不確定性耦合水質(zhì)模型的研究與應(yīng)用.pdf

1、水環(huán)境是一個(gè)充滿不確定性的復(fù)雜巨系統(tǒng)，若要更加準(zhǔn)確、真實(shí)地反映水環(huán)境系統(tǒng)中的各種現(xiàn)象，不確定性水質(zhì)數(shù)學(xué)模型的研究與應(yīng)用是十分必要的，但長期以來這方面的工作還局限于假設(shè)河道均勻情況下的穩(wěn)態(tài)問題方面。本研究通過確定性水質(zhì)數(shù)學(xué)模型、Monte Carlo隨機(jī)模擬方法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)相互耦合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的方式構(gòu)建了一種適用于天然河流復(fù)雜河道的不確定性耦合水質(zhì)數(shù)學(xué)模型，突破了已有模型的局限性，將其應(yīng)用于黃河白銀段進(jìn)行實(shí)例研究并與已有模型進(jìn)行

2、比較，結(jié)果表明：該耦合模型具備在復(fù)雜水環(huán)境下對(duì)河流水質(zhì)進(jìn)行不確定性模擬的能力，并且提供的水質(zhì)信息相當(dāng)豐富。 1、論文主要研究結(jié)論與成果如下： (1)論文提出的不確定性耦合水質(zhì)模型豐富了不確定性水環(huán)境的研究方法，對(duì)復(fù)雜水環(huán)境變化過程的理解與掌握具有一定的貢獻(xiàn)：同時(shí)這種研究思路以及研究手段對(duì)于其它類似復(fù)雜環(huán)境系統(tǒng)行為的不確定性認(rèn)識(shí)也具有一定的借鑒作用。 (2)本研究通過二次開發(fā)后的ANSYS有限元軟件與MATL

3、AB的耦合，完成了確定性水質(zhì)模型、Monte Carlo隨機(jī)模擬方法與ANN在MATLAB環(huán)境下的集成，并將該不確定性耦合水質(zhì)模型應(yīng)用于黃河白銀段主要污染物遷移轉(zhuǎn)化規(guī)律的研究當(dāng)中。模擬結(jié)果表明，針對(duì)COD<,cr>、NH<,3>-N和揮發(fā)酚三種水質(zhì)指標(biāo)，模型的平均模擬誤差為9.6％，模擬精度較高，能夠用來預(yù)測天然河流的水質(zhì)變化過程。 (3)論文中研究的不確定性耦合水質(zhì)模型以確定性水質(zhì)模型為基礎(chǔ)，利用Monte Carlo隨機(jī)模

4、擬方法將確定性模型轉(zhuǎn)變?yōu)殡S機(jī)微分方程類水質(zhì)模型之后，再借助ANN的非線性映射泛化能力來模擬該隨機(jī)水質(zhì)模型的求解機(jī)制，取代模擬過程中的大量有限元分析計(jì)算，從而提高了模型的計(jì)算效率。 (4)將論文中所研究的不確定性耦合模型應(yīng)用于黃河白銀段進(jìn)行水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)，結(jié)果表明：利用該模型不但可以通過各種污染指標(biāo)的模擬濃度均值對(duì)水質(zhì)是否超標(biāo)進(jìn)行判斷，而且還可以利用模擬結(jié)果的概率分布特性對(duì)水質(zhì)的超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量評(píng)估。模型模擬結(jié)果提供的豐富的水質(zhì)信

5、息，對(duì)未來該流域控制水質(zhì)污染、事故預(yù)警、保護(hù)水環(huán)境、合理利用現(xiàn)有水資源具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。 (5)采用相同算例和相同求解方法將論文中所研究的天然河流不確定性耦合水質(zhì)模型與已有水質(zhì)模型進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析與確定性水質(zhì)模型的比較結(jié)果表明：①不確定性耦合水質(zhì)模型的模擬精度(η=9.6％)明顯高于確定性水質(zhì)模型的模擬精度(η=14.8％)；②論文中所研究的模型除了可以像確定性模型那樣反映污染物濃度變化的趨勢(shì)之外，還可以對(duì)水質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行概

6、率評(píng)價(jià)，應(yīng)用范圍更廣；③該模型利用Monte Carlo方法對(duì)影響水質(zhì)變化的主要因素進(jìn)行了隨機(jī)化處理，因此模型參變量的選取更具客觀性與科學(xué)性。 與已有不確定性水質(zhì)模型的比較結(jié)果表明：①本研究借助ANSYS有限元軟件在數(shù)值求解復(fù)雜偏微分方程方面的優(yōu)勢(shì)構(gòu)建的復(fù)雜河道不確定性耦合水質(zhì)模型突破了已有不確定性模型只能對(duì)假設(shè)河道均勻情況下的水質(zhì)模型方程進(jìn)行解析化求解的限制；②該不確定性耦合水質(zhì)模型的模擬精度(η=9.6％)要高于已有不確定

7、性水質(zhì)模型的模擬精度(η=10.6％)；③借助ANN的映射泛化能力，論文中所研究的不確定性耦合水質(zhì)模型的模擬時(shí)間僅為已有不確定性水質(zhì)模型模擬時(shí)間的26.9％，模擬計(jì)算效率大大提高，節(jié)約了計(jì)算資源。 2、本文關(guān)于不確定性水質(zhì)模型的研究還存在一些有待進(jìn)一步深入的問題： (1)需要結(jié)合實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場監(jiān)測對(duì)影響水質(zhì)變化的眾多不確定性因素進(jìn)行深入地研究分析，并且對(duì)模型模擬的水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行擴(kuò)展，以期建立更加完善和精確的水質(zhì)模型。