【摘要】：排放于水庫湖泊中的污染物的擴散易受到邊界影響.本文首先對靜態(tài)水體中的近岸污染源擴散進行理論分析,提出了一種分段濃度模型.然后,研究了靜態(tài)水體中靠近不透水邊界的污染源定位問題,指出該問題中的未知參數(shù)不僅有污染源位置,還包括質量流率和初始擴散時間,分別給出了通用模型法、近似函數(shù)法、基于無跡卡爾曼濾波的估計方法求解參數(shù)估計問題.通用模型法與近似函數(shù)法分別通過求解基于原始擴散模型和分段擴散模型的約束非線性最小二乘算法獲取參數(shù)估計.通用模型法可快速獲取目標源相關信息,近似函數(shù)法有更穩(wěn)健的參數(shù)估計性能,但需要經(jīng)歷多個采樣時刻后才可執(zhí)行.基于無跡卡爾曼濾波(Unscented Kalman filter,UKF)的估計方法結合擴散過程,可有效權衡數(shù)值計算復雜度與估計性能.在仿真實驗部分,對近岸污染源擴散過程進行了水文模擬,根據(jù)模擬數(shù)據(jù)對比了不同算法的實驗性能,說明了各算法的優(yōu)勢和不足.
[Abstract]:The diffusion of pollutants discharged into reservoir lakes is easily affected by the boundary. In this paper, the diffusion of near-shore pollution sources in static water is analyzed theoretically, and a segmental concentration model is proposed. Then, the problem of pollution source location near the impermeable boundary in static water is studied. It is pointed out that the unknown parameters in the problem include not only the source location, but also the mass flow rate and initial diffusion time, and the general model method is given respectively. The approximate function method, based on unscented Kalman filter, is used to solve the parameter estimation problem. The general model method and the approximate function method obtain the parameter estimation by solving the constrained nonlinear least squares algorithm based on the original diffusion model and the piecewise diffusion model respectively. The general model method can obtain the target source correlation information quickly. The approximate function method has more robust parameter estimation performance, but it needs to go through several sampling times before it can be executed. The estimation method based on unscented Kalman filter (Unscented Kalman filter,UKF) combined with diffusion process can effectively balance the computational complexity and estimation performance. In the part of simulation experiment, the hydrological simulation of the diffusion process of near-shore pollution source is carried out. The experimental performance of different algorithms is compared according to the simulated data, and the advantages and disadvantages of each algorithm are explained.
【作者單位】： 武漢科技大學冶金自動化與檢測技術教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(60974012,61171160) 湖北省高等學校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團隊計劃項目(T201302)資助~~
【分類號】：X52;TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2255202