王 斌

(巴州天寶水利工程設計有限公司，新疆 庫爾勒 841000)

1 概 述

伴隨人們生活水平的逐漸優(yōu)化以及全世界經濟的高速發(fā)展，人們對生活用水的質量需求愈發(fā)顯著[1]。飲用水為人類生存的核心需求，所以水質安全對人體健康存在直接關系。農村飲水工程輸配水網能夠為用戶輸配生活用水，由于管道中存在物理、化學和生物作用，導致輸配過程中的水質出現一定變動[2]。因此，評價農村飲水工程輸配水管道水質安全是優(yōu)化用戶水質的核心步驟。在復雜的農村飲水工程輸配水管網系統中，人工檢測全部管道與節(jié)點中水質變化并不現實。所以，本文提出農村飲水工程輸配水管道水質安全定量評價方法，對優(yōu)化供水水質具有重要意義[3]。

2 農村飲水工程輸配水管道水質安全定量評價方法

2.1 基于復合粒子群的水質數據分類方法

2.1.1 粒子群算法設計

粒子群算法的核心內容是模擬鳥類群體行為，和同類進化算法存在一定近似性，均通過“群體”和“進化”內容，按照個體(微粒)適應度實施處理[4-5]。在粒子群算法中，通過粒子方位描述需要優(yōu)化問題的解。各個粒子性能好壞和需優(yōu)化問題目標函數的適應度存在直接聯系，各個粒子飛行方位與速率值通過速度設置[6]。

假定一個農村飲水工程輸配水管道存在m個水質粒子，在第h次迭代時水質粒子j的方位描述成Yj(h)=(yj1(h),yj2(h),…,yjn(h))，且yjn(h)代表方位參數；對應的飛行速度描述為Uj(h)=(uj1(h),uj2(h),…,ujn(h)),ujn(h)描述運行速度參數。開始使用粒子群算法時，先初始化n個水質粒子方位與速度，之后使用迭代形式獲取最佳解。在各次迭代過程中，水質粒子通過跟蹤兩種極值刷新自身速度與方位：一種極值為水質粒子自身檢索獲取的最佳解，此解是個體極值，描述成Qj(h)=(qj1(h),qj2(h),…,qjn(h))，qjn(h)描述個體水質數據；一種極值為全部粒子群至當下所獲取的最佳解，是全局極值，描述成Qf(h)=(qf1(h),qf2(h),…,qfe(h)),qfe(h)描述全局水質數據。

(1)

(2)

式中:sig屬于sigmoid函數。

2.1.2 復合粒子群算法編碼

復合粒子群算法里，粒子首層結構對連續(xù)屬性實施離散化，第二層結構對混合水質數據實施分類。將農村飲水工程輸配水管道水質數據分類問題看做0～1優(yōu)化問題，兩層相融實現復合粒子群算法編碼，當中隨意一種水質粒子編碼和一種可行解相呼應[7-8]。水質粒子的編碼結構見圖1。

圖1 水質粒子編碼結構

首層為連續(xù)屬性數據分割點的編碼，將全部非間斷屬性分割點集合設成二進制編碼[9]。該層編碼長度總值是分割點數目總值，編碼中某一位水質粒子是1時描述選擇此分割點，則后續(xù)層間的水質粒子編碼繼續(xù)工作；編碼中某一位水質粒子是0時，表示不使用此分割點，則后續(xù)層間的水質粒子編碼不工作[10-11]。圖1中首層編碼1010010描述該時間段屬性b1、b2選擇的分割點依次是{0.5,4}、{5,3}。

第二層為混合水質數據編碼，水質粒子結構存在3部分：依次是連續(xù)數據編碼、離散數據編碼以及分類種類編碼。

2.1.3 復合粒子群適應度設置

若水質粒子Y相應的規(guī)則涵蓋正例的數目是Dq(Y)，和水質粒子Y相應規(guī)則里的種類屬性一致的水質數據樣本數量是Hq(Y)；水質粒子Y相應的規(guī)則涵蓋反例的數目是Dm(Y)，和水質粒子Y相應規(guī)則里的種類屬性差異的數據樣本數目是Hm(Y)，因此水質粒子Y的適應度是：

(3)

其中：懲罰因子設成β。

2.1.4 復合粒子群算法

基于復合粒子群的水質數據分類方法步驟如下：

輸入：水質數據集

輸出：最佳的水質數據分類標準[12]

第一步：設定迭代次數h，設定適應度函數懲罰系數，同時初始化復合結構粒子群Y(h)。

第二步：運算復合結構粒子Y(h)里每個水質粒子的適應度大小，若粒子群里水質粒子的每一位均是0，那么將此個體設定一個很小的適應度值。

第三步：將各個水質微粒的適應度和它的最佳方位qbest實施對比，若較好，便把它設成目前的最佳方位qbest。

第四步：將各個水質微粒的適應度大小按照全局粒子的最佳方位實施對比，若較好，便再次設定索引號。

第五步：計算水質微粒的速度與方位，之后按照各個水質粒子離散化非間斷屬性并分類，運算水質粒子的適應度大小。

第六步：若抵達最高迭代次數便進入第八步，反之回到第三步。

第七步：分辨停止條件，如果不符合便回到第二步。

第八步：按照最佳水質粒子實現水質數據分類，分類后的水質數據能夠描述水質數據整體和個別屬性，降低后續(xù)水質評價時工作量[13]。

2.2 基于指標權重的管道水質安全定量評價

基于指標權重的管道水質安全定量評價方法是將2.1小節(jié)獲取的每種分類后水質數據設成分析單元，設置每個分類組中水質數據的每個指標的單因子水質標識指數，然后使用超標法計算每個指標的權重，每個單因子水質標識指數的加權和即為綜合水質標識指數，其能夠全方位體現農村飲水工程輸配水管道水質，評價水質種類。

2.2.1 單因子水質標識指數的設置

按照相關水環(huán)境質量標準，化學需氧量CODMn、生物需氧量BOD5以及氨氮的單因子水質標識指數使用式(4)運算；溶解氧EO屬于遞減類指標，它的單因子水質標識指數使用式(5)運算：

(4)

(5)

其中：第j項水質指標的水質種類設成Hj；第j項水質指標第Hj種水區(qū)間的下限值、第j項水質指標第Hj類水區(qū)的上限值依次設成Rjh下、Rjh下；第j項指標的實測濃度設成Dj。

若CODMn、BOD5以及氨氮指標代表六級標準，它的單因子水質標識指數是：

(6)

其中，第j項指標的五級水質標準設成Rj5。

2.2.2 水質指標權重設置

使用超標賦權法設置每個指標的權重，不但凸顯超標因子的干擾，還能夠設置合理的權重[14]。每個指標的權重按照超標倍數設置，CODMn、BOD5以及氨氮的超標倍數是：

(7)

其中，五級水質評估標準設成Rj5。

如果EO為一級標準，設定它的超標倍數是0。如果EO未曾達到一級標準，EO的超標倍數是：

(8)

其中，EO的五級標準設成R5(EO)；EO的一級標準設成R1(EO)。R1(EO)運算方法是：

(9)

其中，水體溫度設成W。

使用上式把每個超標倍數實施歸一化操作，能夠獲取CODMn、BOD5以及氨氮的權重：

(10)

2.2.3 綜合水質標識指標的設置

綜合水質標識指數代表每個單因子水質標識指數的加權和[15]。則有：

(11)

按照獲取的綜合水質標識指數，能分辨綜合水質級別。分辨關系見表1。

表1 分辨關系表

3 實例分析

使用本文方法對遼寧省沈陽市某農村飲水工程輸配水管道水質安全實施定量評價，結果見表2。

表2 評價結果

將本文方法評價結果和實際值實施比較，判斷本文方法評價結果可信度。若本文方法評價結果和實際值相符，便描述成“√”，否則為“×”。結果見表3。

由表3可知，本文方法評價結果和實際情況幾乎一致，存在可信度，可有效實現農村飲水工程輸配水管道水質安全定量評價。

表3 本文方法評價結果可信度

采用基于模糊數學的水質評價方法、基于層次分析的水質評價方法對該農村飲水工程輸配水管道水質安全實施定量評價，測試3種方法評價結果的均方誤差與評價時延，結果見表4。

由表4對比結果可知，本文方法和基于模糊數學的水質評價方法、基于層次分析的水質評價方法相比，評價結果的均方誤差最大值是0.056 6，低于另外兩種方法；評價時延最小，比另外兩種方法的評價效率快。

表4 3種方法的評價性能測試

測試3種方法對該農村飲水工程輸配水管道水質安全實施定量評價時，對化學需氧量CODMn、生物需氧量BOD5、氨氮以及EO的水質數據查準率與查全率，結果見圖2和圖3。

圖2 3種方法查準率對比結果

圖3 3種方法查全率對比結果

根據圖2、圖3顯示，本文方法對該農村飲水工程輸配水管道水質安全實施定量評價時，對化學需氧量CODMn、生物需氧量BOD5、氨氮以及EO的水質數據查準率與查全率分別達0.99和0.98；基于模糊數學的水質評價方法、基于層次分析的水質評價方法的查準率與查全率小于本文方法。

4 結 論

1)本文提出一種農村飲水工程輸配水管道水質安全定量評價方法，該方法分為水質數據分類、水質安全定量評價兩步驟。

2)本文方法和基于模糊數學的水質評價方法、基于層次分析的水質評價方法相比，評價結果的均方誤差最大值是0.056 6，低于另外兩種方法；評價時延最小，比另外兩種方法的評價效率快。

3)本文方法對該農村飲水工程輸配水管道水質安全實施定量評價時，對化學需氧量CODMn、生物需氧量BOD5、氨氮以及EO的水質數據查準率與查全率分別達0.99和0.98，高于對比方法。