供水系统是城市不可缺少的基础设施，制水的质量与价格关系对整个社会的发展具有非常重要的意义。采取相应的技术措施，对保证供水质量、降低供水价格是十分必要的。给水处理工艺设施作为城市供水系统的重要组成部分，是决定水质与水价的关键环节，对其工况进行合理调节，从而在满足用户水质要求的同时最大限度地降低水处理成本，这是十分有意义的研究课题。而如何优化水处理过程的运行，降低费用消耗，是制水过程面临的关键问题。本文主要针对制水过程的絮凝投药、过滤和反冲洗环节进行研究。本文首先基于水厂实际生产数据及工艺情况，建立投药环节的数学模型。先对水厂实时数据进行预处理，采用BP神经网络方法建立模型；然后根据机理建模，利用多元线性回归的方法对指数模型进行参数辨识；最后比较分析两种模型效果。然后基于水厂实际生产过程，利用滤池的压力变送器计算不同厚度滤层随过滤时间的水头损失值，从而建立某水厂的过滤水头损失的模型，并运用标准差分进化算法对模型的参数进行辨识求解；最后根据辨识得到的模型估算水厂过滤滤层的总水头损失值。接下来提出了一种新的城市供水过滤系统的水头损失计算方法。结合目前国内学者的理论推导公式，利用水厂实际测得的水头损失数值，对推导公式进行参数辨识，从而可以计算滤池的最大过滤时间及最大水头损失值。本文最后从三个方面对过滤和反冲洗过程的优化运行进行研究。首先提出由时间周期控制、水头损失控制和滤后水浊度控制三方面共同控制滤池运行的优化模式；其次通过对过滤和反冲洗过程优化的可行性分析，提出该过程的优化方案；最后从经济效益和性能方面分析优化后滤池有较好的过滤能力和经济价值。