城市供水水质监测与预警系统研究

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1、城市供水水质监测与预警系统研究重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：王肖颖指导教师：刘国涛副教授兼职导师：张志谦高工学位类别：工程硕士（环境工程领域）重庆大学城市建设与环境工程学院二O一五年五月ResearchonWaterQualityMonitoringandEarlyWarningSystemAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementforProfessionalDegreeByWangXiaoyingSupervisedbyAss.Prof.LiuGuotaoPlur

2、alisticSupervisedbySeniorEng.ZhangZhiqianSpecialty:ME(MasterofEngineering)CollegeofUrbanConstructionandEnvironmentalEngineeringofChongqingUniversity，Chongqing，ChinaMay,2015中文摘要摘要近年来，随着人口的增长、城市化进程的加快、工农业生产粗放经营与资源的不合理开发利用，环境污染日益严重，饮用水水质安全问题面临着严峻的考验。因此建立水质监测与预警系统对于保障饮用水的安全和社会的正常运转是非常紧要的。本文针对此需要，展

3、开了城市供水水质监测与预警系统的构建方面的相关研究，并且将其应用于重庆市水质预测，主要研究内容和结论如下：①建立重庆市水污染事故的应急管理、组织、处理系统，构建应急报警体系，为水环境污染事故的应急管理提供组织保障。应急管理体系包含应急预案、应急管理体制、应急运行机制和应急法制。处理流程包括警情判定、应急启动、方案制订、现场实施、事故状态控制、应急恢复和应急结束等阶段。②常规水质预测模型选择人工神经网络BP模型。利用MATLAB平台，建立了以长江流域水污染的主要指标磷和高锰酸盐指数含量为预测对象，单隐含层、隐含层神经元数为12、LOGSIG作为激活函数、训练函数为TRAINGDX算法

4、的BP模型，预测结果与实测数据吻合较好，TP含量的平均预测误差为7.013%，CODMn含量的平均预测误差为5.07%，预测模型已有较强的跟踪目标曲线的能力，基本能满足TP和CODMn含量预测的要求。③应用WASP建立突发性水质预测模型，假设河段为一维水质模型，应用TOXI模块对CODMn进行模拟，建立简单有毒物污染模型，模拟曲线与实测数据曲线吻合较好，各段的相对误差绝对值的平均值分别为11.40%、12.71%、11.53%，说明模型具有较好的准确性。④利用SIDSS和GIS等技术手段，设计城市供水水质监测与预警系统：①以水源水、出厂水和管网水为重点监测对象，确保对饮用水水质从“

5、水源到龙头”全流程实时在线监测，并及时对水质安全状态作出评价。②根据净水工艺特点、在线监测数据、实验室检测数据等，各种信息进行统计、分析、整合、关联，对水污染事故进行预警。③结合国内外已有的成功案例、各水厂的应急处理预案、供水系统应急调度预案和重庆市应急处置预案构建预案库，系统智能地决策出最适宜的预案，为应急管理节约大量时间，为饮用水安全建立多层防护屏障。关键词：水质，监测，预警，应急，模型I英文摘要ABSTRACTRecently,theissueofenvironmentpollutionismoreandmoreseriousbecauseofseveralreasons,f

6、orexample,thegrowthofthepopulation,theacceleratingoftheurbanizationprocess,theunrationaldevelopmentandutilizationofagriculturalandindustrialproductionofextensivemanagementandresources,whichmakedrinkingwatersafetyfacingaseveretest.Therefore,itisveryimportanttosetupthewaterqualitymonitoringandea

7、rlywarningsystemtoensuredrinkingwatersecurityaswellassocialfunctionnormally.Tosolvethisproblem,thispapercarriedoutthestudyonconstructionofurbanwatersupplywaterqualitymonitoringandearlywarningsystemthenappliesittothepredictionofwaterqual