在河网密布、水动力不足且底泥淤积严重的平原河网地区,通过防洪闸泵系统的水力调控来促进河网内水体的流动,提升河道的自净能力,改善河网水环境,对城市河网生态环境的保护和改善具有重要的意义。为实现水质状况变化下闸泵系统的实时优化调控,在满足改善水质要求的前提下节约水力调控成本,本文针对闸泵调控前后的河网水体水质对水动力的响应规律和调水方案的实时在线优化技术开展了研究,主要研究内容和研究成果包括:(1)以嘉兴河网防洪包围圈内约6平方公里的河网为研究对象,通过对现场调水试验数据和长期在线监测数据的分析,研究了水力调控前后河网水体水质的变化规律,探讨了河网水质对水动力的响应机制和影响因素。泵闸调控后,随着水动力的提升,研究区域内河网水体的水质指标明显改善,关键指标——溶解氧(DO)的浓度呈大幅上升趋势,水质对水动力的响应显著。在此基础上,通过多年监测数据的统计分析发现,水质提升效果(以DO为指标)与水温有关,夏季DO急速下降,冬季则可维持更长的时间。数据分析表明,根据水质反馈来进行实时优化水力调控具有重要意义。(2)在水体DO对水动力响应规律的基础上,结合前人研究的河道复氧率估算公式和DO平衡方程,提出了适用于平原河网异养型河道的DO计算模型。采用极值法(EVM)确定了研究区域河道水体DO平衡方程中的复氧系数、光合作用生产率和综合呼吸率等参数。(3)为解决实际水力调控的实时性和河网水力水质模型计算的冗长性之间的矛盾,本文提出了基于离线数据库的平原河网水力调控的实时优化技术。通过率定验证好的一维河网水力水质模型进行了大量样本计算,计算工况涵盖水质状况(DO、氨氮NH3-N、硝氮NO3-N、总磷TP)及水力调控方案(流量q及时间t),得到了 1000组水质与水动力的响应样本数据库。在此基础上,引入BP神经网络计算方法,通过以离线数据库为样本群集的智能算法,实现不同水质状态下的最佳水力调控方案的计算。该技术计算效率比传统模型计算方法大幅提高。利用普通工况模拟利用商业软件计算需要34min,而BP模型仅需要几秒钟即可得到映射结果,且能在20s以内计算出优化方案。随着河网模型的增大,计算效率提升显著,且计算精度满足要求。该策略不仅突破了自编优化算法程序与商业软件接口开发的技术瓶颈,更节约了冗长的计算时间,可实现河网水力调控方案的实时优化,从而取代以往通过人工试算法确定调控方案的常规手段。(4)在技术研发的同时,本文以6平方公里研究区域内的河网为对象,建立了水力调控实时优化平台并投入了运行,通过长期的水质监测,发现河网水质得到了大幅提升。其中内河断面DO平均值提升率为53.12%～172.09%,NH3-N改善率为37.57%～69.83%,高锰酸钾指数改善率为75.64%～82.07%,河网水环境得到了极大的改善。随着目前我国各大城市黑臭水体治理的需求及智慧水务的发展,本文的闸泵调控实时优化模型可与河网在线监测系统结合,可实现闸泵调控方案的实时优化和实施效果追踪反馈,具有较好的应用前景。