CN110704808B - 一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，包括以下步骤：步骤一：计算用于评判分析的样本衰减系数和与样本衰减系数对应的水温；步骤二：计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数和风险衰减系数，所述理论衰减系数由用回归分析方法得到的清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的回归方程计算得出；步骤三：将样本衰减系数与其对应的风险衰减系数进行配对比较，若样本衰减系数的均值显著大于其对应的风险衰减系数的均值，则判定储水设备的清洁状况显著变差。本发明所要解决的技术问题是如何方便而及时地评判储水设备的清洁状况，从而确保为用户提供合格的自来水。

Description

一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法

技术领域

本发明涉及城市供水管网系统二次供水领域，尤其涉及一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，用于对二次供水储水设备的清洁状况进行评判。

背景技术

目前我国为城市高层建筑用户供应生活饮用水(俗称自来水)都是通过二次供水的方式实施的，二次供水是指当民用与工业建筑生活饮用水对水压、水量的要求超过城镇公共供水或自建设施供水管网能力时，通过储存、加压等设施经管道供给用户或自用的供水方式。二次供水设施作为城市供水管网系统的一部分，包括储水设备、加压设备和管线三部分。二次供水储水设备(以下简称储水设备)起储存自来水的作用，由于各种原因储水设备清洁状况会变差而易于细菌生长，严重时所储存自来水中的微生物数量会严重超标，因此及时了解储水设备的清洁状况是一件极其重要的事情。

在中华人民共和国国家标准GB5749-2006《生活饮用水卫生标准》中规定了用菌落总数和大肠杆菌作为自来水的微生物指标，具体要求是“菌落总数，不超过100CFU/mL”、“大肠埃希氏菌，每100mL不得检出”。水中菌落总数(原称细菌总数)是评判水质清洁程度和考核净化效果的一个重要指标；大肠埃希氏菌主要来自人和温血动物的粪便，是粪便污染最有意义的指示菌。理论上通过对储水设备中自来水的细菌总数进行连续检测，实时获得细菌总数的数据，就可以对储水设备的清洁状况做出准确的评判。但遗憾的是国家标准检测方法(GB/T 5750.12-2006)无法进行连续检测，而现有的细菌总数检测仪存在如下的缺陷而无法有效应用于储水设备自来水水质的连续检测：1)与国家标准检测方法(GB/T5750.12-2006)相比，检测结果差异性大；2)需要使用特殊的检测试剂，且需要频繁更换，部分检测试剂需要低温保存；3)日常运行及维护需要专业技术人员；4)检测过程会产生废液，需要专门处置；5)仪器价格高。

目前我国城市自来水的消毒绝大多数都是采用氯消毒法。氯消毒法的突出优点是余氯具有持续的消毒作用，余氯系指用氯消毒时，加氯接触一定时间后，水中所剩余的氯量。余氯与细菌总数有较好的负相关关系，水中细菌总数越多，水中余氯消耗越快。水中余氯浓度随时间的推移会逐步衰减，其在城市供水管网系统中的衰减规律得到了较为深入的研究，目前最常用的城市供水管网系统余氯浓度衰减模型是一级反应模型，其具体公式是：C_t＝C₀·e^-k·t，式中C_t表示城市供水管网系统中自来水在t时刻的余氯浓度，C₀表示城市供水管网系统中自来水在零时刻的余氯浓度，也称初始余氯浓度，e为自然常数，k为余氯浓度衰减系数(以下简称衰减系数)，衰减系数k受水温、初始余氯浓度、管网材质等因素的影响。余氯仪是专门用于检测水中余氯浓度的仪器，在国内已经广泛得到使用，目前余氯仪已能实现在无人值守情况下对水中的余氯浓度进行连续检测。但到目前为止，现有技术中对余氯仪的利用仍然只是单纯地使用余氯仪测量余氯浓度，至今还没有人通过余氯浓度的变化来评判储水设备的清洁状况。

至今，如何方便而及时地评判储水设备的清洁状况仍然是一个未解的难题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述问题，提供一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，本发明所要解决的技术问题是如何方便而及时地评判储水设备的清洁状况，从而确保为用户提供合格的自来水。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：计算用于评判分析的样本衰减系数和与样本衰减系数对应的水温；

步骤二：计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数和风险衰减系数，所述理论衰减系数由用回归分析方法得到的清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的回归方程计算得出；

步骤三：将样本衰减系数与其对应的风险衰减系数进行配对比较，若样本衰减系数的均值显著大于其对应的风险衰减系数的均值，则判定储水设备的清洁状况显著变差。

所述样本衰减系数是指储水设备所储存自来水在评判分析时间段内的衰减系数，其特征是用于计算衰减系数的流出时刻处于评判分析时间段内，评判分析时间段是人为设定的专门用于评判分析储水设备清洁状况的一段时间；所述的与样本衰减系数对应的理论衰减系数是指与样本衰减系数同等情况下在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数，同等情况指计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数时采用的水温和进口余氯与样本衰减系数对应的水温和进口余氯相同；所述的与样本衰减系数对应的风险衰减系数是指与样本衰减系数对应的理论衰减系数增大一定幅度后的衰减系数；所述清洁衰减系数是指在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数。

所述步骤一中样本衰减系数的计算方法包括以下步骤：

Step1：确定计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

Step2：确定评判分析时间段；

Step3：选定符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；

Step4：计算与选定流入时刻对应的流出时刻，并判定该流出时刻是否处于评判分析时间段内，若该流出时刻处于评判分析时间段内，则进入Step5；

Step5：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出样本衰减系数。

所述Step1中，在计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；该时间范围设定为从评判分析日前第n_a日的零时到进行评判分析的开始时刻，n_a的范围为1～5日。

所述Step2中确定评判分析时间段的方法为：将每次进行评判分析的开始时刻作为一段评判分析时间段的结束时刻，将该结束时刻之前t_a时长的时刻作为该评判分析时间段的开始时刻；t_a表示一段评判分析时间段的时长，其范围为3～24小时。

所述Step3中选定符合条件的流入时刻的方法为：从Step1确定的时间范围的开始时刻起，每间隔一段时长t_b选择一个时刻，t_b的范围为5～30分，再从实时检测到的进口流量数据中找到与该时刻对应的进口流量，如果该时刻的进口流量等于零，则放弃使用该时刻进行下一步计算并选择下一个时刻，如果该时刻的进口流量大于零，则将该时刻选定为一个流入时刻用于计算与其对应的停留时间。

所述Step3中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D₀T₀表示选定的流入时刻，简称D₀T₀时刻，其中D₀表示日期，T₀表示在D₀那天的时刻，T₀从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；从D₀T₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D₀T₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D₀T₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D₀T₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

式(1)中

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；t_c表示采集出口流量数据的间隔时间；

表示从D₀T₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，m表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数；式(2)中

表示储水设备在D₀T₀时刻的存留水量，m₀表示第一次出现

时m的数值；式(3)中

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为m₀的出口流量；

表示从D₀T₀时刻开始计算到第m₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D₀T₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D₀T₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D₀T₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间t_c。

设常规每日时间记录方式为h/m/s，其中h表示小时，m表示分，s表示秒，则T₀与常规每日时间记录方式的关系为：

所述Step4中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为：

式(5)中D_tT_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D_t表示日期，T_t表示在D_t那天的时刻，T_t从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；D₀T₀和

的含义同前；式(6)中

是向下取整函数，M表示一天的总时长；式(7)中mod是求余运算符。

所述Step5中自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则样本衰减系数的计算方法为：

式(8)中D₀T₀表示选定的流入时刻，D_tT_t表示对应的流出时刻，

表示在D₀T₀时刻的进口余氯；

表示在D_tT_t时刻的出口余氯，

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D₀T₀对应的样本衰减系数。

所述步骤一中与样本衰减系数对应的水温优选采用在样本衰减系数对应的停留时间内检测得到的水温数据的算数平均值，计算方法如下：

式(9)中

表示与样本衰减系数

对应的水温，

表示在样本衰减系数

对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，a表示得到摄氏温度数据的总个数。

所述步骤二中得到回归方程的方法包括以下步骤：

S1：计算用于回归分析的清洁衰减系数，并将该清洁衰减系数作为用于回归分析的因变量；

S2：计算用于回归分析的自变量；

S3：建立回归方程，根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归系数；

S4：对得到的回归系数进行显著性检验，并根据显著性检验的结果修改回归方程。

所述S1中用于回归分析的清洁衰减系数的计算方法如下：

S(1)：确定在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

S(2)：选择符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；

S(3)：计算与选定流入时刻对应的流出时刻；

S(4)：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出清洁衰减系数。

所述S(1)中，在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；确定该时间范围的方法有以下两种：

1)从储水设备最近一次清洗并投入使用开始到评判分析日前第n_b日的零时为止；n_b的范围为1～4日；

2)在进行评判分析时将之前各次清洗储水设备并投入使用后连续n_c日；n_c的范围为1～30日。

所述S(2)中选定符合条件的流入时刻的方法为：从S(1)确定的时间范围的开始时刻起，每间隔一段时长t_d选择一个时刻，t_d的范围为20～60分，再从实时检测到的进口流量数据中找到与该时刻对应的进口流量，如果该时刻的进口流量等于零，则放弃使用该时刻进行下一步计算并选择下一个时刻，如果该时刻的进口流量大于零，则将该时刻选定为一个流入时刻用于计算与其对应的停留时间。

所述S(2)中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D′₀T′₀表示选定的流入时刻，简称D′₀T′₀时刻，其中D′₀表示日期，T′₀表示在D′₀那天的时刻，T′₀从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；从D′₀T′₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D′₀T′₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D′₀T′₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D′₀T′₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

式(10)中

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；t_e表示采集出口流量数据的间隔时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，m′表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m′也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数；式(11)中

表示储水设备在D′₀T′₀时刻的存留水量，m′₀表示第一次出现

时m′的数值；式(12)中

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为m′₀的出口流量；

表示从D′₀T′₀时刻开始计算到第m′₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D′₀T′₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D′₀T′₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D′₀T′₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间t_e；

设常规每日时间记录方式为h/m/s，其中h表示小时，m表示分，s表示秒，则T′₀与常规每日时间记录方式的关系为：

所述S(3)中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为：

式(14)中D′_tT′_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D′_t表示日期，T′_t表示在D′_t那天的时刻，T′_t从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；D′₀T′₀和

的含义同前；式(15)中

是向下取整函数，M表示一天的总时长；式(16)中mod是求余运算符。

所述S(4)自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则清洁衰减系数的计算方法为：

式(17)中D′₀T′₀表示选定的流入时刻，D′_tT′_t表示对应的流出时刻，

表示在D′₀T′₀时刻的进口余氯；

表示在D′_tT′_t时刻的出口余氯，

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D′₀T′₀对应的清洁衰减系数。

所述S1中用于回归分析的因变量就是计算得到的清洁衰减系数，则：

式(18)中y_i表示用于回归分析的因变量的第i个观察值，也就是计算得到的第i个清洁衰减系数，i按D′₀T′₀时刻的先后顺序编号，n表示因变量的总个数，也就是清洁衰减系数的总个数。

所述S2中自变量的计算方法为：

式(19)中x_i1表示用于本次回归分析的自变量一的第i个观察值，也表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内绝对温度的平均值，C_i/r表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，c表示得到摄氏温度数据的总个数，摄氏温度加上273等于绝对温度；式(20)中x_i2表示用于本次回归分析的自变量二的第i个观察值，E_i表示与第i个清洁衰减系数对应的进口余氯，n表示自变量一或自变量二的总个数。

所述S3中建立回归方程的方法为：

E(y_i)＝β₀+β₁·x_i1+β₂·x_i2 (21)

公式(21)为建立的回归方程，表示因变量y_i随自变量一x_i1和自变量二x_i2变化的函数关系式，其中E(y_i)是因变量y_i的期望值，β₀、β₁、β₂称为回归系数。

所述S3中根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归方程中回归系数的方法为：

以上公式中的X_i1、X_i2、Y_i、

和

是计算过程中设定的代数式，其定义为等号后的计算式；公式(22)、(23)、(28)、(29)和(30)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝n。

所述S4中对得到的回归系数进行显著性检验的方法如下：

第1步：提出假设；对于任意回归系数β_j(j＝1，2)，假设

H₀：β_j＝0，H₁：β_j≠0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t_j；

式(31)中

是回归系数β_j的抽样分布的标准差，S_e是回归方程的标准误差，C_(j+1)(j+1)是用于计算t_j的代数式，C₂₂和C₃₃分别用于计算β₁和β₂对应的t₁和t₂；公式(32)、(33)、(34)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝n；

第3步：作出决策；确定显著性水平α，显著性水平α的范围为0.001～0.05，并根据自由度df＝n-3查t分布表，找到对应的临界值t_α/2，(n-3)；若|t_j|＞t_α/2，(n-3)，则拒绝零假设H₀，回归系数β_j等于0的可能性小于α，表明β_j对应自变量与因变量之间存在着显著的线性关系；若|t_j|＜t_α/2，(n-3)，则不拒绝零假设H₀，表明β_j对应自变量与因变量之间尚不存在显著的线性关系。

所述S4中根据显著性检验的结果修改回归方程的方法有三种情况，分别为：

第1种情况：当β₁和β₂对应自变量与因变量之间均存在显著的线性关系时，对回归方程不进行任何修改；

第2种情况：当β₁和β₂对应自变量与因变量之间均不存在显著的线性关系时，修改回归方程为：

式(35)中y_i、i、n、

E(y_i)的含义同前；

第3种情况：当β₁和β₂对应自变量只有一个与因变量之间存在着显著的线性关系时，修改回归方程为：

E(y_i)＝b₀+b₁·x_i (36)

式(36)～(39)中x_i表示与因变量之间存在着显著线性关系的自变量，b₀、b₁为回归系数，

是计算过程中设定的代数式，式(37)、(39)中的求和运算从i＝1计算到i＝n，式中y_i、i、n、

E(y_i)的含义同前。

所述步骤二中，设定与样本衰减系数对应的理论衰减系数为

其中C表示与样本衰减系数

对应的水温，E表示与样本衰减系数

对应的进口余氯，则与样本衰减系数对应的理论衰减系数的计算方法为：

当两个自变量与因变量之间均存在显著的线性关系时：

当两个自变量与因变量之间均不存在显著的线性关系时：

当只有一个自变量与因变量之间存在显著的线性关系时：

所述步骤二中计算与样本衰减系数对应的风险衰减系数的方法为：

式(44)中γ为风险系数，γ的范围为1.1～3.0，表示与样本衰减系数

对应的理论衰减系数

变大的幅度；

表示与样本衰减系数

对应的风险衰减系数。

所述步骤三中配对比较的方法如下：

Step(1)：计算样本衰减系数与其对应风险衰减系数的差值；

Step(2)：采用t检验的方法判断差值是否显著大于零；

Step(3)：判断储水设备的清洁状况是否显著变差，若显著变差则发出报警信号。

所述Step(1)中设样本衰减系数与其对应的风险衰减系数的差值为μ_j，则：

式(45)中的j按D₀T₀时刻的先后顺序编号，n′为样本衰减系数的总个数。

所述Step(2)中采用t检验的方法判断μ_j是否显著大于零的方法为：

第1步：提出假设：

H₀：μ_j≤0，H₁：μ_j＞0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t；

式(46)中～t(n′-1)表示t的自由度为(n′-1)，

为差值μ_j的均值，S_μ为差值μ_j的标准差；

第3步：作出统计推断；确定显著性水平α，α的范围为0.001～0.05，并根据自由度df＝n′-1查t分布表，找到对应的临界值t_{α，(n′-1)}；若t＞t_{α，(n′-1)}，则拒绝零假设H₀，接受备择假设H₁，表明样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值；若t＜t_{α，(n′-1)}，则不拒绝零假设H₀，表明样本衰减系数

的均值不显著大于其对应的风险衰减系数的均值。

所述Step(3)中的判定方法为：当样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值时，判断储水设备的清洁程度显著变差，同时发出报警信号。

本发明的原理是：当储水设备清洁状况变差时，会导致所储存自来水中微生物的数量增多，从而对所储存自来水中余氯的消耗加快，表现为所储存自来水中的衰减系数变大，因此可以根据储水设备所储存自来水衰减系数的变化情况来间接地评判储水设备的清洁状况。把样本衰减系数与同等情况下在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数进行比较，即把样本衰减系数与同等情况下的理论衰减系数进行比较，样本衰减系数变大的幅度越大，说明水中余氯消耗越快，提示水中微生物的数量越多，表示储水设备清洁状况越差，同等情况是指水温、初始余氯浓度等能影响衰减系数的因素相同。为了方便进行统计学检验，本发明将样本衰减系数与同等情况下增大一定幅度的理论衰减系数进行配对比较，以此判断样本衰减系数与同等情况下的理论衰减系数相比是否显著超过一定幅度。本发明使用回归分析的方法得到清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的函数关系，以此计算与样本衰减系数同等情况下的理论衰减系数。虽然管网材质对衰减系数也有影响，但由于对于同一个储水设备而言其材质可视为稳定不变，故不用考虑管网材质对衰减系数的影响。

采用本发明的优点在于：

1、本发明利用现有成熟可靠的余氯浓度连续检测技术，通过分析余氯浓度衰减系数是否显著增大到一定幅度来评判储水设备的清洁状况是否显著变差，这种评判储水设备清洁状况的方法方便而及时；

2、本发明使用了回归分析方法得到清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的回归方程，以此计算出与样本衰减系数对应的理论衰减系数，从而能够有效去除水温和初始余氯浓度对衰减系数的影响，能够有效提高使用衰减系数的变化来评判储水设备清洁状况的可靠性；

3、本发明在计算样本衰减系数和清洁衰减系数时，只选择进口流量大于零的时刻作为流入时刻，确保了计算的衰减系数是进入储水设备中自来水的衰减系数；

4、本发明采用的计算停留时间的公式即准确又简便，特别便于编程计算；

5、本发明使用了不同于常规记录时间的记录方式，即方便对时间进行加减计算，又方便与常规记录时间的记录方法进行转换；

6、本发明在使用流入时刻和停留时间计算流出时刻时，采用了向下取整的计算方法，而不是普通的四舍五入取整方法，保证了计算的准确性；

7、本发明在计算样本衰减系数时，只选择流出时刻处于评判分析时间段内的相关数据用于计算样本衰减系数，这种设置可以实现根据需要设置评判分析时间段的时长；假如流入时刻也需要处于评判分析时间段内，则为了确保能够计算出对应的流出时刻，评判分析时间段就必须设置成很宽的范围；

8、本发明将在样本衰减系数对应的停留时间内检测得到的水温数据的算数平均值作为与样本衰减系数对应的水温，而不是选择一个水温数据作为与样本衰减系数对应的水温，提高了反映样本衰减系数对应水温的准确度；

9、本发明确定在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围的方法简单易行；

10、本发明给出了具体的数学公式计算回归系数及进行显著性检验，而不是仅仅使用统计学软件来实现这些计算，这有利于进行编程计算；

11、本发明对得到的回归系数进行显著性检验，并根据显著性检验的结果修改回归方程，这大大提高了回归方程的准确性；

12、本发明采用统计学方法中的配对t检验方法来比较样本衰减系数的均值和与其对应的风险衰减系数的均值，而不是直接比较二者的均值，这大大提高了比较结果的科学性和准确性；

13、本发明不是将样本衰减系数与同等情况下的理论衰减系数直接进行比较，而是将样本衰减系数与同等情况下增大一定幅度的理论衰减系数进行比较，这可以方便判断样本衰减系数与其对应的理论衰减系数相比较是否增大了一定幅度；

附图说明

图1为本发明的连接结构示意图；

图2为本发明的功能示意图；

图3和图4为实施例3中的检测结果示意图；

具体实施方式

实施例1

本发明提供了一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，包括以下步骤：

步骤一：计算用于评判分析的样本衰减系数和与样本衰减系数对应的水温。

本步骤中，所述样本衰减系数是指储水设备所储存自来水在评判分析时间段内的衰减系数，其特征是用于计算衰减系数的流出时刻处于评判分析时间段内，评判分析时间段是人为设定的专门用于评判分析储水设备清洁状况的一段时间；样本衰减系数优选在自来水按照流入储水设备的先后顺序流出储水设备的条件下计算得出。

步骤二：计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数和风险衰减系数，所述理论衰减系数由用回归分析方法得到的清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的回归方程计算得出。

本步骤中，所述的与样本衰减系数对应的理论衰减系数是指与样本衰减系数同等情况下在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数，储水设备处于清洁状态时是指储水设备处于干净状态时(下同)，同等情况指计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数时采用的水温和进口余氯与样本衰减系数对应的水温和进口余氯相同；所述的与样本衰减系数对应的风险衰减系数是指与样本衰减系数对应的理论衰减系数增大一定幅度后的衰减系数；所述清洁衰减系数是指在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数；清洁衰减系数优选在自来水按照流入储水设备的先后顺序流出储水设备的条件下计算得出。

步骤三：将样本衰减系数与其对应的风险衰减系数进行配对比较，若样本衰减系数的均值显著大于其对应的风险衰减系数的均值，则判定储水设备的清洁状况显著变差。

下面对上述各步骤进行具体描述：

所述步骤一中样本衰减系数的计算方法包括以下步骤：

Step1：确定计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

Step2：确定评判分析时间段；

Step3：选定符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；其中，停留时间是指自来水从流入储水设备开始到流出储水设备结束所经历的时间长度，与选定流入时刻对应的停留时间是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水在其中停留的时间长度；

Step4：计算与选定流入时刻对应的流出时刻，并判定该流出时刻是否处于评判分析时间段内，若该流出时刻处于评判分析时间段内，则进入Step5；

Step5：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出样本衰减系数。

所述Step1中，在计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，流入时刻是指自来水流入储水设备的确切时刻，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；该时间范围设定为从评判分析日前第n_a日的零时到进行评判分析的开始时刻，n_a的范围优选为1～5日。

所述Step2中确定评判分析时间段的方法为：将每次进行评判分析的开始时刻作为一段评判分析时间段的结束时刻，将该结束时刻之前t_a时长的时刻作为该评判分析时间段的开始时刻；t_a表示一段评判分析时间段的时长，其范围优选为3～24小时。

所述Step3中选定符合条件的流入时刻的方法为：从Step1确定的时间范围的开始时刻起，每间隔一段时长t_b选择一个时刻，t_b的范围优选为5～30分，再从实时检测到的进口流量数据中找到与该时刻对应的进口流量，如果该时刻的进口流量等于零，则放弃使用该时刻进行下一步计算并选择下一个时刻，如果该时刻的进口流量大于零，则将该时刻选定为一个流入时刻用于计算与其对应的停留时间；进口流量指自来水在储水设备进口处的流量，通过安装在储水设备进口处的流量计实时检测得到。

所述Step3中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D₀T₀表示选定的流入时刻，简称D₀T₀时刻，其中D₀表示日期，T₀表示在D₀那天的时刻，T₀从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；从D₀T₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D₀T₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D₀T₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D₀T₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

式(1)中

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，出口流量是指自来水在储水设备出口处的流量，通过安装在储水设备出口处的流量计实时检测得到，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；t_c表示采集出口流量数据的间隔时间；

表示从D₀T₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，流出水量是指在一个时间段内自来水流出储水设备的总体积；存留水量是指在一个时刻储水设备中自来水的总体积，通过安装在储水设备内的水量检测设备实时检测得到，m表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数；式(2)中

表示储水设备在D₀T₀时刻的存留水量，m₀表示第一次出现

时m的数值；式(3)中

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为m₀的出口流量；

表示从D₀T₀时刻开始计算到第m₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D₀T₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D₀T₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D₀T₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间t_c。

设常规每日时间记录方式为h/m/s，其中h表示小时，m表示分，s表示秒，则T₀与常规每日时间记录方式的关系为：

所述Step4中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的确切时刻，其计算方法为：

式(5)中D_tT_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D_t表示日期，T_t表示在D_t那天的时刻，T_t从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；D₀T₀和

的含义同前；式(6)中

是向下取整函数，M表示一天的总时长；式(7)中mod是求余运算符。

计算出流出时刻后，判定该流出时刻是否处于评判分析时间段内，若该流出时刻处于评判分析时间段内，则进入Step5，若该流出时刻不处于评判分析时间段内，则放弃该流出时刻及与其对应的流入时刻和停留时间。

所述Step5中自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则样本衰减系数的计算方法为：

式(8)中D₀T₀表示选定的流入时刻，D_tT_t表示对应的流出时刻，

表示在D₀T₀时刻的进口余氯；

表示在D_tT_t时刻的出口余氯，

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D₀T₀对应的样本衰减系数。

所述步骤一中与样本衰减系数对应的水温优选采用在样本衰减系数对应的停留时间内检测得到的水温数据的算数平均值，计算方法如下：

式(9)中

表示与样本衰减系数

对应的水温，

表示在样本衰减系数

对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，通过安装在储水设备内的温度计实时检测得到，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，a表示得到摄氏温度数据的总个数；

而与样本衰减系数

对应的进口余氯就是

所述步骤二中得到回归方程的方法包括以下步骤：

S1：计算用于回归分析的清洁衰减系数，并将该清洁衰减系数作为用于回归分析的因变量；

S2：计算用于回归分析的自变量；

S3：建立回归方程，根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归系数；

S4：对得到的回归系数进行显著性检验，并根据显著性检验的结果修改回归方程。

所述S1中用于回归分析的清洁衰减系数的计算方法如下：

S(1)：确定在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

S(2)：选择符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；停留时间是指自来水从流入储水设备开始到流出储水设备结束所经历的时间长度，与选定流入时刻对应的停留时间是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水在其中停留的时间长度；

S(3)：计算与选定流入时刻对应的流出时刻；

S(4)：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出清洁衰减系数。

所述S(1)中，在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；确定该时间范围的方法有以下两种：

1)从储水设备最近一次清洗并投入使用开始到评判分析日前第n_b日的零时为止；n_b的范围优选为1～4日；

2)在进行评判分析时将之前各次清洗储水设备并投入使用后连续n_c日；n_c的范围优选为1～30日。

所述S(2)中选定符合条件的流入时刻的方法为：从S(1)确定的时间范围的开始时刻起，每间隔一段时长t_d选择一个时刻，t_d的范围优选为20～60分，再从实时检测到的进口流量数据中找到与该时刻对应的进口流量，如果该时刻的进口流量等于零，则放弃使用该时刻进行下一步计算并选择下一个时刻，如果该时刻的进口流量大于零，则将该时刻选定为一个流入时刻用于计算与其对应的停留时间；进口流量指自来水在储水设备进口处的流量，通过安装在储水设备进口处的流量计实时检测得到。

所述S(2)中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D′₀T′₀表示选定的流入时刻，简称D′₀T′₀时刻，其中D′₀表示日期，T′₀表示在D′₀那天的时刻，T′₀从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；从D′₀T′₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D′₀T′₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D′₀T′₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D′₀T′₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

式(10)中

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，出口流量是指自来水在储水设备出口处的流量，通过安装在储水设备出口处的流量计实时检测得到，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；t_e表示采集出口流量数据的间隔时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，流出水量是指在一个时间段内自来水流出储水设备的总体积；m′表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m′也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数；式(11)中

表示储水设备在D′₀T′₀时刻的存留水量，存留水量是指在一个时刻储水设备中自来水的总体积，通过安装在储水设备内的水量检测设备实时检测得到，m′₀表示第一次出现

时m′的数值；式(12)中

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为m′₀的出口流量；

表示从D′₀T′₀时刻开始计算到第m′₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D′₀T′₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D′₀T′₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D′₀T′₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间t_e；

设常规每日时间记录方式为h/m/s，其中h表示小时，m表示分，s表示秒，则T′0与常规每日时间记录方式的关系为：

所述S(3)中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为：

式(14)中D′_tT′_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D′_t表示日期，T′_t表示在D′_t那天的时刻，T′_t从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；D′₀T′₀和

的含义同前；式(15)中

是向下取整函数，M表示一天的总时长；式(16)中mod是求余运算符。

所述S(4)自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则清洁衰减系数的计算方法为：

式(17)中D′₀T′₀表示选定的流入时刻，D′_tT′_t表示对应的流出时刻，

表示在D′₀T′₀时刻的进口余氯；

表示在D′_tT′_t时刻的出口余氯，

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D′₀T′₀对应的清洁衰减系数。

所述S1中用于回归分析的因变量就是计算得到的清洁衰减系数，则：

式(18)中y_i表示用于回归分析的因变量的第i个观察值，也就是计算得到的第i个清洁衰减系数，i按D′₀T′₀时刻的先后顺序编号，n表示因变量的总个数，也就是清洁衰减系数的总个数。

所述S2中自变量的计算方法为：

式(19)中x_i1表示用于本次回归分析的自变量一的第i个观察值，也表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内绝对温度的平均值，C_i/r表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，通过安装在储水设备内的温度计实时检测得到，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，c表示得到摄氏温度数据的总个数，摄氏温度加上273等于绝对温度；式(20)中x_i2表示用于本次回归分析的自变量二的第i个观察值，E_i表示与第i个清洁衰减系数对应的进口余氯，n表示自变量一或自变量二的总个数。

所述S3中回归方程的建立方法为：

E(y_i)＝β₀+β₁·x_i1+β₂·x_i2 (21)

公式(21)为建立的回归方程，表示因变量y_i随自变量一x_i1和自变量二x_i2变化的函数关系式，其中E(y_i)是因变量y_i的期望值，β₀、β₁、β₂称为回归系数。

所述S3中根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归方程中回归系数的方法为：

以上公式中的X_i1、X_i2、Y_i、

和

是计算过程中设定的代数式，其定义为等号后的计算式；公式(22)、(23)、(28)、(29)和(30)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝n。

所述S4中对得到的回归系数进行显著性检验的方法如下：

第1步：提出假设；对于任意回归系数β_j(j＝1，2)，假设

H₀：β_j＝0，H₁：β_j≠0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t_j；

式(31)中

是回归系数β_j的抽样分布的标准差，S_e是回归方程的标准误差，C_(j+1)(j+1)是用于计算t_j的代数式，C₂₂和C₃₃分别用于计算β₁和β₂对应的t₁和t₂；公式(32)、(33)、(34)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝n；

第3步：作出决策；确定显著性水平α，显著性水平α的范围为0.001～0.05，并根据自由度df＝n-3查t分布表，找到对应的临界值t_α/2，(n-3)；若|t_j|＞t_α/2，(n-3)，则拒绝零假设H₀，回归系数β_j等于0的可能性小于α，表明β_j对应自变量与因变量之间存在着显著的线性关系；若|t_j|＜t_α/2，(n-3)，则不拒绝零假设H₀，表明β_j对应自变量与因变量之间尚不存在显著的线性关系。

所述S4中根据显著性检验的结果修改回归方程的方法有三种情况，分别为：

第1种情况：当β₁和β₂对应自变量与因变量之间均存在显著的线性关系时，对回归方程不进行任何修改；

第2种情况：当β₁和β₂对应自变量与因变量之间均不存在显著的线性关系时，修改回归方程为：

式(35)中y_i、i、n、

E(y_i)的含义同前；

第3种情况：当β₁和β₂对应自变量只有一个与因变量之间存在着显著的线性关系时，修改回归方程为：

E(y_i)＝b₀+b₁·x_i (36)

式(36)～(39)中x_i表示与因变量之间存在着显著线性关系的自变量，b₀、b₁为回归系数，

是计算过程中设定的代数式，式(37)、(39)中的求和运算从i＝1计算到i＝n，式中y_i、i、n、

E(y_i)的含义同前。

所述步骤二中，设定与样本衰减系数对应的理论衰减系数为

其中C表示与样本衰减系数

对应的水温，E表示与样本衰减系数

对应的进口余氯，则与样本衰减系数对应的理论衰减系数的计算方法为：

当两个自变量与因变量之间均存在显著的线性关系时：

当两个自变量与因变量之间均不存在显著的线性关系时：

当只有一个自变量与因变量之间存在显著的线性关系时：

所述步骤二中计算与样本衰减系数对应的风险衰减系数的方法为：

式(44)中γ为风险系数，γ的范围为1.1～3.0，表示与样本衰减系数

对应的理论衰减系数

变大的幅度；

表示与样本衰减系数

对应的风险衰减系数。

所述步骤三中配对比较的方法如下：

Step(1)：计算样本衰减系数与其对应风险衰减系数的差值；

Step(2)：采用t检验的方法判断差值是否显著大于零；

Step(3)：判断储水设备的清洁状况是否显著变差，若显著变差则发出报警信号。

所述Step(1)中设样本衰减系数与其对应的风险衰减系数的差值为μ_j，则：

式(45)中的j按D₀T₀时刻的先后顺序编号，n′为样本衰减系数的总个数。

所述Step(2)中采用t检验的方法判断μ_j是否显著大于零的方法为：

第1步：提出假设：

H₀：μ_j≤0，H₁：μ_j＞0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t；

式(46)中～t(n′-1)表示t的自由度为(n′-1)，

为差值μ_j的均值，S_μ为差值μ_j的标准差；

第3步：作出统计推断；确定显著性水平α，α的范围为0.001～0.05，并根据自由度df＝n′-1查t分布表，找到对应的临界值t_{α，(n′-1)}；若t＞t_{α，(n′-1)}，则拒绝零假设H₀，接受备择假设H₁，表明样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值；若t＜t_{α，(n′-1)}，则不拒绝零假设H₀，表明样本衰减系数

的均值不显著大于其对应的风险衰减系数的均值。

所述Step(3)中的判定方法为：当样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值时，判断储水设备的清洁程度显著变差，同时发出报警信号。

本发明中，如图1、2所示，所述的评判方法可使用以下设备或装置实现，具体包括：水量检测设备、进口流量计、出口流量计、进口余氯仪、出口余氯仪、温度计、智能控制器和中央控制器。智能控制器包括数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元和控制单元，数据采集单元分别与水量检测设备、进口流量计、出口流量计、进口余氯仪、出口余氯仪和温度计通过有线连接，数据存储单元分别与数据采集单元、数据处理单元和控制单元连接，控制单元分别与数据处理单元、数据存储单元和中央控制器连接。其中，水量检测设备有多种常规选择，优选采用水位计；水位计、进口流量计、出口流量计、进口余氯仪、出口余氯仪和温度计均为现有市售常规产品，智能控制器由PLC和工控机组成，PLC主要用于数据采集，工控机主要用于数据存储、计算、传输等其他功能。PLC是Siemens(西门子)S7200SMART，工控机是研华科技IPC610，中央控制器为远程控制的PC机。

水位计安装于储水设备内部，是一种水量检测设备，每分钟获得一个储水设备水位数据，单位为mm，并将数据实时传输到智能控制器,智能控制器的数据处理单元自动将水位数据转换为存留水量数据，单位为L；进口流量计和出口流量计分别安装于储水设备的进口处和出口处，每分钟获得一个流量数据，单位为L/min，并将数据实时传输到智能控制器；进口余氯仪和出口余氯仪分别安装于储水设备的进口处和出口处，每分钟获得一个余氯浓度数据，单位为mg/L；温度计安装于储水设备内部，每分钟获得一个水温数据，单位为℃；智能控制器安装在二次供水设施外，智能控制器具有数据采集、数据存储、数据处理、接收数据及指令、发送数据及报警信号的功能；中央控制器位于二次供水管理中心，用于向智能控制器发送软件升级版本数据及升级指令，向智能控制器发送各种需要人为设置的参数数据及其更改参数指令，接收智能控制器存储的所有数据及报警信号。

具体的，智能控制器的数据采集功能是通过智能控制器中的数据采集单元实现的，数据采集单元通过有线传输方式实时采集储水设备的水位数据、进口流量数据、出口流量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据。

智能控制器的数据存储功能是通过智能控制器中的数据存储单元实现的，数据存储单元能够将数据采集单元实时采集到的各种数据存储下来，能够将数据处理单元的计算结果存储下来，能够将控制单元接收到的数据和指令存储下来，能够将控制单元发出的报警信号存储下来。

智能控制器的接收数据及指令功能是通过智能控制器中的控制单元实现的，控制单元通过无线传输方式接收中央控制器发送的软件升级版本数据及升级指令、各种需要人为设置的参数数据及其更改参数指令。

智能控制器的发送数据及报警信号功能是通过智能控制器中的控制单元实现的，控制单元根据事先设定的规则向中央控制器发送智能控制器存储的所有数据及报警信号。

智能控制器的数据处理功能是通过智能控制器中的数据处理单元实现的，数据处理单元可进行如下计算：1)数据转换：将接收到的水位数据乘以一个系数转换为存留水量数据；2)计算与选定流入时刻对应的自来水在储水设备中的停留时间；3)计算与流入时刻对应的流出时刻；4)计算与停留时间对应的样本衰减系数或清洁衰减系数；5)计算与样本衰减系数对应的水温；6)计算与清洁衰减系数对应的自变量一和自变量二；7)计算回归方程中的回归系数；8)对回归方程中的回归系数进行显著性检验；9)根据显著性检验的结果修改回归方程；10)计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数和风险衰减系数；11)通过显著性检验评判样本衰减系数的均值是否显著大于与其对应的风险衰减系数的均值。

实施例2

本实施例为在实施例1的基础上结合具体实际数据作进一步描述，具体为：在某工业园区选择一容积为33立方米的不锈钢水箱作为二次供水储水设备，其进水通过浮球阀控制，具体结构如图1、2所示。其中，评判过程中涉及到的样本衰减系数及清洁衰减系数均在自来水按照流入储水设备的先后顺序流出储水设备的条件下计算得出。在此条件下，对该二次供水储水设备清洁状况的评判包括以下步骤：

步骤一：计算用于评判分析的样本衰减系数和与样本衰减系数对应的水温。

本步骤中，样本衰减系数的计算方法包括以下步骤：

Step1：确定计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

Step2：确定评判分析时间段；

Step3：选定符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；

Step4：计算与选定流入时刻对应的流出时刻，并判定该流出时刻是否处于评判分析时间段内，若该流出时刻处于评判分析时间段内，则进入Step5；

Step5：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出样本衰减系数。

所述Step1中，在计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据。本实施例中该时间范围设定为从评判分析日前第2日的零时到进行评判分析的开始时刻，鉴于进行本次评判分析的开始时刻为2019年8月11日360分，因此选择流入时刻的时间范围及选取相关检测数据的时间范围确定为2019年8月9日0分至2019年8月11日360分。

所述Step2中确定评判分析时间段的方法为：将每次进行评判分析的开始时刻作为一段评判分析时间段的结束时刻，将该结束时刻之前t_a时长的时刻作为该评判分析时间段的开始时刻。本实施例中，设定t_a为6小时，表示每段评判分析时间段的时长为6小时，鉴于进行评判分析的开始时刻为2019年8月11日360分，因此进行本次评判分析的评判分析时间段确定为2019年8月11日0～360分。

所述Step3中选定符合条件的流入时刻的方法为：从2019年8月9日0分开始直到2019年8月11日360分为止每间隔10分钟选择一个时刻，将进口流量大于零的时刻选定为一个流入时刻；进口流量指自来水在储水设备进口处的流量，通过安装在储水设备进口处的流量计实时检测得到，单位为升/分，每分钟采集一个进口流量数据；具体的，2019年8月9日1050分的进口流量为172.9升/分，2019年8月10日710分的进口流量为186.3升/分，鉴于这两个时刻均处于评判分析时间段内且对应的进口流量均大于零，故这两个时刻均选定为流入时刻。

所述Step3中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：停留时间是指自来水从流入储水设备开始到流出储水设备结束所经历的时间长度，单位为分，与选定流入时刻对应的停留时间是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水在其中停留的时间长度；用D₀T₀表示选定的流入时刻，简称D₀T₀时刻，其中D₀表示日期，T₀表示在D₀那天的时刻，为0～1439的整数，单位为分；从D₀T₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D₀T₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D₀T₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D₀T₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

式(1)中

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；出口流量是指自来水在储水设备出口处的流量，通过安装在储水设备出口处的流量计实时检测得到，单位为升/分，每分钟采集一个出口流量数据；

表示从D₀T₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，流出水量是指在一个时间段内自来水流出储水设备的总体积，单位为升，这段时间的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，m表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数。

式(2)中

表示储水设备在D₀T₀时刻的存留水量，m₀表示第一次出现

时m的数值；存留水量是指在一个时刻储水设备中自来水的总体积，单位为升，通过安装在储水设备内的水位计实时检测得到水位数据，再通过智能控制器中的数据处理单元自动将水位数据转换为存留水量数据；存留水量与水位数据的关系为：

式中

为储水设备在D₀T₀时刻的水位数据，通过安装在储水设备中的水位计实时检测得到，单位为毫米，本实施例每分钟采集一个水位数据；δ为转换系数，用于将水位数据转换成存留水量数据，就是储水设备的截面积，本实施例δ等于16.5。

式(3)中

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，单位为分，计算结果取整；

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为m₀的出口流量；

表示从D₀T₀时刻开始计算到第m₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D₀T₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D₀T₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D₀T₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间，本实施例中采集出口流量数据的间隔时间为1分钟，如果相邻两个出口流量数据的间隔时间超过1分钟则表示这两个出口流量数据不连续。

设常规每日时间记录方式为h/m/s，其中h表示小时，m表示分，s表示秒，则T₀与常规每日时间记录方式的关系为：

本实施例中，式(4)的计算结果向下取整，则：

T₀＝h·60+m

具体的，选定2019年8月9日1050分为一个流入时刻，在该时刻的水位高度为1130毫米，计算出该时刻的存留水量为18645升，从2019年8月9日1050分开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算流出水量，当计算到第622个出口流量数据时流出水量为18952升，第1次大于2019年8月9日1050分的存留水量，故得到m₀＝622，m₀对应出口流量为253升/分，根据公式(3)计算出与选定流入时刻对应的停留时间为621.8分，取整后为622分。

选定2019年8月10日710分为一个流入时刻，在该时刻的水位高度为1062毫米，计算出该时刻的存留水量为17523升，从2019年8月10日710分开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算流出水量，当计算到第958个出口流量数据时流出水量为17671升，第1次大于2019年8月10日710分的存留水量，故得到m₀＝958，m₀对应出口流量为198升/分，根据公式(3)计算出与选定流入时刻对应的停留时间为957.3分，取整后为957分。

所述Step4中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为：

式(5)中D_tT_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D_t表示日期，T_t表示在D_t那天的时刻，T_t为0～1439的整数，单位为分；D₀T₀和

的含义同前；式(6)中

是向下取整函数，例如

1440表示一天的总时长为1440分钟；式(7)中mod是求余运算符，例如A mod B表示A除以B的余数。

具体的，选定2019年8月9日1050分作为一个流入时刻，计算出与该流入时刻对应的停留时间为622分，则与该流入时刻对应的流出时刻为：

计算结果显示与选定流入时刻对应的流出时刻为2019年8月10日232分，由于该时刻不处于评判分析时间段内，故放弃该流出时刻及与其对应的流入时刻和停留时间。

选定2019年8月10日710分作为一个流入时刻，计算出与该流入时刻对应的停留时间为957分，则与该流入时刻对应的流出时刻为：

计算结果显示与选定流入时刻对应的流出时刻为2019年8月11日227分，由于该时刻处于评判分析时间段内，故进入Step5。

所述Step5中自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则样本衰减系数的计算方法为：

式(8)中D₀T₀表示选定的流入时刻，D_tT_t表示对应的流出时刻，

表示在D₀T₀时刻的进口余氯；

表示在D_tT_t时刻的出口余氯，

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D₀T₀对应的样本衰减系数，计算结果保留6位小数。

具体的，选定2019年8月10日710分为一个流入时刻，计算出与其对应的停留时间为957分，计算出与其对应的流出时刻为2019年8月11日227分，在流入时刻的进口余氯为0.72毫克/升，在流出时刻的出口余氯为0.15毫克/升，则样本衰减系数为：

本次评判分析计算出6个样本衰减系数，分别为：0.001639、0.001816、0.002573、0.002616、0.002704、0.002699。

本步骤中，与样本衰减系数对应的水温优选采用在样本衰减系数对应的停留时间内检测得到的水温数据的算数平均值，计算方法如下：

式(9)中

表示与样本衰减系数

对应的水温，

表示在样本衰减系数

对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，通过安装在储水设备内的温度计实时检测得到，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，a表示得到摄氏温度数据的总个数；而与样本衰减系数

对应的进口余氯就是

具体的，选定2019年8月10日710分为一个流入时刻，计算出与其对应的停留时间为957分，计算出与其对应的流出时刻为2019年8月11日227分，样本衰减系数为0.001639，与该样本衰减系数对应的停留时间内共检测到957个水温数据，使用公式(9)计算得到与该样本衰减系数对应的水温为28.2℃。

步骤二：计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数和风险衰减系数，所述理论衰减系数由用回归分析方法得到的清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的回归方程计算得出。

本步骤中，得到回归方程的方法包括以下步骤：

S1：计算用于回归分析的清洁衰减系数，并将该清洁衰减系数作为用于回归分析的因变量；

S2：计算用于回归分析的自变量；

S3：建立回归方程，根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归系数；

S4：对得到的回归系数进行显著性检验，并根据显著性检验的结果修改回归方程。

所述S1中用于回归分析的清洁衰减系数的计算方法如下：

S(1)：确定在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

S(2)：选择符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；

S(3)：计算与选定流入时刻对应的流出时刻；

S(4)：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出清洁衰减系数。

所述S(1)中，在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；本实施例确定该时间范围的方法为：从储水设备最近一次清洗并投入使用开始到评判分析日前第1日的零时为止；具体的，储水设备最近一次清洗并投入使用的确切时刻为2019年8月4日1120分，进行本次评判分析的时间为2019年8月11日360分，因此将从2019年8月4日1120分到2019年8月10日0分这段时间作为计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选取相关检测数据的时间范围。

所述S(2)中选定符合条件的流入时刻的方法为：从2019年8月4日1120分开始直到2019年8月10日0分为止，每间隔30分选择一个时刻，当确定该时刻的进口流量大于零时，将该时刻选定为一个流入时刻并进一步计算与其对应的停留时间；进口流量指自来水在储水设备进口处的流量，通过安装在储水设备进口处的流量计实时检测得到，单位为升/分，每分钟采集一个进口流量数据；具体的，2019年8月5日430分的进口流量为173升/分，鉴于该时刻处于选择流入时刻的时间范围内且在该时刻的进口流量大于零，故该时刻被选定为一个计算清洁衰减系数的流入时刻；从2019年8月4日1120分开始直到2019年8月10日0分为止，每间隔30分选择一个时刻，共有41个时刻其进口流量大于零，故共选定41个流入时刻进行下一步计算。

所述S(2)中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D′₀T′₀表示选定的流入时刻，简称D′₀T′₀时刻，其中D′₀表示日期，T′₀表示在D′₀那天的时刻，T′₀为0～1439的整数，单位为分；从D′₀T′₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D′₀T′₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D′₀T′₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D′₀T′₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

式(10)中

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，出口流量是指自来水在储水设备出口处的流量，通过安装在储水设备出口处的流量计实时检测得到，单位为升/分，每分钟采集一个出口流量数据，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；

表示从D′₀T′₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，流出水量是指在一个时间段内自来水流出储水设备的总体积，单位为升，m′表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m′也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数。

式(11)中

表示储水设备在D′₀T′₀时刻的存留水量，m′₀表示第一次出现

时m′的数值；存留水量是指在一个时刻储水设备中自来水的总体积，单位为升，通过安装在储水设备内的水位计实时检测得到水位数据，再通过智能控制器中的数据处理单元自动将水位数据转换为存留水量数据；存留水量与水位数据的关系为：

式中

为储水设备在D′₀T′₀时刻的水位数据，通过安装在储水设备中的水位计实时检测得到，单位为毫米，本实施例每分钟采集一个水位数据；δ为转换系数，用于将水位数据转换成存留水量数据，就是储水设备的截面积，本实施例δ等于16.5。

式(12)中

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为m′₀的出口流量；

表示从D′₀T′₀时刻开始计算到第m′₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D′₀T′₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D′₀T′₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D′₀T′₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间；本实施例采集出口流量数据的间隔时间为1分钟，如果相邻两个出口流量数据的间隔时间超过1分钟则表示这两个出口流量数据不连续。

设常规每日时间记录方式为h/m/s，其中h表示小时，m表示分，s表示秒，则T′₀与常规每日时间记录方式的关系为：

本实施例中，式(13)的计算结果向下取整，则：

T′₀＝h·60+m

具体的，选定2019年8月5日430分为一个流入时刻，在该时刻的水位高度为998毫米，计算出该时刻的存留水量为16467升，从2019年8月5日430分开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算流出水量，当计算到第621个出口流量数据时流出水量为16599升，第1次大于2019年8月5日430分的存留水量，故得到m₀＝621，m₀对应出口流量为173升/分，根据公式(12)计算出与选定流入时刻对应的停留时间为620.2分，取整后为620分；从2019年8月4日1120分开始到2019年8月10日0分结束这段时间内共选定41个流入时刻进行计算，其中最后5个流入时刻还不能计算出停留时间，因此最终计算出停留时间的数量为36个。

所述S(3)中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为：

式(14)中D′_tT′_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D′_t表示日期，T′_t表示在D′_t那天的时刻，T′_t为0～1439的整数，单位为分；D′₀T′₀和

的含义同前；式(15)中

是向下取整函数，例如

1440表示一天的总时长；式(16)中mod是求余运算符，例如A mod B表示A除以B的余数。

具体的，选定2019年8月5日430分作为一个流入时刻，计算出与该流入时刻对应的停留时间为620分，则与该流入时刻对应的流出时刻为：

计算结果显示与选定流入时刻对应的流出时刻为2019年8月5日1050分；从2019年8月4日1120分开始到2019年8月10日0分结束这段时间内共计算出36个流出时刻。

所述S(4)自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则清洁衰减系数的计算方法为：

式(17)中D′₀T′₀表示选定的流入时刻，D′_tT′_t表示对应的流出时刻，

表示在D′₀T′₀时刻的进口余氯；

表示在D′_tT′_t时刻的出口余氯，

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D′₀T′₀对应的清洁衰减系数。

具体的，选定2019年8月5日430分为一个流入时刻，计算出与其对应的停留时间为620分，计算出与其对应的流出时刻为同日的1050分，在流入时刻的进口余氯为0.63毫克/升，在流出时刻的出口余氯为0.27毫克/升，则与该停留时间对应的衰减系数为：

从2019年8月4日1120分开始到2019年8月10日0分结束这段时间内共选定41个流入时刻进行计算，其中最后5个流入时刻还不能计算出停留时间，由此计算出停留时间和对应流出时刻的数量各为36个，最终计算出清洁衰减系数的数量为36个。

所述S1中用于回归分析的因变量就是计算得到的清洁衰减系数，则：

式(18)中y_i表示用于回归分析的因变量的第i个观察值，也就是计算得到的第i个清洁衰减系数，i按D′₀T′₀时刻的先后顺序编号，本实施例在进行本次评判分析时，用于回归分析的因变量的总数为36个。

所述S2中自变量的计算方法为：

式(19)中x_i1表示用于本次回归分析的自变量一的第i个观察值，也表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内绝对温度的平均值，C_i/r表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，通过安装在储水设备内的温度计实时检测得到，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，c表示得到摄氏温度数据的总个数，摄氏温度加上273等于绝对温度；式(20)中x_i2表示用于本次回归分析的自变量二的第i个观察值，E_i表示与第i个清洁衰减系数对应的进口余氯。

具体的，2019年8月5日430分为选定的第3个流入时刻，计算出的停留时间为620分，计算出对应的流出时刻为2019年8月5日1050分，计算出的衰减系数为0.001367，也即是因变量的第3个观察值；在这段620分的停留时间内，共检测得到620个水温数据，使用公式(19)计算得到自变量一的第3个观察值为301.4；在2019年8月5日430分的进口余氯为0.63毫克/升，使用公式(20)计算得到自变量二的第3个观察值为1.59。

所述S3中回归方程的建立方法为：

E(y_i)＝β₀+β₁·x_i1+β₂·x_i2 (21)

公式(21)为建立的回归方程，表示因变量y_i随自变量一x_i1和自变量二x_i2变化的函数关系式，其中E(y_i)是因变量y_i的期望值，β₀、β₁、β₂称为回归系数。

所述S3中根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归方程中回归系数的方法为：

以上公式中的X_i1、X_i2、Y_i、

和是计算过程中设定的代数式，其定义为等号后的计算式；公式(22)、(23)、(28)、(29)和(30)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝36，最后计算的结果为：

β₀＝-0.08317448

β₁＝0.00027933

β₂＝0.00017318

所述S4中对得到的回归系数进行显著性检验的方法如下：

第1步：提出假设；对于任意回归系数β_j(j＝1，2)，假设

H₀：β_j＝0，H₁：β_j≠0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设。

第2步：计算检验统计量t_j；

式(31)中

是回归系数β_j的抽样分布的标准差，S_e是回归方程的标准误差，C_(j+1)(j+1)是用于计算t_j的代数式，C₂₂和C₃₃分别用于计算β₁和β₂对应的t₁和t₂；公式(32)、(33)、(34)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝36；最后计算的结果为：

t₁＝1.7237

t₂＝0.7055

第3步：作出决策；确定显著性水平为0.05，并根据自由度df＝36-3＝33查t分布表，找到对应的临界值t_0.025，33为2.042，结果t₁和t₂均小于t_0.025，33，则均不拒绝零假设H₀，表明自变量一和自变量二与因变量之间均不存在显著的线性关系，这个结果可能是因为自变量的变化太小，比如最高水温为29.4℃，最低水温为28.3℃，二者仅仅相差1.1℃。

所述S4中根据显著性检验的结果修改估计的回归方程的方法为：

式(35)中y_i、i、y、E(y_i)的含义同前。

本步骤中，设定与样本衰减系数对应的理论衰减系数为

则：

本步骤中，计算与样本衰减系数对应的风险衰减系数的方法为：

式(44)中γ为风险系数，γ的范围为1.1～3.0，表示与样本衰减系数对应的理论衰减系数

变大的幅度；

表示与样本衰减系数

对应的风险衰减系数。

具体的，在本次评判分析中水温和进口余氯对衰减系数的影响不显著，与样本衰减系数对应的理论衰减系数K_C/E就是样本衰减系数的均值，为0.001437，是一个常数；本实施例设定风险系数为1.3；计算出本次评判分析时与样本衰减系数对应的风险衰减系数也是一个常数，为0.001868。

步骤三：将样本衰减系数与其对应的风险衰减系数进行配对比较，若样本衰减系数的均值显著大于其对应的风险衰减系数的均值，则判定储水设备的清洁状况显著变差。

本步骤中，配对比较的方法如下：

Step(1)：计算样本衰减系数与其对应风险衰减系数的差值。设样本衰减系数与其对应的风险衰减系数的差值为μ_j，则：

式(45)中的j按D₀T₀时刻的先后顺序编号，样本衰减系数的总个数为6。具体的，本次评判分析计算出的样本衰减系数共6个，根据步骤二计算出其对应风险衰减系数均为0.001868，根据公式(45)计算得到差值μ_j分别为-0.000229、-0.000052、0.000705、0.000748、0.000836、0.000831。

Step(2)：采用t检验的方法判断差值是否显著大于零。采用t检验的方法判断μ_j是否显著大于零的方法为：

第1步：提出假设：

H₀：μ_j≤0，H₁：μ_j＞0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t；

式(46)中～t(6-1)表示t的自由度为5，

为差值μ_j的均值，S_μ为差值μ_j的标准差；具体的，本次评判分析样本数为6，计算出

为0.000473，S_μ为0.000481，t为2.409。

第3步：作出统计推断；确定显著性水平为0.05，并根据自由度df＝5查t分布表，找到对应的临界值t_0.05，5＝2.015，结果t＞t_0.05，5，则拒绝零假设H₀，接受备择假设H₁，表明样本衰减系数

的均值显著大于对应的风险衰减系数K′_C/E的均值。

Step(3)：根据Step(2)的检验结果知道样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值，由此判断储水设备的清洁程度显著变差，智能控制器立即通过其中的控制单元向中央控制器发出报警信号。

实施例3

本实施例为在实施例2的基础上通过对被评判储水设备中的自来水进行微生物检测，以验证本发明的准确性，具体为：2019年8月4日对工业园区的一个储水设备进行清洗，当日18:40清洗完毕并投入使用，本发明对储水设备清洁状况进行评判分析的管理系统随即开始运行，2019年8月5日8:01从该储水设备取样，当日9:15对样品进行检验，检验项目为菌落总数，检验依据为GB/T5750.12-2006，在2019年8月7日得到检验结果为“未检出”，检测结果如图3所示，证明对储水设备的清洗是有效的；2019年8月11日6:10管理系统的智能控制器发出报警信号，提示储水设备的清洁状况出现显著变差，当日8:05从该储水设备取样，当日9:15对样品进行检验，检验项目为菌落总数，检验依据为GB/T5750.12-2006，在2019年8月13日得到检验结果为“139CFU/ml”，检测结果如图4所示，超过国家标准GB5749-2006中“菌落总数，不超过100CFU/mL”的规定，证明该次报警及时有效且评价结果准确。

Claims (28)

1.一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤一：计算用于评判分析的样本衰减系数和与样本衰减系数对应的水温，

Step1：确定计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

Step2：确定评判分析时间段；

Step3：选定符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；

Step4：计算与选定流入时刻对应的流出时刻，并判定该流出时刻是否处于评判分析时间段内，若该流出时刻处于评判分析时间段内，则进入Step5；

Step5：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出样本衰减系数；

步骤二：计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数和风险衰减系数，所述理论衰减系数由用回归分析方法得到的清洁衰减系数随水温和初始余氯浓度变化的回归方程计算得出；

步骤三：将样本衰减系数与其对应的风险衰减系数进行配对比较，若样本衰减系数的均值显著大于其对应的风险衰减系数的均值，则判定储水设备的清洁状况显著变差。

2.根据权利要求1所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述样本衰减系数是指储水设备所储存自来水在评判分析时间段内的衰减系数，其特征是用于计算衰减系数的流出时刻处于评判分析时间段内，评判分析时间段是人为设定的专门用于评判分析储水设备清洁状况的一段时间；所述的与样本衰减系数对应的理论衰减系数是指与样本衰减系数同等情况下在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数，同等情况指计算与样本衰减系数对应的理论衰减系数时采用的水温和进口余氯与样本衰减系数对应的水温和进口余氯相同；所述的与样本衰减系数对应的风险衰减系数是指与样本衰减系数对应的理论衰减系数增大一定幅度后的衰减系数；所述清洁衰减系数是指在储水设备处于清洁状态时其中自来水的衰减系数。

3.根据权利要求2所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step1中，在计算样本衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；该时间范围设定为从评判分析日前第n_a日的零时到进行评判分析的开始时刻，n_a的范围为1～5日。

4.根据权利要求3所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step2中确定评判分析时间段的方法为：将每次进行评判分析的开始时刻作为一段评判分析时间段的结束时刻，将该结束时刻之前t_a时长的时刻作为该评判分析时间段的开始时刻；t_a表示一段评判分析时间段的时长，其范围为3～24小时。

5.根据权利要求4所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step3中选定符合条件的流入时刻的方法为：从Step1确定的时间范围的开始时刻起，每间隔一段时长t_b选择一个时刻，t_b的范围为5～30分，再从实时检测到的进口流量数据中找到与该时刻对应的进口流量，如果该时刻的进口流量等于零，则放弃使用该时刻进行下一步计算并选择下一个时刻，如果该时刻的进口流量大于零，则将该时刻选定为一个流入时刻用于计算与其对应的停留时间。

6.根据权利要求5所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step3中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D₀T₀表示选定的流入时刻，简称D₀T₀时刻，其中D₀表示日期，T₀表示在D₀那天的时刻，T₀从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；从D₀T₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D₀T₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D₀T₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D₀T₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

m₀＝m，当

且

时 (2)

式(1)中

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；t_c表示采集出口流量数据的间隔时间；

表示从D₀T₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，m表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数；式(2)中

表示储水设备在D₀T₀时刻的存留水量，m₀表示第一次出现

时m的数值；式(3)中

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D₀T₀时刻开始往后计数顺序数为m₀的出口流量；

表示从D₀T₀时刻开始计算到第m₀个出口流量数据时的流出水量；如果在Step1确定的时间范围内从D₀T₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D₀T₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D₀T₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间t_c。

7.根据权利要求6所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step4中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为:

式(5)中D_tT_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D_t表示日期，T_t表示在D_t那天的时刻，T_t从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；式(6)中

是向下取整函数，M表示一天的总时长；式(7)中mod是求余运算符。

8.根据权利要求7所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step5中自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则样本衰减系数的计算方法为：

式(8)中

表示在D₀T₀时刻的进口余氯；

表示在D_tT_t时刻的出口余氯，

表示在D₀T₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，

表示与流入时刻D₀T₀对应的样本衰减系数。

9.根据权利要求8所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述步骤一中与样本衰减系数对应的水温的计算方法如下：

式(9)中

表示与样本衰减系数

对应的水温，

表示在样本衰减系数

对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，a表示得到摄氏温度数据的总个数。

10.根据权利要求9所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述步骤二中得到回归方程的方法包括以下步骤：

S1：计算用于回归分析的清洁衰减系数，并将该清洁衰减系数作为用于回归分析的因变量；

S2：计算用于回归分析的自变量；

S3：建立回归方程，根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归系数；

S4：对得到的回归系数进行显著性检验，并根据显著性检验的结果修改回归方程。

11.根据权利要求10所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S1中用于回归分析的清洁衰减系数的计算方法如下：

S(1)：确定在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围及选用相关检测数据的时间范围；

S(2)：选择符合条件的时刻作为流入时刻，计算与选定流入时刻对应的停留时间；

S(3)：计算与选定流入时刻对应的流出时刻；

S(4)：确定自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯，然后根据停留时间、进口余氯和出口余氯计算得出清洁衰减系数。

12.根据权利要求11所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S(1)中，在计算用于回归分析的清洁衰减系数时选择流入时刻的时间范围与选取相关检测数据的时间范围一致，相关检测数据包括进口流量数据、出口流量数据、存留水量数据、进口余氯数据、出口余氯数据和水温数据；确定该时间范围的方法有以下两种：

1)从储水设备最近一次清洗并投入使用开始到评判分析日前第n_b日的零时为止；n_b的范围为1～4日；

2)在进行评判分析时将之前各次的清洗储水设备投入使用后连续n_c日确定为该时间范围；n_c的范围为1～30日。

13.根据权利要求12所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S(2)中选定符合条件的流入时刻的方法为：从S(1)确定的时间范围的开始时刻起，每间隔一段时长t_d选择一个时刻，t_d的范围为20～60分，再从实时检测到的进口流量数据中找到与该时刻对应的进口流量，如果该时刻的进口流量等于零，则放弃使用该时刻进行下一步计算并选择下一个时刻，如果该时刻的进口流量大于零，则将该时刻选定为一个流入时刻用于计算与其对应的停留时间。

14.根据权利要求13所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S(2)中计算与选定流入时刻对应的停留时间的方法为：用D′₀T′₀表示选定的流入时刻，简称D′₀T′₀时刻，其中D′₀表示日期，T′₀表示在D′₀那天的时刻，T′₀从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻；从D′₀T′₀时刻开始顺着往后按照出口流量数据的先后顺序，逐一增加出口流量数据计算相应时间段的流出水量，相应时间段的开始时刻为D′₀T′₀时刻，相应时间段的结束时刻为计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻，每计算出一个流出水量就与D′₀T′₀时刻的存留水量相比较，由此计算出与D′₀T′₀时刻对应的停留时间，具体计算方法为：

m′₀＝m′，当

且

时 (11)

式(10)中

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为r的出口流量，r是按照出口流量数据对应日期和时刻的先后顺序从1开始连续计数的；t_e表示采集出口流量数据的间隔时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始到采用的最后一个出口流量数据对应的日期和时刻结束这段时间内的流出水量，m′表示计算流出水量时采用的最后一个出口流量数据的顺序数，m′也表示计算流出水量时采用的出口流量数据的总个数；式(11)中

表示储水设备在D′₀T′₀时刻的存留水量，m′₀表示第一次出现

时m′的数值；式(12)中

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间；

表示从D′₀T′₀时刻开始往后计数顺序数为m′₀的出口流量；

表示从D′₀T′₀时刻开始计算到第m′₀个出口流量数据时的流出水量；如果在步骤S(1)确定的时间范围内从D′₀T′₀时刻开始往后所有连续的出口流量数据都被选用仍然不能出现

则停止计算该D′₀T′₀时刻对应的停留时间，表明选定的该D′₀T′₀时刻不能计算出停留时间，连续的出口流量数据指相邻两个出口流量数据的间隔时间等于采集出口流量数据的间隔时间t_e。

15.根据权利要求14所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S(3)中与选定流入时刻对应的流出时刻是指在选定流入时刻流入储水设备的自来水流出储水设备的时刻，其计算方法为:

式(14)中D′_tT′_t表示与流入时刻对应的流出时刻，D′_t表示日期，T′_t表示在D′_t那天的时刻，T′_t从一天的零时开始计数直到一天的最后一刻，包括零时但不包括最后一刻。

16.根据权利要求15所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S(4)自来水在选定流入时刻的进口余氯和自来水在对应流出时刻的出口余氯均通过余氯仪实时检测得出，设定自来水在选定流入时刻的进口余氯为

自来水在对应流出时刻的出口余氯为

则清洁衰减系数的计算方法为：

式(17)中D′₀T′₀表示选定的流入时刻，D′_tT′_t表示对应的流出时刻，

表示在D′₀T′₀时刻的进口余氯；

表示在D′_tT′_t时刻的出口余氯，

表示在D′₀T′₀时刻流入储水设备的自来水在其中的停留时间，ln为自然对数，

表示与流入时刻D′₀T′₀对应的清洁衰减系数。

17.根据权利要求16所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S1中用于回归分析的因变量就是计算得到的清洁衰减系数，则：

式(18)中y_i表示用于回归分析的因变量的第i个观察值，也就是计算得到的第i个清洁衰减系数，i按D′₀T′₀时刻的先后顺序编号，n表示因变量的总个数，也就是清洁衰减系数的总个数。

18.根据权利要求17所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S2中自变量的计算方法为：

式(19)中x_i1表示用于本次回归分析的自变量一的第i个观察值，也表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内绝对温度的平均值，C_i/r表示在第i个清洁衰减系数对应的停留时间内检测得到的第r个储水设备中自来水的摄氏温度，r表示得到摄氏温度数据的顺序数，c表示得到摄氏温度数据的总个数，摄氏温度加上273等于绝对温度；式(20)中x_i2表示用于本次回归分析的自变量二的第i个观察值，E_i表示与第i个清洁衰减系数对应的进口余氯，n表示自变量一或自变量二的总个数。

19.根据权利要求18所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S3中建立回归方程的方法为:

E(y_i)＝β₀+β₁·x_C1+β₂·x_i2 (21)

公式(21)为建立的回归方程，表示因变量y_i随自变量一x_i1和自变量二x_i2变化的函数关系式，其中E(y_i)是因变量y_i的期望值，β₀、β₁、β₂称为回归系数。

20.根据权利要求19所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S3中根据得到的因变量和自变量的观察值计算回归方程中回归系数的方法为：

以上公式中的X_i1、X_i2、Y_i、

和

是计算过程中设定的代数式，其定义为等号后的计算式；公式(22)、(23)、(28)、(29)和(30)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝n。

21.根据权利要求20所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S4中对得到的回归系数进行显著性检验的方法如下：

第1步：提出假设；对于任意回归系数β_j(j＝1，2)，假设H₀：β_j＝0，H₁：β_j≠0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t_j；

式(31)中

是回归系数β_j的抽样分布的标准差，S_e是回归方程的标准误差，C_(j+1)(j+1)是用于计算t_j的代数式，C₂₂和C₃₃分别用于计算β₁和β₂对应的t₁和t₂；公式(32)、(33)、(34)中的求和运算都是从i＝1计算到i＝n；

第3步：作出决策；确定显著性水平α，显著性水平α的范围为0.001～0.05，并根据自由度df＝n-3查t分布表，找到对应的临界值t_α/2,(n-3)；若|t_j|＞t_α/2,(n-3)，则拒绝零假设H₀，回归系数β_j等于0的可能性小于α，表明β_j对应自变量与因变量之间存在着显著的线性关系；若|t_j|<t_α/2,(n-3)，则不拒绝零假设H₀，表明β_j对应自变量与因变量之间尚不存在显著的线性关系。

22.根据权利要求21所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述S4中根据显著性检验的结果修改回归方程的方法有三种情况，分别为：

第1种情况：当β₁和β₂对应自变量与因变量之间均存在显著的线性关系时，对回归方程不进行任何修改；

第2种情况：当β₁和β₂对应自变量与因变量之间均不存在显著的线性关系时，修改回归方程为：

第3种情况：当β₁和β₂对应自变量只有一个与因变量之间存在着显著的线性关系时，修改回归方程为：

E(y_i)＝b₀+b₁·x_i (36)

式(36)～(39)中x_i表示与因变量之间存在着显著线性关系的自变量，b₀、b₁为回归系数，

是计算过程中设定的代数式，式(37)、(39)中的求和运算从i＝1计算到i＝n。

23.根据权利要求22所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述步骤二中，设定与样本衰减系数对应的理论衰减系数为

其中C表示与样本衰减系数

对应的水温，E表示与样本衰减系数

对应的进口余氯，则与样本衰减系数对应的理论衰减系数的计算方法为：

当两个自变量与因变量之间均存在显著的线性关系时：

当两个自变量与因变量之间均不存在显著的线性关系时：

当只有一个自变量与因变量之间存在显著的线性关系时：

24.根据权利要求23所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述步骤二中计算与样本衰减系数对应的风险衰减系数的方法为：

式(44)中γ为风险系数，γ的范围为1.1～3.0，表示与样本衰减系数

对应的理论衰减系数

变大的幅度；

表示与样本衰减系数

对应的风险衰减系数。

25.根据权利要求24所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述步骤三中配对比较的方法如下：

Step(1)：计算样本衰减系数与其对应风险衰减系数的差值；

Step(2)：采用t检验的方法判断差值是否显著大于零；

Step(3)：判断储水设备的清洁状况是否显著变差，若显著变差则发出报警信号。

26.根据权利要求25所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step(1)中设样本衰减系数与其对应的风险衰减系数的差值为μ_j，则：

式(45)中的j按D₀T₀时刻的先后顺序编号，n′为样本衰减系数的总个数。

27.根据权利要求26所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step(2)中采用t检验的方法判断μ_j是否显著大于零的方法为：

第1步：提出假设：

H₀：μ_j≤0，H₁：μ_j＞0

其中H₀为原假设，又称零假设，H₁为备择假设；

第2步：计算检验统计量t；

式(46)中～t(n′-1)表示t的自由度为(n′-1)，

为差值μ_j的均值，S_μ为差值μ_j的标准差；

第3步：作出统计推断；确定显著性水平α，α的范围为0.001～0.05,并根据自由度df＝n′-1查t分布表，找到对应的临界值t_α,(n′-1)；若t＞t_α,(n′-1)，则拒绝零假设H₀，接受备择假设H₁，表明样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值；若t<t_α,(n′-1)，则不拒绝零假设H₀，表明样本衰减系数

的均值不显著大于其对应的风险衰减系数的均值。

28.根据权利要求27所述的一种二次供水储水设备清洁状况的评判方法，其特征在于：所述Step(3)中的判定方法为：当样本衰减系数

的均值显著大于其对应的风险衰减系数

的均值时，判断储水设备的清洁程度显著变差，同时发出报警信号。

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