福光水务新品发布 水源地水质预警系统征求试用用户
- 2019/9/23 9:41:23 47841
- 来源：仪表网
当前，我国供水安全任务主要包括三个方面的内容，一是保障有足够的供水，二是保障供水质量，三是保障供水的可用性。近年来，政府建设集中式饮用水源地和重点河流断面等水质自动监测，使地表水水质在线监测实现了常态化。
但是现有水质监测技术尚不能迅速确定污染来源及预警水质变化，为维护居民的饮用水安全，为水质监测管理提供数据上的保障，福光水务为此研发出了一套水源地水质预警系统，实现了水源污染警告的及时性和有效性。
系统简介
所谓水源地水质预警系统是指，在信息技术和水质模拟技术的基础上，充分利用地理信息系统、遥感、多媒体、网络以及计算机仿真等高科技手段，对目标水源地的地貌地形、生态环境、水质状况以及水资源分布等众多信息进行数字化采集和存储，同时对源水污染物的迁移转化过程施以监测和动态模拟，形成具体资料并将其公布于众，成为一个集监测、预测、模拟、计算、决策、管理为一体的科学系统。
水源地水质预警系统可用于诊断源水水质的突然变化，并能够应对这个突然变化采取措施，以实现政策决策部门对目标水源地水质环境的科学决策和有效管理。
水源地水质预警系统驾驶舱
目前，福光水务水源地水质预警系统在福光水务负责建设的部分水质自动监测项目中已有成功应用。另外福光水务也与多家科研院所及高校建立了长期良好的合作关系。经过大量的应用，水质预警技术进一步得到提升，多次发现并实时报告了水质异常，为水源地的水质安全增加了一道强有力的安全保障。
预测2天后的温度数据
预测2天后的PH数据
预测2天后的浊度数据
预测2天后的电导率数据
预测2天后的溶解氧数据
预测2天后的叶绿素数据
水质预警
传统确定性水质数学模型通常需要水文、水质大量的参数，这些参数更难以测定，这限制了广泛应用和确定性水质数学模型的正确性。福光水务研发的应用于水源地的水质预警系统，利用训练多个BP神经网络并将其结论进行合成，可以显著地提高学习系统的泛化能力。
在系统中，预测模型中采用LM(Levenberg-Marquardt)算法提高网络的收敛速度，并采用提前停止法提高网络的推广能力，采用拉依达准则法剔除样本集异常数据。多项应用结果表明，利用BP神经网络模型的预测精度较高，预测速度快，对大部分水质指标能够得到较好的预测值，此BP神经网络能够有效地应用于水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
系统特点
相比较于依赖传统数学模型的水质预警系统，福光水源地水质预警系统具备以下特性：(1)利用历史监测数据即可监测，投资成本低。(2)预警灵敏度高，本系统可以对近期及远期水质进行预测，尤其近期水质，误差率可控制在8%。
产品应用场景
福光水源地水质预警系统可应用于：(1)水库饮用水源地。更全面、更灵敏的水质预警能力，更早发现安全事故的隐患。(2)小流域监测。全流域划分治理单元，主动监控，及时采取措施。(3)跨界断面。快速预测水质污染扩散，预警跨界污染纠纷。
近些年来，水源突发污染问题频频出现，给我们的生活带来了极大的影响。福光水源地水质预警系统既能及时、全面、准确的掌握饮用水水源地基本情况，又能为及时处理水源突发污染事件准备条件，在水源地水质监测预警中发挥了重要作用。
改善水生态、优化水系统、保障水安全，是福光水务一直的追求。今后，福光水务将不断加强与科研院校的合作，紧跟市场发展潮流和政策发布，做好技术创新研发，持续为居民饮用水安全保驾护航。
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