专利汇可以提供一种河口点源突发性水污染事件溯源方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种河口点源突发性 水 污染事件溯源方法,技术要点包括以下步骤:1.河口地区测站对该区域流场进行监测,建立河口流场 数据库 ;2.从某个测点监测到污染物开始,每隔一段时间监测并记录该点污染物浓度数据;3.根据所记录的该测点污染物浓度数据,结合河口地区半日潮特性,推算出污染物初始投放时间;4.根据已有流场数据及的污染物初始投放时间,利用拉格朗日追踪法,回溯污染源投放 位置 ;5.根据污染物迁移模型,结合相关系数法,构建河口地区污染物溯源优化模型;6.利用拉格朗日追踪法推算出的污染源位置作为优化模型中先验信息,并且改进遗传 算法 对污染物溯源优化模型进行求解。,下面是一种河口点源突发性水污染事件溯源方法专利的具体信息内容。
1.一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤1,选择任意一个河口地区作为模型模拟区域并选择模型模拟区域内的任一位置作为污染物浓度观测站,通过观测站对模型模拟区域的流场进行监测,建立实时河口流场数据库;
步骤2,从观测站监测到污染物浓度开始,每隔一段时间监测一次观测点的污染物浓度过程数据并记录;
步骤3,根据观测站监测时段内的污染物浓度过程数据,结合河口地区半日潮特性,计算出污染物初始投放时间;
步骤4,根据已有流场数据库的数据及的污染物初始投放时间,计算出污染物投放位置;
步骤5,建立污染物迁移模型,求解出非恒定流条件下的污染物浓度;
步骤6,将污染源位置和强度解耦;
步骤7,利用相关系数构建污染物溯源位置优化模型的目标函数,并通过步骤4中计算出的污染源位置计算目标函数值;
步骤8,对传统遗传算法按照改进初始种群、变异和选择三个步骤进行改进,形成改进遗传算法;
步骤9,构建污染物溯源强度优化模型,通过位置优化模型求解结果得到污染源位置;
步骤10,利用改进遗传算法对污染物溯源强度优化模型进行求解。
2.如权利要求1所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤2中污染物浓度监测点从开始监测到有污染物浓度开始,建立污染物浓度和时间的坐标系,观测时至少需要在坐标系中出现两个峰值点后才能停止观测。
3.如权利要求1所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤4中,利用质点运动轨迹方程表达出污染物投放位置和投放时间、速度之间的关系:
其中:Δt为流场测量时间间隔;i为时间间隔个数;u(i)和v(i)分别为x、y方向上速度;
x(0)、y(0)和x(t)、y(t)分别为时间T=0和T=t时质点位置。
4.如权利要求3所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤5中,根据对流扩散基本方程建立污染物迁移模型如下:
式中:H为水深;C为等深的物质浓度;t为时间;u和v分别为x、y方向上速度;Kxx,Kxy,Kyx以及Kyy为二维扩散系数张量;
对于式(4),采用有限体积法进行差分求解,利用算子分裂方法,将式(4)分成对流项和扩散项两部分进行分步计算,求解出非恒定流条件下的物质浓度。
5.如权利要求4所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤6中污染源位置和强度解耦过程为:
由污染物迁移模型,根据步骤3计算出的污染物初始投放时间,结合式(5)中的相关系数R,假设污染源位置为(x′0,y′0),由于污染源强度值对式(5)相关系数无影响,令污染源强度为一定值m′0:
式(5)中:Cj(j=1,2……k),(k≤n)为k个时刻污染物浓度测量数据,Cj′(j=1,2……k),(k≤n)为k个时刻污染物浓度计算数据; 和 分别为数据系列Cj和Cj′的算术平均值。
6.如权利要求5所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤7中的目标函数如式(6):
F(x,y)=min(abs(1-R)) (6)
参数x,y的先验范围可以根据步骤4中计算出的x(0)、y(0)值给定,如式(7):
x0min≤x≤x0max;y0min≤y≤y0max (7)
根据步骤6假定的污染源位置(x′0,y′0),计算出目标函数值,目标函数值越小,则该假定的污染源位置越接近于真实源位置。
7.如权利要求6所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤7中根据计算出的x(0)、y(0)给定参数x,y的先验范围,当给定先验范围偏小时,真实值不在先验范围内,因此由步骤9计算出的污染源位置将处于该范围边线上;此时,需要根据该边线重新给定先验范围直至计算出的结果在该给定先验范围内。
8.如权利要求7所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤9中,通过位置优化模型求解结果得到污染源位置,固定该位置不变,假定众多m'0,分别用式(4)污染物迁移模型计算c′1,c′2,c′3……c′k;其先验范围可以由式(11)给出:
根据式(12)、式(13)构建污染物溯源强度优化模型进一步推算污染源强度;
目标函数:m'0=min(∑ωi(cj′-cj)2) (12)
目标函数:m0min≤m0≤m0max (13)
式中:m'0的约束范围可以依据式(7)进行一定比例放大缩小后确定;系数ωi=1/(cj+
1.0)2。
9.如权利要求8所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:步骤8中,改进遗传算法步骤如下:
步骤8a、改进初始种群,初始种群的生成带有一定的随机性,为了加快收敛速度,我们对初始种群进行优选;初始种群规模为N,按照传统遗传算法的规则产生2N的个体,并将2N的个体按照适应度函数 的值由小到大排序,选取前N的个体作为初始种群,中i为种群个体编号且i为整数,Gen为进化代数;
步骤8b、变异,变异带有随机性,父代的优良性能经过变异以后可能并未遗传给子代;
为了挑选出适应性能更好的变异个体,改进后的算法产生变异个体的方式做如式(8)修改;
首先,按照传统遗传算法产生中间变异个体 将其按适应度函数 的值由
Gen
小到大排序;变异个体Vi 产生方式如式(8),式(8)中α为权重系数:
步骤8d、选择,按照传统遗传算法产生中间选择个体 将其按适应度函数
的值由小到大排序;选择个体 产生方式如式(10):
10.如权利要求9所述的一种河口点源突发性水污染事件溯源方法,其特征在于:在步骤8b之后、步骤8d之前还具有步骤8c,交叉,按照传统遗传算法产生中间交叉个体将其按适应度函数 的值由小到大排序;交叉个体 产生方式如式(9):
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