地表水廠原水水質預警系統(tǒng)研究及應用.pdf

1、911事件后，供水系統(tǒng)的安全預警成為西方發(fā)達國家供水領域一個非常重要的研究方向。隨著地表水廠原水水質污染惡化事件的不斷發(fā)生，原水水質預警系統(tǒng)作為有效地保障供水安全的措施和系統(tǒng)，已受到國內外的普遍關注。目前雖對原水水質預警系統(tǒng)有一定的認識和實際應用，但仍局限于建立在水質在線監(jiān)測基礎上的高投入和理想化的原水水質預警系統(tǒng)上，同時鑒于理論的不足和與水廠實際結臺不密切等缺點，在我國經(jīng)濟不發(fā)達的特定國情下，它在地表水廠推廣應用還存在諸多障礙。

2、>　　 本文通過分析原水污染及水質惡化事件的特點，提出了按照原水水質惡化事件類別通過不同方式進行水質預警的理論框架。針對研究案例——天津芥園水廠的原水藻類高發(fā)特點，創(chuàng)造性地將聚類分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)結合，建立了預測原水中葉綠素的優(yōu)化ANN模型：在建立了原水水質在線監(jiān)鍘系統(tǒng)基礎上，運用GPRS網(wǎng)絡實現(xiàn)監(jiān)測系統(tǒng)與水廠調度之間點對點的數(shù)據(jù)傳輸，開發(fā)了遠程原水水質監(jiān)測軟件，并首次采用決策樹技術建立了基于在線監(jiān)測系統(tǒng)的水質預測模型：結合中試

3、試驗，提出了針對藻類高發(fā)的芥園水廠凈水預案及預警決策框圖，為芥園及相似水J運行提供指導和建議。論文的主要成果和創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾方面；
　　 (1) 完善了原水水質預警理論框架地表水源污染可分為持續(xù)性污染、周期性污染和偶發(fā)性污染三大類，分別導致持續(xù)趨勢性、周期間斷性、偶發(fā)瞬時性水質變化，前兩類可在水質預測和水質監(jiān)測基礎上進行原水水質預警，而后者只能在原水水質連續(xù)在線監(jiān)測的基礎上，進行預警；在目前我國持續(xù)性污染和周期性污染引起

4、的原水水質惡化沒有得到很好解決之前，沒有足夠資金支持情況下，可充分利用多年的原水水質監(jiān)測資料，針對持續(xù)趨勢性水質惡化和周期間斷性水質惡化，建立基于傳統(tǒng)監(jiān)測的水質預警系統(tǒng)；在有資金來源或偶發(fā)性污染風險較大時，可在建立原水水質在線監(jiān)測系統(tǒng)的基礎上，建立原水水質預警系統(tǒng)。
　　 (2) 建立了基于水廠傳統(tǒng)原水監(jiān)測數(shù)據(jù)的藻類高發(fā)預測模型在收集天津芥園水廠的日常規(guī)監(jiān)測數(shù)據(jù)基礎上，通過對數(shù)據(jù)相關分析及箱形圖分析，研究了指標之間的表針關系及各

5、月的水質指標異常線；通過對水質監(jiān)測數(shù)據(jù)的逐月頻率分析，研究了藻類逐月變化規(guī)律及警戒藻類高發(fā)時間：通過對原水葉綠素變化曲線的小波分析，研究了藻類變化的年變化規(guī)律及其主要的影響因素；通過ROC曲線分析，研究了常規(guī)指標與滯后數(shù)日原水中葉綠素的關系：建立了預測第3日原水中葉綠素神經(jīng)網(wǎng)絡模型。模型輸入變量為當前水質指標：葉綠素、濁度、氨氮、水溫、pH值、總堿度，通過仿真驗證，得到葉綠素的預測值與實測值間的相關系數(shù)達到0.88；預測的平均準確率達到

6、85％以上。
　　 (3) 建立了基于在線監(jiān)測的藻類高發(fā)預測模型在芥園水廠的西河預沉池進口處建立原水水質在線監(jiān)測系統(tǒng)，在線監(jiān)測指標有：濁度、pH、溶解氧、水溫、氧化還原電位、電導率、氨氮、正磷、大地照度，通過GPRS網(wǎng)絡，開發(fā)遠程原水水質監(jiān)測軟件實現(xiàn)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的在線采集以及在線監(jiān)測系統(tǒng)與水廠調度中心之間點對點無線數(shù)據(jù)傳輸，優(yōu)化了系統(tǒng)運行，建立了基于在線監(jiān)測系統(tǒng)的預測原水中次日葉綠素的決策樹模型，經(jīng)仿真驗證，模型的平均預測準確率可