空气污染和水污染的管理方法模型

【摘要】： 空气和水与人们的生活息息相关,随着环境保护工作力度的加强,传统的对污染源进行定期检查和应付污染事故的手段已不能有效的、及时的满足社会的需要,利用现代技术来武装环保执法队伍,改进环保手段是提高环保能力的重要途径。为了确保环境最大安全,有必要对监测布点、预警应急、污染处理等管理的理论和方法进行深入系统地研究。本文的具体内容如下： 介绍了论文工作背景,对后面几章中重点讨论的优化布点、水质评价、预警与应急、环境污染预测、污水处理控制和再利用等目前国内外的研究现状进行了分析和研究,为后面几章打好基础,并给出了论文的研究目的和将要解决的主要问题。 研究了一种新颖的蒙特卡罗估计选择办法(MCES)。采用多宇宙并行量子遗传算法对MCES方法进行优化,使其具有更快速的收敛能力和更好的搜索效率。该方法用于环境监测优化布点,具有简便、快速、结果合理稳定、易于推广等优点。另外用一种新的TSK模糊系统CTSK (Central TSK Fuzzy System)进行地下水质的评价取得了很好的效果。对于大样本数据集,设计出了CCMEB-CGBR(CCMEB-based Constrained GBR)算法。 通过建模来实现环境污染预测系统。通过引入进化学习方法提出了视觉TSK模糊系统新的进化学习训练算法。新的基于进化学习的算法不但具有更好的全局收敛能力,同时依然能继承视觉模糊建模方法的原有优点。另外,大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性,本章研究了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)方法基于Sugeno模糊模型,在此基础上给出了网络权值的修正算法。用共轭梯度法提高其前提参数的学习速度。 结合国内外应急管理的现状,制定了预警应急体系的工作原则,系统设计了预警应急管理体系的总体框图。并且探讨了预警与应急管理体制的未来发展趋势。采用粒子群优化算法对一种新的级联MLP神经网络CATSMLP进行优化使其鲁棒性增强,具有更快速的收敛能力和更好的寻优能力。将其用于藻类污染预警取得了很好的效果。 针对具有凸多面体参数不确定性的污水处理控制系统,研究其鲁棒H_∞保成本控制器的设计问题。应用所设计的鲁棒H_∞保成本控制器进行研究,结果表明了本章方法的可行性及有效性,并且系统最终的稳态误差较小。并且提出污水等可作为可再生能源的有效建议和方法。 对论文作了总结,提出了本文的主要创新点,针对论文研究工作中的不足提出了对未来研究发展前景的展望。 【关键词】：空气污染 水污染 管理方法 优化布点 模型 H_∞保成本控制
【学位授予单位】：南京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：X50
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 缩略语对照表11-12
• 1 绪论12-29
• 1.1 选题背景及意义12-13
• 1.2 优化布点和水质评价的研究现状13-16
• 1.2.1 优化布点的研究现状13-15
• 1.2.2 环境质量评价的研究现状15-16
• 1.3 空气和水污染预测研究16-19
• 1.3.1 国内外预测领域的一些新方法16-17
• 1.3.2 空气和水污染预测研究状况17-19
• 1.4 预警与应急系统的研究状况19-21
• 1.4.1 预警研究现状19-20
• 1.4.2 应急研究现状20-21
• 1.5 污水处理控制和再利用的研究现状21-25
• 1.5.1 污水处理控制的研究现状21-23
• 1.5.2 国内外污水等可再生资源利用和开发状况23-25
• 1.6 本文的研究目的和研究技术路线25-29
• 1.6.1 本文的研究目的25-27
• 1.6.2 研究技术路线27-29
• 2 优化布点和水质评价的理论与方法29-64
• 2.1 新颖的优化布点理论方法29-37
• 2.1.1 国内外监测优化布点的方法29-31
• 2.1.2 容纳多种归纳算法的MCES简介31-33
• 2.1.3 MCES的优化33-35
• 2.1.4 计算实例及分析35-37
• 2.2 水质评价的理论与方法37-43
• 2.2.1 高木-关野(Takagi-Sugeno)模糊系统37
• 2.2.2 TSK模糊系统(Fuzzy System)简介37-39
• 2.2.3 中心化TSK模糊系统39-41
• 2.2.4 水质评价仿真实例及分析41-43
• 2.3 优化布点或水质评价大样本数据集聚类法43-62
• 2.3.1 聚类概述44-45
• 2.3.2 谱聚类45-48
• 2.3.3 最小包含球理论48-51
• 2.3.4 CGBR和CCMEB-CGBR51-55
• 2.3.5 仿真实例及分析55-62
• 2.4 本章小结62-64
• 3 空气和水污染预测研究64-75
• 3.1 模糊系统用于空气和水污染预测64-69
• 3.1.1 基于视觉原理和Weber定律的TSK模糊系统64-65
• 3.1.2 基于粒子群优化的视觉TSK模糊系统的建模65-66
• 3.1.3 两个仿真实例及分析66-69
• 3.2 自适应神经模糊推理应用于污染预报69-74
• 3.2.1 ANFIS基本结构与学习规则69-71
• 3.2.2 用共轭梯度法进行改进71-72
• 3.2.3 预报仿真实例及分析72-74
• 3.3 本章小结74-75
• 4 预警与应急管理研究75-87
• 4.1 国内外的预警与应急管理体系75-77
• 4.1.1 国内外的应急体制状况75-76
• 4.1.2 加强国际预警与应急交流76
• 4.1.3 应急演练模拟76-77
• 4.2 预警与应急管理的相关工作77-81
• 4.2.1 预警与应急管理体系的工作原则和主要内容77-79
• 4.2.2 国内外一些预警应急方法介绍79-80
• 4.2.3 预警应急管理工作总体框架设计与分析80-81
• 4.3 神经网络预警藻类污染81-86
• 4.3.1 CATSMLP的网络结构82-84
• 4.3.2 粒子群优化算法PSO84
• 4.3.3 优化网络前后仿真实例及分析84-86
• 4.4 本章小结86-87
• 5 污水控制和污水再利用87-99
• 5.1 污水处理的最优鲁棒保成本控制87-95
• 5.1.1 活性污泥法污水处理系统模型描述87-89
• 5.1.2 H_∞保成本控制器设计89-92
• 5.1.3 数字仿真研究及分析92-95
• 5.2 污水作为可再生能源的清洁利用95-97
• 5.2.1 国内外的污水可再生能源形势95
• 5.2.2 可再生能源之污水再利用技术95-96
• 5.2.3 污水再生利用可行性和优势案例分析96-97
• 5.2.4 我国的污水可再生能源政策和未来的发展建议97
• 5.3 本章小结97-99
• 6 结束语99-103
• 6.1 主要研究成果和结论99-101
• 6.2 主要创新点101-102
• 6.3 问题与展望102-103
• 致谢103-104
• 参考文献104-117
• 附录117-118

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