邱金亮　田琳　张瑞　王静　李阳

摘  要：为了降低云南某市供水管网漏损率，为后续供水管网的建设、设计、施工、改造、管理提供科学的依据。选取了该市2016—2018年这3年的供水管网漏损事故检修数据，用灰色关联度分析法分析了管材、管龄、管径、外部因素对管网漏损事故的关联度，结果表明各因素对管网漏损影响大小依次为：管材、管径、管龄、外部因素。外部因素中，各因素对管网漏损影响大小依次为：温度低、接口、地基下沉、腐蚀、其他、人为事故。

关键词：供水管网  漏损因素  灰色关联度  关联度

中图分类号：TV213    文獻标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）08（a）-0057-03

根据国家供水统计年鉴等统计资料，2000年我国593个城市供水管网的平均漏损率为15.61%，2001年上升到16%，2004年城市供水管网的平均漏损率达到17.92%，漏损总量为47亿m3，2010年全国城市供水漏损水量高达60亿m3。降低管网漏损一直是供水工程中亟待解决的问题，管网漏损不仅造成水量的损失，也会引发次生灾害，影响市民正常生活的同时还会造成不必要的损失[1]。为确保我国城市供水安全，国务院和各职能部门高度重视城市节水工作，颁布了多项法律法规。《住房城乡建设部国家发展改革委关于进一步加强城市节水工作的通知》（建城〔2014〕114号）提出加大力度控制供水管网漏损，进一步加强供水管网漏损管理工作，采用各种方法，如分区计量法、水平衡法等，分析并找出管网漏损原因，降低管网漏损率。《国务院关于印发水污染防治行动计划的通知》（国发〔2015〕17号）里的“水十条”提出我国要加强城镇节水，对使用超过50年和材质落后的供水管网进行更新改造，到2017年，全国公共供水管网漏损率控制在12%以内，到2020年，控制在10%以内。

综上所述，对供水管网现状的管网漏损因素进行分析评价，并提出有针对性的降漏措施是目前亟待解决的问题。该文用云南省某市供水管网现状的漏损因素数据，用灰色关联度分析法，通过管网漏损各因素与管网漏损次数进行评价分析，对管网漏损的因素进行排序，为后期降低供水管网漏损的供水管网建设、设计、施工、改造、管理提供可靠的依据。

1  供水管道现状漏损因素分析

供水管道漏损的原因很多，原因复杂，一般是一种或多种原因造成的。供水管道漏损因素一般分为内部因素和外部因素。内部因素有管材的种类和质量、管道配件、接口、管道内部腐蚀和外部腐蚀、老化等，外部因素包括管道基础的稳定性、施工质量、管道的埋深等问题[2]。

云南某市供水主干管DN100管径以上1939km，闸门12000多台，消火栓3800多台，最大管径DN1600，最小管径DN100。管网种类繁多，以灰口铸铁管占的比例最高，灰口铸铁管均铺设于20世纪60～80年代，运行至今已达数十年之久，普遍过了服役期。按管材质量分类：灰口铸铁管占管网总长度的53.2%;水泥管占21.6%;球墨铸铁管占10%;钢管占6.24%;PE管占5.93%;其余管材所占比例较小。按敷设时间分类：1990年以前铺设的管道242km，占12.6%;1990～2008年之间敷设的管道1697km，占87.4%。

收集云南某市2016—2018年供水管网漏损事故检修数据，包括管道漏损处的管材、管径、管龄、接口、管道配件、地基情况、温度、外部环境等信息。用灰色关联度分析法对供水管网漏损事故检修数据进行分析评价，对影响管网漏损的因素进行排序，为后续工作提供科学依据。

2  灰色关联度分析法

管网漏损影响因素的评价方法有多种，其中百分比计算法，无法反映出各影响因素之间的相互关系。多元统计分析法，需要有大量的数据，计算过程繁琐和复杂，同时其分析的原理不够直观。灰色关联度分析法对漏损的样本多少和有无规律没有定性的要求，同时能反映各影响因素之间的相互关系，评价方法简单，容易被工作人员理解和接受。故该文采用灰色关联度分析法，分析管网漏损的各因素与管网漏损次数的关联度，对管网漏损因素做出系统的评价。

2.1 灰色关联度分析法基本原理

灰色关联度分析法研究两个参数序列的关联度，若两个参数的关联度大，表明两个参数序列代表的几何曲线越相似，对于管网漏损若其影响因素与漏损次数的关联度大，可以认为该漏损因素对供水管网的漏损影响大;若关联度越小，则两个参数序列表征的几何曲线越不相似，两条曲线距离越远，则认为该因素对管网漏损的影响小[3]。

2.2 计算步骤

2.2.1 基础数据的整理

该文收集了云南某市2016—2018年这3年的供水管网漏损事故检修数据，包括管道漏损处的管材、管径、管龄、接口、管道配件、地基情况、温度、外部环境等信息。收集的数据时间连续性较好。

2.2.2 参考序列和比较序列的确定

先确定参考序列，再确定比较序列。参考序列和各影响因素都存在着联系，故参考序列的选择的是否合理和正确直接决定着分析结果的准确度。通过各因素的比对分析，该文选择供水管网的漏损总次数作为该分析的参考序列，不同漏损影响因素引起的故障次数作为比较序列，如管径、管材、管龄、外部因素等。以实际检测的供水管网漏损总次数作为参考序列，计为xi（k）。以管材为例，按时间序列，统计铸铁管、钢管、混凝土管漏损次数如表1所示。

2.2.3 数据的无量纲化处理

为便于各因素之间进行直接比较评价，在计算各漏损因素与漏损的关联度之前需要对不同的评价因子所对应的数据进行无量纲化处理，得到无量纲化结果，见式（1）、绝对差数列计算公式，见式（2）：

2.2.5 求关联度

求解关联度对于供水管网漏损影响因素的评价非常重要，由于影响漏损总次数的管材类型有3种，同时用3年的数据进行分析，所以关联系数就有9个，由于这9个数据太过于分散并且这些系数毫无联系，很难进行整体性比较，所以需要将9个评价因子的关联系数最后集中为一个具体的值。可以采用求平均值的方法，把9个关联系数的平均数作为比较序列与参考序列间关联程度的数值表示，关联度公式见式（4）：

用表2的管材关联矩阵，再用式（4）最终计算出管材的灰关联矩阵，见表3。最终计算管材关联度为0.751。

用该方法，同理可求出其他影响因素与漏损总次数的关联度。通过对各影响因素计算出的关联度进行分析，可得出如下结论。

（1）通过灰色关联度分析法，计算得各影响因素的关联度分别为：管材关联度为0.751，管龄关联度为0.64，管径关联度为0.652，外部因素关联度为0.608。从各影响因素关联度值的大小关系可以得出云南某市供水管网漏损各因素对管网漏损影响大小依次为：管材、管径、管龄、外部因素。

（2）管材对云南某市供水管网漏损影响最大是因为该市在管材中以灰口铸铁管占的比例最高， 灰口铸铁管均敷设于20世纪60～80年代。

（3）管龄较管材与管道事故的关联度较小，管龄在10～20年的管段漏损次数最多，其次是20～30年的，主要原因是该市管龄在10～20年的管线最长，其次是20～30年的。所以在看管龄与管道事故的关联度时要同时考虑管线的长短。

（4）管径小于100和大于600的与管道事故关联度大，中间管径的较小。

（5）外部因素与管道事故关联度大小依次为：温度低、接口、地基下沉、腐蚀、其他、人为事故。近年该市冬季经常出现冰冻现象，导致温度低造成管网漏损的次数增多，后期应考虑管材的防冻处理，同时接口、地基下沉也是造成管道事故的主要原因，后期管网建设中应重点考虑这些因素。

3  结论与不足

（1）该文运用的灰色关联度分析法对云南某市供水管网漏损因素分析的结果与实际情况相符，分析结果更直观，说明该方法能用于供水管网漏损因素的评价，可以为相关工作人员提供方法和依据。

（2）通过数据分析可以得出，云南某市供水管网各漏损因素对管网漏损影响大小依次为：管材、管径、管龄、外部因素。外部因素与管道事故关联度大小依次为：温度低、接口、地基下沉、腐蚀、其他、人为事故。可以依据该顺序更好的为后续供水管网的建设、设计、施工、改造、管理提供科学的依据。

（3）该文由于收集的数据有限，仅对云南某市供水管网漏损因素中的管材、管径、管龄、外部因素共4个因素和3年的数据进行了分析，对于管材只分析了铸铁管、钢管、混凝土管。其评价结果有一定的局限性。

参考文献

[1] 张宏伟，牛志广，陈超.供水管道漏损预测模型研究[J].中国给水排水，2001，17（6）：7-9.

[2] 周川，杨力，张韵，等.灰色关联度分析在华北某市给水管网漏损因素评价中的运用[J].给水排水，2019（4）：123-139.

[3] 陈可嘉，李烜楠，丘永宜.福建省交通工程材料價格影响因素的灰色关联分析[J].公路交通科技，2018，35（4）：137-145.