编辑推荐：
为解决自压灌溉系统压力不均、易致管道故障问题，研究人员构建以阀门开度为决策变量的压力调节模型，运用 NSGA - II 和 MOPSO 算法优化。经测试，NSGA - II 性能更优，为系统压力优化提供理论与技术支持。
在农业灌溉的广袤天地里，自压灌溉系统凭借天然地形高差带来的势能进行输水，宛如一位默默奉献的 “水利使者”，高效又节能。然而，这位 “使者” 也有烦恼：系统压力全赖地形，灌溉管网间歇运行时，关键节点压力极易失衡，管道爆裂、漏水等 “病症” 频发，就像健康人突然遭遇身体各部位血压不稳的危机，严重影响系统的安全与效率。传统研究大多聚焦于管网布局设计和压力装置配置来调控压力，可现实中系统布局和参数往往固定，外界环境等因素又会让运行压力偏离设计值，现有方法难以应对动态压力变化。在此困境下，一场针对自压灌溉管网压力优化的研究之旅亟待开启。
石河子大学的研究人员勇挑重担，开展了 “基于元启发式算法与阀门开度的自压灌溉管网压力多目标优化” 的研究。他们的努力成果发表在《Computers and Electronics in Agriculture》上，为解决自压灌溉系统的压力难题带来了新曙光。
研究人员采用的关键技术方法如下：以阀门开度为决策变量构建压力调节模型，运用非支配排序遗传算法 II（NSGA - II）和多目标粒子群优化算法（MOPSO）进行多目标优化；利用田口方法（Taguchi’s method）优化算法初始参数；通过室内模拟试验探究阀门开度与阀门损失系数的关系；基于实际工程案例，结合 TOPSIS 法，从计算时间、帕累托解数量、最大扩展指数、间距和平均理想距离等指标综合评估两种算法性能。
阀门开度测试
研究将灌溉管网中阀门产生的局部阻力视为阀门控制参数（即阀门开度）的函数，阀门操作对关键节点压力的影响通过该函数体现。但阀门开度与阀门参数的关系并非线性，因此开展阀门开度测试，深入探索二者与水力性能的关系至关重要。通过测试，为后续算法优化提供了关键的基础数据。
NSGA - II 和 MOPSO 优化结果
研究以新疆哈密市南湖地区自压灌溉系统中的 9 条主要管道为研究对象，运用 NSGA - II 和 MOPSO 算法进行阀门压力调节优化。在多目标优化问题中，得到一组帕累托解（Pareto front），无法确定单一最优解。通过综合评估，NSGA - II 得分 0.5011，优于 MOPSO 的 0.4989，在解决该问题上表现更优。
研究构建了基于元启发式算法和阀门调节的压力调节模型，旨在提高管网均衡性和可靠性，保障灌溉时安全有效的阀门调节策略。结果表明，NSGA - II 在优化压力平衡和网络可靠性方面性能更优，为自压灌溉管网的压力智能实时调控提供了新方法，能有效降低系统成本，为重力灌溉系统，尤其是干旱地区的智能压力管理提供了理论洞察和技术指导。不过，该研究仅基于模拟和单一案例，未考虑复杂地形、埋管条件及多算法对比，后续需进一步现场验证和算法优化。这项研究就像一把钥匙，为打开自压灌溉系统压力优化的大门奠定了坚实基础，在农业水利领域具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
