基于SOM算法的城市给水管网水质评价

基于SOM算法的城市给水管网水质评价

论文摘要

给水管网作为向用户提供优良水质的“载体”,其主要目的是向各类用户提供符合国家相应水质标准的水。而水在传输过程中在管内滞留,在管道中发生的物理、化学以及生物作用,导致水质监测指标结果恶化,水质部分指标不能达到标准,因此分析给水管网水质是提高用户水质的一个重要环节。文中选取反映实际给水管网水质的指标,对其在管网中的变化规律及预测模型等进行了研究。由于对上述部分指标的研究尚未成熟,文中引用国际公认权威的三大饮用水标准作为参照,分别以单指标——余氯、总三卤甲烷和水龄对哈尔滨市给水管网水质进行等级评价。由于单指标等级评价存在局限性,故研究中尝试性地构建自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Map,简称SOM)聚类评价体系对管网进行水质评价。较目前国内外已有水质状况评价模型及多采用的等级评价而言聚类评价人为干预少评价结果更为客观。通过实测给水管网运行数据并结合计算机模拟,以前文介绍的给水管网中各节点和管段的水质指标24h数据为基础,使用MATLAB高级语言编写聚类评价程序。结合算例管网进行试运行,将节点水质分为8种类型,管段水质状况划分为7种类型,从第1类到第7类或第8类,水质逐步走向恶化。最终将SOM算法应用于哈尔滨市给水管网的水质聚类评价体系中,分别以节点和管段将水质状况划分为8种类型,第8类水质最差,不能满足水质标准要求。与单指标评价相比,SOM网络能兼顾对单个水质指标监测数据和整体数据的分析,客观反映水质在整个管网中的格局分布。得到的分类结果与实际供水状况相符,对合理布置水质监测点,指导水质运行安全调度、优化改扩建等供水水质安全的高层次管理有重要意义。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 给水管网水质评价的重要性
  • 1.2 给水管网水质研究的现状
  • 1.3 给水管网水质模拟的研究进展
  • 1.3.1 给水管网水质模型概述
  • 1.3.2 给水管网水质模型的作用
  • 1.3.3 给水管网水质模型及仿真系统的研究进展
  • 1.4 系统评价方法研究进展
  • 1.5 本文主要研究内容
  • 第2章 给水管网水质评价指标的选取
  • 2.1 饮用水水质标准的发展
  • 2.1.1 国际饮用水水质标准的发展
  • 2.1.2 国内饮用水水质标准的发展
  • 2.2 给水管网中余氯指标的预测与评价
  • 2.2.1 余氯在管网中的衰减分析
  • 2.2.2 给水管网中余氯消耗的水质模型研究
  • 2.2.3 以余氯为水质指标的哈尔滨市给水管网水质评价
  • 2.3 给水管网中消毒副产物指标的预测和评价
  • 2.3.1 饮用水中主要消毒副产物及其风险
  • 2.3.2 消毒副产物的预测模型研究
  • 2.3.3 给水管网中三卤甲烷的水质模型
  • 2.3.4 以总三卤甲烷为单指标的哈尔滨市给水管网水质评价
  • 2.4 给水管网中水龄指标的预测与评价
  • 2.4.1 水龄概念
  • 2.4.2 节点水龄计算研究
  • 2.4.3 以节点水龄为单指标对模拟给水管网水质评价
  • 2.5 微生物学指标的研究
  • 2.5.1 饮用水生物稳定性的定义
  • 2.5.2 微生物学评价指标
  • 2.5.3 给水管网细菌生长繁殖的主要影响因素
  • 2.5.4 管网微生物学水质模型
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 给水管网水质聚类评价体系的构建
  • 3.1 给水管网水质聚类评价体系
  • 3.2 聚类评价方法的选择
  • 3.3 SOM 算法
  • 3.3.1 SOM 结构
  • 3.3.2 SOM 的数学模型
  • 3.3.3 SOM 的竞争学习规则
  • 3.3.4 SOM 模型的学习过程
  • 3.3.5 SOM 学习的具体步骤
  • 3.3.6 SOM 较其它非监督式分群方法的优点
  • 3.4 K-均值聚类算法
  • 3.4.1 K-均值算法思想
  • 3.4.2 K-均值在SOM 算法中的应用
  • 3.4.3 K-均值算法步骤
  • 3.5 效能指标
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 算例管网水质聚类评价体系的建立
  • 4.1 算例管网节点水质聚类评价
  • 4.1.1 SOM 算法构建及相关参数的初始化设定
  • 4.1.2 SOM 的训练及聚类过程
  • 4.1.3 样本分类结果
  • 4.2 算例管段水质聚类评价
  • 4.2.1 SOM 的训练及聚类过程
  • 4.2.2 样本分类结果
  • 4.3 本章小结
  • 第5章 哈尔滨市给水管网水质聚类评价
  • 5.1 节点聚类评价
  • 5.1.1 SOM 算法构建及相关参数的初始化设定
  • 5.1.2 SOM 的训练及聚类过程
  • 5.1.3 样本分类结果
  • 5.2 管段聚类评价
  • 5.2.1 SOM 的训练及聚类过程
  • 5.2.2 样本分类结果
  • 5.3 评价结果应用
  • 5.3.1 合理布设给水管网水质监测点
  • 5.3.2 指导管网优化调度及优化改扩建
  • 5.4 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 附录
  • 攻读学位期间发表的学术论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

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