管網水水質預測研究論文
時間:2022-03-12 10:05:00
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摘要本文介紹了如何利用神經網絡實現管網水質預測,并針對管網水的二次污染提出了相應的對策,對提高管網水水質和保證居民健康有一定的參考意義。
關鍵詞神經網絡;管網水;預測
1引言
中國是一個干旱缺水嚴重的國家,是全球13個人均水資源最貧乏的國家之一。中國入世以來,伴隨著工業發展出現的水環境惡化,水質下降等情況已經嚴重影響到居民的生產和生活。管網水的質量對人民的生活和生命舉足輕重。管網水的水質是保證居民健康狀況的關鍵。而如此珍貴的飲用水,經過地下管道中的“長途跋涉”后,才能最終抵達千家萬戶的水龍頭。可惜的是在此過程中,由于飲用水與輸送管道“親密接觸”而遭到二次污染,飲用水的清潔程度大打折扣。因此,加強管網水的水質預測和預報對于預防管網水的二次污染和及時處理出現的二次污染問題具有重要的意義。
本文是在第一手管網水水質實測數據的基礎上進行管網水水質預測的。由于輸水管道的布局有很大差別,管道本身又可以看作一個系統,而且我們所討論的水質實測數據時間序列是服從于線性關系還是非線性關系不易說明白,因此很難建立一個具體的數學模型來預測未來的水質數據。本文將采用BP神經網絡模型來預測管網水的水質,并將預測值與實際值做了比較分析。針對管網水二次污染的原因,提出相應的對策。
2BP神經網絡的基本簡介
1)BP網絡結構
BP網絡通常有一個或多個隱層,隱層中的神經元均采用S型變換函數,輸出層的神經元采用純線性變換函數。圖1描述了一個具有一個隱層的BP網絡。
圖1BP網絡模型結構
2)BP網絡的學習過程
目前在神經網絡的實際應用中,絕大部分的神經網絡模型是采用BP網絡和它的變化形式,BP網絡也是前饋網絡的核心部分,并體現了人工神經網絡最精華的部分。BP神經網絡一般由一個輸入層、多個隱層和一個輸出層構成,各層之間實行全連接。隱層中的神經元均采用S型變換函數,輸出層的神經元采用純線性變換函數。BP網絡的學習過程主要由四部分組成:
(1)模式順傳播:輸入模式由輸入層經中間層向輸出層傳播。
(2)誤差逆傳播:網絡的希望輸出與網絡實際輸出之差的誤差信號由輸出層傳經中間層向輸入層逐層修正連接權值。
(3)記憶訓練:“模式順傳播”與“誤差逆傳播”的反復交替進行的網絡“記憶訓練”過程。
(4)學習收斂:網絡趨向收斂即網絡的全局誤差趨向極小值的“學習收斂”過程。
3預測管網水質參數的BP網絡
BP網絡可以用于模式識別,即用一個特定的輸出矢量將其與輸入矢量聯系起來。我們所建立的模型是在有大量實測數據基礎之上的,數據庫中每天都有對PH值、硫酸鹽、硝酸鹽氮、氨氮、總硬度、永久硬度、氯化物、總堿度、耗氧量這九個水質參數的實測記錄。我們選擇常用的3層BP神經網絡來預測未來某一天的九個水質參數。
為了使網絡預測值能夠達到與實測值無限的接近我們要對所建立的網絡進行訓練以獲得我們設定的誤差范圍內的神經網絡預測模型的每層的權值和閾值。然后通過訪問數據庫WaterQualityRecords讀出已有的實測數據并賦給輸入變量Variable;將最新一天的實測數據賦給TrueValue來檢測我們的預測值是否達到要求的依據。下面是讀取數據的m語言實現。
connA=database(''''WaterQualityRecords'''','''''''','''''''');
%連接到數據庫
cursorA=exec(connA,''''SELECT*FROMWaterPlant'''');%執行SQL語句和打開游標
cursorA=fetch(cursorA);
%讀數據到MATLAB單元數組
WaterDataBase=cursorA.Data;
%讀數據到WaterDataBase
fori=1:600
%前600天的數據賦給Variable
Variable=WaterDataBase(i,:)
end
TrueValue=WaterDataBase(601,:);
%第601天的數據賦給TrueValue
與數據庫連接好以后就可進行網絡的自學習過程來訓練出網絡每層的權值與閾值。使用random陣列來產生網絡的初始權值與閾值。為了避免神經網絡過訓練我們采用交互檢驗法:即將我們數據庫中的實測數據分為訓練集、檢驗集和測試集。首先用訓練集訓練網絡,依照BP算法調整網絡結構和參數;然后用檢驗集檢驗訓練好的網絡,進一步優化網絡結構和參數,最終確定訓練網絡中最佳的一個;最后用測試集對未知樣本進行測試并檢驗網絡的計算精度。下面是學習及預測過程的m語言實現:
Matrix=zeros(30,width);
NeuralI=100;
InData=zeros(NeuralI,6);
GoalData=zeros(6,6);
Neuralo=6;
[R,Q]=size(InData);
[S2,Q]=size(GoalData);
S1=6;
[w1b1]=rands(S1,R);
[w2b2]=rands(S2,S1);
max_epoch=400;%最大訓練步數
err_goal=0.01;%訓練目標
lr=0.01;%學習速率
NNTWARNOFF
forj=1:width
P=PingMeiWaterBase(j,1:end);
simdata=P(end-NeuralI+1-31+x:end-31+x)'''';
fori=1:Neuralo
InData(:,i)=P(end-NeuralI-Neuralo-1+i:end-Neuralo-2+i)'''';
GoalData(:,i)=P(end-2*Neuralo+i:end-Neuralo-1+i)'''';
end
fori=1:max_epoch
A1=tansig(w1*Indata,b1);
A2=purelin(w2*A1,b2);
error=GoalData-A2;
D2=deltalin(A2,error);
D1=deltatan(A1,D2);
[dw1,db1]=learnbp(Indata,D1,lr);
[dw2,db2]=learnbp(A1,D2,lr);
w1=w1+dw1;
w2=w2+dw2;
ifsumsqr(error)<goal
break;
end
end
temp=purelin(w2*tansig(w1*simdata+b1)+b2)'''';
result(j)=temp(end);
end
4預測值與實際值的比較
5比較結果的分析和水質二次污染原因的尋求
從以上比較可以看出,預測值與實測值還是存在一定的誤差,這就說明出廠水在管道的傳輸過程中存在著使水質變化的因素,下面是引起這種變化的原因:水在輸水管網流動過程中,一方面其中的一些化合物分解后與管材發生化學作用,另一方面水中殘存的細菌還可能再繁殖,形成管內腐蝕、沉淀及結垢等情況。
(1)形成管道結垢的主要原因有:水對金屬管道內壁的侵蝕,造成化學腐蝕和電化學腐蝕,產生氫氧化物沉積于管內,是管道表面形成凹凸不平的沉淀;水中的鈣鎂離子和碳酸根離子化和形成CaCO3和Mg(OH)2難溶于水而形成水垢沉渣;水中以重碳酸鹽形式存在的鐵,經水中溶解氧的作用,轉為絮狀沉淀的氫氧化鐵而沉淀在管內底部;管道內的生物性堵塞,特別是鐵細菌在生存過程中能吸收亞鐵鹽和排出氫氧化鐵形成凸起物,硫酸鹽還原菌將硫酸鹽還原成硫化物,從而加快了管道的腐蝕結垢速度;水中懸浮物特別是直接向管網輸水的井水,往往使井中的粉砂、細沙隨水流帶入管內,尤其是生物的聚積性黏附性能,使這些懸浮無機物很容易在管道內沉積。資料表明,這種管道結垢層的厚度會隨時間的延續不斷的增加,使管道有效截面積逐漸縮小;同時也提供了很好的細菌孽生場所,微生物附著生長從而形成“生物膜”(也稱“生長環”)。美國在管道生物膜中檢出28種細菌[3]。因此管內結垢層既影響水質,又影響管道的輸水能力。
(2)管道及附屬設備受到污染:管道在穿越已污染的地下水或污水的地段若出現管道穿孔、閘門滲漏、接口漏水等問題未得到及時修復,一旦施壓或停水,污水就可能流入館內,引起污染。管道上的沖洗排水閘接口低于河水位或接至下水管道中,若閘門關閉不嚴,則會引起污水倒灌,造成管網水污染。管道爆裂漏水,關閘后形成負壓,臟水吸入管道內,管道修復后由于未及時沖排,形成污染。
(3)管網管理不善造成管網水質的污染:新鋪設管線竣工后,沒有嚴格按照必須高速沖洗,消毒液浸泡(24小時以上)、清水沖洗的要求去做,致使投入運行后對整個管網水質產生影響。沒有對管網的死水區、線路終端等部位進行定期方水沖洗,使死水區水質下降。沒有對管網定期進行清管、刮管和襯涂內壁。在舊管維修或更換后,急于供水,沒有按照要求進行管道的沖洗和消毒。
6二次污染的防治措施
(1)改進水廠工藝水平,提高出廠水的水質及其穩定性。如果出廠水不穩定或含鐵量較高、或水廠常有出渾水現象等,水在管道流動過程中易發生腐蝕、結垢和沉淀等現象。
(2)選擇合理的消毒劑。研究表明氯胺在控制生物膜方面比自由氯更有效果。但有研究表明,氯胺的濃度要在某一臨界值以上才能有效控制鐵管上生長的生物膜。資料說明:要使附著的細菌失活,余氯胺濃度維持在2.0mg/L是必要的。
(3)推廣應用新型材料管材,如硬聚氯乙烯管(UPVC),高密度聚乙烯管(PEX),聚丁烯管(PB),鋼塑復合管等。這類管材內壁光滑,耐腐蝕,無污染,適用于建筑物內冷水、熱水和飲用水的系統。
(4)合理制定管網沖洗計劃,管網沖洗主要是利用消防栓和排水閘。從主管至消防栓一般都有5~10m左右的管道,而該段管道內的水由于消防栓的長期不用而成了“死水”,影響水質。為了解決這個問題就必須定期排放消防栓。為了保證沖洗效果,宜采用單向沖洗,即沖洗時把一段閥門關閉,使單向來水,然后再關閉另一端閥門,沖洗另一端管道。
(5)建立水質檢查制度,由衛生防疫部門定期對二次供水設施的出水進行水質監測,發現問題及時處理。
7結語
防治二次污染,改善管網水質的根本措施是提高出廠水水質,并力求保證出廠水水質的穩定,使管網不易結垢和腐蝕;其次,加快城市舊網改造步伐,推廣應用新型管材及內防腐材料,并定期沖洗管網,加強對二次供水設施的清洗管理,及時檢漏、堵漏等,盡可能消除對管網造成二次污染的隱患,提高城市供水的安全。
參考文獻
[1]高雋.人工神經網絡原理及仿真實例[M].機械工業出版社
[2]高延耀,顧國維.水污染控制工程[M]北京.高等教育出版社
[3]求是科技編著.MATLAB7.0從入門到精通[M].北京:人民郵電出版社
[4]任基成,費杰主編.城市供水管網系統二次污染及防治[M].中國建筑工業出版社
[5]聞新,周露,王丹力,熊曉英.MATLAB神經網絡應用設計[M].北京.科學出版社,2001
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