[發明專利]基于潮流變化的污水深海優化排放方法

有效

• 申請號: 201810101670.0
• 申請日: 2018-02-01
• 公開（公告）號: CN108304654B
• 公開（公告）日: 2021-07-27
• 發明（設計）人: 李明昌;戴明新;周斌;趙英杰;司琦
• 申請（專利權）人: 交通運輸部天津水運工程科學研究所
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/04
• 代理公司: 天津市鼎和專利商標代理有限公司 12101
• 代理人: 李鳳

1.一種基于潮流變化的污水深海優化排放方法，其特征在于，

在污水排海擴散器上或鄰近位置安裝潮流監測設備；

在排污控制系統中建立工程海域潮流變化區間中流速及與之對應的最優污水排放量間的響應關系：

(Q_min,Q₁,…,Q_i,…,Q_n,Q_max)＝F(u_min,u₁,…,u_i,…,u_n,u_max)

式中，(u_min,u₁,…,u_i,…,u_n,u_max)為工程海域潮流變化區間中的流速，通過收集工程及鄰近海域潮流歷史實測資料獲得；(Q_min,Q₁,…,Q_i,…,Q_n,Q_max)為與區間中潮流流速對應的最優污水排放量；F是兩者之間的響應關系；

排污控制系統接收潮流監測設備實時監測得到的污水排放口附近區域的潮流實測流速u′數據，并輸入到響應關系中，獲得針對潮流實測流速u′的實時最優污水排放量，并依據該實時最優污水排放量向污水泵發送污水排放量指令；

響應關系中的最優污水排放量采用模擬反算法計算獲得，具體步驟如下：

1)建立模擬反算方法模型

1.1)采用排污口污染物擴散數學模型；

1.2)建立多目標函數

MAX.DD＝C₀/C₁ (1)

MIN.EC＝0.0414×Q+13.828 (2)

MAX.OE＝OE (3)

式(1)中，DD為污染物稀釋度；C₀為射流水體中污染物濃度值；C₁為環境水體中某點處污染物濃度值；EC為能源消耗值；Q為泵污水排放量，Q＝m×v×S，m為噴口個數，v為排放速率，S為噴口斷面面積；OE為污水排放效率；

1.3)采用遺傳算法模型

1.3.1)采用進化計算算子

1.3.2)采用交叉計算算子

1.3.3)采用變異計算算子

2)初始設置

2.1)將污水排放量作為最優化過程的控制變量，并采用實數編碼形式；

2.2)設定控制變量取值范圍，并以此作為遺傳算法種群取值的約束條件；

3)針對n+2個潮流流速中的每個潮流流速均按照以下步驟進行最優污水排放量的模擬反算，即可獲得針對n+2個潮流流速的n+2個最優污水排放量

3.1)針對每一個潮流流速，在控制變量取值范圍內隨機選取r個數值，得到r條染色體，構成該潮流流速條件下的最優污水排放量可能解的種群(r)；

3.2)以每一條染色體為數值算例，采用排污口污染物擴散數學模型進行r次計算，并同時輸出和存儲計算水域內部觀測點的r個污染物濃度結果；

3.3)以最佳污水稀釋效果、最低能源消耗和最優污水排放效率為目標，采用步驟1.2)建立的多目標函數進行染色體評價；

3.4)在滿足最大世代數目標時，跳出程序并輸出最佳染色體即最優污水排放量；若不滿足最大世代數目標，則采用步驟1.3)中的遺傳算法模型進行遺傳計算；

3.5)通過遺傳計算，更新步驟3.1)中被選擇的染色體，并獲得全新種群，按照步驟(3.2)-(3.4)進行重復計算，直到輸出最佳染色體即最優污水排放量為止。

2.根據權利要求1所述的基于潮流變化的污水深海優化排放方法，其特征在于，所述響應關系的建立方法采用以下步驟：

1)建立數據驅動的人工神經網絡BP算法模型，人工神經網絡BP算法模型中非線性轉換函數采用雙曲型Sigmoid函數，如式(9)所示：

f(x)＝1/1+e^-x+θ (9)

式中θ表示閥值；

人工神經網絡BP算法模型中采用均方根誤差(RMSE)評價網絡的預測能力，如式(10)所示：

式中a為數據個數；Y_i為實測值；Y_i'為預測值；

人工神經網絡BP算法模型中所有數據的歸一化處理采用式(11)：

其中：表示歸一化后的值；Y_i表示歸一化前的值；Y_max表示所有數據中的最大值；Y_min表示所有數據中的最小值；

2)初始化網絡權重，結合n+2個潮流流速和與之對應的最優污水排放量設定網絡架構，并設置人工神經網絡BP算法模型的基本參數；

3)將n+2個潮流流速數據作為人工神經網絡BP算法模型的輸入，對應地將n+2個最優污水排放量作為人工神經網絡BP算法模型的輸出，代入到人工神經網絡模型中進行訓練學習，計算均方根誤差；

4)在滿足均方根誤差(RMSE)誤差要求時，跳出程序建立響應關系；若不滿足均方根誤差(RMSE)誤差要求，則進入后續計算；

5)以均方根誤差為依據，逆向調整網絡權重后，再按照步驟2)-4)進行重復計算，直到建立響應關系為止。