检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王俊岭 胡颖梦 徐强[2] 张昕喆 李爽 WANG Junling;HU Yingmeng;XU Qiang;ZHANG Xinzhe;LI Shuang(School of Environmental and Energy Engineering,Beijing University of Civil Engineering and Architecture,Beijing 100044,China;Research Center for Eco-Environmental Sciences,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100085,China;Electric Power of Henan,Zhengzhou 450006,China;Beijing Capital Eco-Environment Protection Group Co.,Ltd.,Beijing 100044,China)
机构地区:[1]北京建筑大学环境与能源工程学院,北京100044 [2]中国科学院生态环境研究中心,北京100085 [3]国网河南省电力公司郑州供电公司,郑州450006 [4]北京首创生态环保集团股份有限公司,北京100044
出 处:《给水排水》2022年第3期116-122,共7页Water & Wastewater Engineering
基 金:国家重点研发计划(2019YFD1100105);国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07108-002);中国科学院青年创新促进会项目(2019043)。
摘 要:供水管网漏损是供水企业面临的普遍问题,分析管网漏损的影响因素,确定其对漏损的影响程度,对于管网漏损的针对性控制具有重要意义。收集了某市2014年至2017年的管网历史漏损数据,利用模糊层次分析法对数据进行了定量分析,确定了各影响因素的权重值;在此基础上,通过灰色关联度分析法,明确了各影响因素对漏损影响程度大小为:内因方面,管龄>管材>管径;外因方面,温度>埋深>土壤性质。Water loss is a great concern for most water supply companies.It is important to analyze the influencing factors of pipe leakage and determine their influencing degrees in order to prioritize the water loss control measures.The historical leakage data of a pipe network in a city from 2014 to 2017 were collected.The fuzzy analytic hierarchy process was used to quantitatively analyze the data to obtain the weight of each influencing factor.On this basis,the grey correlation analysis method was applied to solve and sort the correlation degrees of the influencing factors.Results showed that the order of influence degrees are:for internal causes,pipe age>pipe material> pipe diameter,and for external causes,temperature> buried depth>soil properties.
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