城市排水管道中广泛存在着超标工业废水偷排漏排进入市政管道,导致污水处理厂运行效率下降甚至活性污泥大批死亡,造成处理水质不达标,排放水体水质恶化的严重污染事件。现有的物理溯源方法效率低下反馈时间长,不利于偷排漏排事故的快速有效识别。而由于排水管道系统拓扑结构及水力条件复杂多变,其环境反问题具有高度不确定性,成为常规数学模型溯源方法应用于排水管道中的一大难题。针对此现状,该研究以排水管道中偷排工业超标污染物质为研究对象,开展了基于在线水质监测数据的排水管道偷排漏排污染物质溯源模型的研究,构建了基于贝叶斯统计推理算法、SWMM水力水质模型以及Matlab编程的排水管网污染物质溯源数学模型,对偷排超标污染物质的排放位置、排放量和排放时段等三个未知的排放特征参数进行了统计反推,获得了排放节点、排放量和排放时段的概率分布;并重点研究了统计反演算法中游走步长的取值、采样监测的时间间隔及在线监测点的空间布置等实际限制条件对反演结果精度的影响;反演模型采用了先进的马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)抽样算法,大大提高了溯源的效率,在有限的反馈时间内可提供更精确的溯源结果,从而提高对偷排漏排超标废水的管理水平以及排放事故的应急处理效率。主要研究内容和结论如下:(1)开展了SWMM水质模型、贝叶斯统计方法及MATLAB软件的耦合集成研究。结果表明,MATLAB强大的数据处理功能,能够实现MCMC抽样算法涉及的大量计算,提高反演效率;SWMM与贝叶斯耦合的数学模型可对排水管网未知污染源进行有效的识别追踪,并得出有实际指导意义的排放特征参数的范围,为物理溯源提供更精细的搜索路径和方向。(2)贝叶斯统计MCMC抽样算法中游走步长与反演效率和精度的关联关系研究。结果表明:游走步长过小可能使抽样无法在整个后验空间搜索,使抽样结果陷于局部解,无法准确反演污染源参数的后验概率密度;适当游走步长取值可以实现对污染物反演参数整个后验空间的抽样,避免使反演参数限于局部解,提高反演效率和反演精度;但是步长过大会使抽样样本跳出后验空间,只有很少的样本落在了后验空间,使抽样结果精度降低,若要在过大步长下提高精度就必须增加MCMC链长,这样就会导致抽样时间延长,抽样效率降低。(3)采样监测的时间间隔及在线监测点的空间布置对反演算法有效性和精度的影响研究。结果表明:监测点的观测数据过少时,无法准确反演污染源参数的后验概率密度;当观测数据增多、采样监测时间间隔比较小时,观测数据没有反映监测点的浓度序列,此时也无法准确反演污染源参数的后验概率密度;只有适当的采样监测时间间隔才能使反演结果的精度和效率更高;水质监测点增加时可提高溯源效率。(4)通过构建实际案例溯源模型,对节点瞬时排放和节点连续排放污染源源项单变量参数、双变量参数和三变量参数分别进行抽样反演,并将抽样结果和理论解对比来评估统计溯源模型的精度,结果表明:在污水管网污染事件中,只有一个未知反演参数时反演效果最佳,可以精确确定其发生的范围;两个和三个反演参数时都能获得合理的污染源源项范围,但是反演参数越多,污染物排放量、排放时刻和排放节点的后验概率密度越离散。研究构建的溯源模型可模拟污水管道系统中保守及非保守污染物质的排放、迁移、转输全过程,并基于贝叶斯理论对排水管网中可能的偷排漏排污染点源进行统计意义上的反推并给出各个可能取值区间的概率,从而筛选出可能的污水排放节点、排放量和排放时间。通过贝叶斯方法、Matlab与SWMM的耦合集成,水质预测结果与实际管网的动态运行工况更接近,提高污染物传输模拟的精度,从而提高反演分析的精度。同时贝叶斯统计反演方法充分考虑了先验信息、观测噪声以及模型误差的影响,在泄漏源反算的不确定性分析中独具优势,能较好应对排水管网系统溯源反问题的不确定性。提供有实际指导意义的溯源结果。论文的研究成果可为水体污染控制、智慧排水监管系统等领域提供技术支持。