本文選題：河流突發(fā)污染事故 + 水質(zhì)預(yù)警　； 參考：《浙江大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：我國經(jīng)濟快速發(fā)展,環(huán)境治理壓力日益增大,河流突發(fā)污染事故時有發(fā)生,往往導(dǎo)致嚴重的環(huán)境、經(jīng)濟和社會問題。準確預(yù)測事故發(fā)生后下游預(yù)警點的污染物濃度對有效控制和減少事故的影響具有重要意義�；诖吮尘�,本文著重研究河流突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)警問題,在上游突發(fā)污染事故時可根據(jù)實測數(shù)據(jù)動態(tài)校正模型參數(shù)和預(yù)警結(jié)果,設(shè)計基于不同場地的污染物擴散實驗驗證算法,并將相應(yīng)研究成果應(yīng)用于具體水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)中。論文主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)目前對水質(zhì)預(yù)警模型的研究大都以靜態(tài)模型為主,難以利用不斷豐富的實測數(shù)據(jù)對靜態(tài)模型進行持續(xù)的校正和優(yōu)化。為了提高預(yù)警模型的準確性,論文結(jié)合各斷面的實測數(shù)據(jù),研究了一種河流突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)警模型的動態(tài)校正方法。論文以一維水質(zhì)模型為基礎(chǔ),在預(yù)測過程中納入實測數(shù)據(jù),采取分段校正的方式對預(yù)警模型進行動態(tài)校正,利用預(yù)警點上游各斷面的實測濃度數(shù)據(jù)構(gòu)造"模擬污染源",進行預(yù)警模型參數(shù)和預(yù)警結(jié)果的校正和優(yōu)化。同時,考慮支流對污染物擴散的影響,根據(jù)質(zhì)量守恒原理進行了支流校正。(2)為了提高校正算法的計算效率,避免算法陷入局部最優(yōu)解,研究并提出了一種基于改進遺傳算法的參數(shù)動態(tài)校正方法。該方法以標(biāo)準遺傳算法為基礎(chǔ),對編碼方式、初始種群生成、交叉和變異方式進行改進,并加入移民算子防止算法早熟。(3)為了降低模型結(jié)構(gòu)誤差和測量誤差的影響,提高預(yù)警結(jié)果的準確性,研究提出了一種基于卡爾曼濾波算法的污染物預(yù)警結(jié)果動態(tài)校正方法。該方法以水質(zhì)模型為基礎(chǔ)建立狀態(tài)方程,通過估計系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣Q和測量噪聲協(xié)方差矩陣R,在模型參數(shù)校正的基礎(chǔ)上對預(yù)測濃度進行動態(tài)校正,以進一步提升預(yù)警結(jié)果的準確性。在理論研究的基礎(chǔ)上,進行了風(fēng)浪流水槽等不同實驗場地的污染物模擬擴散和預(yù)測預(yù)警實驗,以驗證水質(zhì)預(yù)警動態(tài)校正的有效性。進而,結(jié)合某河流(實際水源地)的監(jiān)控預(yù)警要求,參與開發(fā)了完整的突發(fā)污染事故水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng),并把預(yù)警模型參數(shù)和預(yù)警結(jié)果的校正功能在系統(tǒng)上進行部署。
[Abstract]:With the rapid development of economy and the increasing pressure of environmental control, sudden pollution accidents of rivers occur from time to time, which often lead to serious environmental, economic and social problems. It is of great significance to predict the concentration of pollutants in the early warning point after the accident to effectively control and reduce the impact of the accident. Based on this background, this paper focuses on the problem of water quality warning for sudden pollution accidents in rivers. The model parameters and early warning results can be dynamically corrected according to the measured data. The experimental verification algorithm of pollutant diffusion based on different sites is designed, and the corresponding research results are applied to the water quality early warning system. The main work and innovation of this paper are as follows: (1) at present, most of the researches on water quality early warning models are based on static models, so it is difficult to use the abundant measured data to continuously correct and optimize the static models. In order to improve the accuracy of the early warning model, a dynamic correction method of water quality early warning model for river pollution accident is studied in this paper, based on the measured data of each section. Based on the one-dimensional water quality model, the paper introduces the measured data into the prediction process, and adopts the method of segmental correction to dynamically correct the early warning model. The "simulated pollution source" is constructed by using the measured concentration data of each section upstream of the early warning point, and the parameters of the early warning model and the warning result are calibrated and optimized. At the same time, considering the influence of tributaries on pollutant diffusion, the tributary correction is carried out according to the mass conservation principle.) in order to improve the calculation efficiency of the correction algorithm and avoid the algorithm falling into the local optimal solution, A parameter dynamic correction method based on improved genetic algorithm is proposed. This method is based on the standard genetic algorithm, improves the coding method, initial population generation, crossover and mutation, and adds an immigration operator to prevent precocity. To improve the accuracy of early warning results, a dynamic correction method based on Kalman filter is proposed. Based on the water quality model, the state equation is established. By estimating the system noise covariance matrix Q and the measurement noise covariance matrix R, the predicted concentration is dynamically corrected on the basis of the calibration of the model parameters. To further improve the accuracy of early warning results. On the basis of theoretical research, experiments of pollutant diffusion simulation and prediction and early warning in different experimental sites such as wind, wave and current flume were carried out to verify the effectiveness of dynamic correction of water quality early warning. Furthermore, according to the monitoring and warning requirements of a river (actual water source), a complete water quality early warning system for sudden pollution accidents is developed, and the parameters of the early warning model and the correction function of the early warning results are deployed in the system.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：X522;TP18

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本文編號：1957243