管网水质综合评价理论与方法研究

管网水质综合评价理论与方法研究随着城市供水厂生产工艺的改进，出厂水水质标准也在逐步提高，为满足用户对水质需求，不仅要求提高水处理技术，同时要保证水在管网中输送时候尽量避免二次污染。

就管网水质而言，能否保持管网水质与同出厂水质，实时的将优质水供应到城市千家万户，则是一项十分浩大的系统工程，围绕管网水质如何提高这一尤为重要的课题。

要提升管网水质，首先要确定管网水质污染产生的原因，同时要有明确的水质分析和评估方法，最后确定解决方案。

1、城市管网污染产生的原因1.1 城市供水运行管网由于受历史客观原因影响，其管道材质直接关系到管网的水质。

过去几十年大量使用的铸铁管、钢管、镀锌管等，管道内壁易腐蚀、结垢或因防腐实效较差，水若在管道中长时间停留或水力条件发生急剧变化时，一旦拧放水且易产生黄水和铁腥味臭水。

再由于某些房地产开发商或业主，用低劣的黑铁管建于楼内给水管，其用水水质则更加难保。

1.2 新装管道施工的过程中，因措施不当脏(污)水进入浸泡(地处化工区域稍不注意则影响更大)。

若管道未作冲洗并网，无切实冲洗方案和采取措施不力，因冲、排水管截面比率小以及冲洗强度、冲洗历时不足及检验不严格等，都易使管道在并网供水后产生污染，或影响连接支管引发堵、缠绕供水设施现象。

1.3 给水管道的下端浸没在用水器的污水液面下，一旦管网因失压或停水，污水就有可能被吸入，引起管内污染，此种情况多半来自于水厂或转压泵站的停产停泵现象。

因管网阀门的快开快关的操作引起“水锤效应”，在检修过程中易吸入脏水形成污染。

1.4 对供水管网单一进行关阀实施分压(域)的供水调度措施，使环状供水管网中循环的活水，因长期关闭处于不流动状况，影响破坏产生局部区域的“污染水”以及在枝状管网末梢产生的“污染水”。

1.5 具备自备水水源的用户贮(用)水设备与供水管道相通，如无任何隔断措施，管网突因停水或管网水压低等原因引起回流人供水管内，引起污染。

1.6 管道因使用年限过长，管网中因锈蚀和沉积物的累积，为微生物的繁殖提供可条件，从而使水流经管道时被微生物污染。

1.7 自来水公司对管网特别是管网末稍部位冲洗、排污效果不理想影响管网水质。

1.8 水厂供水量不稳定或超负荷运行等使净化设施的混凝、沉淀、过滤效果受到影响1)反应、混凝沉淀时间不够造成反应、混凝、沉淀不充分，矾花密实度不高，将大量细小矾花带入滤池，加重滤池运行负担，缩短滤池运行周期，甚至会造成在清水池或出帮管网内凝结矾花现象。

2)由于原水进水量的变化，则加矾、加氯量也应随之变化，目前我们还是靠人工加药量，因此很难将加矾、加氯量控制在最佳范围内，从而影响混凝、消毒效果。

对管网水质产生影响。

1.9 屋顶水箱及自备水源等污染供水管网水质1.9.1 目前，屋顶水箱仍是城区某些高层建筑、地形较高、低水压地段用户为保证用水而普遍采用的供水方式，特别是居民住宅楼使用最广。

由于大部分屋顶水箱无专人管箱，未能做到定期清洗，加上水箱设置不科学等到会引起以下水质污染：（1）水箱池体结构不合理，池内出现死水区。

水箱池体面积过大而用户用水量少，使池内水体停留时间过长导致细菌繁殖，如滋生“红虫”等，引起池内水质恶化。

（2）水箱池体封口等处理不当，甚至有的水箱是敝开式的，或溢流管、放空管直接与下水管相连等，导致蚊子、蚂蚁或其它导物等进入水箱，发生腐烂、沉积底部。

1.9.2 自备水源，如井水、冷却水及其它水源和城市管网连接，中间虽有止回阀等隔开，但会发生阀门失灵或未及时关闭。

当城市管网压力降低时，自备水会进入管网，引起污染。

1.9.3 其它污染。

由用户生活用水设施质量差、器具安装不合理及某些人为因素等造成：如个别用户供水管道受到绿色水污染和用户发现自来水中存在活蚯蚓，均属于这一类。

1.10 管外废水通过管网漏、渗水部位、进入管网污染水质管网因修理、降压供水等原因发生停水或管网产生负压时，管网周围、下水道的废水会通过管网的渗漏点渗透进供水管网，从而污染水质。

2、城市管网水质评价方法针对管网中的水质污染情况，我们必须有一个评价其污染程度的标准和方法。

目前常用的方法有单因子指数法、内梅罗指数法、灰色关联分析法、模糊综合评判法、主成分分析法以及综合水质标志指数法等。

2.1 单因子指数法，单因子指数评价法主要用在地标水质的评价分类中，我国目前实施的《地表水环境质量标准》(GB3838—2002) 对水质评价作出了具体规定：“地表水环境质灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。

因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。

灰色系统关联分析的具体计算步骤如下：（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。

反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列；影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。

（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理，由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。

因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。

（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（X i），所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。

因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。

对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1，X2，…..，X n，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（X i）可由下列公式算出：其中ζ为分辨系数，0＜ζ＜1。

是第二级最小差，记为Δmin。

是两级最大差，记为Δmax。

为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。

记为Δoi(k)。

所以关联系数ξ（X i）也可简化如下列公式：（4）求关联度ri ，因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。

因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值。

（5）排关联序，因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅是关联度的大小。

灰色关联分析法的水质指标权重系数的确定较模糊综合评判法合理，结果也更接近于综合水质标志指数法。

灰色关联分析法体现了水环境系统的不确定性，在理论上是可行的。

虽然分辨率低，但具有简单、可比的优点，而且由于影响水环境的变化因素不断增多、不断变化，水环境的不确定性逐渐增加，所以灰色评价法在水环境质量评价中应用日益广泛。

2.4 模糊综合评判法，由于水体环境本身存在大量的不确定因素，各个项目的级别划分、标准确定都具有模糊性。

因此，模糊数学在水质综合评价中得到广泛应用。

具有代表性的方法有：模糊综合评判法、模糊概率法、模糊综合指数法等，其中应用较多的是模糊综合评判法。

这种方法根据各污染物的超标情况进行加权，但污染物毒性与浓度不成简单的比例关系。

因此，这种加权不一定符合实际情况。

从理论上讲，模糊评价法体现了水环境中客观存在的模糊性和不确定性，符合客观规律，具有一定的合理性。

但从目前的研究情况来看，采用线性加权平均极型得到的评判集易出现失真、失效、跳跃等现象。

存在水质类别判断不准或结果不可比的问题，可操作性较差。

模糊综合评价法的基本思路：由监测数据确立各因子指标对各级标准的隶属度集，形成隶属度矩阵，再把因子的权重集与隶属度矩阵相乘，得到综合评判集，表明评价水体水质对各级标准水质的隶属程度，其中值最大的元素对应的类别即为水体评价类别。

具体步骤如下：①建立水质评价因子集合及等级集合；②建立单因子评价矩阵；③确定各因素的权重；④建立水质评价模型，,计算评价结果。

模糊综合评判法的核心内容是确定隶属函数，进而求得隶属度以确定水质类别。

污染物浓度处于相邻的两个级别之问时才存在判断上的模糊性，其隶属函数的模糊区间定义为一级，在其它区间上，隶属度为常数0或1。

某一水质指标实测浓度较大时，对指标权重系数影响大，通常是浓度越大，权重系数越大，因而浓度大的水质指标对水质级别判定的影响较大，但相对于单因子指数法，其污染最大的因子对水质等级的决定程度要小得多。

2.5 主成分分析法，在进行水质分析时，多变量问题是经常会遇到的。

变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。

因此，我们就会很自然地想到，能否在各个变量之间相关关系研究的基础上，用较少的新变量代替原来较多的变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多的变量所反映的信息？事实上，这种想法是可以实现的—即运用主成分分析法。

主成分分析是把原来多个变量化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，从数学角度来看，这是一种降维处理技术。

假定有n个水质样本，每个样本共有p个变量描述，这样就构成了一个n×p阶的水质数据矩阵。

用较少的几个综合指标来代替原来较多的变量指标，而且使这些较少的综合指标既能尽量多地反映原来较多指标所反映的信息，同时它们之间又是彼此独立的。

其最简单的形式就是取原来变量指标的线性组合，适当调整组合系数，使新的变量指标之间相互独立且代表性最好。

如果记原来的变量指标为x1，x2，…，x p，它们的综合指标——新变量指标为x1，x2，…，zm（m≤p)。

则在（2)式中，系数l ij由下列原则来决定：（1)z i与z j（i≠j；i，j=1，2，…，m)相互无关；（2)z1是x1，x2，…，x p的一切线性组合中方差最大者；z2是与z1不相关的x1，x2，…，x p的所有线性组合中方差最大者；……；z m是与z1，z2，……z m-1都不相关的x1，x2，…，x p 的所有线性组合中方差最大者。

主成分分析的计算步骤通过上述主成分分析的基本原理的介绍，我们可以把主成分分析计算步骤归纳如下：（1)计算相关系数矩阵在公式（3)中，r ij（i，j=1，2，…，p)为原来变量xi与xj的相关系数，其计算公式为因为R是实对称矩阵（即rij=rji)，所以只需计算其上三角元素或下三角元素即可。

（2)计算特征值与特征向量首先解特征方程｜λI-R｜=0求出特征值λi（i=1，2，…，p)，并使其按大小顺序排列，即λ1≥λ2≥…，≥λp≥0；然后分别求出对应于特征值λi的特征向量ei（i=1，2，…，p)。

（3)计算主成分贡献率及累计贡献率一般取累计贡献率达85-95％的特征值λ1，λ2，…，λm所对应的第一，第二，……，第m（m≤p)个主成分。

（4)计算主成分载荷由此可以进一步计算主成分得分：借助主成分分析方法可以初步了解供水管网中的水质变化情况，并根据相关性强弱将水质指标分成3组，为建立综合水质评价模型奠定基础。