在现代社会，随着工业化和城市化的不断推进，对于水资源的需求日益增长，而对水质量的要求也越来越高。因此，建立健全的水质监测体系对于保障人民群众饮用水安全、保护生态环境以及促进经济可持续发展具有重要意义。其中，作为核心机构之一的水质检测中心，其技术支持是确保其正常运行和有效监测的一项基础条件。

首先，我们要明确“关键技术支持”这个概念。在这里，它指的是那些能够帮助水质检测中心实现高效、准确、高通量测试，以及及时反馈分析结果等功能的一系列科技成果。这包括但不限于硬件设备、软件平台以及数据处理算法等多个层面。

硬件设备

传感器与探测器：这些是直接接触到样本并将物理参数转换为电信号或其他形式信息的手段。例如，离子计数器用于检测微小离子的存在与否；光学探针则可以快速地分析溶液中的化学物质含量。

自动采样系统：这类系统能实现无人机制地从不同源头抽取样本，并送至实验室进行进一步分析，这极大提高了工作效率，同时降低了操作人员被污染源所影响的情况。

流体传输管道：为了保证样本在传输过程中保持稳定性，不会因温度变化或振动而导致质量损失，因此专门设计用于精密控制温度和压力的管道也是不可或缺的一部分。

软件平台

数据管理系统（DMS）：通过DMS，可以存储大量测试数据并提供实时访问权限，让研究人员能够轻松查询历史记录，从而更好地跟踪长期趋势和异常情况。

智能预警系统（SWS）：这种基于先进算法的人工智能技术可以预测潜在问题，如未来的污染事件或者可能出现的问题，然后提前通知相关部门做出应急措施。

云计算服务(CCS): 利用云服务，可以实现远程控制实验室设备，加快数据处理速度，同时减少成本开支，因为不再需要购买昂贵的大型服务器。

用户界面(UI)设计: 用户友好的界面可以让非专业人士也能使用这些软件工具，这对于提高公众参与度和透明度有很大的帮助。

大数据分析(DA): 这种方法允许我们通过大量复杂信息挖掘发现隐藏模式，使得我们能够更深入了解特定区域或时间段内发生的事情，从而做出更加科学决策。

数据处理算法

统计学方法: 通过应用统计学原理进行数据解释，比如假设检验，以确定某一特定的变量是否显著影响总体结果。

机器学习(ML)模型: ML可以根据历史数据训练模型来识别新输入值，并作出相应判断，即使没有人类干预也能准确识别潜在风险情况。

深度学习(DL)模型: DL是一种特殊类型的机器学习，它通过构建多层神经网络模拟人类思维过程以解决复杂任务，如图像识别等，是未来可能广泛应用于环境监控领域的一个方向。

综上所述，一家完善的水质检测中心应当具备一套集成性的硬件设备、强大的软件平台以及先进且适用的数据处理算法。这三者共同作用，将使得该中心能够迅速响应各种挑战，为公共卫生带来实际利益，并且为科学研究提供宝贵资料。此外，还需不断投资于教育培训，以培养专业技能人才，以此保证这一体系始终处于最前沿状态。