. Məqalə xüsusilə \(\Delta H_0\)-ın Borda tipli genişlənmə itkisi kimi şərh edilməməli olduğunu bildirir. İstifadə olunan \(C_d=0{,}32\), \(0{,}34\) və \(0{,}36\) qiymətləri ideal laboratoriya orifis əmsalları deyil; real qurğu həndəsəsi, axının daralması və yerli hidravlik müqavimətlərin birgə təsirini təmsil edən mühəndislik əmsallarıdır.

Modelin Typhoon In-Fa hadisəsi ilə qiymətləndirilməsi

Model 22–28 İyul 2021 arasındakı Typhoon In-Fa prosesinin yenidən qurulması ilə kalibrlənmişdir. Müşahidə olunmuş yuxarı axın sərf hidroqrafları, aşağı axın su səviyyəsi və qabarma sıraları hidravlik sərhəd şərti kimi; yağıntı müşahidələri yağıntı-axım girişi kimi; tarixi bənd və nasos istismar qeydləri isə idarəetmə girişləri kimi tətbiq edilmişdir.

Modelin performansı Yuyao, Dongpu, Linshan və Mazhu su səviyyəsi stansiyalarında müqayisə edilmişdir.

Bütün R² qiymətləri 0,942 və ya daha yüksəkdir. Bununla belə, bu performans qiymətləri müstəqil doğrulama hadisəsi üçün deyil, kalibrləmədə istifadə olunan Typhoon In-Fa hadisəsinin yenidən qurulması üçündür. Buna görə nəticələr modelin həmin hadisə daxilində yenidən qurma uğurunu göstərir, başqa tayfun və qabarma kombinasiyalarında eyni dəqiqlik səviyyəsinin avtomatik saxlanacağını sübut etmir.

72 saatlıq optimallaşdırma pəncərəsi

Optimallaşdırma 25 İyul 2021 saat 08:00-də başlamış və 28 İyul 2021 saat 08:00-də tamamlanmışdır. Ümumi \(72\) saatlıq pəncərə hər biri \(2\) saat olan \(N=36\) nəzarət intervalına bölünmüşdür.

Başlanğıc su səviyyələrini ixtiyari şəkildə müəyyən etməmək üçün 22 İyul saat 08:00-dən 25 İyul saat 08:00-ə qədər müşahidə olunmuş yağıntı, axın, aşağı axın səviyyələri və tarixi istismar qeydləri ilə fasiləsiz ilkin simulyasiya aparılmış, bunun sonunda yaranan hidravlik vəziyyət bütün namizəd həllər üçün ortaq hot-start başlanğıc şərti kimi istifadə edilmişdir.

Su Səviyyəsi Hədləri Niyə Məqsəd Funksiyası Deyil, Sərt Məhdudiyyətdir?

Tədqiqatda Linshan, Dongpu və Mazhu üçün müəyyən edilmiş aşağı və yuxarı su səviyyəsi hədləri üstün tutulan hədəflər deyil, hər namizəd proqramın 72 saat ərzində daxilində qalmalı olduğu məcburi istismar zərfidir. Buna görə su səviyyəsi həddini pozan proqram digər məqsədlərdə yaxşı olsa belə son Pareto çoxluğuna qəbul edilmir; optimallaşdırma yalnız \(CV=0\) təmin edən hidravlik baxımdan tətbiq oluna bilən proqramları yekun həll kimi qiymətləndirir.

Nəzarət stansiyalarının su səviyyəsi hədləri

2,50 m aşağı həddi fiziki baxımdan çatmaq mümkün olmayan universal minimum su səviyyəsi deyil. İstismar baxımından normal su təchizatı ehtiyatını qorumağa yönəlmiş aşağı həddir. Həddindən artıq əvvəlcədən boşaltma, proqnozlaşdırılmış yağıntı baş verməzsə, su təchizatı baxımından lazımsız ehtiyat itkisinə səbəb ola biləcəyindən optimallaşdırmanın bu həddən aşağı enməsinə icazə verilməmişdir.

Məhdudiyyət pozuntusu

Nəzarət stansiyası \(i\) və qiymətləndirmə anı \(t_k\) üçün tək qeyd pozuntusu:

\[ v_i(t_k)=\max\left(0,\ h_i(t_k)-U_i,\ L_i-h_i(t_k)\right) \]

şəklində müəyyən edilmişdir. Burada \(U_i\) sərt yuxarı, \(L_i\) sərt aşağı su səviyyəsi həddidir.

Ümumi məhdudiyyət pozuntusu:

\[ CV=\sum_{i=1}^{N_s}\sum_{k=0}^{K-1}v_i(t_k)\Delta t_{out} \]

kimi hesablanmışdır. \(N_s=3\)-dür. \(CV=0\), namizəd proqramın qiymətləndirmə boyunca bütün sərt su səviyyəsi hədlərini təmin etdiyini göstərir.

Birinci məqsəd: su səviyyəsi aşımı cəzası

\[ F_1(X)= \sum_{i=1}^{N_s} \sum_{k=0}^{K} \left[\max\left(0,h_i(t_k)-h_i^*\right)\right]^2 \]

Burada \(h_i^*\) stansiyanın daşqın dövrü nəzarət hədəfidir. Yalnız hədəfdən yuxarı səviyyələr cəzalandırılır; hədəfdə və ya hədəfdən aşağı qiymət sıfır cəza yaradır. Kvadrat termini daha böyük aşmaların təsirini getdikcə artırır. \(F_1\) zaman inteqralı deyil və zaman addımı əmsalı ehtiva etmir; buna görə vahidi m² olan diskret indeksdir.

İkinci məqsəd: nasoslama enerjisi

Taojialu üçün ümumi sərf:

\[ Q_T(t_k)=\sum_{m=1}^{5}q_{T,m}(t_k) \]

və bir nasos qurğusunun gücü:

\[ P_{T,m}(t_k)= \frac{\rho g q_{T,m}(t_k)H_T(t_k)} {1000\,\eta_{T,m}(t_k)} \]

şəklində hesablanmışdır. Burada \(q_{T,m}\) qurğunun ani sərfi, \(H_T\) zamanla dəyişən ön hovuz-aşağı su yük fərqi və \(\eta_{T,m}\) nasos səmərəliliyidir. İşləməyən nasos üçün sərf və güc sıfırdır.

Leanhu və Simen-in ətraflı yük-səmərəlilik əyriləri modeldə istifadə olunmadığına görə bu stansiyaların enerji sərfi nominal güc × işləmə müddəti yanaşması ilə hesablanmışdır.

72 saatlıq nasos enerjisi:

\[ E_{pump}(X)= \sum_{k=0}^{K-1}P_T(t_k)\Delta t_E+E_{rated} \]

kimi əldə edilmiş və kWh qiymətləri:

\[ F_2(X)=0.0036\,E_{pump}(X) \]

ilə GJ-yə çevrilmişdir.

Üçüncü məqsəd: vəziyyət dəyişikliklərinin sayı

\[ F_3(X)= \sum_{j=1}^{N_c} \sum_{n=1}^{N} |s_{j,n}-s_{j,n-1}| \]

Burada \(N_c=19\), altı idarə olunan bənd/şlüz stansiyası ilə 13 ayrı nasos qurğusunun cəmidir. Şlüz üçün 0/1 bağlı/açıq, nasos üçün 0/1 bağlı/işləyir deməkdir. Hər açma, bağlama, işə salma və ya dayandırma müvafiq obyekt üçün bir vəziyyət dəyişikliyi kimi sayılır.

İstismar məhdudiyyətləri

Dənizə yaxın şlüzlər xarici qabarma səviyyəsi daxili su səviyyəsindən yüksək olduqda əks axının qarşısını almaq üçün bağlanmağa məcbur edilmişdir:

\[ u_{g,n}=0,\qquad H_n^{tide}>H_{g,n}^{in} \]

Nasos ön hovuzunun su səviyyəsi təhlükəsiz minimum qiymətdən aşağı düşdükdə müvafiq nasos dayandırılır. Minimum fasiləsiz nasos işləmə və şlüz vəziyyəti müddəti 2 saatdır. Hər idarə olunan obyekt üçün 24 saatlıq istismar pəncərəsində icazə verilən maksimum vəziyyət dəyişikliyi sayı 8-dir.

Genetik kodlaşdırma

Altı bənd/şlüz stansiyası üçün hər biri 36 bitlik vəziyyət ardıcıllığından istifadə edilmişdir. Taojialu-nun beş nasosu \(5N=180\), Leanhu-nun dörd nasosu \(4N=144\) və Simen-in dörd nasosu \(4N=144\) bitlik bloklar yaratmışdır.

Ümumi xromosom uzunluğu:

\[ L=6N+(5+4+4)N=19N=684 \]

olmuşdur. Beləliklə, hər gen 72 saatlıq zaman üfüqündə müəyyən bir 2 saatlıq nəzarət intervalında müəyyən bir şlüz stansiyasının və ya fiziki nasos qurğusunun ikili vəziyyətini təmsil edir.

684 Genlik Xromosom Nəyi Təmsil Edir?

684 genlik ikili xromosom altı idarə olunan bənd/şlüz stansiyası ilə 13 fiziki nasos qurğusunun 36 ədəd iki saatlıq nəzarət intervalındakı açıq-bağlı və ya işləyir-dayanıb vəziyyətlərinin hamısını bir namizəd istismar proqramında kodlaşdırır. Beləliklə NSGA-II-nin optimallaşdırdığı fərd abstrakt bal deyil, birbaşa 72 saatlıq tətbiq edilə bilən şlüz-nasos istismar ardıcıllığıdır.

NSGA-II və PySWMM əlaqəsi

NSGA-II xüsusi Python proqramında tətbiq edilmişdir. Populyasiya ölçüsü 360, nəsil sayı 400-dür. Valideyn seçimi məhdudiyyətli dominantlıq sırası və crowding distance istifadə edilərək ikili turnirlə aparılmışdır. Bir nöqtəli çarpazlama ehtimalı 0,9-dur.

Nasos genlərində gen başına mutasiya ehtimalı 0,08 kimi müəyyən edilmişdir. Şlüz mutasiyası isə hər nəzarət intervalında müstəqil olaraq 0,08 ehtimalla işə düşmüş və işə düşdükdə idarə olunan şlüzlərin vəziyyətləri dəyişdirilmişdir.

PySWMM, NSGA-II-nin yaratdığı namizəd proqramları EPA SWMM 5.2.4 modelinə tətbiq edən interfeysdir. PySWMM hidrodinamik tənlikləri həll etmir; idarəetmə əmrlərini SWMM-yə ötürür və su səviyyəsi, sərf, şlüz və nasos vəziyyətlərini geri oxuyur. Hidrodinamik həll SWMM Dynamic Wave mühərrikində həyata keçirilir. Proqram mühitində Python 3.8.10 istifadə edilmişdir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Optimallaşdırmanın yaxınlaşması

NSGA-II-nin çoxməqsədli həll çoxluğunun yaxınlaşması hypervolume (HV) göstəricisi ilə qiymətləndirilmişdir. Müxtəlif vahidlərə malik üç məqsəd ortaq aşağı və yuxarı hədlərdən istifadə edilməklə normallaşdırılmışdır:

\[ \tilde f_k= \frac{f_k-f_k^{min}} {f_k^{max}-f_k^{min}}, \qquad k=1,2,3 \]

Hypervolume hesabında istinad nöqtəsi \((1.1,1.1,1.1)\) kimi istifadə edilmişdir. HV ilk nəsillərdə sürətlə artmış, daha sonra sabitləşmiş və 400-cü nəsildə 1,26-ya çatmışdır. Mənbə bunu nəzəri yuxarı həddin təxminən %95-i kimi bildirir.

Pareto həll çoxluğu

Yekun həll çoxluğu, hamısı \(CV=0\) olan 36 tətbiq edilə bilən və bir-birini dominant etməyən proqramdan ibarət olmuşdur.

Ən aydın məqsəd ziddiyyəti su səviyyəsinə nəzarət ilə avadanlığın vəziyyət dəyişikliklərinin sayı arasında müşahidə edilmişdir. Daha tez-tez istismar tənzimləməsi ümumiyyətlə daha yaxşı su səviyyəsi nəzarəti təmin edə bilmişdir. Bunun əksinə, enerji sərfi digər iki məqsədlə monoton əlaqə göstərməmişdir; çünki enerji yalnız işləmə sayından deyil, işləmə müddətindən, nasos stansiyaları arasındakı yük bölgüsündən, Taojialu-da qabarma asılı nasos yükündən və nasos səmərəliliyindən də asılıdır.

Daha Az Açma-Bağlama Niyə Həmişə Daha Az Enerji Demək Deyil?

Vəziyyət dəyişikliklərinin sayı yalnız avadanlığın neçə dəfə açıq-bağlı vəziyyətə keçdiyini ölçür, enerji sərfi isə nasosların nə qədər müddət, hansı stansiyada və Taojialu üçün hansı hidravlik yüklə işləməsindən asılıdır. Buna görə daha az vəziyyət dəyişikliyi edən proqram nasosları daha uzun müddət və ya daha əlverişsiz yük şəraitində işlədərək daha çox ümumi enerji sərf edə bilər.

Dörd təmsilçi həll

SWP ən aşağı su səviyyəsi cəzasını təmin etmiş, lakin dörd təmsilçi həll arasında enerji sərfi və vəziyyət dəyişikliklərinin sayı ən yüksək həll olmuşdur. SSW yalnız 184 vəziyyət dəyişikliyi ilə əməliyyat baxımından ən sakit həll olduğu halda su səviyyəsi cəzası yüksəlmişdir. SE ən aşağı enerji sərfini təmin etmişdir. SC isə heç bir məqsəddə mütləq ən yaxşı həll deyil; üç normallaşdırılmış məqsədə bərabər çəki verildikdə ideal nöqtəyə ən qısa məsafəni verdiyi üçün nümunəvi kompromis həlli kimi seçilmişdir.

Buna görə SC “hər bir idarəçi üçün yeganə doğru proqram” kimi şərh edilməməlidir. İdarəetmə prioritetləri dəyişdikdə 36 həldən başqa bir Pareto proqramı daha uyğun ola bilər.

Nasos enerjisinin stansiyalar üzrə paylanması

SE proqramında 221 ümumi vəziyyət dəyişikliyi olmasına baxmayaraq enerji sərfi 914,15 GJ-dir. SSW yalnız 184 vəziyyət dəyişikliyi etsə də 998,09 GJ sərf etmişdir. Beləliklə SE, 37 daha çox dəyişikliyə baxmayaraq SSW-dən 83,94 GJ, yəni təxminən %8,41 daha az enerji sərf etmişdir. Ən böyük fərq Leanhu stansiyasında yaranmışdır.

Nəzarət stansiyalarında su səviyyəsi reaksiyası

Dongpu-da tarixi baza vəziyyətində pik səviyyə təxminən 3,22 m və hədəf səviyyəsindən yuxarı qalma müddəti təxminən 24 saatdır. SWP, SE, SSW və SC üçün pik səviyyələr müvafiq olaraq təxminən 3,13, 3,15, 3,18 və 3,14 m-dir.

Linshan sahil çıxış qurğularına daha yaxındır. Tarixi baza vəziyyətində pik səviyyə təxminən 3,30 m və hədəfdən yuxarı müddət təxminən 34 saatdır. SWP, SE, SSW və SC üçün təxmini pik qiymətlər müvafiq olaraq 2,93, 2,97, 2,97 və 2,96 m-dir.

Mazhu daha güclü yığılma və gecikmiş hidravlik reaksiya göstərmişdir. Tarixi baza pik səviyyəsi təxminən 3,51 m və hədəfdən yuxarı müddət təxminən 66 saatdır. SWP, SE, SSW və SC-də təxmini pik səviyyələri müvafiq olaraq 3,33, 3,34, 3,38 və 3,35 m kimi verilmişdir.

Hədəf səviyyəsindən yuxarı yığılmış aşım

Stansiya \(i\) üçün 72 saatlıq yığılmış aşım:

\[ A_i= \sum_{k=0}^{K-1} \max\left(0,h_i(t_k)-h_i^*\right)\Delta t_{out} \]

ilə hesablanmışdır. Vahidi m·h-dir.

%68,1-lik Azalma Necə Şərh Edilməlidir?

%68,1-lik azalma, bərabər çəkili SC proqramının Typhoon In-Fa sərhəd şərtləri altında və Taojialu ilə Leanhu-nun istismara verilmiş sayıldığı ssenaridə üç nəzarət stansiyasının ümumi hədəf-səviyyə aşımını tarixi baza istismarına görə 25,43 m·h-dən 8,11 m·h-yə endirməsini ifadə edir. Bu qiymət yalnız optimallaşdırma alqoritminin müstəqil təsiri deyil; tarixi baza vəziyyətində olmayan yeni nasos obyektlərinin ssenariyə daxil edilməsi də müqayisənin bir hissəsidir.

Sahil və daxili qurğuların fərqli hidravlik rolları

Linshan-da daha güclü yaxşılaşmanın görülməsi stansiyanın Linhaipu və Taojialu sahil çıxışlarına yaxın olması ilə əlaqəlidir. Bu qurğular aşağı qabarma zamanı cazibə drenajı pəncərələrinə və yüksək qabarma zamanı məcburi drenaj tutumuna birbaşa təsir edir.

Mazhu isə daha yuxarı axın mövqeyində yerləşdiyinə görə su səviyyəsi yalnız sahil çıxış tutumundan deyil, yuxarı hövzə girişindən, çay şəbəkəsindəki yığılmadan və su səviyyəsi azalmasının şəbəkə daxilində yayılma gecikməsindən daha çox asılıdır. Simen, Xihenghe, Doumen və Leanhu qurğuları suyun şəbəkə daxilində yenidən paylanmasında və sahil çıxışlarının təsirinin daxili ərazilərə ötürülməsində rol oynamışdır.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• Qabarma-çəkilmənin təsir etdiyi düzənlik çay şəbəkəsində şlüz və nasosların birgə istismarı tək bir performans göstəricisinə endirilə bilməyən çoxməqsədli problemdir.
• 36 yekun Pareto həllinin hamısı modeldəki sərt su səviyyəsi hədlərini təmin etmişdir.
• Su səviyyəsinə nəzarətlə avadanlığın vəziyyət dəyişikliyi arasında aydın kompromis mövcuddur.
• Nasoslama enerjisi ilə vəziyyət dəyişikliklərinin sayı arasında sadə və monoton əlaqə tapılmamışdır.
• Taojialu kimi sahil çıxış nasoslarında xarici qabarma nasos yükü və səmərəlilik vasitəsilə enerji xərcinə birbaşa təsir edə bilər.
• Sahil çıxışları ilə daxili tənzimləmə qurğuları eyni hidravlik vəzifəni yerinə yetirmir.
• Bərabər çəkili kompromis proqramı araşdırılan 72 saatlıq ssenaridə ümumi hədəf-səviyyə aşımını 25,43 m·h-dən 8,11 m·h-yə endirmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi ümumiləşdirmələr

• %68,1 azalma bütün tayfunlarda və ya bütün yağıntı-qabarma kombinasiyalarında zəmanətli performans deyil.
• SC proqramı bütün idarəetmə üstünlüklərində yeganə optimal həll deyil.
• Modelin Typhoon In-Fa yenidən qurulmasındakı R², RMSE və MAE qiymətləri müstəqil hadisə doğrulaması deyil.
• Optimallaşdırmanın sahə istismarında eyni nəticəni verəcəyi bu tədqiqatla birbaşa göstərilməmişdir.
• Tarixi baza vəziyyəti ilə optimallaşdırılmış vəziyyət arasındakı fərqi yalnız alqoritmə aid etmək olmaz; yeni Taojialu və Leanhu obyektlərinin əlavə olunması da müqayisəni dəyişdirir.
• Müəyyən edilmiş su səviyyəsi hədləri optimallaşdırma tərəfindən kəşf olunmuş fiziki hədlər deyil; istismar planından gələn əvvəlcədən müəyyən edilmiş sərhəd qiymətləridir.

Əsas məhdudiyyətlər

Tədqiqatın ən mühüm məhdudiyyəti hadisəyə xas olmasıdır. Optimallaşdırma Typhoon In-Fa-nın yağıntı, yuxarı axın və qabarma sərhəd şərtlərinə əsaslanır. Fərqli tayfun trayektoriyaları, yağıntı zamanlamaları, qabarma fazaları və hövzənin başlanğıc şərtləri fərqli Pareto çoxluqları yarada bilər.

İkinci məhdudiyyət modelin qiymətləndirilməsinin eyni kalibrləmə hadisəsi üzərində aparılmasıdır. Başqa müstəqil daşqın hadisəsində doğrulama bildirilməmişdir.

Üçüncüsü, qərarvericilərin su səviyyəsi təhlükəsizliyi, enerji və avadanlıq istismar sabitliyi arasındakı real üstünlükləri tədqiqatda birbaşa modelləşdirilməmişdir. SC yalnız üç normallaşdırılmış məqsədə bərabər çəki verilməklə yaradılmış təmsilçi kompromisdir.

Bundan əlavə, Leanhu və Simen üçün enerji hesabı ətraflı ani nasos xarakteristik əyriləri əvəzinə nominal gücə və işləmə müddətinə əsaslanır. Taojialu üçün isə zamanla dəyişən yük və səmərəlilik nəzərə alınmışdır; buna görə üç stansiyada enerji modelləşdirməsinin təfərrüat səviyyəsi eyni deyil.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat:Optimal Joint Operation of Multiple Gates and Pumping Stations in a Tidal River Network

Müəlliflər: Jijiang Chen, Qianshun Xu, Yi Hu, Jian Zhang, Yiqing Gong, Peipei Zhang, Jun Shi və Jingqiao Mao.

Məsul müəllif: Jingqiao Mao.

Jurnal: Water.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Biblioqrafik qeyd: Water 2026, 18, 2223.

DOI: 10.3390/w18172223

Nəşr tarixi: 7 Sentyabr 2026.

Rəyçilik statusu: Rəyli tədqiqat məqaləsi. Məqalə 11 İyul 2026-da qəbul edilmiş, 19 Avqust 2026-da yenidən işlənmiş və 4 Sentyabr 2026-da nəşrə qəbul edilmişdir.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Əsas metod: EPA SWMM 5.2.4 Dynamic Wave hidrodinamik modeli, PySWMM, Python 3.8.10 və NSGA-II əsaslı çoxməqsədli optimallaşdırma.

Tədqiqat sahəsi: Yuyao City, Zhejiang Province, China; Hangzhou Bay qabarma-çəkilməsinin təsir etdiyi şimal drenaj çay şəbəkəsi.

Model ölçüsü: 111 açıq kanal əlaqəsi, 70 hesablama qovşağı, 5 yuxarı axın giriş sərhədi, 4 aşağı axın su səviyyəsi sərhədi və 58 alt hövzə.

Optimallaşdırma ölçüsü: Altı şlüz/bənd stansiyası + Taojialu, Leanhu və Simen-də 13 fiziki nasos qurğusu; 36 ədəd iki saatlıq nəzarət intervalı; ümumilikdə 684 bitlik xromosom.

Optimallaşdırma: 360 fərddən ibarət populyasiya, 400 nəsil, 0,9 bir nöqtəli çarpazlama ehtimalı və müəyyən edilmiş 0,08 mutasiya qaydaları.

Maliyyələşdirmə: Ministry of Education Basic Disciplines and Interdisciplinary Breakthrough Program (JYB2025XDXM907), National Key Research and Development Program of China (2023YFC3209204) və Zhejiang Water Conservancy Science and Technology Program (RC2410).

Məlumatların əlçatanlığı: Hidroloji, hidravlik və mühəndislik istismar məlumatları müvafiq layihə sahibinin icazəsinə bağlı olmaqla məsul müəllifdən əsaslandırılmış sorğu əsasında əldə edilə bilər.

Maraqlar toqquşması: Qianshun Xu, Yellow River Engineering Consulting Co., Ltd. əməkdaşıdır; Jian Zhang, Zhejiang Design Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power Co., Ltd. əməkdaşıdır. Digər müəlliflər kommersiya və ya maliyyə maraqlar toqquşmasının olmadığını bildirmişlər.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma Jijiang Chen, Yi Hu və Jingqiao Mao; metod Yi Hu və Qianshun Xu; proqram təminatı və doğrulama Yi Hu; təhlil Yi Hu və Qianshun Xu; tədqiqat Jijiang Chen, Yi Hu, Jian Zhang və Jun Shi; resurslar Jijiang Chen, Jian Zhang və Jun Shi; məlumatların təşkili Yi Hu və Jijiang Chen; ilkin layihə Yi Hu; nəzərdən keçirmə və redaktə bütün müəlliflər; nəzarət Yiqing Gong və Jingqiao Mao tərəfindən həyata keçirilmişdir.

Süni intellekt istifadəsi barədə bildiriş: Müəlliflər məqalənin hazırlanması zamanı ingilis dilinin redaktəsi və oxunaqlılığın artırılması məqsədilə ChatGPT versiya 5.5-dən istifadə etdiklərini, çıxışı özlərinin yoxlayıb redaktə etdiklərini və nəşrin məzmununa görə məsuliyyəti üzərlərinə götürdüklərini bildirmişlər.

Əsas şərh həddi: Nəticələr Typhoon In-Fa şəraitinə əsaslanan hadisəyə xas simulyasiya-optimizasiya nəticələridir. Taojialu və Leanhu nasos stansiyaları 2021 hadisəsi zamanı xidmətdə olmadığından, optimallaşdırılmış ssenari tarixi sahə istismarının birbaşa təkrarı deyil, yeni obyektləri daxil edən model əsaslı istismara verilmə sonrası ssenaridir. Digər yağıntı-qabarma kombinasiyalarında və real vaxt sahə istismarında əlavə doğrulama tələb olunur.