|
| Sisteme de alimentare cu apa si canalizare > proiectare, modelare hidraulica, simulare hidraulica, reabilitare, optimizare cu algoritmi genetici (GA)
Tehnici de optimizare si proiectare sisteme de alimentare cu apa si canalizare
Este putin probabil ca modelarea unor sisteme de alimentare cu apa si de canalizare, utilizand numai experienta acumulata de-a lungul timpului de catre cei mai buni proiectanti va conduce la obtinerea solutiilor optime, chiar si pentru o reteaua de conducte foarte simpla. De aceea, se poate spune ca, desi modelele realizate cu ajutorul programelor de calculator pentru sistemele de alimentare cu apa si de canalizare furnizeaza rezultate foarte corecte, o parte din ele pot fi facute sa garanteze furnizarea unor rezultate optime.
In ultimii ani, cercetatorii si-au concentrat intreaga lor atentie pe dezvoltarea metodelor de automatizare a optimizarii modelelor de distributie a apei. Astfel, cercetarile pentru realizarea modelelor de optimizare a distributiei apei s-au concentrat pe diverse tehnici, insa metoda cu cele mai multe promisiuni care reies din aceasta cercetare pare sa fie aceea a utilizarii de algoritmi genetici pentru optimizarea sistemelor de alimentare cu apa si de canalizare.
|
| |
|
| Proiectare, optimizare, reabilitare sisteme de alimentare cu apa si canalizare utilizand algoritmi genetici |
| |
|
/1.jpg "Optimizarea modelarii unor sisteme de alimentare cu apa si canalizare, cu ajutorul diversilor algoritmi genetici") |
Ca urmare a rezultatelor cercetarilor, s-a inceput aplicarea de algoritmi genetici la problemele de optimizare a sistemelor de alimentari cu apa si de canalizare. Optimizarea cu ajutorul acestor algoritmi genetici nu este un inlocuitor pentru modelul traditional de simulare, dar poate fi considerat ca fiind urmatorul pas al acestuia. Cu toate acestea, proiectantul doreste sa se bazeze pe un model al unor sisteme de alimentari cu apa si de canalizare care este aranjat si calibrat pentru necesitatile propriului sistem.
Oricum, in loc sa aiba la dispozitie un model de evaluare a diferitelor ipoteze de lucru bazat pe incercari si pe erorile aferente, optimizarea cu ajutorul unor algoritmi genetici automatizeaza prelucrarea cautarii solutiilor si invatarii calculatorului sa genereze si sa evalueze succesiv solutiile posibile.
Optimizarea cu ajutorul acestor algoritmi genetici este o unealta extrem de puternica. Pornind de la o setare initiala aleatoare generata pentru diverse sisteme de alimentari cu apa si de canalizare, acesti algoritmi genetici pot sa conduca la cautarea combinatiilor de solutii de conducte, rezervoare, pompe si vane care implica cele mai scazute costuri. Acestia sunt in masura sa genereze si sa evalueze zeci, sau chiar si sute de mii de combinatii diferite.
In general, acesti algoritmi genetici dezvoltati pentru optimizarea sistemelor de alimentare cu apa si de canalizare utilizeaza urmatoarele elemente: |
- o functie de optimizare definita pe baza unui set de variabile de decizie (spre exemplu, diametrele conductelor); |
| - calibrarea modelelor sistemelor de alimentari cu apa si de canalizare capabile sa simuleze atat comportarea lor hidraulica, cat si garantarea mereu a satisfacerii ecuatiilor de continuitate si a pierderilor de sarcina (acest pachet de situatii este definit drept ''constrangeri puternice''); |
| - modificarea unor parametrii pentru a penaliza unele nivele insuficiente de serviciu (aceste situatii sunt definite drept ''constrangeri slabe''), ca de exemplu: presiunile in noduri, instabilitatea curgerii in rezervoare, vitezele mici / mari in conducte. |
|
| |
|
| Aplicatii concrete pentru algoritmi genetici, in sisteme de alimentare cu apa si canalizare |
| |
|
/2.jpg "Calibrarea modelelor pentru sisteme de alimentare cu apa si canalizare, prin utilizarea unor algoritmi genetici") |
Pentru sistemele de alimentare cu apa si de canalizare problemele importante pot fi rezolvate utilizand in mod semnificativ optimizarea solutiilor cu ajutorul unor algoritmi genetici:
| - amplasarea si dimensionarea sistemului de inmagazinare, astfel incat sa fie respectata rezerva intangibila de apa in caz de incendiu; |
| - optimizarea amplasarii vanelor de control intr-o retea de alimentari cu apa, in scopul reducerii scurgerilor accidentale; |
| - programarea functionarii pompelor pentru sistemele mari si complexe de distributie a apei; |
| - stabilirea caracteristicilor de functionare pentru pompe, rezervoare de inmagazinare, castele de apa, supape de presiune, vane, etc.; |
| - proiectarea noilor retele de conducte, calibrand modelele existente; |
| - amplasarea optima a diverselor statii de pompare; |
| - combinarea resurselor de apa pentru atingerea standardelor de calitate a apei cu, costuri minime. |
De asemenea, un alt aspect foarte important il reprezinta utilizarea algoritmilor genetici pentru modelarea optimizarii costurilor totale ale unor sisteme de alimentari cu apa si de canalizare, care poate include, printre altele: |
- cheltuielile de investitie pentru noile conducte, pompe, rezervoare de inmagazinare, vane, etc.; |
| - valorile actuale ale costurilor energetice datorate unor statii de pompare; |
| - valorile actuale ale costurilor suportate de catre comunitatile locale, in conditiile transmiterii unor boli pe calea apei, datorate insuficientei, sau depasirii nivelelor admise de clor, dezinfectarii apei cu diverse produse specifice (riscul aparitiei cancerului). |
Concluzii
Motivatia cea mai importanta pentru optimizarea unor sisteme de alimentari cu apa si de canalizare, cu ajutorul algoritmilor genetici, este data de posibilitatea generarii unor solutii mult mai exacte si mai rapide. Aceste tipuri de algoritmi genetici necesita flexibilitate si posibilitati de configurare care includ consideratii cu privire la obiectivele simultane si de dinamica a sistemului.
Ca urmare, se poate spune ca, optimizarea sistemelor de alimentari cu apa si de canalizare folosind algoritmii genetici este cea mai indicata, atat pentru reducerea timpului de lucru necesar unui anumit proiect, cat si pentru obtinerea celor mai potrivite solutii.
|
Sus |
