灌区量测水方法与技术研究进展

邵帅超，章少辉，张 凯，刘建丽

（流域水循环模拟与调控国家重点实验室 中国水利水电科学研究院，北京 100048）

0 引 言

量测水是灌区水资源优化配置和现代化管理的基本手段，是提高灌溉水有效系数的重要途径[1-5]。针对使用情景及现状条件，选择适合的量测水方法与技术可以大大提高计量精度、降低输配水系统风险事故发生的概率，对实现灌区用水的可持续发展有着深远意义和影响[6]。

尽管诸多学者针对农业节水已经开展了大量研究，我国灌溉水利用率与发达国家仍存在较大差距。不当的计量技术选择与设备选用造成水量计量误差大，进而降低了灌溉水利用率。我国灌区量测水主要分为3 个阶段：20 世纪中期，国内开始重视量测水技术的研究应用，水工建筑物量水为主要形式，相关技术发展较为缓慢[7,8]。20 世纪80 年代，量测水技术进入快速发展期，大量量测水技术及设备应用于灌区[9]。诸多学者先后提出了圆柱形量水槽[10]、机翼形量水槽[11-13]等多种量测设施，快速推动了建筑物量测水发展。随着超声波、电磁波[14]等术的更新换代，国内外发明了大量的新型量测水设备，并进行了相关数值模拟工作，量测设备的准确性、抗干扰性都有很大进步。杨红玲等[15]发现，相较流速仪，超声波流量计测量明渠流量精度高、适应性强、不影响流态，可与微机配合使用，实现数据的实时监测和传输。2020 年，量测技术进入高质量发展期。精准量测是智慧灌区发展的基石与瓶颈，在硬件技术上，雷达、红外等非接触式技术在量测水方面具有便捷、成本低、易维护等优点，且可进行数据的实时传输。目前对于有高精度量测水要求的渠道或河道，无接触式量测水技术仍然受到现有技术局限性的约束，无法达到量测要求，可考虑通过接触式和非接触式量测水技术相结合的方式来进行量测。在模型算法上，随着科学技术不断发展，利用模型算法在新型量测设备研发和数据处理上也展开了一系列的研究[16,17]。

综上所述，亟需开展针对灌区不同条件下量测水方法和技术在实际应用以及研究发展方面的相关研究，为灌区信息化发展提供支撑。为此，本文系统归纳了灌区量测水方法与技术适用性与优缺点，详尽阐述了量测水方法与技术存在问题及改进方法，为推动灌区量测水技术发展提供支持。

1 研究进展

1.1 水工建筑物量水研究进展

水工建筑物量水是一种基于能量守恒原理，利用闸门、跌水等渠道固有建筑物进行量测的手段，是最先被使用在大型渠道上的量测水方法之一[7]。由于利用水工建筑物量水可以减少量测水设备建设和运行的投资，且水头损失小，目前仍是灌区干、支渠等大渠道在量测水时的第一选择。

闸门量水是常见的水工建筑物量水方法之一。管光华等[18]针对闸门自由出流和淹没出流对应公式算出的理论值和实测值误差较大的问题，提出了基于实测数据的流量计算方法，模拟结果精度很高，可对不同流态的过闸水流进行模拟。针对U 形渠道纵坡较大时缺少合适的量测水设备这一问题，SEAK S 等[19]通过建立不同条件下跌水口水深和临界水深之间的关系，进而得到断面流量，即仅需在跌水口处设置水深监测装置就可对流量进行量测。这种方法可将误差控制在10%以内，对斗渠及以下U 形渠道的流量量测提供了一种经济便捷的方式。见表1。

1.2 特设量水设备量水研究进展

特设量水设备量水指为实现渠道流量测定而专门修建的建筑物进行测流的方法，包括量水槽和量水堰，量水槽和量水堰都是对断面进行科学收缩以产生临界流来进行测流的。其中，量水槽量水是当前灌区明渠最易推广的一种量测水技术，对其进行升级改造，可以大大促进灌区量测水技术发展，提高数据测量精度。

在形状上对量水槽进行升级改造，可提高其量测精度并扩大其适用范围。吕宏兴等[11]提出了机翼形量水槽，并在U形渠道上开展研究，发现相比于抛物线量水槽、直臂式量水槽和长喉道量水槽，其具有水头损失小、精度高、便于操作等优点。刘鸿涛等[20,21]和潘志宝等[22]分别在矩形渠道和梯形渠道扩展了相关研究，发现机翼形量水槽在这3种断面渠道上均可适用。默月[23]在机翼形量水槽上配备了自主研发的水位传感器，能够达到测量准确、显示稳定可靠等效果，以此实现了渠道的自动化量测水。为进一步扩大量水槽的量测范围，刘鸿涛等[24]参照赛鸽翼的形状，发明了仿赛鸽翼截面曲线形量水槽，相较于机翼形量水槽，其精度更高、壅水高度更低并且适用范围更广。见表1。

针对梯形量水堰测流范围小和易淤积的问题，高飞飞等[25]提出了一种堰孔组合的新型量水堰。新型量水堰在底部增设了一个孔口，由于其结构发生了改变，过流规律也随之发生变化，传统堰的量测公式不再适用。基于量纲一化分析原理，利用实验室实测数据和FLUENT模拟数据，拟合出了一个新的综合流量系数表达式，其测流的平均相对误差为2.63%。

1.3 流速—面积法量水研究进展

流速—面积法量水作为国内外应用最广泛且最基本的量测水方法，量测精度较高，常作为其他量测水技术测流的率定手段。但由于其测流过程较为复杂繁琐、测流耗时长，一般不建议采用传统的转子式流速仪和旋杯式流速仪在大型渠道上进行流量测定。随着技术不断更新换代，超声波等技术日趋成熟。尽管超声波流量计等新型仪器价格较高，但其测量准确，可适用于复杂流态，且可对较宽的大型渠道进行流量量测，是顺应流速—面积法量水的未来发展方向的。

流速—面积法量水的原理基于断面流速分布规律，为探究渠道断面流速垂向流速分布规律，诸多专家针对不同断面渠道的流场分布规律进行了探索。在KEDEGAN[26]提出明渠断面流速呈对流速分布规律之后，COLES[27]结合尾流函数对其进行了修正。诸多学者[28-32]针对不同形式过流断面的流速分布规律开展研究，分别利用指数率、对数率、抛物线和双幂律拟合等方法针对垂向流速分布进行了分析。发现引入尾流函数修正后的对数率分布虽具有较高的精度，但尾流函数的计算受水深影响，在实际使用中会存在不便。常用的拟合方法中，双幂律和抛物线分布拟合效果最好，指数率和对数率拟合效果稍差。为快速得到断面流量，王宝贺等[33]提出基于水面一点法的非接触式流量计算方法，解决了传统流速仪测流难度大的问题。根据HAUET 等[34]研究得知，中垂线平均流速和断面的平均流速近似相等，且中垂线平均流速与中垂线水面流速具有恒定比例关系，其关系不随水深、流量等参数变化，仅与渠道本身相关。王宝贺等利用抛物线函数对其垂向流速进行拟合发现比例关系确实存在，且与HAUET 等研究结果一致，从而建立了中垂线水面流速与断面平均流速的关系，实现了通过中垂线水面流速来获取断面平均流速，其方法可为其他灌区的测流工作提供思路。

利用数值模拟对实际渠道流场进行模拟是一种研究流速分布规律的有效方式[35-37]。程科等[38]基于计算流体力学（Computational Fluid dynamics,CFD）对顺直梯形明渠的流速分布规律进行研究，对比了标准k-ε模型、RNGk-ε模型、雷诺应力模型（RSM）分别在宽浅渠和窄深渠上进行的模拟结果，在利用刚盖假定法和VOF（Volume of Fraction）法处理渠道自由水面后，结合PISO算法对压力—流速场进行了解耦。模拟结果显示：刚盖假定法在模拟宽浅渠时效果更好，利用VOF 法处理窄深渠更合适。RNGk-ε模型的模拟结果最稳定，在模拟顺直渠道模拟中表现较好。范恬等[39]基于圆柱绕流模型和流速—面积法，提出了利用横向摆杆式测流装置进行测流的新方法，通过建立摆杆的水平转动角度θ和断面流速v之间的数学关系来获取流量，对物理实验和数值计算结果获得的θ和v进行相关分析，其相关系数可达0.99 以上。利用该装置测得的流量精度与电磁流量计相近，平均测量误差仅为2.31%，为提高灌区测流准确度提供了一种新方法。

对于不规则断面的大型渠道或河道，用传统的流速—面积法测流工作量极大。利用多普勒原理来进行测流，可以快速、精准地对不规则断面的渠道或河道进行流量和流速分布的测定。声学多普勒流速剖面仪(Acoustic Doppler Current Profiler,ADCP)作为一种集多学科技术为一体的量测设备，是通过多普勒原理来取得流速大小，进而求得断面流量。它具有精度高、能耗小的优点，可在工况复杂情况下进行工作。利用不同类型ADCP 进行渠道流量量测及流速研究的案例很多[40-43]，给断面流量的量测和流速分布规律的研究提供了便利（见图1）。袁德忠等[44]针对常用量测水技术构建的网格单元与断面平均流速关系无法准确推求流量这一问题，提出基于机器学习模型，利用H-ADCP 对测得的各单元流速，建立与传统量测水技术测得的断面流速之间的关系，共构建了支持向量机、BP 神经网络模型、极限学习机3 种机器学习模型，对8 种网格单元分配方案进行了模拟。其中，BP 神经网络模型效果最好，为机器学习融入量测水技术提供了新思路。

图1 走航式ADCP流速测量剖面图Fig.1 Navigation ADCP flow velocity measurement profile

在技术更新上，超声波流量计等新型量测设备和传统流速仪量水具有相同级别的准确度，且前者在便捷程度、适用性等方面均有很大优势。李效贤[45]于广东省东深供水工程渠首太园泵站，首次针对大型渠道，进行了超声波流量计测流与流速仪测流对比试验，结果表明超声波流量计与流速仪测流具有相同等级测量精度。杨红玲等[15]经过对比分析，超声波流量计适用性强，可实现水情数据的实时监测和传输。ZHENG D等[46]为进一步提高超声波流量计的量测准确性，通过CFD 建模验证的方法模拟传感器突出和凹陷的情景，对比实测数据和模拟数据，结果显示突出的传感器是一种更好的布置类型，其精度更高。

1.4 水位—流量法量水研究进展

水位—流量法量水指利用渠道中稳定的水位—流量关系，通过观测渠道水位来得到流量，具有经济、方便的优点。但渠道运行过程中，水位—流量关系不是恒定不变的，需定期对其进行校核，是目前无法大面积推广的主要原因。

针对利用水位—流量单一对应关系量水不准确的问题，程银才等[47]采用基于时间序列和动态数据处理的门限方法进行改进，利用黄山市呈村水文站1998 年实测水位流量资料，进行2种方法的对比，结果显示新方法的准确度更高。由于资料有限，影响因子仅限于水位变量，其水位—流量关系在多变量影响下的使用有待进一步探究。2017年，YIHONG M 等[48]针对明渠流量测定方法不足的问题，采用BP 神经网络拟合分段流量的计算，设计了一种多截面的分段流量计算方法，并利用流速—面积法率定，结果表明多截面流量计算方法具有更高的准确性。

利用水位—流量关系可对雷达探头等新型仪器测流时存在的测流盲区进行数据补充。宋秋英等[49]针对多普勒雷达探头在流速较小时误差较大这一问题，依据上下游水位差来反求水位差与流量之间的关系，对雷达探头的测流盲区进行数据补充，利用SonTek S5 声学多普勒流速仪和浮标法进行监测，对水位差和流量之间曲线进行回归拟合，结果显示两者形成的函数曲线拟合关系良好，相关系数达0.99 以上。利用该方法可以很好地弥补雷达测流盲区的数据，弥补多普勒雷达测流的缺陷。

利用网络模型模拟的方法对流量进行预测在经济性和稳定性上具有很大优势。针对灌区量水中传统的曲线拟合方法存在精度不足、流态不易确定的问题，YASEEN Z M 等[50]为推求马来西亚的Johor 河流的日径流量，通过RBF 神经网络和前馈神经网络来预测，结果显示RBF 神经网络具有更好的精度和可靠性。张娜[51]针对该问题，分别利用BP 神经网络模型、RBF 神经网络模型和灰色神经网络模型对干渠流量进行预测，结果表明BP 神经网络模型精度最高。基于BP 神经网络模型，再利用遗传算法建立GA—BP模型和利用改进的粒子群算法建立IIWPSO—BP 模型，通过对比得知IIWPSO—BP 模型的稳定性和精度均更具优势。赵力学等[52]利用变分模态分解（VMD）能够处理非平稳序列的优势，结合BP 神经网络能较好处理非线性拟合的优点，提出了一种基于VMD—BP 的流量预测方法，通过该方法处理长江宜昌水文站1998、1999 年水位—流量数据的误差为1.61%，目前已被当地采用。表明该方法在流量预测方面具有较高的推荐价值。

采用非线性最小二乘法（NLS）拟合水位—流量关系曲线在对数变换时存在方差不稳定的问题，李应求等[53]利用基于Box—Cox 变换的极大似然估计（MLE）进行改进，将其应用于湘江流域衡阳、株洲等6 个测站，结果表明基于Box—Cox的MLE 方法可以更好地拟合水位和流量之间的关系，应用范围也更广。同时发现对数变换属于Box—Cox 变换中的一种，在建立水位—流量关系时，具有一定的借鉴意义。

2 讨 论

作为灌区节水的重要手段，量测水在灌区日常调度运行中同样起着重要作用。近年来，尽管相关学者为经济、快速和准确地测得渠道流量已经展开展了大量研究，量测设备的准确性、稳定性均有明显改进；利用模型模拟对设备进行研发改造也有不少案例。但笔者认为量测水在以下3方面尚需进一步研究。

（1）在流速分布的机理研究方面。机理研究作为人们认识自然规律的重要方法，主要分为2种方法：一种为通过试验实测数据直接分析总结规律，得到的结论容易被接受；另一种为通过实测数据率定模型，再通过模型构建来分析结果和总结规律。针对流速分布规律的机理研究同样主要分为以下2方面：一方面是试验研究，另一方面是模型模拟研究。关于试验研究，针对不同类型断面渠道，利用框架式流速仪、ADCP、移动测流车等方法，对不同渠道类型、渠道尺寸、水深、糙率等参数条件下的流速分布规律进行分析，探究各参数条件对流速分布的影响[39]。关于模型模拟研究，利用FLUENT、FLOW-3D 等水动力学软件对各种渠道流速分布规律进行模拟研究，来获取更全面的流速分布规律。在明确流速分布规律的基础上，探究关键点流速与断面平均流速间的函数关系，为灌区快速测流提供便利[38,54]。

（2）在数据驱动模型方面。实时感知数据的采集和传输是数字孪生灌区建设的基础，量测水作为获取实时感知数据的重要手段，在数字孪生灌区建设中有至关重要的作用[55]。随着人工智能的不断进步，在流量预测方面，可利用深度学习在考虑边坡系数、纵坡、底宽、水深、糙率等参数共同作用下，建立观测参数与流量之间稳定复杂的绳套关系，以达到快速准确预测流量的效果[56]。然而深度学习技术基于庞大的数据量才能发挥其优势，当数据量不足时难以对目标变量进行准确预测。为此可考虑结合机理与数据驱动模型，利用机理模型对自然规律的认知和数据驱动模型对数据规律的分析方面的优势，形成机理和数据驱动的耦合模型[16]。针对不同应用场景，合理选择耦合模式，构建满足计算精度和效率的模型。

（3）在仪器设备研发方面。非接触式技术作为新时代背景下的新兴技术手段，包括超声波、激光、雷达和视频图像等技术。非接触式量测水技术作为目前灌区测流的未来发展方向，具有不受水体干扰、装卸方便等优点。非接触式量测水技术已在灌区有应用实例[57-59]，但在精度、可靠性等方面仍无法与接触式量测水技术相比。应在技术成本和数据准确性均衡条件下，加大对非接触式量测水技术的研发力度，提升其精度、可靠性等，力争使之成为灌区量测水的主流技术，为智慧灌区感知数据的获取提供可靠依据，为建立全面的感知体系提供数据支撑[60]。