供水管网水质监测：基于污染物侵入模拟的优化选址方法

"这篇论文探讨了在突发或蓄意污染事件中如何优化供水管网的水质监测点位置，以确保最大程度地覆盖和检测到污染。作者张土乔和黄亚东来自浙江大学土木工程学系，他们提出了一个最大覆盖选址模型，该模型基于污染物侵入模拟。通过使用EPANET2软件，他们模拟了非稳态水力和水质条件下的网络节点污染物浓度变化，从而评估各节点在被污染后，监测点能够检测到的污染水体体积。此外，他们还引入了一种混合粒子群优化算法，结合了基本粒子群优化算法和遗传算法的交叉、变异算子，用于解决整数编码的选址问题。这种方法对于实际的供水管网水质监测点的优化具有一定的指导意义。关键词包括供水管网、水质监测点、最大覆盖选址以及混合粒子群优化算法。" 论文的核心知识点包括： 1. **最大覆盖选址模型**：这是一种优化策略，旨在在有限的资源下选择监测点，以最大化对供水管网中潜在污染区域的覆盖。在突发或蓄意污染情况下，这种模型对于快速响应和减少污染风险至关重要。 2. **污染物侵入模拟**：使用EPANET2软件进行，这是模拟水管网中污染物扩散和浓度变化的工具。通过模拟，可以预测污染物在管网中的传播路径和影响范围。 3. **非稳态水力水质条件**：模拟过程中考虑了供水系统中水流动力学和水质参数随时间的变化，这有助于更准确地预测污染物的动态行为。 4. **混合粒子群优化算法**：这是一种优化算法，结合了粒子群优化和遗传算法的优势，用于求解监测点的最优布局问题。整数编码表示每个可能的监测点位置，使得算法能处理离散的决策变量。 5. **C++程序编制**：为了实现这一优化模型和算法，作者编写了C++程序，这表明了该方法具有可操作性和实用性，可以在实际工程中应用。 6. **应用价值**：提出的模型和求解算法为供水管网的水质监测点优化提供了理论支持，有助于提高污染检测效率，保障公共饮水安全。 通过这些知识点，我们可以理解论文的主要贡献在于提供了一种实用的计算方法，用于在复杂供水网络中确定最佳的水质监测点，以应对可能的污染事件。这一研究对于城市供水系统的安全管理具有重要的实践意义。