本研究以整个城市供水系统为研究对象,分析了深圳市在过去三年的供水水质及其变化规律。在此基础上,建立了“水源→水厂→管网”全过程水质变化模型,并利用信息化手段将水源水质、水厂水质、工艺运行和管网水质等涉及饮用水水质的信息集成起来,进行供水企业的全过程水质管理,保障城镇居民的饮用水安全。论文首先对深圳市46座主要水厂从2004年1月到2007年4月间的原水、出厂水和管网水水质进行了全过程调查研究,并分析了它们的变化规律和相互联系。深圳市近年来水源水质整体有所好转,但部分水厂原水在某些时期会突然发生恶化,具有明显的规律性。因此可以通过监测水体溶解氧、氨氮等指标的变化,对水源水质进行预警。并以中心城水厂为代表,分析水质在整个水处理流程中的变化规律,找出制约水质达标的环节。论文利用BP神经网络对水厂工艺水质进行了全过程模拟,通过水源水质和水厂生产数据来预测出厂水水质,并结合人们对水厂水质变化规律的先验知识,提出了一种针对水处理工艺特点的网络结构设计方法,探讨了BP神经网络对水厂整体建模的适应性。利用水厂整体效果预测模型,通过监控水源水质的变化情况,可以提前0.5 h对进厂原水进行预警,及时调整水厂工艺运行,并可提前8 h对进入管网的水质进行预测,从水源水水质和水厂运行入手来解决管网水质二次污染的问题。本研究开发了供水水质全过程管理系统的软件体系,由数据采集系统、管理工作站、全过程水质数据库、运行管理指导系统四个模块组成,基于B/S框架结构进行开发,将供水水质标准、水质检测、水源情况和水厂工艺结合起来,并嵌入了水源水质预警模块和专家系统,指导水厂药剂投加和运行方式,实现供水企业的全过程安全管理。