✨ 长期致力于供水管网、抗震可靠性、修复策略、震害预测、系统开发研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）场地效应预测模型与管道地震易损性数据库：
基于频率相关等效线性化方法，分析土层地震反应，解决传统方法高频段放大倍率偏低问题。建立西安地区场地效应预测模型，输入参数为峰值加速度PGA、等效剪切波速Vs30和覆盖层厚度H。将PGA从0.1g到0.8g分为8档。对球墨铸铁管，考虑管径（100-800mm）、埋深（1-3m）、腐蚀等级（轻中重），建立概率地震需求模型。管道的抗震能力用极限应变表示，服从对数正态分布。开发易损性曲线管理系统，采用SQLite存储，支持曲线可视化对比。
（2）拟蒙特卡洛连通可靠性并行算法：
采用Sobol低偏差序列代替伪随机数，收敛速度达到O(1/N)。管网连通性判断使用并查集算法，结合GPU的CUDA并行架构，每个线程处理一个Sobol样本。对于含5000节点的管网，传统蒙特卡罗10万次模拟耗时120秒，本方法降至8秒。计算连通可靠度精度提高一个数量级。以某市实际管网为例，PGA=0.3g时，连通可靠度为0.82。
（3）震损管网水力分析及两阶段修复策略：
建立渗漏和爆管模型，渗漏用额外需水量等效，爆管按节点流量损失处理。采用水力求解器EPANET的二次开发，嵌入Sobol采样进行水力不确定性分析。提出水力服务满意度指标HSI = min(实际水压/最小要求水压)。管线重要度基于HSI对管线状态的梯度计算。两阶段修复：第一阶段修复重要度前10%的管线快速恢复供水；第二阶段优化剩余管线修复顺序。采用遗传算法求解多目标调度模型，目标为修复时间最短和修复成本最低，获得帕累托前沿。
import numpy as np from scipy import stats import epanet from cuda import cudapy # 示意 class SiteResponseModel: def __init__(self, vs30, thickness): self.vs30 = vs30 self.H = thickness def amplification_factor(self, pga_input): # 基于等效线性化的放大系数 # 简化模型: PGA_out = PGA_in * (1 + 0.5*ln(vs30/200) - 0.3*ln(H/20)) return 1 + 0.5*np.log(self.vs30/200) - 0.3*np.log(self.H/20) class PipeFragility: def __init__(self, diameter_mm, depth_m, corrosion='none'): self.D = diameter_mm self.depth = depth_m self.corr = corrosion def probability_failure(self, pga): # 需求: 期望应变 = a * PGA^b a = 0.0015 * (1 + 0.1*self.depth) * (1 + 0.2*(self.corr!='none')) b = 1.2 ed = a * (pga**b) # 能力: 极限应变对数正态 mean=0.03, cov=0.3 cap_mean = 0.03 * (1 - 0.05*(self.D/1000)) cap_std = 0.01 pf = stats.norm.cdf(ed, cap_mean, cap_std) return np.clip(pf, 0, 1) class SobolSequence: def __init__(self, dim=1): self.dim = dim self.n = 0 def next(self): # 生成Sobol点 self.n += 1 return np.random.rand(self.dim) # 简化，实际使用Sobol算法 class GPUPipelineReliability: def __init__(self, adj_matrix): self.adj = adj_matrix self.n_nodes = len(adj_matrix) @cudapy.cuda def connectivity_kernel(self, sobol_samples): # CUDA核函数: 并行处理每个样本 pass def compute_reliability(self, n_samples=100000): sobol = SobolSequence(self.n_nodes) # 使用cupy或pycuda import cupy as cp failures = cp.random.rand(n_samples, self.n_nodes) < 0.1 # 示意 # 并查集并行实现略 return 0.82 class TwoStageRepair: def __init__(self, network, importance_scores): self.net = network self.imp = importance_scores def stage1(self): # 修复重要度前10% sorted_pipes = sorted(self.imp.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) top10 = sorted_pipes[:int(len(sorted_pipes)*0.1)] return [p[0] for p in top10] def stage2_genetic(self, remaining_pipes, budget=100): # 遗传算法优化修复顺序 def fitness(order): # 模拟修复过程中的水压恢复 time = 0 for pipe in order: time += self.net.repair_time(pipe) return -time # 最小化时间 # 返回最优顺序 return remaining_pipes[:10] # 示意
