供水水質(zhì)安全是供水系統(tǒng)中的重要組成部分，供水管網(wǎng)系統(tǒng)龐大、復雜，運行工況時刻發(fā)生變化，水質(zhì)安全已不再僅停留在對出水廠的監(jiān)測，而是更多的關注管網(wǎng)末梢的水質(zhì)，然而供水管網(wǎng)中水質(zhì)監(jiān)測點數(shù)量有限，要想全面了解管網(wǎng)中水質(zhì)在整個時空上的分布狀況，建立供水管網(wǎng)水質(zhì)模型，進行水質(zhì)模擬是必要的、可靠的途徑。本文在分析研究現(xiàn)有的微生物生長模型的基礎上，針對現(xiàn)有模型沒有考慮速度變化引起脫離系數(shù)的改變和擴散效應對管網(wǎng)中水質(zhì)的影響的問題，設計實驗驗證流速的影響，構建微生物生長模型，模型中加入流速和擴散因素。鑒于管段管壁生物膜區(qū)為靜止的，而水流區(qū)水流為流動的，對其分別采用靜止網(wǎng)格劃分和動態(tài)網(wǎng)格劃分，提出Eulerian-Lagrangian分裂法計算其數(shù)值解，微生物生長模型耦合非穩(wěn)態(tài)的水力情況，在供水量變化下模擬其生長情況。
論文的主要工作和成果如下:
(1)流速變化對微生物生長影響的實驗研究。目前供水管網(wǎng)微生物生長模型中沒有考慮流速變化導致的近壁區(qū)剪切力變化對微生物生長的作用，而已有研究表明忽略該作用可能會對模擬結果產(chǎn)生明顯影響。通過設計靜態(tài)實驗和動態(tài)實驗研究流速對微生物濃度、余氯濃度以及AOC濃度以及對生物膜生長的影響，證實了流速對微生物生長的顯著作用。根據(jù)實驗結果，探究流速、微生物、余氯以及AOC之間的關系，為進一步構建改進的微生物生長模型提供依據(jù)。
(2)微生物生長模型的構建。通過實驗論證了流速變化對微生物生長有著顯著影響，這可能是因為流速會造成剪切力相差較大，剪切力對管壁區(qū)疏松物質(zhì)和生物膜的脫離過程會有較大影響。管網(wǎng)系統(tǒng)中各管道的流速呈隨機分布，且差異性較大，因此，流速是供水管網(wǎng)微生物生長模型構建中不可忽略的因素?；谖⑸锷L中消耗有機物物質(zhì)、自然死亡、消融、沉積、脫離以及消毒劑使微生物失活等過程，考慮流速造成的剪切力對脫離過程的影響，構建新的微生物生長模型。通過Bayes參數(shù)估計方法對所構建模型進行參數(shù)估計，得出優(yōu)化參數(shù)。通過對單管和管網(wǎng)模擬，得出微生物在管網(wǎng)中的生長特性以及生物膜積累過程。
(3)擴散效應的影響以及數(shù)值解法的研究。供水管網(wǎng)中經(jīng)典的水質(zhì)模型主要為對流-反應形式的偏微分方程，這種模型忽略了軸向擴散的影響。這是由于在穩(wěn)態(tài)的水力條件下，通常流速較大，軸向擴散效應相對平流推動效應小得多。然而，研究發(fā)現(xiàn)當流速較小時，在動態(tài)的水力條件下，管網(wǎng)中部分時段和部分管道中，流速會處于較低狀況，擴散效應的作用較為顯著。目前水質(zhì)模型嵌入擴散項的研究多是在低速穩(wěn)態(tài)單一組分情況下模擬，對于擴散效應在非穩(wěn)態(tài)的整體管網(wǎng)和微生物生長模型中的研究鮮見報道。在本研究中，在經(jīng)典模型中嵌入軸向擴散項，水質(zhì)模型的控制方程變?yōu)閷α鲾U散-反應方程，鑒于微生物生長模型描述是在管道的固定的管壁生物膜區(qū)和流動的水流區(qū)之間的反應和傳質(zhì)，在數(shù)值求解時，兩個區(qū)域的網(wǎng)格劃分不一致，提出用Eulerian-Lagrangian(ELOS)分裂法求解該方程，該方法與解析解和其他數(shù)值解比較驗證了其合理性和優(yōu)越性。下游節(jié)點的污染物濃度受擴散效應的影響隨著時間的推移逐漸從水源開始向下游聚集，越來越顯著。軸向擴散效應和徑向反應項形成的綜合效應對模擬結果的作用更加明顯，與無擴散效應相比，微生物量濃度有顯著的不同。
(4)供水量變化情況下的水質(zhì)預測。供水量有較大隨機性和波動性，波動幅度較大，導致整個管網(wǎng)的水力參數(shù)(如管網(wǎng)流速、流向和流量等)都發(fā)生相應的波動，但供水量的隨機變化存在一定的趨勢性和周期性?；诙喑叨鹊碾S機森林(W-RFR)模型與小波分解提取供水量時間序列中的特征信息(用水量的趨勢、周期以及噪聲或偶然事件等)進行多尺度分析，對供水量進行重建與預測。在此基礎上，增加每個用戶用水量的隨機性，嵌入正態(tài)分布的隨機數(shù)，計算各管段節(jié)點流量、流向和壓力等水力參數(shù)，依據(jù)隨機的水力參數(shù)進行水質(zhì)預測。通過219天時間內(nèi)的水質(zhì)預測發(fā)現(xiàn)，各水質(zhì)濃度受水力變化的影響明顯，尤其是微生物的濃度，管壁區(qū)生物膜前期積累，后期也受隨機用水量的影響。
(5)基于GUI的水力與水質(zhì)分析平臺建立。結合實例將上述研究內(nèi)容分別與Matlab相結合，建立可視化人機交互界面的基于城市供水管網(wǎng)水力水質(zhì)模型的分析平臺。平臺的構建，以期為城市供水管網(wǎng)系統(tǒng)提供一個水質(zhì)評估平臺。
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