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1.
配水管网饮用水微生物学水质研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
配水管网中细菌繁殖是钦用水二次污染的重要方面.为此,对中国南方某市市区配水管网中总余氯、总磷、可同化有机碳(AOC)和细菌总数等饮用水微生物学水质相关指标进行了研究.结果表明:余氯在配水管网的沿程上有明显的衰减过程,而且与细菌总数有很好的相关关系;细菌总数测定时间的研究结果均表现为72h>48h>24h,86.700的水样在培养24h后没有菌落形成,48h后4000的水样没有菌落形成.所有水样在培养48h后未表现超标,但培养72h后有12.500的水样细菌总数超标,即菌落数>100cfu/mL;细菌总数与总磷有较好的相关关系,总磷含量较高时细菌总数也较高;AOC在管网中浓度呈上升趋势,并与细菌总数有较好的相关关系,随管网的延伸AOC浓度的增加有减缓的趋势.总的来说该市饮用水水质较好,基本处于生物稳定性状态.  相似文献   
2.
配水系统优化调度   总被引:6,自引:0,他引:6  
阐述了配水管网优化调度系统的三个基本组成部分:管网水力模型,用水量预测模型及优化调度模型。根据决策变量的不同,将常见的调度算法分为两类;直接寻优法和间接寻优法,并对各算法的特点及适用范围进行了分析。  相似文献   
3.
一种给水管网的优化方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍的给水管网优化方法,用二重嵌套迭代把泵站供水量优化分配与管径优化合为一体,它可用于水泵供水、高地水池或水塔供求及水系水塔联合供水的多水源管网的优化设计,算例表明本方法具有一定的实际意义。  相似文献   
4.
配水管网测压点的动态组合预测方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
通过对测压点水头序列的统计分析 ,得到其周期性、趋势性及随机扰动性的变化规律 .利用时间序列分析手段及动态建模方法建立了配水管网测压点的动态预测模型 ,利用加权递推最小二乘法 ( RLS)解决了模型参数的动态估计问题 .经实际供水系统使用验证 ,该法预测误差小 ,适应性强 ,可应用于供水系统的实际运行中.  相似文献   
5.
试验研究了配水管网中常规水质指标随输水距离延长的变化规律以及与细菌再生长的相互关系。随着输水距离的增长,管网水中HPC明显升高,基本保持在104CFU/mL;管网水浊度有所升高,pH值变化较小;余氯量明显下降,水温越高,余氯量下降越快;小管径管道中余氯下降快,管壁生物膜是造成余氯消耗的主要因素。余氯量是控制管网水中悬浮菌再生长的主要常规水质指标,pH值、水温等对细菌再生长影响较小。  相似文献   
6.
本文介绍一种多水源给水管网的计算方法,可用于水泵供水、高地水池或水塔供水及水泵水塔联合供水的多水源管网设计计算,也可用于旧管网改造、扩建的设计计算。算例表明本方法具有一定的实际意义。  相似文献   
7.
在城市配水管网水力计算的基础上,计算节点折算水龄,利用0-1规划确定配水管网中水质监测点的位置,以减少监测点数量,从而降低水质监测的费用。  相似文献   
8.
配水管网中三氯甲烷风险概率及影响因素分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为评估天津市TD校区配水管网(简称目标管网)中消毒副产物的风险,以水中三氯甲烷(CHCl3)为代表性指标,对该管网进行了为期1年的监测.通过联合使用逻辑回归(Logistic回归)和主成分分析(PCA)方法,建立了以耗氯量、总有机碳(TOC)质量浓度、水温、pH值、SUVA和氨氮(NH3-N)质量浓度为自变量的配水管网CHCl3风险预测模型;以不同风险概率下CHCl3质量浓度的分布情况,定义了管网水体的3级CHCl3风险等级,并根据风险概率和所制定的风险等级提出了分级控制标准.通过分析3级风险下模型各自变量的分布情况,确定了影响管网水质CHCl3风险的关键指标.实验结果表明:水中TOC质量浓度、SUVA与目标管网水体的CHCl3风险有显著的正相关性,而氨氮却对CHCl3的生成有抑制作用.在一定范围内,CHCl3生成量随着温度的升高而增加;耗氯量和pH值则对结果的影响不大.统计结果发现,当水中TOC质量浓度、SUVA和氨氮质量浓度分别控制在0~3.8,mg/L、0~1.5,L/(mg·m)和0.25~0.50,mg/L时,可将CHCl3控制在低等风险水平(风险概率为0~0.2).  相似文献   
9.
运用最小费用流理论,建立给水管网优化设计的数字模型.以达到在新建或扩建城市管道时,最大限度的降低城市配水管网的成本.  相似文献   
10.
在提水灌溉的设计中,按常规方法必须具备前后水池,在运行和管理过程中存在很多问题。目前,在泵站设计中,已经开始采用管网中设置加压泵站进行加压,根据加压泵管网的设计提出一种理论的计算方法,并模拟了几种可能出现的情况做出了分析计算,求出一套控制参数来指导工程。  相似文献   
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