信昆仑

主要研究方向：水资源与给水排水系统设计与运行最优化

主讲课程：给水排水管网系统、水文学、最优化方法、计算机软件方法

校内外学术及行政兼职：中国土木工程学会水工业分会给水专家委员、国际水协中国漏损专家委员会常委、国际水协数字水务中国专家委员会常委、《给水排水》期刊编委等学术兼职；

教育经历

2000-2003 同济大学 市政工程 博士

1997-2000 青岛建筑工程学院 环境工程 硕士

1993-1997 青岛建筑工程学院 给水排水工程 本科

工作经历

2005.4 - 同济大学环境科学与工程学院市政工程系

2009.6 -2010.7 住房城乡建设部建筑节能与科技司（借调）

2003.3 -2005.3 清华大学环境科学与工程专业博士后流动站

教育情况

承担《给水排水管网系统》、《水文学》本科生课程，《计算机软件方法》、《最优化方法》研究生课程，以及《给水排水管网》课程设计及毕业设计。

科研项目（纵向）

1. 高龄服役管线水力条件和结构安全提升技术与装备研发.国家重点研发计划课题(2023YFC3208104).2023.12-2027.5

2. 基于深度强化学习的供水管网人机决策融合实时优化调度.国家自然科学基金.2023.1-2026.12

3. 基于大数据的供水管网智能水力模拟关键技术研究与示范.上海市科技创新行动计划项目.2022.9-2025.8

4. 数据同化驱动的供水管网分布式在线水力模型理论.国家自然科学基金.2020.1-2023.1

5. 城镇供水管网主动控漏技术与设备研发(2016YFC0400602).国家重点研发计划. 2017.7-2020.12

6. 供水管网爆管压力波动形态与侦测机制.国家自然科学基金. 2018.1-2020.12

7. 基于数字信号滤波的供水管网模型特征参数辨识与自适应校核. 国家自然科学基金. 2014.1-2017.12

8. 城市供水管网漏失控制与爆管预防技术. “十二五”国家水专项. 2012.1-2015.12

9. 基于动态信息反馈的供水管网突发污染事故辨识与应急响应策略.国家自然科学基金.2010.1-2012.12

科研项目（横向）

1. 基于供水管网评估的水龄熵算法开发及验证技术服务项目. 上海城市水资源开发利用国家工程中心有限公司. 2024.12-2025.5

2. 多层小区二次供水模式综合评估研究（模型模拟及研究）. 上海城投智慧水务发展有限公司. 2024.9-2026.8

3. 水源-调蓄水库-水厂调度技术及调度模式研究. 银川中铁水务集团有限公司.2022.3-2023.12

4. 基于数据驱动的大型污水处理厂工艺仿真与运行优化研究. 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司.2021.6-2023.12

5. 南桥地区管网分区计量与漏损区域识别研究. 上海市自来水奉贤有限公司.2021.1-2021.12

6. 青东地区供水管网智能调度技术服务项目. 上海城投水务（集团）有限公司.2021.5-2025.12

7. 水力模型-在线数据耦合驱动的供水管网智能优化调度研究. 阿里云计算有限公司.2021.3-2022.3

8. 基于管网综合数据的模型仿真和优化. 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司.2019.9-2021.3

9. 推定末端压力及浑水管网模型软件编制开发. 苏州水务集团有限公司.2020.9-2020.12

   
   

代表学术论文

1. Yan H., Li S., Tian W., Xin K., et al. (2025). "A Hybrid Model Coupling Data and Hydraulic Transient Laws for Water Distribution Systems." WATER RESOURCES RESEARCH 61(2).

2. Zhou X., Guo S., Xin K., et al. (2024). "Network embedding: The bridge between water distribution network hydraulics and machine learning." WATER RESEARCH 273: 123011-123011.

3. Tian W., Zhang Z., Bouffard D., Xin K., et al. (2024). "Enhancing interpretability and generalizability of deep learning-based emulator in three-dimensional lake hydrodynamics using Koopman operator and transfer learning: Demonstrated on the example of lake Zurich." WATER RESEARCH 249.

4. Tian W., Fu G., Xin K., et al. (2024). "Improving the interpretability of deep reinforcement learning in urban drainage system operation." WATER RESEARCH 249: 120912.

5. Pu Z., Han D., Yan H., Xin K., et al. (2024). "Enhancing accuracy and interpretability of multi-steps water demand prediction through prior knowledge integration in neural network architecture." Water Research X 24.

6. Li Z., Han D., Pu Z., Xin K., et al. (2024). "A stepwise fast leakage localization method applying the strategy of dynamic area narrowing down for large-scale water distribution network." Aqua Water Infrastructure, Ecosystems and Society 73(7): 1548-1564.

7. Guo S., Xin K., Tao T., et al. (2024). "A deep-level decomposed model to accelerate hydraulic simulations in large water distribution networks." WATER RESEARCH 266: 122318-122318.

8. Zhou X., Zhang J., Guo S., Xin K., et al. (2023). "A convenient and stable graph-based pressure estimation methodology for water distribution networks: Development and field validation." WATER RESEARCH 233: 119747-119747.

9. Tian W., Xin K., Zhang Z., et al. (2023). "Flooding mitigation through safe & trustworthy reinforcement learning." JOURNAL OF HYDROLOGY 620.

10. Pu Z., Yan J., Chen L., Xin K., et al. (2023). "A hybrid Wavelet-CNN-LSTM deep learning model for short- term urban water demand forecasting." FRONTIERS OF ENVIRONMENTAL SCIENCE & ENGINEERING 17(2).

11. Pu Z., Chen M., Ji X., Xin K., et al. (2023). "Intelligent real-time scheduling of water supply network based on deep learning." AQUA-WATER INFRASTRUCTURE ECOSYSTEMS AND SOCIETY.

12. Lu S., Qiu J., Bai L., Xin K., et al. (2023). "Carbon emissions of water supply systems in China: Characteristic, right, right balance and reduction potential assessment." JOURNAL OF CLEANER PRODUCTION 428.

13. Liu Y., Tian W., Xie J., Xin K., et al. (2023). "LSTM-Based Model-Predictive Control with Rationality Verification for Bioreactors in Wastewater Treatment." WATER 15(9).

14. Li Z., Bai L., Tian W., Xin K., et al. (2023). "Online Control of the Raw Water System of a High-Sediment River Based on Deep Reinforcement Learning." WATER 15(6).

15. Zhou X., Liu S., Xu W., Xin K., et al. (2022). "Bridging hydraulics and graph signal processing: A new perspective to estimate water distribution network pressures." WATER RESEARCH 217(6): 118416.

16. Zhou X., Guo S., Xin K., et al. (2022). "Maintaining the long-term accuracy of water distribution models with data assimilation methods: A comparative study." WATER RESEARCH 226.

17. Tian W., Liao Z., Zhang Z., Xin K., et al. (2022). "Flooding and Overflow Mitigation Using Deep Reinforcement Learning Based on Koopman Operator of Urban Drainage Systems." WATER RESOURCES RESEARCH 58(7)

18. Li Z., Wang J., Yan H., Xin K., et al. (2022). "Fast Detection and Localization of Multiple Leaks in Water Distribution Network Jointly Driven by Simulation and Machine Learning." Journal of Water Resources Planning and Management 148(9): 05022005.

19. Chen X., Zhou X., Xin K., et al. (2022). "Sensitivity-Oriented Clustering Method for Parameter Grouping in Water Network Model Calibration." WATER RESOURCES RESEARCH 58(5): 15.

20. Xu W. R., Zhou X., Xin K. L., et al. (2020). "Disturbance Extraction for Burst Detection in Water Distribution Networks Using Pressure Measurements." WATER RESOURCES RESEARCH 56(5).

21. 黄楚玉,信昆仑,陶涛 (2023). "住宅小区二次供水系统建模及水质保障方案案例研究." 给水排水 59(02): 97-102+109.

22. 曹金宇,信昆仑,周立典等. (2023). "基于低位水箱调度的二级泵站供水能耗优化." 环境工程 41(06): 174-180.

23. 白鹭,鲁思琪,信昆仑等. (2023). "神经网络与解释模型在非结冰期含沙量预测中的应用." 计算机系统应用 32(12): 276-283.

24. 赵云璐,信昆仑,BONARDET P.等. (2022). "供水管网中高频压力数据异常模式识别的研究与案例分析." 中国市政工程(05): 108-111+115+129-130.

25. 汪家泉,李枝蓉,黄楚玉,信昆仑等. (2022). "基于压力时空特征的供水管网漏失定位方法及物理实验验证." 环境工程 40(06): 233-240.

26. 蒲政衡,赵平伟,冯偲慜,信昆仑等. (2022). "基于深度学习的供水管网实时智能调度研究." 给水排水 58(11): 166-172.

27. 赖鸿伟,张雪,王子祎,信昆仑等. (2022). "基于末端压力反馈的二次供水水泵优化运行研究." 给水排水 58(06): 118-123.

28. 高雨妃,周立典,张雪,信昆仑等. (2022). "基于遗传算法的二次供水低位水箱调度方案优化." 净水技术 41(04): 121-125.

29. 侯奕伶,徐连军，信昆仑 (2021). "基于管道寿命分析的爆管风险统计改进方法." 净水技术 40(01): 96-100+128.

30. 陈欣然,黄强,陈志辉,信昆仑等. (2021). "分区计量体系下的供水管网建模节点用水量分配." 净水技术 40(10): 70-77.

31. 周立典,信昆仑,黄慰忠等. (2020). "供水管网DMA分区优化方法及软件实现." 给水排水 56(02): 112-115+120.

32. 信昆仑,陶涛,李树平,刘遂庆 (2020). "人工智能技术在供水行业中的应用与展望." 给水排水 55(12): 1-3.

33. 孙炼,信昆仑,颜合想,信昆仑等. (2020). "基于BP神经网络与用户投诉信息的供水管网污染源定位." 给水排水 55(08): 136-141.

34. 陆维佳,朱建文,叶圣炯,信昆仑等. (2020). "基于多因素长短时神经网络的日用水量预测方法研究." 给水排水 56(01): 125-129.

35. 郭维,颜合想,潘瑞军,信昆仑等. (2020). "多水源管网供水压力调整对供水交界面水龄的影响." 中国给水排水 36(01): 47-51.

发明专利与软件著作权

1. 一种基于深度神经网络的供水泵站调度方法. 202110787051.3

2. 基于人工免疫系统的爆管定位方法.201310275034.7.

3. 一种基于压力扰动提取的供水管网爆管侦测方法. 201811393693.X

4. 基于贝叶斯生存分析的供水管网管道爆管风险预测方法. 201810448471.7

5. 供水管网管道粗糙系数和节点需水量同步自适应校核方法. 202010989677.8

6. 一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法. 202010987621.9

7. 一种基于深度神经网络的供水管网爆管管道精确识别方法. 202010989680.X

8. 一种基于用户投诉信息的供水管网污染源追踪定位方法. 201910002247.X

9. 供水管网突发污染事故的污染源追踪定位信息处理方法.201010534558.X.

10. 基于图划分的供水管网DMA自动分区方法. 201911300313.8

11. 基于节点水龄的二次加氯方法. 201810840124.9

12. 同济供水管网模拟分析桌面端软件. 2024SR0283112

13. 同济供水管网模拟计算分析服务器端软件. 2024SR0283726

14. 污水处理厂A2O工艺LSTM-MPC优化控制系统.2023SR0241427

15. 供水管网在线水力模拟与爆管侦测软件. 2023SR0829571

16. 管网漏损区域识别软件.2021SR0236852

17. 供水管网漏损水量分析与评估软件.2020SR1270583

18. 管网漏损控制DMA自动分区优化软件.2019SR0991083

19. 供水管网爆管风险评价软件. 2015SR274903

20. 农村集约化供水优化调度系统. 2015SR095689

21. 农村集约化供水水质模拟软件. 2015SR274897

    
    

成果获奖

1. 城市供水管网健康诊断及病害治理关键技术集成与应用，上海市土木工程学会科技进步二等奖，2024

2. 供水管网漏损系统性管控技术与装备，华夏建设科学技术一等奖，2021

3. 江苏太湖地区源头到龙头饮用水安全保障关键技术与应用，江苏省科技进步二等奖.2018

4. 供水管网运行优化理论与软件技术应用，上海市科技进步二等奖，2012

5. 小城镇输配水水质安全保障技术，天津市科技进步三等奖，天津市科委.2012

6. 小城镇输配水水质安全保障技术，华夏建设科技进步三等奖，住房城乡建设部. 2012

7. 佛山市水环境保护建设与集成研究，广东省环境保护科学技术一等奖，2012