基于粒子群優(yōu)化算法的供水管網(wǎng)污染源識別研究.pdf

1、針對供水管網(wǎng)中水質(zhì)二次污染或人工投毒等原因引發(fā)的飲用水污染問題，利用污染源反向追蹤模型快速準確確定污染源位置及影響范圍能夠為飲用水安全保障應急處理提供有力支持，具有重要的現(xiàn)實意義。
　　 本文首先根據(jù)在供水管網(wǎng)模擬試驗平臺上進行的六價鉻污染物侵入管網(wǎng)試驗，分析管網(wǎng)中污染物濃度隨時間、空間的變化，建立并校正試驗管網(wǎng)的水力水質(zhì)模型，使模型能較好地吻合管網(wǎng)中實際水力水質(zhì)情況。
　　 其次構(gòu)建管網(wǎng)中污染源的模擬—優(yōu)化反向追蹤模型

2、，以模擬優(yōu)化時段內(nèi)各水質(zhì)監(jiān)測點的模擬污染物濃度與實際濃度的差的平方和作為目標函數(shù)，內(nèi)嵌EPANET工具箱作為模擬引擎，利用粒子群優(yōu)化算法求解污染物的侵入位置、開始侵入時間和侵入速度，并利用MATLAB工具編寫程序。
　　 然后針對管網(wǎng)中六價鉻污染物侵入試驗，分別采用水質(zhì)監(jiān)測點處計算機模擬污染物濃度和實際監(jiān)測濃度識別污染源，模型準確率和計算效率均較高。經(jīng)比較分析可知，采用實際監(jiān)測值識別污染源時模型精度較低;另外，單一污染源識別比多

3、污染源識別的模型精度和計算效率要高。
　　 最后通過設置反向追蹤模型的相關影響因素參數(shù)，比較輸出結(jié)果，分析了管網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)、粒子群優(yōu)化算法相關參數(shù)、正演模型誤差等因素對模型精度和效率的影響，并在此基礎上對相關參數(shù)進行合理設置。研究結(jié)果表明，當管網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)與實際管網(wǎng)相似性高、與實際污染源具有相似下游的節(jié)點數(shù)量很少、供水管網(wǎng)正演模型誤差小、水質(zhì)監(jiān)測點布置合理且粒子群優(yōu)化算法相關參數(shù)與模擬優(yōu)化時段設置合理時，模型結(jié)果精度與計算效率較高。