净水厂出厂水经长距离的输送,到达配水管网的水质可能会发生变化。余氯和溶解性有机物(DOM)的含量对水质的影响较大,并且一定程度上可反映输送水质的好坏。本研究结合实际水质监测和室内实验,对某高校的水质进行了全面的分析研究,并建立了余氯预测模型,研究结果为掌握该区域水质问题与水质风险的防范提供理论与建议。论文取得的主要研究成果如下:(1)分析了研究区域管网余氯时变化与日变化规律及影响因素。余氯时变化规律体现在用水高峰期余氯浓度变大,用水低峰期余氯浓度降低,夜间余氯浓度低于白天,且达标(≥0.05mg/L)率较低。余氯日变化呈逐渐降低趋势,夏、冬季余氯浓度达标率较低。余氯时变化规律受用户时用水量变化影响较大,水温、pH、浊度也是主要影响因素,且水温、浊度分别与余氯呈负相关,pH与余氯呈正相关;管网上游的细菌总数、余氯、TOC和p H对管网下游余氯变化存在一定影响,其中细菌总数的影响最大;余氯日变化规律受水温和pH的影响较大,季节因素与管道属性的影响也较显著。(2)探究了配水管网末梢中DOM的分布特征。结果表明:该区域管网水中DOM主要为溶解性微生物副产物(SMP)、富里酸类和腐殖酸类有机物;DOM平均相对浓度约为2.0×10~6au·nm~2,其中类蛋白有机物较少,SMP占30%~34%、富里酸类占23%~25%、腐殖酸类占25%~28%;铸铁管出水中SMP总量(80643 au·nm~2)和占比(34%)比不锈钢管出水中的SMP总量(72420 au·nm~2)和占比(30%)有所升高;加氯对腐殖质类有机物具有一定的去除效果,且在前10min内去除率最高。(3)建立了GA-SVR的时间序列余氯预测模型和多参数余氯预测模型。时间序列余氯模型采用某高校配水管网典型点位余氯浓度,对该模型进行验证并预测,输入端数据经小波算法预处理。结果表明GA-SVR模型预测平均相对误差为14.12%,RMSE为0.0226,满足实际应用要求。经小波算法的数据预处理,可提高模型后期预测精度。多参数余氯模型采用管网典型点位水质指标温度、pH、DO和浊度作为模型输入,余氯为输出,分别训练模型并预测,结果表明:GA-BP模型的最大预测误差为51.21%,最小预测误差为7.96%,平均相对误差为21.6%;GA-SVR模型的最大误差为14.93%,最小误差为0.5%,平均相对误差为9.17%;GA-SVR模型的RMES(0.011)、平均相对误差均小于GA-BP模型的RMES(0.025)、平均相对误差,即GA-SVR模型的预测准确性与稳定性均优于GA-BP模型,GA-SVR模型更适合水质资料较少区域管网余氯预测。