利用事故预测统计学模型优化管网改造设计

图4-20　埋于地下的管段在服务年限内的浴缸曲线

管网输配水系统的良好运行是保障和保持输配水系统中的饮用水水质的重要前提。由于不同管材质量差异、管道施工维护的问题和管网水质的影响，供水管道的事故发生率是不同的。准确预测供水管道事故率，及时做出管道维护和更新决策对保障供水管网水质具有重要意义。

本节介绍了几种关于供水管道事故率预测统计学模型，并对各种模型的特点及应用时的优缺点进行了分析。同时，以管道全周期成本分析为依据，利用贝叶斯诊断模型对某城市管段投资回收期内事故率进行了分析，并结合水力分析结果对待改造管段的选取提出了建议，为管网优化改造设计的实施提供了依据。

埋于地下的管道，其整个服务年限内的典型事故率曲线一般被称为“浴缸曲线”，如图4-20所示。

浴缸曲线一般由三部分组成。第一部分被称为“初始”阶段，用来描述管道最初安装后的一段时间内的事故率情况，这段时期内的事故主要是由于施工时的失误引起的。这段时期的事故率会随着时间的增加而逐渐减少并逐渐趋于平稳，从而曲线进入了第二阶段“成熟阶段”。在这个阶段中管道工作稳定、事故率极低，而造成管段事故的原因一般是由于某些偶然的因素造成的，例如管道瞬时压力负荷过大、外部破坏等原因。曲线的第三阶段称为“疲劳期”，这段时期内由于腐蚀和老化的原因，管道的事故率开始上升。需要注意的是，并不是每条管道都完整地经历这三个时期，并且由于管材以及工作条件的不同，三个时期持续时间的长短也有较大差异。

供水管道老化研究在管道维护及更新决策方面起着十分重要的作用。导致管道老化的因素很多，其间的关系也很复杂，目前各种因素之间的作用关系及对管道老化的影响还没有完全研究透彻。而且，管道埋于地下，要获得各种数据的难度相当大，再加上理论上的不完善，所以使得管道老化模型的研究及应用都十分困难。对于这个问题的研究手段主要有两种：理论模型和基于统计数据的统计学模型。理论模型是以管段的物理属性（机械强度、管壁粗糙度等）为研究对象，利用实验和数学手段来找出管段的性能与周围环境、水力负荷之间的理论公式。统计学模型是通过对管段的运行数据进行统计分析，找出管段性能随时间变化的规律。一般来讲，管道老化理论模型，理论性更强，预测结果更可靠，但其在应用上还十分受限制，主要原因是因为理论模型公式复杂、参数较多，对所需数据的质和量要求较高，并且这些数据的采集难度大、成本高，而且在理论上这种模型仍有其不完整性。鉴于理论模型以上的特点，它往往应用于管径大、位置重要、事故时产生较大影响的管道上，如输水管道。相反地，利用统计学理论建立起来的统计学模型，形式上更加简单多样，所需数据的获得也相对容易，但其模型的准确程度较差，所以往往应用于管径小、重要性稍差的管道。

管道事故率预测统计学模型大体上可以分为三类：确定性模型、多因素可靠性预测模型和单因素可靠性预测模型。