Интенсивность водопотребления в отдельных водоразборных точках системы внутреннего водоснабжения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Применяемые расчетные методики для прогнозирования водопотребления на объектах капитального строительства при их проектировании используют в своей основе предположение о детерминированном характере элементарных расходов (т.е. расходов одним потребителем или водоразборным устройством), что значительно огрубляет расчетные методики и лишает возможности детального анализа режимов функционирования системы водоснабжения рассматриваемого объекта. Изучен характер изменчивости и оценка законов распределения значений элементарных расходов воды, возникающих при работе ряда наиболее распространенных типов водоразборных устройств.Материалы и методы. С помощью датчиков получены статистические данные о расходе воды в трубопроводах холодного и горячего водоснабжения, подающих воду к наиболее распространенным типам водоразборных устройств за 27 дней. Сведения обработаны и проанализированы с помощью методов теории вероятностей и математической статистики. Обработка осуществлялась в разработанных авторами программах на языке C# и R, визуализация результатов в программе Microsoft Excel.Результаты. Определены основные числовые характеристики значений элементарных расходов воды. Построены графики временного ряда, плотности распределения и функции распределения значений секундного расхода воды для характерных случаев. Установлен закон распределения и выполнен анализ характера изменчивости значений секундного расхода воды для различных типов водоразборных устройств, предложен вариант их классификации по данному признаку.Выводы. Предложено разделение водоразборных устройств по характеру изменчивости значений секундного расхода воды на две группы: стохастические и условно детерминированные. Установлено, что значение элементарного расхода для первой группы водоразборных устройств подчиняется логнормальному распределению, а для второй является детерминированной величиной.

Об авторах

Д. Е. Поливанов

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (СПбГАСУ)

Email: dmitry_polivanov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-4215-1208

А. А. Семенов

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет (СПбГАСУ)

Email: sw.semenov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9490-7364

Список литературы

  1. Duan H.-F., Pan B., Wang M., Chen L., Zheng F., Zhang Y. State-of-the-art review on the transient flow modeling and utilization for urban water supply system (UWSS) management // Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua. 2020. Vol. 69. Issue 8. Pp. 858–893. doi: 10.2166/aqua.2020.048
  2. Nguyễn Tuấn A., Nguyễn Minh K., Nguyễn Ninh H. Risk assessment and management in domestic water supply system in Pleiku city — Gia Lai province // Journal of Science and Technology Issue on Information and Communications Technology. 2019. Vol. 17. Issue 6. P. 50. doi: 10.31130/JST-UD2018-366
  3. Teichmann M., Kuta D., Endel S., Szeligova N. Modeling and optimization of the drinking water supply network — a system case study from the Czech Republic // Sustainability. 2020. Vol. 12. Issue 23. P. 9984. doi: 10.3390/su12239984
  4. Пупырев Е.И., Примин О.Г. Методическое обеспечение разработки схем централизованных систем водоснабжения и водоотведения // Водоочистка. Водоподготовка. Водоснабжение. 2013. № 5 (65). С. 4–8. EDN QAPKJT.
  5. Исаев В.Н., Мхитарян М.Г. Анализ методик определения расходов во внутреннем водопроводе // Санитарная техника. 2003. № 5. С. 6–11.
  6. Карамбиров С.Н., Бекишева Л.Б. О некоторых статистических закономерностях водопотребления в системах водоснабжения // Природообустройство. 2012. № 4. С. 45–48. EDN PEXIUT.
  7. Сайриддинов С.Ш. Об особенностях расчета водопотребления при проектировании систем водоснабжения высотных зданий // Градостроительство и архитектура. 2020. Т. 10. № 2 (39). С. 29–35. doi: 10.17673/Vestnik.2020.02.5. EDN AWRMPJ.
  8. Moughton L.J., Buchberger S.G., Boccelli D.L., Filion Y.R., Karney B.W. Effect of time step and data aggregation on cross correlation of residential demands // Water Distribution Systems Analysis Symposium 2006. 2008. doi: 10.1061/40941(247)42
  9. Добромыслов А.Я., Вербицкий А.С., Лякмунд А.Л. Пособие по определению расчетных расходов воды в системах водоснабжения и канализации зданий и микрорайонов. М. : ОАО «СантехНИИ-проект», 2007.
  10. Шопенский Л.А. Исследование режимов работы водопроводов жилых зданий : автореф. дис. … канд. тех. наук. М., 1968. 34 с.
  11. Vertommen I., Magini R., da Conceicao Cunha M., Guercio R. Water demand uncertainty: the scaling laws approach // Water Supply System Analysis — Selected Topics. 2012. doi: 10.5772/51542
  12. Morley M., van Thienen P., Vertommen I., Torello M. VlinderNET — a tool for probabilistic hydraulic water distribution modelling and visualization // EGU General Assembly 2023. 2023. doi: 10.5194/egusphere-egu23-17062
  13. Mazzoni F., Alvisi S., Franchini M., Blokker M. Exploiting high-resolution data to investigate the characteristics of water consumption at the end-use level: A Dutch case study // Water Resources and Industry. 2023. Vol. 29. P. 100198. doi: 10.1016/j.wri.2022.100198
  14. Mazzoni F., Alvisi S., Blokker M., Buchberger S.G., Castelletti A., Cominola A. et al. Investigating the characteristics of residential end uses of water : a worldwide review // Water Research. 2023. Vol. 230. P. 119500. doi: 10.1016/j.watres.2022.119500
  15. Makki A.A., Stewart R.A., Beal C.D., Panuwatwanich K. Novel bottom-up urban water demand forecasting model: Revealing the determinants, drivers and predictors of residential indoor end-use consumption // Resources, Conservation and Recycling. 2015. Vol. 95. Pp. 15–37. doi: 10.1016/j.resconrec.2014.11.009
  16. Mazzoni F., Blokker E.J.M., Alvisi S., Franchini M. Evaluating residential water consumption at high spatio-temporal level of detail: a Dutch case study // EGU General Assembly 2022. 2022. doi: 10.5194/egusphere-egu22-5700
  17. Новицкий Н.Н., Вантеева О.В. Моделирование стохастики потокораспределения в гидравлических цепях // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2011. № 2. С. 122–131. EDN NHLFNZ.
  18. Buchberger S.G., Wu L. Model for instantaneous residential water demands // Journal of Hydraulic Engineering. 1995. Vol. 121. Issue 3. Pp. 232–246. doi: 10.1061/(ASCE)0733-9429(1995)121:3(232)
  19. Gargano R., Tricarico C., del Giudice G., Granata F. A stochastic model for daily residential water demand // Water Supply. 2016. Vol. 16. Issue 6. Pp. 1753–1767. doi: 10.2166/ws.2016.102
  20. Alvisi S., Franchini M., Marinelli A. A sto-chastic model for representing drinking water demand at residential level // Water Resources Management. 2003. Vol. 17. Pp. 197–222. doi: 10.1023/A:1024100518186
  21. Поливанов Д.Е., Семенов А.А. Исследование режима отбора воды смесителем из системы водоснабжения // Известия КГАСУ. 2023. № 2 (64). С. 60–69. doi: 10.52409/20731523_2023_2_60. EDN ZAEWGC.
  22. Поливанов Д.Е., Семенов А.А. BIM-технологии с элементами программирования при анализе режимов работы внутренних сетей водоснабжения зданий // BIM-моделирование в задачах строительства и архитектуры : мат. VI Междунар. науч.-практ. конф. 2023. С. 81–91. doi: 10.23968/BIMAC.2023.012. EDN YDMHWF.
  23. Blokker E., Vreeburg J. Monte Carlo simulation of residential water demand: A stochastic end-use model // Impacts of Global Climate Change. 2005. doi: 10.1061/40792(173)34
  24. Blokker E.J.M. Stochastic water demand modelling for a better understanding of hydraulics in water distribution networks. Water Management Academic Press Delft, The Netherlands, 2010.
  25. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика : сб. статей. М. : Наука, 1986. 534 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».