城市供水水質監(jiān)測與預警系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，隨著人口的增長、城市化進程的加快、工農業(yè)生產粗放經營與資源的不合理開發(fā)利用，環(huán)境污染日益嚴重，飲用水水質安全問題面臨著嚴峻的考驗。因此建立水質監(jiān)測與預警系統(tǒng)對于保障飲用水的安全和社會的正常運轉是非常緊要的。
　　本文針對此需要，展開了城市供水水質監(jiān)測與預警系統(tǒng)的構建方面的相關研究，并且將其應用于重慶市水質預測，主要研究內容和結論如下：
　　①建立重慶市水污染事故的應急管理、組織、處理系統(tǒng)，構建應急報警體系，為水環(huán)境污

2、染事故的應急管理提供組織保障。應急管理體系包含應急預案、應急管理體制、應急運行機制和應急法制。處理流程包括警情判定、應急啟動、方案制訂、現(xiàn)場實施、事故狀態(tài)控制、應急恢復和應急結束等階段。
　　②常規(guī)水質預測模型選擇人工神經網絡BP模型。利用MATLAB平臺，建立了以長江流域水污染的主要指標磷和高錳酸鹽指數(shù)含量為預測對象，單隱含層、隱含層神經元數(shù)為12、LOGSIG作為激活函數(shù)、訓練函數(shù)為TRAINGDX算法的BP模型，預測結果與實

3、測數(shù)據吻合較好，TP含量的平均預測誤差為7.013％，CODMn含量的平均預測誤差為5.07%，預測模型已有較強的跟蹤目標曲線的能力，基本能滿足TP和CODMn含量預測的要求。
　?、蹜肳ASP建立突發(fā)性水質預測模型，假設河段為一維水質模型，應用TOXI模塊對CODMn進行模擬，建立簡單有毒物污染模型，模擬曲線與實測數(shù)據曲線吻合較好，各段的相對誤差絕對值的平均值分別為11.40%、12.71%、11.53%，說明模型具有較好的準

4、確性。
　?、芾肧IDSS和GIS等技術手段，設計城市供水水質監(jiān)測與預警系統(tǒng)：①以水源水、出廠水和管網水為重點監(jiān)測對象，確保對飲用水水質從“水源到龍頭”全流程實時在線監(jiān)測，并及時對水質安全狀態(tài)作出評價。②根據凈水工藝特點、在線監(jiān)測數(shù)據、實驗室檢測數(shù)據等，各種信息進行統(tǒng)計、分析、整合、關聯(lián)，對水污染事故進行預警。③結合國內外已有的成功案例、各水廠的應急處理預案、供水系統(tǒng)應急調度預案和重慶市應急處置預案構建預案庫，系統(tǒng)智能地決策出最