基于耦合概率密度方法的河渠突发水污染溯源

【摘要】：以水动力计算为基础,依据正向浓度概率密度与逆向位置概率密度的耦合关系,构建了以污染源位置和释放时间为参数的相关性优化模型,并利用微分进化算法实现了模型的求解。在此基础上,根据污染物正向浓度概率密度函数构建优化模型确定了污染物强度。耦合概率密度方法将突发水污染溯源问题转换为两个最小值优化问题,原理简单,求解方便,实现了污染源参数的解耦。在求解优化模型时,将梯度概念引入到微分进化算法中,提高了搜索效率。将所提出的溯源方法运用于仿真实验案例以及南水北调中线应急示范工程实例,结果表明,模型溯源效果好、模拟精度高,溯源结果对于河渠突发水污染事件应急处置具有一定指导意义。 【作者单位】： 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室;
【关键词】： 耦合概率密度函数 溯源 微分进化算法 参数解耦 优化模型 梯度
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51409282) 国家科技重大专项项目(2012ZX07205)
【分类号】：X522
【正文快照】： 1研究背景突发水污染事件具有不定性,事件应急处置的首要任务是在事发后第一时间判断出污染源[1-2]。突发污染物质多以点源形式进入河渠,随水流迁移转化。研究污染物在河渠中迁移转化规律,并依据所观测的污染物浓度过程推测污染源发生位置、时间以及强度从而实现污染事件重构

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