[發明專利]一種場地有機污染物遷移過程的特征參數識別系統

有效

• 申請號: 202110509905.1
• 申請日: 2021-05-11
• 公開（公告）號: CN113267607B
• 公開（公告）日: 2022-04-08
• 發明（設計）人: 曾令藻;郝辰宇
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N33/18
• 分類號: G01N33/18;G06F30/20;G06F113/08
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 高佳逸;胡紅娟

1.一種場地有機污染物遷移過程的特征參數識別系統，其特征在于，應用于化工場地區域的地下污染源監測，利用場地原位收集的污染物濃度監測值估計污染源參數，將實時分析得到的污染源分布情況以可視化形式在網站前端展示；

所述的化工場地包括監測井和可能產生污染物泄露的生產井；

所述的場地有機污染物遷移過程的特征參數識別系統包括：數據采集終端、云端服務器和網站前端；其中：

所述的數據采集終端用于采集化工場地區域的地下有機污染物濃度，并將實時更新的污染物濃度監測數據通過GPRS網絡傳輸給云端服務器；

所述的云端服務器基于一種結合替代模型的迭代集合平滑器算法，對所述的監測數據進行同化，得到污染源參數，即描述污染源的位置坐標(x_s,y_s)[L]、污染源強度S_s[MT^-1]、污染源開始時間t_on[T]、污染源結束釋放時間t_off[T]共5個參數，具體包括：

生成先驗數據集[X,Y],污染源5個參數來描述m＝[x_s,y_s,S_s,t_on,t_off]，污染源參數樣本集合N_ini代表數據集的樣本數量，污染源監測數據C＝[C_t-1,C_t],污染源監測樣本集合C_t-1、C_t分別表示污染物運移時間t-1、t時刻監測到的污染物濃度；

基于先驗數據集[X,Y]，利用多項式混沌展開構建替代模型，采用正交多項式表示原始模型的隨機變量，原始地下水運移模型表達為：

其中：N_PC是PCE正交多項式的數量，c_i與分別代表多項式的系數和PCE多項式；

將替代模型帶入迭代集合平滑器算法的迭代框架代替原本的地下水模型，構建Ne組符合先驗分布的污染源參數m，該參數集合中第j組污染源參數的第l次迭代結果為利用以下公式同化監測數據，得到污染源參數的第l+1次更新值：

其中：下標j代表樣本序號，上標l代表迭代更新的次序，代表第j組污染源參數的第l+1次更新值，d_obs,j是經過噪聲擾動的第j組監測數據，C_D代表監測誤差協方差矩陣；代表模型g(·)在參數m^l處的線性化，由模型參數的變化與模型輸出相應變化的比值計算而來，代表矩陣的轉置；β_l代表更新步長，0β_l≤1；m_pr,j代表污染源參數的第j組先驗樣本；Δm_pr代表先驗參數樣本m_pr與參數均值的偏差，代表模型參數的協方差，通過有限數量的樣本集合計算：

借助迭代集合平滑器算法，將反演得到的后驗樣本作為新訓練集的一部分，從而在調整后的訓練集基礎上提高PCE模型在后驗參數空間的精度，由此保證迭代集合平滑器算法在當前迭代步更新的參數，可利用修正后的替代模型，得到近似程度更高的污染物濃度輸出；

訓練集調整的具體步驟如下：從中隨機選擇N_add個后驗樣本，帶入原始模型得到輸出樣本Y_add，基于與監測數據的歐氏距離排序，從[Y_add,Y]中篩選新訓練集Y′，同時刪減掉相同數量的與監測數據距離較遠的舊訓練樣本，保持訓練集樣本總數N_ini不變，由此在更新后的訓練集基礎上，訓練替代精度更高的替代模型；

e_j＝|Y_j-d_obs,j|,j＝1,2,...,N_ini

其中，歐式距離e表示兩個輸入點之間的歐幾里得距離；e_j代表訓練集中第j個輸出樣本Y_j與實際監測的歐幾里得距離；二者的歐式距離越小，輸出樣本與監測數據更加相似；

最終將得到的污染源參數通過GPRS網絡傳輸給網站前端；

q_sC_s＝S_sδ(x-x_s)[H(t-t_on)-H(t-t_off)]

其中：q_s是污染源在單位體積含水層中的體積流速[L³T^-1]，C_s是污染源的濃度[ML^-3]，q_sC_s[MT^-1]代表污染源強度S_s，x_s＝(x_s,y_s)，δ(·)和H(·)分別是狄拉克函數和單位階躍函數，x＝(x_i,x_j)為污染物的位置坐標，t為污染物的運移時間；

所述的網站前端用于展示實時的污染源運移情況，即位于(x_s,y_s)的污染源，以恒定的強度S_s，從t_on時刻開始釋放污染物，在t_off時刻結束時放。