生物滤池系统内生化作用机理综合研究

采用淹没式生物滤池系统对官厅水库入库水进行了生物预处理的可行性研究 .综合考察了生物滤池系统内的生化作用机理 ,对地表水中的好氧反硝化进行了探索性研究 ,并在水力负荷为 4m3 (m2 ·h)的情况下取得了 2 9%的脱氮率 .好氧反硝化对于低C N比的地表水进行生物脱氮提供了一种新的思路     

供水管壁的磷释放对管网水质生物稳定性的影响

为了研究供水系统金属管壁磷释放及其对管网水质生物稳定性的影响,采用新旧有水泥涂衬球墨铸铁管,考察了管壁和水泥涂衬中磷的含量,管网水中可同化有机碳(AOC)、异养菌平板计数(HPC)及生物可利用磷(MAP)的变化规律.结果表明,在铸铁管金属管壁和水泥涂衬中均有磷元素及其他微生物生长所需微量元素存在.旧管和新管均可向悬浮水中释放磷元素并可被微生物吸收利用,旧管释放水平高于新管;同时旧管释放产生的AOC和旧管水中的HPC也明显高于新管;新管对水中pH值有明显影响,但随时间推移逐渐减弱.     

大丰市饮水安全工作的实践与思考

农村饮水安全工程是一项民生工程、民心工程、德政工程。2011年,大丰市市委、市政府积极推进农村饮水安全工程项目区外的供水管网更新改造,全市自来水普及率达99.8%。饮水,是群众基本生活的必要保障,饮水安全事关群众健康和生命安全。饮水问题不仅是民生问题,更关乎国家大计。为确保供水安全,大丰市加大力度,多措并举,实施地表水、地下水和水源地保护。农村供水发展历程及取得的成就大丰市地处江苏省北部沿海地区,20世纪60年代之前,人畜用水主要为地表水。大丰市属第四纪海相沉     

世行支持我国固废管理与供水项目

多边投资担保机构（MIGA）于2007年7月10日宣布为在我国的3个基础设施项目签发价值3420万美元的担保，为城市固体废物处理与供水领域的投资项目防范非商业性风险提供担保。     

提高昆钢生活饮用水供水水质分析

《生活饮用水卫生标准》（GB5749—2006）对供水水质提出更加严格的要求。对新标准主要特点和基本要求、昆钢生活饮用水供应现状及面临的主要问题进行了分析,立足现有工艺条件和设施,探讨了提高昆钢生活饮用水供水水质的方法措施。     

净水厂中自动加氯系统探讨

文章主要介绍了净水厂自动加氯系统的结构、特点和影响因素.控制系统以原水流量为前馈和出厂水余氯浓度作为反馈信号,采用PID算法控制加氯量.系统应用于南方某水厂,取得了良好的效果.不仅提高了供水水质的安全性,而且还取得了较好的经济效益.     

城市供水管网在地震时的连通可靠性分析

考虑地震作用效应和管道抗力的随机特性,建立了埋地管道单元的概率预测模型,评估其在地震时的震害状态.把供水管网系统简化为边权有向网络图,通过Monte Carlo随机模拟过程,近似再现管网中各管段的破坏状态,进而分别结合图论理论方法和模糊关系矩阵法,对管网进行连通可靠性分析.由于Monte Carlo模拟算法是以管网各节...     

基于小波去噪-卡尔曼滤波的供水管网爆管检测

在应用卡尔曼滤波进行爆管检测时，若受到监测误差、用水量随机波动等因素形成的背景噪音影响会导致误报率偏高，进而带来爆管检测系统鲁棒性较低的问题。鉴于此，对原始卡尔曼滤波进行了改进，首先采用小波函数对监测数据进行处理，其可以成功将周期循环信号中的有效信号及噪声信号分解至不同频域，然后使用硬阈值函数去噪后再对信号进行重构；最后利用卡尔曼滤波对重构后的信号进行爆管检测。研究结果表明：通过小波去噪，重构的信号中噪声信号占比显著降低，且信号与有效信号相似性更大；利用实际管网数据验证发现，所提算法可成功应用于实际管网爆管检测且与卡尔曼滤波相比，信号持续稳定，无剧烈波动且误报次数由6次降至0次，极大提高了爆管检测系统鲁棒性。     

分类分级视角下供水管网地震韧性评估研究

为解决供水管网安全精细化管理问题，提升城市供水管网地震韧性水平，在综合分析影响供水管网安全的主要因素的基础上，引入分类分级理念，结合动态分级法(Dynamic Classification Method, DT)和集对分析-可变模糊模型(Set Pair Analysis-Variable Fuzzy Recognition Model, SPA-VFRM),建立供水管网地震韧性评估分类分级模型，动态优化供水管网地震韧性分类，量化评定管道安全韧性分级，并应用于某县城供水管网安全韧性综合评估。结果表明，提出的新模型可以有效实现供水管网地震韧性的分类与分级，提高供水管道风险识别的精确性，能够为制订科学的供水管网维护和改造策略提供理论支持。     

基于动态剪枝的城市供水管网优化调度算法

城市供水管网的优化调度模型,需要反复调度水力学模型来计算目标函数和约束条件,从而产生巨大的计算和时间成本。在优化迭代过程中,为了获得更优秀的优化结果,通常在搜索空间中约束条件的边界进行搜索,产生了大量不满足约束的样本和较低的优化效率。为解决这一问题,提出了一种高效的基于约束条件的动态剪枝方法,在运行水力学模型前,利用优化计算过程中积累的数据来判断样本是否符合约束条件,从而剔除不满足约束的样本,提高优化效率。模型分别在1个案例管网和1个真实管网上进行测试,结果表明:使用朴素贝叶斯、决策树和支持向量机作为动态剪枝算法,在获得和原始优化模型几乎相同结果的同时,分别减少56.4%、58.5%和56.8%的计算次数。