基于智能分析的供水管網水質模擬研究.pdf

1、供水管網是供水系統(tǒng)的重要組成部分，它承擔著將經過處理后的水從水廠輸配給用戶的重任，出廠水一般都能夠滿足飲用水水質標準，所以管網水質的好壞將直接關系到用戶的飲用水安全。濁度是水質監(jiān)測指標中最常規(guī)的一項指標，它能夠很好的反映管網的綜合水質狀況，與此同時，濁度也是最常用的感官性狀指標之一，飲用水中若出現(xiàn)渾濁度升高、變色等問題時往往會引起大量用戶的投訴，給供水企業(yè)帶來一定的困難，所以，如何很好的控制管網水濁度的超標的問題一直是眾多的供水企業(yè)重點

2、關注的問題，也是它們面臨的重大挑戰(zhàn)之一。
　　本文在對國內外供水管網水質的研究現(xiàn)狀進行統(tǒng)計分析的基礎上，對管網水的濁度特性及演變規(guī)律進行了探討分析，總結了飲用水濁度指標在管網中變化的一般規(guī)律，并篩選出對管網水濁度變化影響較大的三方面因素，即管網水力條件（流速）、水齡、管網水中總鐵含量進行重點研究。通過供水管網仿真模擬實驗平臺模擬管網水狀態(tài)的動態(tài)實驗，研究了選取的三個方面的因素對管網水濁度變化的影響。研究結果表明，管道腐蝕、鐵釋放以

3、及水力沖刷是引起管網水濁度增加的主要因素。鋼管、鑄鐵管等金屬類管材中管道腐蝕和鐵釋放現(xiàn)象尤為嚴重，由此引起的管網水濁度的增加問題也較其它類管材更常見，濁度的增加速率會隨著管垢層穩(wěn)定性的增加而變得緩慢。流速對管網水濁度變化的影響主要體現(xiàn)在以下兩方面:流速會對管網水中相關因子的擴散、傳遞等進程帶來影響，從而間接影響管道的腐蝕進程;流速對管壁產生沖刷作用，使管垢層表面疏松的顆粒進入水體，同時會破壞管垢層穩(wěn)定性，引起水體濁度的增加。另外，水齡過

4、長也會導致管網水濁度的增加。在以上數據的基礎上，運用MATLAB分別構建BP神經網絡和RBF神經網絡模型。BP神經網絡中訓練函數選擇TRAINSCG，隱層和輸出層的函數均選擇TANSCG，RBF神經網絡中性能目標定為0.001，spread常數定為1.0。以流速、水齡、總鐵含量以及相鄰時刻的濁度作為神經網絡的輸入，以對應時刻的濁度作為神經網絡的輸出，選取適當的樣本對所構建的BP神經網絡進行訓練，將訓練成熟的神經網絡應用于樣本的仿真測試，