寻找连通网络中的水流
Finding the flow of water in a connected network
我有一套供用水户使用的水表，绘制为 geojson 并用 ol3 可视化。对于每个消费者房屋，我都有他们在给定年份的用水量，并且水管系统也以线串的形式给出，每个管段的直径都有元数据。
我需要的最少信息是什么 visualize/calculate 当管道有内部 loops/circles.[=10= 时，一年中通过每个管道的总水量]
是否有一个库可以轻松地在 javascript 中进行计算。
天真的方法，从每个房子开始，移动到第一个管道连接点，并将房屋使用的材料测量值添加为连接点外的水，并继续直到到达水厂。如果管道系统中没有环路，这将起作用。
您可以使用 Ford-Fulkerson 算法找到网络中的最大流量。要使用此算法，您需要将您的网络表示为一个图形，其中节点代表您的房屋，边缘代表您的管道。
这听起来更像是物理或土木工程问题，而不是编程问题。
但据我所知，您需要源和汇的时间序列数据。
考虑这个简单的网络：
比如说，A 是来源，B 和 D 是 sinks/outlets。
如果给出 B 流出的流量，|CB| 中的流量将取决于流出 D.
例如如果 B 和 D always 同时打开，则通过 |CB| 的总交易量可能接近于 0。相反，如果 B 和 D 从不 同时打开，则该数字可能等于流经 |AB| 的体积。
如果您可以获得时间序列数据，那么您有通过 D 和 B 的流量的并发值，我认为会有一种标准方法来确定通过 |CB| 的流量。
维基百科的 Pipe Network Analysis article mentions one such method: The Hardy Cross method，其中：
"假设进出系统的流量已知，并且管道长度、直径、粗糙度和其他关键特性也已知或可以假设" .
如果时间序列数据不是一个选项，我会假装它总是平均的（考虑到大型网络，这可能不是那么糟糕，就像你的图像）然后做同样的事情。
您可以先通过整合对"dead-ends"的需求来简化网络。接下来，您需要在该网络的 3 个馈送点处获取压力数据，我将其视为 90（毫米？）的顶部馈送、63 处的中心馈送和接近 50 的底部馈送。这 3 个集群由向下 63 毫米 运行，具有综合需求，进料处的压力读数足以给出穿过内部簇的流量。
我有一套供用水户使用的水表，绘制为 geojson 并用 ol3 可视化。对于每个消费者房屋，我都有他们在给定年份的用水量，并且水管系统也以线串的形式给出，每个管段的直径都有元数据。
我需要的最少信息是什么 visualize/calculate 当管道有内部 loops/circles.[=10= 时，一年中通过每个管道的总水量]
是否有一个库可以轻松地在 javascript 中进行计算。
天真的方法，从每个房子开始，移动到第一个管道连接点，并将房屋使用的材料测量值添加为连接点外的水，并继续直到到达水厂。如果管道系统中没有环路，这将起作用。
您可以使用 Ford-Fulkerson 算法找到网络中的最大流量。要使用此算法，您需要将您的网络表示为一个图形，其中节点代表您的房屋，边缘代表您的管道。
这听起来更像是物理或土木工程问题，而不是编程问题。
但据我所知，您需要源和汇的时间序列数据。
考虑这个简单的网络：
比如说，A 是来源，B 和 D 是 sinks/outlets。 如果给出 B 流出的流量，|CB| 中的流量将取决于流出 D.
例如如果 B 和 D always 同时打开，则通过 |CB| 的总交易量可能接近于 0。相反，如果 B 和 D 从不 同时打开，则该数字可能等于流经 |AB| 的体积。
如果您可以获得时间序列数据，那么您有通过 D 和 B 的流量的并发值，我认为会有一种标准方法来确定通过 |CB| 的流量。
维基百科的 Pipe Network Analysis article mentions one such method: The Hardy Cross method，其中：
"假设进出系统的流量已知，并且管道长度、直径、粗糙度和其他关键特性也已知或可以假设" .
如果时间序列数据不是一个选项，我会假装它总是平均的（考虑到大型网络，这可能不是那么糟糕，就像你的图像）然后做同样的事情。
您可以先通过整合对"dead-ends"的需求来简化网络。接下来，您需要在该网络的 3 个馈送点处获取压力数据，我将其视为 90（毫米？）的顶部馈送、63 处的中心馈送和接近 50 的底部馈送。这 3 个集群由向下 63 毫米 运行，具有综合需求，进料处的压力读数足以给出穿过内部簇的流量。