[發明專利]基于深度學習的水污染突發事故快速應急評估和決策方法

有效

• 申請號: 201710939980.5
• 申請日: 2017-10-11
• 公開（公告）號: CN107798467B
• 公開（公告）日: 2020-08-21
• 發明（設計）人: 盧濱;陳義中;常文婷
• 申請（專利權）人: 杭州市環境保護科學研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26
• 代理公司: 杭州九洲專利事務所有限公司 33101
• 代理人: 王洪新;王之懷

本發明涉及環境保護領域。目的是提供一種基于深度學習的水污染突發事故快速應急評估和決策方法，在通過深度學習建立的神經網絡模型基礎上，快速形成應急評估結論并用于應急決策的技術支撐。技術方案是：一種基于深度學習的水污染突發事故快速應急評估和決策方法，包括以下步驟：(1)確定上游水文條件；(2)確定下游水文條件；(3)通過測繪獲取高精度的河流水下地形數據；(4)選定最為典型的目標位置(即敏感目標)作為應急評估和決策時的生態環境保護對象，同時作為深度學習的輸出對象；(5)建立典型流場數據庫；(6)確定河流沿線事故易發高發點位；(7)建立典型突發水污染事故案例庫；(8)建立突發事故應急評估和決策系統。

技術領域

本發明涉及環境保護領域，具體是一種用于應對水污染突發事故的快速應急評估和決策方法。

背景技術

長期以來，日益惡化的水污染突發事故始終是國內外大多數城市水源地安全的重要威脅。這些水污染突發事故既包括工業污水、生活廢水、面源等常規污染事故，也包括船舶、碼頭的化學品和石油泄漏、工業事故排放、恐怖襲擊等突發性水污染事件。統計資料顯示，近年來世界各地因溢油、有毒化學品泄漏等造成的突發污染事故頻現，環境污染嚴重，生態損失巨大。

目前國內外普遍采用水動力數學模型作為水污染突發事故對生態環境影響進行評估和應急決策的一種有效手段，基于預測評估結果進行科學的決策，采取相應的應急措施。這種方法雖然能夠提供科學定量的評估結果，但在現實中由于條件限制，同時受到水文流場、污染物種類和泄漏量、事故發生地點等眾多不確定因素的影響，基本不可能在極短時間內迅速建立可靠的水環境數學模型，特別是在遇到較寬較深的大中型河流或污染物屬于不溶或半溶性的物質等復雜情況時需要使用三維模型進行模擬預測，而三維模型更加難以在短時間完成應急模型的建立和運算。一旦突發事故發生，如果不能在短時間內提供可靠的定量化的預測評估結果供決策判斷，就無法快速的制定科學的應急措施以減小突發事故對生態環境和生產生活的影響。

發明內容

本發明的目的是克服上述背景技術的不足，提供一種基于深度學習的水污染突發事故快速應急評估和決策方法，可在非常短的時間內根據事故現場獲取的有限資料,在通過深度學習建立的神經網絡模型基礎上，快速形成應急評估結論并用于應急決策的技術支撐，幫助應急管理部門快速制定科學的應急措施。

本發明提供的技術方案是：一種基于深度學習的水污染突發事故快速應急評估和決策方法，包括以下步驟：

1)確定上游水文邊界條件。針對特定河流，按所屬行政區劃為界，分析上游來水的流量特征，選取典型水文條件數據，包括上游流量、水位等歷史數據或實測數據。如有人工構筑物，則需分析其下泄流量的分布規律，從中總結歸納并按特定流量間隔設定不同的流量作為上游水文邊界條件；設定的流量必須覆蓋歷史極大值和極小值，設定上游水文條件大于等于10組。

2)確定下游水文邊界條件。若特定河流為潮汐河流，則下游水文邊界為潮汐性往復流(下游流場根據潮汐動態變化)，下游水文條件由于潮汐影響，流場的變化情況比較復雜，包括12種潮汐類別：大潮漲憩、大潮漲急、大潮落憩、大潮落急、中潮漲憩、中潮漲急、中潮落憩、中潮落急、小潮漲憩、小潮漲急、小潮落憩、小潮落急。潮汐類別按順序分別賦值1～12，作為下游水文條件。若下游邊界流場不是潮汐往復流，而是恒定流，則使用下游水位或流量作為下游水文條件。

3)通過測繪獲取高精度的河流水下地形數據。為應對各類復雜污染物的應急評估，需獲取詳細的河流水下地形數據，以便于建立河流的三維流場。測繪時縱向長度小于500m，橫向小于100m，如遇到河流彎曲或有島嶼則需加密橫向測點。

4)全面梳理河流沿線飲用水源地、水環境生態敏感目標的經緯度位置或范圍，選定數組最為典型的目標位置(即敏感目標)作為應急評估和決策時的生態環境保護對象，同時作為深度學習的輸出對象。