水力模型在上海城市原水系統的實踐與應用

張芹藻，王如琦

(上海市水務規劃設計研究院，上海 200233)

城市原水輸水系統具有供水管網系統的所有特征，區別在于用戶(用水節點)數量少、管道輸水距離長、管徑規模大等。上海城市原水輸水系統情況復雜，輸送方式不僅有壓力流，也有重力流；形狀不僅有圓形輸水管，還有矩形斷面輸水渠道；材質上不僅有鋼管，還有鋼筋混凝土[3]。因此，應用傳統供水水力模型軟件分析上海城市原水輸水系統存在不足之處[4]。Infoworks系列軟件中的ICM水力模型軟件可以真實地模擬矩形管、明渠、自重力流等傳統供水模型軟件難以模擬的“疑難雜癥”[5]。基于此，本文在Infoworks WS Pro供水水力模型軟件基礎上，選用Infoworks ICM水力模型軟件在上海城市原水系統水力模型中進行實踐和應用，以期為規劃設計方案的編制和運行調度方案的制定提供最優計算成果。

1 上海城市水源地原水系統現狀概況

上海城市水源地原水系統由黃浦江上游水源地金澤原水系統、長江水源地青草沙原水系統、陳行原水系統和東風西沙原水系統組成。

1.1 黃浦江上游水源地及原水系統

黃浦江上游水源地原水系統由金澤水庫、松江中途提升泵站、松浦大橋泵站、連通管(金澤水庫-松浦大橋泵站)、引水渠道(松浦大橋泵站-主城區水廠)等主體設施組成。金澤水庫供水規模為351萬m3/d，松江中途提升泵站規模為240萬m3/d，松浦大橋泵站為500萬m3/d。連通管自金澤水庫至松浦大橋泵站，長度約為42 km，管徑由DN4000漸縮至DN3000，輸水方式為壓力流；引水主渠自松浦大橋泵站經臨江-嚴橋等調節設施至浦東陸家嘴分水點，渠道斷面尺寸由3.75 m×3.25 m四孔漸縮至2.80 m×2.50 m三孔，輸水方式為重力流，長度約為38 km。

1.2 長江水源地青草沙原水系統

青草沙原水系統由青草沙水庫，五號溝、金海等6座輸水泵站，以及DN5500～DN1200輸水管系統組成。青草沙水庫供水規模為731萬m3/d，出水有兩個方向，分別向長興島和陸域。其中，長興島方向供水規模為23萬m3/d，采用2根DN1200鋼管壓力流輸水，長度約為4.7 km；陸域方向供水規模為708萬m3/d，采用2根圓形DN5500管重力流輸水至五號溝泵站，長度約為7.5 km。五號溝泵站為陸域輸水樞紐泵站，規模為708萬m3/d，泵站出水后向3個方向輸送，分別為凌橋方向、嚴橋方向以及金海川沙南匯方向[1]。

1.3 長江水源地陳行原水系統

陳行原水系統由陳行水庫、泰和路中途提升泵站，以及DN2700～DN1200輸水管系統組成。陳行水庫供水規模為206萬m3/d，始端出水向3個方向輸送原水。其中，嘉定方向為2根DN2000鋼管，供水規模為40萬m3/d；主城區方向為DN2700和DN2400圓形鋼管，供水規模為126萬m3/d，中途有泰和路提升泵站；月浦方向為2根DN1200圓形鋼管，供水規模為40萬m3/d[1]。

1.4 長江水源地東風西沙原水系統

東風西沙原水系統由東風西沙水庫、城橋和堡鎮兩座中途提升泵站，以及DN1400～DN600輸水管系統組成。東風西沙水庫供水規模為21.5萬m3/d，始端出水向兩個方向輸送原水。其中，崇西方向為2根DN600管，供水規模為5萬m3/d，長度約為0.6 km；城橋堡鎮陳家鎮方向為1根DN1400～DN900圓形鋼管，供水規模為16.5萬m3/d，中途有城橋和堡鎮2座提升泵站，長度約為56 km[2]。

2 上海城市原水系統水力模型

2.1 模型軟件特點

Infoworks WS Pro擅長模擬計算傳統供水壓力管網，基于各節點間較近的距離，忽略節點間的水流時間差，由需水量驅動的平差計算。但特大城市多水源原水系統工程特征更似排水系統，其管道形態、控制調度復雜、工程節點間的距離往往較遠，導致的管道內流態變化和水流時間差影響不容小覷。Infoworks ICM排水系統模型軟件具有模擬原水系統的功能，不僅考慮了水流在管道中的流行時間，而且具有以下優勢：(1)能更真實模擬除壓力型圓管以外的原水輸水系統，例如方管、自重力管段、明渠等；(2)可同時在非滿管流和滿管流之間自由切換，計算更加精確；(3)可精準模擬管線沿程的過江管、上/下倒虹管；(4)強大的方案管理模塊可大大提升多方案比選效率。

2.2 模型基礎數據和資料

模型所收集的基礎資料涵蓋青草沙、陳行和金澤3座水庫及各原水輸水系統中途提升泵站(含調壓池和調節池)尺寸、標高和運行水位，所有原水輸水系統管(渠)管徑、管位、上下游管底標高、斷面規模、關鍵閥門，各水廠進水構筑物結構尺寸、進水流量、水位標高，各主要原水增壓泵站所有機泵揚程、流量參數等。以模型涉及的各水庫、提升泵站、原水受水廠、分水點為邊界，采用2017年和2018年高峰日、低峰日SCADA實測數據，主要涵蓋各水庫各方向出水流量、水壓，各提升泵站調節池、調壓池水位、各泵流量及運行調度情況，各水廠進水水位及流量等。

2.3 模型建立和校驗

ICM模型校驗選取了原水系統22個關鍵節點，并以2017年和2018年高峰日、低峰日SCADA各管道上游流量、水壓及下游水位或水壓數據為基礎模型邊界，對模型進行率定驗證。模型率定得出了比較好的成果。為了從關鍵節點大量率定成果中提取便于研究和比較，考慮選用關鍵節點水頭(已全部校核到吳淞標高)的模擬平均值、監測平均值、誤差百分比和誤差均方根等4項指標。誤差百分比和均方根的計算如式(1)和式(2)[6]。

(1)

(2)

其中：S(t)——在時刻t模型的模擬結果；

L(t)——在時刻t監測系統的監測結果；

n——模擬時段內時間步長的個數。

模型校核成果表明，ICM模型高峰日、低峰日兩個典型工況中95%左右的關鍵節點平均誤差百分比小于8%，校核結果優于WS Pro模型相關節點模擬結果。表1為各模型高峰日、低峰日模擬結果統計比較。

表1 WS Pro與ICM模型高峰日、低峰日模型關鍵節點結果比較Tab.1 Comparison of Key Notes Results of WS Pro and ICM between High Peak and Low Peak Days

注：WS Pro模型校驗選取了原水系統24個關鍵節點，并以2013年高峰日、低峰日SCADA各管道上游流量、水壓及下游水位或水壓數據為基礎模型邊界，對模型進行率定驗證[2]

3 研究案例

3.1 案例范圍

基于WS Pro和ICM模型的計算原理及建模數據要求，結合上海城市原水各系統特點，選取黃浦江上游水源地原水系統中的引水渠道(松浦大橋泵站-曹行)段進行微觀模型案例分析。對數據排摸、篩查、概化后的基礎模型情況為：自金澤水庫方向來水輸送至閔行分水點并入DN3600-DN3000-DN3600鋼管直接輸送至大橋泵站東、西切換井，經西切換井2根3.75 m×3.25 m矩形混凝土管輸送至曹行7根DN2100圓形鋼管，再經東面2根3.75 m×3.25 m矩形混凝土管輸送至箱涵，經由DN3600-DN3000-DN2600-DN3200鋼管輸送管至閔行受水點，如圖1所示。

圖1 閔奉分水點-曹行-閔行受水點管段系統Fig.1 Layout of Pipeline System of Minfeng Water Distribution Point/Caohang/Minhang Water Receiving Points

3.2 模型數據

WS Pro原水系統模型粗略地概化了曹行-大橋泵站的管段，如圖2所示，與ICM可建立的精細化模型差別較大。WS Pro在建立微觀模型時需對數據進行預處理，進而近似模擬各管段管底標高及關鍵節點部分參數。ICM模型基于管道GIS資料、插值模型、竣工圖資料及其他相關設計資料，能夠較為真實地模擬各自重力方管和關鍵節點。插值模型數據與GIS數據主要區別在于：插值模型管道坡度約為2.857 X10-4，沿程的管底標高為根據上下游節點的管底標高利用ArcGIS插值算法插入各個節點的近似值，GIS數據管道坡降相對平緩(坡度約為1.07X10-4)，以及更為真實的上下倒虹管錄入。GIS數據模型概化了473個節點和492個管段，插值模型概化了289個節點和307個管段，WS Pro模型如圖3、圖4所示，ICM模型如圖5、圖6所示。(注：為了進行WS Pro和ICM各個模型算法的橫向比較，本文將在兩種軟件中使用了一樣的邊界條件，即上游使用流量，下游使用水位進行模型的運行，上游使用水頭進行模擬值和實測值的校核)。

圖2 概化模型系統平面Fig.2 Layout of Generalized Model System

圖3 WS Pro概化模型一條管渠剖面(GIS數據模型)Fig.3 Sectional View of WS Pro Generalized Model (GIS Data Model)

圖4 WS Pro概化模型一條管渠剖面(插值模型)Fig.4 Sectional View of WS Pro Generalized Model (Interpolation Data Model)

圖5 ICM概化模型一條管渠剖面(GIS數據模型)Fig.5 Sectional View of ICM Generalized Model (GIS Data Model)

圖6 ICM概化模型一條管渠剖面(插值模型)Fig.6 Sectional View of ICM Generalized Model (Interpolation Data Model)

3.3 計算結果

選用2018年2月16日SCADA數據上下游流量、水位、水頭作為邊界條件，在其他模型參數和求解方程基本相同的設置下，選取不同的糙率模型，分別對兩種軟件的兩種建模數據模型進行率定及驗證。經過反復試算獲得各糙率模型最佳糙率變量值，各模型閔奉分水點水頭測評結果，如表2所示。

表2 閔奉分水點水頭各糙率模型最優值測評結果Tab.2 Optimized Results of Minfeng Water Distribution Point for Different Roughness Models

注：DW指達西-維斯巴赫；HW指海曾-威廉；CW指柯列勃洛克-魏特；N指曼寧

4 結論

(1)在相同的邊界條件下，對于WS Pro，GIS數據模型模擬結果略差于插值模型模擬結果，可知WS Pro對于管渠沿程的坡度、上下倒虹管敏感度小。

(2)3個糙率模型中，柯列勃洛克-魏特(CW)糙率模型可獲得最優解，符合預期。因此，在WS Pro建模中推薦采用柯列勃洛克-魏特(CW)糙率模型進行計算。對于ICM模型，管道數據更貼近現實的GIS數據。因此，模型模擬結果普遍優于省略了諸多上下倒虹管的插值數據模型模擬結果。

(3)3個糙率模型中，海曾-威廉(HW)糙率模型在ICM中只能設定為壓力求解模型，其模擬結果與其他兩個糙率模型差距較大，柯列勃洛克-魏特(CW)糙率模型可獲得最優解，但由于其糙率變量不夠敏感，故推薦ICM采用曼寧(N)糙率模型。

(4)就本段原水系統的特殊性，ICM模型模擬結果普遍優于WS Pro模型模擬結果。

故在能夠獲得較為精細的管道數據前提下，推薦采用ICM軟件，糙率模型推薦采用曼寧(N)糙率模型；對難以獲得精細數據的原水系統，可以考慮使用WS Pro模型的CW糙率模型。