针对供水管网中水质二次污染或人工投毒等原因引发的饮用水污染问题，利用污染源反向追踪模型快速准确确定污染源位置及影响范围能够为饮用水安全保障应急处理提供有力支持，具有重要的现实意义。本文首先根据在供水管网模拟试验平台上进行的六价铬污染物侵入管网试验，分析管网中污染物浓度随时间、空间的变化，建立并校正试验管网的水力水质模型，使模型能较好地吻合管网中实际水力水质情况。其次构建管网中污染源的模拟—优化反向追踪模型，以模拟优化时段内各水质监测点的模拟污染物浓度与实际浓度的差的平方和作为目标函数，内嵌EPANET工具箱作为模拟引擎，利用粒子群优化算法求解污染物的侵入位置、开始侵入时间和侵入速度，并利用MATLAB工具编写程序。然后针对管网中六价铬污染物侵入试验，分别采用水质监测点处计算机模拟污染物浓度和实际监测浓度识别污染源，模型准确率和计算效率均较高。经比较分析可知，采用实际监测值识别污染源时模型精度较低；另外，单一污染源识别比多污染源识别的模型精度和计算效率要高。最后通过设置反向追踪模型的相关影响因素参数，比较输出结果，分析了管网拓扑结构、粒子群优化算法相关参数、正演模型误差等因素对模型精度和效率的影响，并在此基础上对相关参数进行合理设置。研究结果表明，当管网拓扑结构与实际管网相似性高、与实际污染源具有相似下游的节点数量很少、供水管网正演模型误差小、水质监测点布置合理且粒子群优化算法相关参数与模拟优化时段设置合理时，模型结果精度与计算效率较高。