河流突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)警動(dòng)態(tài)校正方法及應(yīng)用研究.pdf

1、我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，環(huán)境治理壓力日益增大，河流突發(fā)污染事故時(shí)有發(fā)生，往往導(dǎo)致嚴(yán)重的環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問(wèn)題。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)事故發(fā)生后下游預(yù)警點(diǎn)的污染物濃度對(duì)有效控制和減少事故的影響具有重要意義。基于此背景，本文著重研究河流突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)警問(wèn)題，在上游突發(fā)污染事故時(shí)可根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)校正模型參數(shù)和預(yù)警結(jié)果，設(shè)計(jì)基于不同場(chǎng)地的污染物擴(kuò)散實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法，并將相應(yīng)研究成果應(yīng)用于具體水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)中。論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)目前對(duì)水質(zhì)預(yù)警

2、模型的研究大都以靜態(tài)模型為主，難以利用不斷豐富的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)靜態(tài)模型進(jìn)行持續(xù)的校正和優(yōu)化。為了提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性，論文結(jié)合各斷面的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，研究了一種河流突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)警模型的動(dòng)態(tài)校正方法。論文以一維水質(zhì)模型為基礎(chǔ)，在預(yù)測(cè)過(guò)程中納入實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，采取分段校正的方式對(duì)預(yù)警模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)校正，利用預(yù)警點(diǎn)上游各斷面的實(shí)測(cè)濃度數(shù)據(jù)構(gòu)造“模擬污染源”，進(jìn)行預(yù)警模型參數(shù)和預(yù)警結(jié)果的校正和優(yōu)化。同時(shí)，考慮支流對(duì)污染物擴(kuò)散的影響，根據(jù)質(zhì)量守恒原理進(jìn)行了支

3、流校正。
　　(2)為了提高校正算法的計(jì)算效率，避免算法陷入局部最優(yōu)解，研究并提出了一種基于改進(jìn)遺傳算法的參數(shù)動(dòng)態(tài)校正方法。該方法以標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法為基礎(chǔ)，對(duì)編碼方式、初始種群生成、交叉和變異方式進(jìn)行改進(jìn)，并加入移民算子防止算法早熟。
　　(3)為了降低模型結(jié)構(gòu)誤差和測(cè)量誤差的影響，提高預(yù)警結(jié)果的準(zhǔn)確性，研究提出了一種基于卡爾曼濾波算法的污染物預(yù)警結(jié)果動(dòng)態(tài)校正方法。該方法以水質(zhì)模型為基礎(chǔ)建立狀態(tài)方程，通過(guò)估計(jì)系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣Q