[發明專利]外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制系統及方法

在審

• 申請號: 202011010501.X
• 申請日: 2020-09-23
• 公開（公告）號: CN112147895A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 何理;尹方平;盧宏瑋;李晶;樊星
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G06F30/27;G06F30/28;G06T17/00;G06N3/08;G06N3/12
• 代理公司: 北京康思博達知識產權代理事務所(普通合伙) 11426
• 代理人: 劉冬梅;范國鋒

1.一種外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，該方法包括：

S1：建立三維水氣熱電多場耦合地下水隨機模擬模型，利用該模擬模型獲得修復過程中污染物的濃度；

S2：通過人工智能的深度學習方法，建立污染物濃度與修復系統運行條件的擬合關系；

S3：建立目標優化模型，以運行條件與污染物濃度的擬合關系作為約束條件，求解動態變化情景下修復系統的最佳運行條件，并通過對地下水指標監測的溫度、水位和電導率等參數反饋，實時控制修復系統的最佳運行條件。

2.根據權利要求1所述的外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，步驟S1中，三維水氣熱電多場耦合地下水隨機模擬模型通過以下方程描述：

式中，k為污染物組分；l代表水、氣、油等流動相；φ表示土壤孔隙度；表示組分k總的濃度(單位孔隙體積內組分k的體積)；ρ_k表示組分k的密度[ML^-3]；n_p表示相的數量；C_kl表示組分k在相l中的濃度(體積比)；表示相l的達西速度[LT^-1]；S_l表示相l的飽和度(單位孔隙體積內相l的體積)；R_k表示組分k總的源/匯項(單位時間單位孔隙體積內組分k的體積)；為擴散張量，為相l流速。

3.根據權利要求2所述的外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，可以通過以下方程計算：

式中，k_rl為多孔媒介相對相l的滲透率；為內在滲透張量[L²]；μ_l為相l的粘度[ML^-2T^-1]；ρ_l為相l的密度[ML^-3]；g為重力加速度[LT^-2]；z為垂直距離，定義向下為正向[L]；P_l為相l的壓力[ML^-1T^-2]。

4.根據權利要求1所述的外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，步驟S2中，人工智能的深度學習方法將不同運行條件下對應的污染物修復濃度作為因變量即X，運行條件和初始污染狀況是自變量即U，建立污染物濃度與修復系統運行條件的擬合關系，關系為：

U(t)＝f(X(t))

FCI仿真模擬過程如下所示:

X(t+1)＝f(X(t),U(t))。

5.根據權利要求1所述的外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，步驟S2中還包括，通過地下水原位修復試驗，模擬污染物泄漏溢出閾值后的地下水修復過程，通過觀測數據進行三維水氣熱電多場耦合地下水隨機模擬模型中參數的校準和驗證。

6.根據權利要求1所述的外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，步驟S3中，目標優化模型的目標函數為成本最小化，具體公式為：

目標函數：

約束函數：

式中，J為成本；為控制因子；為系統輸出；Eq,IEq為各種等式或不等式約束；t_k為第k個采樣時間；P為預測周期。

7.根據權利要求6所述的外源干擾下的水動力循環智能反饋實時控制方法，其特征在于，當限制為線性時，目標優化模型中的公式如下：

式中，x_r(t+i)為作為標準的參考值，x_n(t+i)模型預測值，△u(t+i)指控制增量，定義為u(t+i)-u(t+i-1)，λ輸入的權重因子，N₁,N₂分別為最小的和最大的預測周期，N_μ為控制周期，u(t+i)為期望輸出。