城市供水水質(zhì)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著人口的增長(zhǎng)、城市化進(jìn)程的加快、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)粗放經(jīng)營(yíng)與資源的不合理開(kāi)發(fā)利用，環(huán)境污染日益嚴(yán)重，飲用水水質(zhì)安全問(wèn)題面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。因此建立水質(zhì)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)對(duì)于保障飲用水的安全和社會(huì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)是非常緊要的。
　　本文針對(duì)此需要，展開(kāi)了城市供水水質(zhì)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建方面的相關(guān)研究，并且將其應(yīng)用于重慶市水質(zhì)預(yù)測(cè)，主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下：
　?、俳⒅貞c市水污染事故的應(yīng)急管理、組織、處理系統(tǒng)，構(gòu)建應(yīng)急報(bào)警體系，為水環(huán)境污

2、染事故的應(yīng)急管理提供組織保障。應(yīng)急管理體系包含應(yīng)急預(yù)案、應(yīng)急管理體制、應(yīng)急運(yùn)行機(jī)制和應(yīng)急法制。處理流程包括警情判定、應(yīng)急啟動(dòng)、方案制訂、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施、事故狀態(tài)控制、應(yīng)急恢復(fù)和應(yīng)急結(jié)束等階段。
　?、诔Ｒ?guī)水質(zhì)預(yù)測(cè)模型選擇人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型。利用MATLAB平臺(tái)，建立了以長(zhǎng)江流域水污染的主要指標(biāo)磷和高錳酸鹽指數(shù)含量為預(yù)測(cè)對(duì)象，單隱含層、隱含層神經(jīng)元數(shù)為12、LOGSIG作為激活函數(shù)、訓(xùn)練函數(shù)為T(mén)RAINGDX算法的BP模型，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)

3、測(cè)數(shù)據(jù)吻合較好，TP含量的平均預(yù)測(cè)誤差為7.013％，CODMn含量的平均預(yù)測(cè)誤差為5.07%，預(yù)測(cè)模型已有較強(qiáng)的跟蹤目標(biāo)曲線(xiàn)的能力，基本能滿(mǎn)足TP和CODMn含量預(yù)測(cè)的要求。
　?、蹜?yīng)用WASP建立突發(fā)性水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，假設(shè)河段為一維水質(zhì)模型，應(yīng)用TOXI模塊對(duì)CODMn進(jìn)行模擬，建立簡(jiǎn)單有毒物污染模型，模擬曲線(xiàn)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)曲線(xiàn)吻合較好，各段的相對(duì)誤差絕對(duì)值的平均值分別為11.40%、12.71%、11.53%，說(shuō)明模型具有較好的準(zhǔn)

4、確性。
　?、芾肧IDSS和GIS等技術(shù)手段，設(shè)計(jì)城市供水水質(zhì)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)：①以水源水、出廠(chǎng)水和管網(wǎng)水為重點(diǎn)監(jiān)測(cè)對(duì)象，確保對(duì)飲用水水質(zhì)從“水源到龍頭”全流程實(shí)時(shí)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)，并及時(shí)對(duì)水質(zhì)安全狀態(tài)作出評(píng)價(jià)。②根據(jù)凈水工藝特點(diǎn)、在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)數(shù)據(jù)等，各種信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析、整合、關(guān)聯(lián)，對(duì)水污染事故進(jìn)行預(yù)警。③結(jié)合國(guó)內(nèi)外已有的成功案例、各水廠(chǎng)的應(yīng)急處理預(yù)案、供水系統(tǒng)應(yīng)急調(diào)度預(yù)案和重慶市應(yīng)急處置預(yù)案構(gòu)建預(yù)案庫(kù)，系統(tǒng)智能地決策出最