【摘要】：城市排水管道中廣泛存在著超標(biāo)工業(yè)廢水偷排漏排進(jìn)入市政管道,導(dǎo)致污水處理廠運(yùn)行效率下降甚至活性污泥大批死亡,造成處理水質(zhì)不達(dá)標(biāo),排放水體水質(zhì)惡化的嚴(yán)重污染事件�，F(xiàn)有的物理溯源方法效率低下反饋時(shí)間長(zhǎng),不利于偷排漏排事故的快速有效識(shí)別。而由于排水管道系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及水力條件復(fù)雜多變,其環(huán)境反問題具有高度不確定性,成為常規(guī)數(shù)學(xué)模型溯源方法應(yīng)用于排水管道中的一大難題。針對(duì)此現(xiàn)狀,該研究以排水管道中偷排工業(yè)超標(biāo)污染物質(zhì)為研究對(duì)象,開展了基于在線水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的排水管道偷排漏排污染物質(zhì)溯源模型的研究,構(gòu)建了基于貝葉斯統(tǒng)計(jì)推理算法、SWMM水力水質(zhì)模型以及Matlab編程的排水管網(wǎng)污染物質(zhì)溯源數(shù)學(xué)模型,對(duì)偷排超標(biāo)污染物質(zhì)的排放位置、排放量和排放時(shí)段等三個(gè)未知的排放特征參數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)反推,獲得了排放節(jié)點(diǎn)、排放量和排放時(shí)段的概率分布;并重點(diǎn)研究了統(tǒng)計(jì)反演算法中游走步長(zhǎng)的取值、采樣監(jiān)測(cè)的時(shí)間間隔及在線監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間布置等實(shí)際限制條件對(duì)反演結(jié)果精度的影響;反演模型采用了先進(jìn)的馬爾科夫蒙特卡羅(MCMC)抽樣算法,大大提高了溯源的效率,在有限的反饋時(shí)間內(nèi)可提供更精確的溯源結(jié)果,從而提高對(duì)偷排漏排超標(biāo)廢水的管理水平以及排放事故的應(yīng)急處理效率。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:(1)開展了SWMM水質(zhì)模型、貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法及MATLAB軟件的耦合集成研究。結(jié)果表明,MATLAB強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能,能夠?qū)崿F(xiàn)MCMC抽樣算法涉及的大量計(jì)算,提高反演效率;SWMM與貝葉斯耦合的數(shù)學(xué)模型可對(duì)排水管網(wǎng)未知污染源進(jìn)行有效的識(shí)別追蹤,并得出有實(shí)際指導(dǎo)意義的排放特征參數(shù)的范圍,為物理溯源提供更精細(xì)的搜索路徑和方向。(2)貝葉斯統(tǒng)計(jì)MCMC抽樣算法中游走步長(zhǎng)與反演效率和精度的關(guān)聯(lián)關(guān)系研究。結(jié)果表明:游走步長(zhǎng)過小可能使抽樣無法在整個(gè)后驗(yàn)空間搜索,使抽樣結(jié)果陷于局部解,無法準(zhǔn)確反演污染源參數(shù)的后驗(yàn)概率密度;適當(dāng)游走步長(zhǎng)取值可以實(shí)現(xiàn)對(duì)污染物反演參數(shù)整個(gè)后驗(yàn)空間的抽樣,避免使反演參數(shù)限于局部解,提高反演效率和反演精度;但是步長(zhǎng)過大會(huì)使抽樣樣本跳出后驗(yàn)空間,只有很少的樣本落在了后驗(yàn)空間,使抽樣結(jié)果精度降低,若要在過大步長(zhǎng)下提高精度就必須增加MCMC鏈長(zhǎng),這樣就會(huì)導(dǎo)致抽樣時(shí)間延長(zhǎng),抽樣效率降低。(3)采樣監(jiān)測(cè)的時(shí)間間隔及在線監(jiān)測(cè)點(diǎn)的空間布置對(duì)反演算法有效性和精度的影響研究。結(jié)果表明:監(jiān)測(cè)點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)過少時(shí),無法準(zhǔn)確反演污染源參數(shù)的后驗(yàn)概率密度;當(dāng)觀測(cè)數(shù)據(jù)增多、采樣監(jiān)測(cè)時(shí)間間隔比較小時(shí),觀測(cè)數(shù)據(jù)沒有反映監(jiān)測(cè)點(diǎn)的濃度序列,此時(shí)也無法準(zhǔn)確反演污染源參數(shù)的后驗(yàn)概率密度;只有適當(dāng)?shù)牟蓸颖O(jiān)測(cè)時(shí)間間隔才能使反演結(jié)果的精度和效率更高;水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)增加時(shí)可提高溯源效率。(4)通過構(gòu)建實(shí)際案例溯源模型,對(duì)節(jié)點(diǎn)瞬時(shí)排放和節(jié)點(diǎn)連續(xù)排放污染源源項(xiàng)單變量參數(shù)、雙變量參數(shù)和三變量參數(shù)分別進(jìn)行抽樣反演,并將抽樣結(jié)果和理論解對(duì)比來評(píng)估統(tǒng)計(jì)溯源模型的精度,結(jié)果表明:在污水管網(wǎng)污染事件中,只有一個(gè)未知反演參數(shù)時(shí)反演效果最佳,可以精確確定其發(fā)生的范圍;兩個(gè)和三個(gè)反演參數(shù)時(shí)都能獲得合理的污染源源項(xiàng)范圍,但是反演參數(shù)越多,污染物排放量、排放時(shí)刻和排放節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率密度越離散。研究構(gòu)建的溯源模型可模擬污水管道系統(tǒng)中保守及非保守污染物質(zhì)的排放、遷移、轉(zhuǎn)輸全過程,并基于貝葉斯理論對(duì)排水管網(wǎng)中可能的偷排漏排污染點(diǎn)源進(jìn)行統(tǒng)計(jì)意義上的反推并給出各個(gè)可能取值區(qū)間的概率,從而篩選出可能的污水排放節(jié)點(diǎn)、排放量和排放時(shí)間。通過貝葉斯方法、Matlab與SWMM的耦合集成,水質(zhì)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際管網(wǎng)的動(dòng)態(tài)運(yùn)行工況更接近,提高污染物傳輸模擬的精度,從而提高反演分析的精度。同時(shí)貝葉斯統(tǒng)計(jì)反演方法充分考慮了先驗(yàn)信息、觀測(cè)噪聲以及模型誤差的影響,在泄漏源反算的不確定性分析中獨(dú)具優(yōu)勢(shì),能較好應(yīng)對(duì)排水管網(wǎng)系統(tǒng)溯源反問題的不確定性。提供有實(shí)際指導(dǎo)意義的溯源結(jié)果。論文的研究成果可為水體污染控制、智慧排水監(jiān)管系統(tǒng)等領(lǐng)域提供技術(shù)支持。
【圖文】：

了誤差概率分布的的似然函數(shù)可定義為：X) = ( πσ2)n 2 ¤( (Ni(M，Jx，T X) Yi)2 σ2 ni ) （據(jù)個(gè)數(shù)。度函數(shù)構(gòu)造2.3）代入（2.1），可以將溯源問題轉(zhuǎn)換成求解未知參數(shù)問題： ¤(Xi)ni × ( πσ2)n 2 ¤( (Yi Ni(M，Jx，T X))2 σ2 ni ) （出，若已知污染源未知參數(shù)X的先驗(yàn)分布¤(X)，且已知監(jiān)Y ， ，Yi， ，Yn}，就可以求得未知參數(shù) X 的后驗(yàn)概表了不同 X 的取值的可能性，也即是未知參數(shù) X 統(tǒng)計(jì)意過程的具體過程如圖 2.1 所示。氣象數(shù)據(jù)參數(shù)的先驗(yàn)分布 P（X）

MCMC抽樣編程流程圖
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TU992;X703

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2665826