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随着全球最大网赌正规平台越来越了解地球的极限，水质监测和寻找环境友好型能源正成为两个最受欢迎的工程研究课题. 在本论文中, 首先，提出了河系水质监测网络的优化设计方法. 下一个, 提出了一种利用监测网络提供的水质测量数据来确定污染源位置的数据解释方法. 作为第三个话题, 本文介绍了一种给水管网能量回收系统的优化设计技术. 在本文的第一部分, 提出了一种水质监测系统的优化算法. 在这个过程中, 利用模拟模型的结果确定最佳监测位置. 模拟模型的结果是该方法的重要组成部分，因为它们将水动力学的非定常和随机性质以及河流中污染物的命运和运输过程纳入优化模型. 在这种方法中, 通过多目标优化技术确定了理想的监测位置. 监测系统的一个目标是污染物的早期发现，另一个目标是监测网络的可靠性. 所开发的方法首先应用于一个简单的假设河流系统，以证明流域非稳态水文特性对监测站最佳位置的重要性. 然后，在一个现实的河流系统上进行了测试. 结果表明，所建立的设计技术可有效地用于水系监测网络的优化设计. 在研究的第二部分, 介绍了一种快速识别污染源位置的方法. 因为这是一个病态问题，有非唯一解, 制定了一套分类程序，将候选泄漏地点与水质监测站的测量结果联系起来. 为此目的, 监测点所测污染物的突破曲线用其统计矩进行参数化. 然后，模拟大量的泄漏场景，对监控系统进行训练. 在培训过程之后, 该方法已准备好顺序消除候选位置，从而确定监测站观察到的突破曲线的泄漏位置. 将该模型应用于实际水系，结果表明该方法可作为污染源调查工程的可靠起点 论文的第三部分致力于水分配系统的可再生能源生产. 这项研究背后的主要思想是利用微型涡轮机尽可能多地收集可用的多余能量. 这些涡轮机的能量生产受到管理部门设定的最低压力限制的约束. 此外, 网络中流动的非定常性质导致了可用过剩能量的变化. 水分配系统的这些方面需要微型涡轮机的运行计划. 在这项研究中, 提出了一种使微涡轮能量回收最大化的仿真优化方法。. 该仿真优化模型基于遗传算法(GA)。. 为了降低算法的计算量，引入了遗传算法的智能播种. 该算法对具有不同涡轮机位置和涡轮机类型的几种能量回收系统配置进行了测试. 然后选择能量产量最高的最佳配置. 该方法首先应用于一个实际的泵驱动网络. 然后, 将该网络转化为一个假设的重力驱动系统，并在该系统上对优化模型进行了验证. 结果表明，配水网络中的能量回收系统具有显著的经济效益和环境效益，该方法不仅是一种优化设计工具，而且是评估配水系统可再生能源潜力的有效手段.

填海工程仅在其基础设施清单中就拥有数万英里的现役输水运河. 许多运河系统已经老化，超过了其最初的预期寿命, 是否有衰老和失修的迹象, 广泛的渗漏和路堤破坏事件变得越来越普遍, 由于城市对这些输水结构的侵蚀，城市廊道内的运河失效的后果不断增加. 此外，风险增加的问题与运河堤防的失败有关, 由于输水系统损失巨大，集中和分布的渗流对水资源保护提出了重大挑战. 持续需要识别、全面描述和量化运河渗漏, 既为了安全，也为了节约用水, 这项研究的主要动机是什么. 回收团队成员的现有能力包括现场和实验室数据收集和分析专业知识, 建模技术, 需要的背景/支持性数据和信息知识和访问, 以及特定站点的知识和访问权限. 非填海小组成员将带来SAR数据分析专业知识, 以及水文建模专业知识, 获得关键和支持性数据以及先前/正在进行的研究结果. 这是前沿的渗透相关研究，利用跨学科的合作研究协调与每个参与领域的顶尖科学家.