《Water Resources and Industry》：Bayesian Method for Estimating Water Supply Network Repair Time
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本文推荐一项针对供水管网修复时间预测的创新研究。为解决因管网故障导致供水中断时间难以准确预估的问题，研究人员利用贝叶斯网络（Bayesian network）模型，综合管网类型、管径、管材及故障原因等多因素，对修复时间进行概率化估计。案例研究表明，该方法能有效预测不同情景下的修复时间（如户内连接管修复时间约17.80小时，主干管网约38.18小时），为供水公司在危机情况下优化应急供水调度、提升供水可靠性提供了重要决策支持。
想象一下，一个寒冷的冬日，您家中突然停水，被告知是因地下供水管道破裂。维修需要多久？几小时？几天？这不仅关乎日常生活不便，更涉及公共卫生安全。供水管网作为城市生命线系统的重要组成部分，其可靠性直接关系到社会稳定。然而，管网故障修复时间受多种因素影响，如管网类型、管道直径、材料以及故障原因等，准确预估修复时间一直是个棘手难题。尤其当故障导致供水中断超过12小时，供水公司有义务启动应急供水方案，而决策的延迟可能引发公众恐慌和资源浪费。因此，开发一种能够快速、准确估计管网修复时间的工具，对于优化应急响应、保障供水安全具有重大现实意义。
在此背景下，波兰热舒夫理工大学的研究团队在《Water Resources and Industry》上发表了一项研究，致力于开发一种基于贝叶斯方法的供水管网修复时间估计工具。该研究旨在解决因管网故障修复时间不确定性带来的运营管理挑战，特别是在危机情境下，为供水公司提供科学的决策支持。
研究人员为开展此项研究，主要运用了几项关键技术方法。首先，他们对波兰某城市供水系统进行了长达五年（2019-2023年）的故障数据分析，计算了不同条件下的故障强度指数（λ）。其次，他们构建了一个结构化的贝叶斯网络模型，将管网类型、管径、管材和故障原因作为输入变量，修复时间概率分布作为输出。模型中的条件概率表（CPT）基于历史运维数据确定。最后，他们使用GeNIe 3.0软件进行贝叶斯网络计算和概率推断，并采用10折交叉验证法评估了模型的预测准确性（ACC）、对数似然（LL）和布雷尔分数（BS）。
4.1. 供水管网故障分析
通过对406.51公里管网、403次故障记录的分析，研究人员发现该管网整体平均故障强度指数为0.20次/(公里·年)，处于可接受水平。但进一步分析揭示，主干管网（λavg= 0.37）的故障率高于推荐值，表明其可靠性有待提升。管径方面，32毫米（λavg= 5.84）和800毫米（λavg= 1.84）管道的故障率显著偏高，前者多为民用连接管，施工质量参差不齐是主因；后者为老旧钢管，腐蚀问题突出。材料方面，铸铁管（λavg= 0.34）和钢管（λavg= 0.29）的故障率远高于PE管（λavg= 0.08）和PVC管（λavg= 0.09）。帕累托分析表明，材料缺陷和腐蚀是导致故障的主要原因，占总故障数的87.1%。
4.2. 供水管网修复时间估计
基于故障日志中的日期数据，修复时间被划分为三个等级：小于1天、1至3天、大于3天，并计算了各等级发生的概率。随后，研究人员构建了贝叶斯网络模型，将管网类型、管径、管材和故障原因作为父节点，修复时间概率作为子节点。通过设置条件概率，模型能够根据输入的故障信息，输出修复时间在不同区间的概率分布。为验证模型实用性，他们选取了三个典型案例进行测算：案例1为40毫米PVC户内连接管因材料缺陷故障；案例2为150毫米PE配水管网因施工缺陷故障；案例3为400毫米钢制主干管网因腐蚀故障。计算结果显示，案例1修复时间小于1天的概率最高（P<1= 0.709），案例3修复时间超过3天的概率最高（P>3= 0.205）。利用加权平均法，最终估算出案例1、2、3的修复时间分别为17.80小时、17.81小时和38.18小时。模型验证结果表明，其预测准确度（ACC）为65.5%，优于随机模型，且对数似然值（LL = -0.77372）和布雷尔分数（BS = 0.160436）均显示模型具有良好的预测能力和校准度。
本研究成功开发了一种基于贝叶斯网络的供水管网修复时间估计方法。研究表明，修复时间与管网类型、管径、管材及故障原因密切相关。贝叶斯网络模型能够有效整合运维数据，输出修复时间的概率分布，为预估具体故障的修复时长提供了量化工具。案例应用表明，户内连接管的修复时间明显短于主干管网。该方法的优势在于能够表征多因素间的因果关系，处理不完整数据，并可随新数据更新模型。
该研究的结论具有重要的理论和实践价值。在理论上，它将贝叶斯概率模型引入供水管网修复时间预测这一具体问题，丰富了基础设施可靠性分析的方法论。在实践上，其开发的计算工具可直接用于供水公司的日常运营和危机管理。在发生管网故障时，快速预估修复时间有助于公司合理调配维修资源，及时启动并优化应急供水方案（如安排送水车），并能提前向公众发布较为准确的恢复供水时间，有效缓解社会焦虑，提升供水服务的韧性和公众满意度。尽管模型精度受历史数据记录粒度的限制，但其框架具有普适性，只需根据特定供水系统的数据调整条件概率参数，即可应用于其他地区，为全球范围内的供水安全管理和危机应对提供了有价值的参考。
