[發(fā)明專利]一種突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法及系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110495077.0
• 申請日: 2021-05-07
• 公開（公告）號: CN113128129B
• 公開（公告）日: 2023-03-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李昱;張弛;朱喆
• 申請（專利權(quán)）人: 大連理工大學(xué)
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06Q50/26
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 劉鳳玲

1.一種突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法，其特征在于，包括：

獲取監(jiān)測水域的力學(xué)參數(shù)和水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)；所述水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)包括多個監(jiān)測指標(biāo)的濃度值；

根據(jù)所述力學(xué)參數(shù)和所述水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)建立河道一維正向水質(zhì)模擬模型；

對于任意一個所述監(jiān)測指標(biāo)，采用逆向優(yōu)化溯源模型對所述河道一維正向水質(zhì)模擬模型進(jìn)行測算，得到多個同效溯源解；所述同效溯源解包括污染源的個數(shù)、污染排放位置、污染排放強(qiáng)度和污染排放時間；

將所有的監(jiān)測指標(biāo)的同效溯源解劃分為第一組和第二組；所述第一組中的同效溯源解中污染源的個數(shù)為1；所述第二組中的同效溯源解中污染源的個數(shù)為2；

將所述第一組確定為一個同效溯源解群，并對所述第二組中的同效溯源解的污染排放位置進(jìn)行聚類，得到多個同效溯源解群；

對每個所述同效溯源解群進(jìn)行貝葉斯概率更新，將后驗概率最大的所述同效溯源解群確定為決策解群。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法，其特征在于，所述獲取監(jiān)測水域的力學(xué)參數(shù)和水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)，包括：

根據(jù)河流流域自然地理特征確定污染測站或控制斷面所對應(yīng)的所述監(jiān)測水域；

測量所述監(jiān)測水域的所述力學(xué)參數(shù)和所述水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)；所述力學(xué)參數(shù)包括：平均河道寬度、河流縱向的流速和水深；所述水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)還包括縱向擴(kuò)散系數(shù)和污染物一階衰減系數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法，其特征在于，所述河道一維正向水質(zhì)模擬模型包括：

其中，U表示所述河流縱向的流速，D表示所述縱向擴(kuò)散系數(shù)，K表示所述污染物一階衰減系數(shù)，t表示所述污染排放時間，x表示所述污染源排放位置，C表示污染事件發(fā)生后時刻t沿河道方向距離污染源x處的污染源濃度，m表示污染源處單位面積上的所述污染排放強(qiáng)度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法，其特征在于，所述對于任意一個所述監(jiān)測指標(biāo)，采用逆向優(yōu)化溯源模型對所述河道一維正向水質(zhì)模擬模型進(jìn)行測算，得到多個同效溯源解，包括：

確定各所述監(jiān)測指標(biāo)的預(yù)設(shè)污染變量矩陣；所述預(yù)設(shè)污染變量矩陣的參數(shù)包括污染源的個數(shù)、污染排放位置、污染排放強(qiáng)度和污染排放時間；

利用所述河道一維正向水質(zhì)模擬模型分別對每個所述污染源進(jìn)行計算，并將計算結(jié)果進(jìn)行疊加，得到所有污染源同時作用下的理論值；

計算所述理論值與對應(yīng)的監(jiān)測指標(biāo)的濃度值的殘差，若所述殘差小于設(shè)定閾值，則所述預(yù)設(shè)污染變量矩陣為所述同效溯源解；若所述殘差大于或等于所述設(shè)定閾值，則將所述殘差最小作為優(yōu)化目標(biāo)，利用遺傳算法對所述預(yù)設(shè)污染變量矩陣進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的預(yù)設(shè)污染變量矩陣，根據(jù)調(diào)整后的預(yù)設(shè)污染變量矩陣重新計算理論值并與所述殘差比較，直到理論計算值小于所述設(shè)定閾值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法，其特征在于，對所述第二組中的同效溯源解的污染排放位置進(jìn)行聚類，得到多個同效溯源解群，包括：

將所述第二組中的每個同效溯源解的兩個污染排放位置分別作為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)組成多個同效溯源點，并繪制在二維坐標(biāo)系中；

以每個所述同效溯源點的歐氏距離最小為依據(jù)，采用k-means聚類算法進(jìn)行分組，得到多個所述同效溯源解群。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的突發(fā)水污染正逆耦合溯源方法，其特征在于，對每個所述同效溯源解群進(jìn)行貝葉斯概率更新，將后驗概率最大的所述同效溯源解群確定為決策解群，包括：

對于任意一個所述同效溯源解群，計算所述同效溯源解的先驗概率；所述同效溯源解群包括三個監(jiān)測指標(biāo)的同效溯源解；

根據(jù)某一個所述監(jiān)測指標(biāo)的先驗概率，依次通過另兩個所述監(jiān)測指標(biāo)的所述先驗概率進(jìn)行概率更新，得到所述同效溯源解群中所有監(jiān)測指標(biāo)的后驗概率；

比較所有的所述同效溯源解群中的所述后驗概率，并將所述后驗概率最大的所述同效溯源解群確定為決策解群。