余氯衰减模型

大部分水质模型是建立在研究余氯在配水管网中的衰减动力学公式的基础之上，并假设氯在配水管网中的衰减遵循一级反应动力学方程：

式中　CA、CB——上、下游点处氯的浓度；

K——氯的衰减系数；

T——两点之间水的传输时间。

模型基本上反映了余氯在配水系统中的衰减特征，由于它简单实用，所以一直被认同和引用。

也有许多学者证明一级反应动力学公式不能够与配水管网中余氯的衰减特征吻合。如Lungwitz等通过研究中途加氯发现，必须依靠氯的梯度来假定几个衰减系数。Schneider等推断衰减系数（和可能的其他参数）是与流量有关的，Woodward等通过试验也发现了此规律。为使模型能够与试验数据匹配，Heraud等使用了不同的衰减系数（与管材有关），其中有代表性的是Rossman等提出的一个基于质量传输的余氯衰减模型。模型描述如下：假设氯沿着一条管段的消失是由于在主体水中和在管壁处的反应造成的，且假设氯在管壁处的反应为关于管壁浓度的一级反应，并且这个过程与氯向管壁传输具有相同的速率，最后得到余氯衰减表达式为

式中　c——体积流中氯的浓度；

t——时间；

u——管段中的流速；

x——沿管段的距离；

kb——体积流中衰减速率常数；

kf——质量传输系数；

rh——管段的水力半径（管段半径的1/2）；

kw——单位长度、时间管壁衰减常数。

试验结果显示，一级衰减不能够与氯消耗的一般趋势拟合，而且不具备模拟不同氯投加量效果的能力，而氯与两组有机化合物平行反应的模型则有较好的拟合。

Rossman等还研究了余氯在配水系统中的变化规律。通过对余氯在管段中衰减机理的假设，把一级反应余氯衰减系数分解为两个部分，反映了余氯在管段中的衰减特征，从根本上推动了余氯衰减动力学的研究。

Rodriguez等人提出一个新的模型——人工神经网络模型（artificial neural network model，ANNM），从另一个角度研究了余氯在配水系统中的衰减，并与传统的一级模型进行了对比。模型是通过反向传播（back propagation，BP）算法和使用一个时间延迟输入拓扑结构实现的，对两个供水系统进行的模拟表明在水温较低时一级模型显示了较好的效果，而在水温较高时ANNM模型则显示了较好的预测。

ANNM模型与其他模型最大的区别就是不用涉及较深的余氯衰减动力学机理，其特点是要求一个有效、强大、有代表性的氯变化数据资料，而且训练样本的选择和学习精度的确定都会对模型训练的结果产生重大的影响，这也正是ANNM模型需要改进的方面。不过，这个模型开拓了对余氯衰减研究的新领域，扩大了水质模型的研究思路。