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      錦州市城市供水水質異常檢測方法研究

      2018-04-25 12:29:35
      地下水 2018年2期
      關鍵詞:離群基線供水

      (遼寧省錦州水文局,遼寧 錦州 121000)

      隨著我國城市化進程不斷加速,城市規(guī)模在逐漸擴大,城市人口的數量在不斷在增長[1]。但是與之相匹配的供水設施卻受到多方面的限制,造成了城市生活用水質量下降的情況。例如工農業(yè)廢水隨意排放、水土流失現象頻發(fā)、城市污水系統(tǒng)設計不合理等,這些都會城市的供水源造成了極大的影響,嚴重的對居住在城市的居民們造成了生活上的困擾。對此,如何使用現代化的科學手段和方法進行城市供水的水質檢測就成為了相關部門需要注重的環(huán)節(jié)。雖然目前錦州市的政府部門已經注意到了這些問題,但是這些問題只靠政府部門進行經濟投資顯然是遠遠不夠的,還需要用科學的檢測方式來進行水質的實時監(jiān)控,這樣才能夠做好水質異常的處理工作[2]。

      1 城市供水水質異常狀況分析

      對于城市供水而言,出現水質出現異常的主要判斷標準就是供水的水質參數與標準值產生了差異。以目前聯合國對于水質的狀態(tài)標準規(guī)定,正常的供水必須要滿足以下幾個方面的條件,分別是符合某種典型或者常規(guī)模型,水質預警系統(tǒng)主要是通過傳感器采集的監(jiān)測數據,如pH值、氧化還原電位、電導率、總有機碳、余氯等參數,以常規(guī)的數量、程度、狀態(tài)、形式或者方式發(fā)生,其強調符合某種標準模式或者達到某種水準,基于某種趨勢保持良好狀態(tài),而異常是指偏離了這種標準模式,和期望模型產生偏差,在水質監(jiān)測系統(tǒng),水質參數會受到噪音、外界環(huán)境等因素的影響,隨著水質環(huán)境的變化,水質正常標準也發(fā)生變化??偟膩碚f,水質發(fā)生異常的情況有以下三個方面的原因(見表1)。

      1.1 檢測出現異

      異常事件的發(fā)生,在水質檢測的過程中,如果水質的期望值與實際進行檢測的參數存在偏差較大的情況,那么就可以認定為水質出現了異常。這里的偏差值取決于時間的長短以及水質受到污染的程度。一般來說,水質檢測出現了異常情況主要是城市供水的水源受到了污染,這種污染除了工農業(yè)廢水等生產造成的污染之外,還有水土流失、藍藻爆發(fā)等其他因素造成的污染。所以說,檢測水質中出現的異常情況,是水質檢測最為重要的環(huán)節(jié)之一[3]。

      1.2 基線變化

      所謂的基線指的是,供水質量在一段時間內的水質參數平均值,這種取值的時間一般是在12個小時左右,但是沒有固定的標準。而基線變化指的就是,在一定的時間內,供水水質的參數出現了低于或者高于平均值的變化情況。對于城市的供水而言,出現水質的參數在基線變化的情況只有大規(guī)模的洪澇現象引發(fā)的水質出現變化?;蛘呤谴蜷_泵或者閥門等都可能造成基線變化,使得水流通過監(jiān)控站表現為不同特性。

      1.3 離群點異常

      與基線變化不同,離群點雖然是基于基線的基礎上的數據,但是它指的是在某個時間點上,水質的參數與城市供水的檢測出現異常的情況。一般來說,在標準的時間間隔點里,出現了多個離群點,并且基線變化也出現了異常,那么就可以判定水質出現了異?,F象。但是由于造成離群點異常的情況較多,在整個基線上也較為頻繁,因此,離群點并不能成為單獨判斷水質出現異常的因素。

      表1 三種判定水質異常的方式

      綜上所述,檢測異?,F象和基線變化都會造成在一定的時間段內出現離群點的情況。離群點是指在某個時間點預期水質和實際測量水質之間產生明顯差異。異常事件和基線變化的區(qū)別表現為基線變化造成的水質異常時間比較長,兩者的離群點時間段長短不同?;€變化造成的水質異常主要發(fā)生在初期,和異常事件基本相同,因此在分析城市供水水質異常時,應采取有效的檢測方法,優(yōu)化水質異常檢測算法,考慮到不同工藝的操作要求和信息,正確區(qū)分異常事件和基線變化。

      2 城市供水水質異常檢測設計目標

      以錦州市供水的情況而言,其主要的檢測方法采用的是國家標準的異常決策法。即通過對上文中所述的檢測異常情況,然后對基線和離群點進行分析,最終對水質是否出現異常進行評定。根據《中國城市飲用水衛(wèi)生標準》以及國際標準CB-56812規(guī)定,城市供水的pH值≤6或者pH值≥8的情況,就可以判定供水的水質出現了異常。在出現異常的情況時,首先要做的就是尋找污染源,以此來判斷出水質異常的原因,找到解決處理的對策和方法。在水質異常的檢測時,最為重要的一個環(huán)節(jié)就是設計檢測的目標,只有設定了檢測目標,才能夠進行后續(xù)的檢測環(huán)節(jié)。在進行目標設計的時候,需要遵循以下幾個方面的原則:(1)實時性,由于水質是在不斷變化的,因此在供水水質檢測的時候,必須要注重實時性。(2)經濟性,由于水質檢測的程序較為繁瑣,流程較多,并且一直需要進行。因此,進行供水水質檢測的時候要盡可能的降低經濟成本的投入。(3)準確性,如果水質出現了問題,那么政府部門就需要出臺相應的政策和手段,來保證供水的質量,所以,水質檢測的準確性是必須要保證的。(4)抗干擾性,供水水質異常檢測方法必須能夠適應動態(tài)的環(huán)境變化,滿足水質參數變化要求,具有較強的抗干擾性。

      3 城市供水水質異常的檢測方法

      3.1 在線水質參數檢測

      對于城市供水的方法而言,在線水質參數的檢測方法是最為常見的。這種方法需要通過對該城市水質檢測的歷史情況進行統(tǒng)計,并且根據統(tǒng)計的結果建立起數據模型庫。在檢測的時候,通過實際檢測結果與數據庫中的結果進行對比,以此來對水質的參數進行具體的分析。在線水質參數的檢測的方法需要結合計算機、統(tǒng)計算法以及聚類算法等多種形式來進行。首先通過計算機對數據進行大量分析,包含單類別異常檢測和多類別異常檢測;之后通過統(tǒng)計算法和聚類算法的形式,把多種數據分析的結果劃分在一起,同時與實際檢測情況相互對比。需要注意的是,在進行數據模型的對比時,需要對多個樣本的數據進行分析,計算樣本數的方差、平均值以及回歸值,之后再綜合比較分析。

      3.2 RBF自由化神經網絡預測

      RBF自由化神經的網絡預測包括了輸出層面、輸入層面以及隱藏層面,輸出層面的信息通過數學函數模型映射到隱藏層面中,而檢測數據的變化根據輸出層面進行變動。RBF的網絡預測模型主要有動態(tài)預測和非線性兩種,因此在準確性上有著較強的保證。通過專業(yè)的查詢方法,結合實數的編碼手段,進行選擇和交叉兩種方式的操作來對適應度進行驗證。例如在錦州市的供水水質檢測的過程中,通過這種RBF的網絡模型進行預測,結合設置最大進化代數、交叉概率因子、縮放因子、種群規(guī)模這四種參數的設計,可以有效的得到水質異常的準確結果。在分析水質參數是否達到異常的程度時,要判斷代數方程計算是否正確,借由變異操作轉換為變異向量,最后形成一種集群式的操作。在實際的RBF預測模型檢測水質的過程中,首先需要確定的就是供水的溫度、溶解性能、含油性程度、導電性能、pH值等各項參數,之后選擇眾多參數中對于當地水源最為重要影響的參數。由于錦州地區(qū)屬于沿海地區(qū),工業(yè)化程度也較高,因此對當地的水源檢測參數需要以pH值為主要參數,之后對所有的參數的平均值進行計算,最后得出相應的檢測結果。

      3.3 目標函數模糊聚類算法

      一般而言,進行目標函數模糊算法主要是為了將大量的數據通過模糊函數的形式,在計算機中以最為簡單明了的方式反映出來,因此,這種檢測方法也被稱為X均值算法。將數據聚類成一個完成的集合,根據城市供水正常的水質歷史數據,探究重復發(fā)生水質異常模式,若檢測出來的城市供水水質異常數據和數據庫中的異常數據相互匹配,可判斷為供水水質異常事件。在使用這種模糊算法的時候,需要根據所記錄的時間序列集合來共同設定,構建水質異常集合判定的流程為統(tǒng)計聚類量、提取聚類模式、統(tǒng)計水質異常事件序列模式和檢測供水水質異常。標函數模糊聚類法在提取供水水質異常模式時,需要經過以下步驟:供水水質數據檢測、結合陣列更顯劃分檢測矩陣、更新聚類中心矩陣、得到供水水質檢測聚類中心和劃分矩陣。

      4 結語

      綜上所述,解決城市供水異常所帶來的經濟效益不僅僅體現在錦州市,它作為民生工程中最為重要的一個部分,已經成為了我國各個省份經濟發(fā)展中的重要環(huán)節(jié)。但是,受到我國部分城市地區(qū)的經濟條件和基礎設施等方面的限制,我國的城市供水的發(fā)展比較緩慢。因此,城市要根據自身的優(yōu)勢條件,例如優(yōu)秀的地理區(qū)位條件等,同時合理的運用現代化的水質檢測方法來保證供水的質量,及時解決供水出現異常的情況,為我國城市的發(fā)展提供良好的內部環(huán)境。

      [1]許衛(wèi)娟.離子色譜法測定地表水中氟化物的方法探討[J].環(huán)境科學導刊.2014.33(4):86~87.

      [2]王志民,于福蘭,劉志芬,等.阜新市地表水資源質量評價[J].東北水利水電.2003(09):38-39.

      [3]張久龍, 季營, 羅瑩瑩,等. 鉬酸銨分光光度法測定水中總磷不確定度[J]. 硅谷.2012(21):183-184.

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