基于SSA-BP与SSA的地下水污染源反演识别

应用基于SSA-BP神经网络替代模型的模拟-优化方法和SSA研究了地下水污染源位置及释放历史的反演识别问题。并在建立地下水水流模型时,应用Cholesky分解方法建立含水层渗透系数连续场,该方法相比于普通的参数分区方法更好地描述了水文地质参数的非均质性。结果表明:SSA-BP神经网络替代模型对模拟模型具有较高的逼近精度,其平均相对误差仅有3.21%。应用SSA求解优化模型,能够快速准确地识别出点污染源的位置及释放历史。SSA对污染源位置的反演识别相对误差在10%左右,对污染源源强的反演识别相对误差不超过4%。因此,本文所提出的方法是一种有效的地下水污染源识别方法,可为污染责任认定及污染修复方案的优化提供参考。     

卡尔曼滤波方法在地下水污染源反演中的应用

采用卡尔曼滤波方法反演识别地下水污染源的个数和大概位置.借助一个假想算例,建立地下水系统水流和溶质运移模拟模型,利用灵敏度分析方法筛选出对模拟结果影响最大的参数作为随机变量,对该参数进行抽样,运用蒙特卡罗方法将抽样结果输入模拟模型,生成污染质浓度场.采用卡尔曼滤波方法构造迭代过程,逐个利用采样点处浓度的实测值不断更新综合浓度场.引入模糊集理论表示污染羽,对比综合污染羽和单个污染羽的模糊集来更新各潜在污染源的权重,根据潜在污染源权重大小和综合污染羽收敛形状判断真实污染源的个数和大概位置.算例结果表明：采用卡尔曼滤波方法可以成功反演识别出地下水污染中真实污染源的准确个数和大概位置;引入模糊集理论表示污染羽,通过对比综合污染羽和单个污染羽的模糊集,可以确定各潜在污染源的权重.     

基于U-D分解的卡尔曼滤波法在地下水污染源识别中的应用

采用U-D分解的方法对常规卡尔曼滤波进行改进,以提高反演结果的有效性和可靠性.借助假想算例,引入模糊集合理论,将污染羽以模糊集的形式表示,利用U-D分解的卡尔曼滤波方法不断更新复合污染羽,通过复合污染羽和单个污染羽间模糊集的对比更新潜在污染源权重,进而达到真实污染源位置识别的目的.算例结果表明该方法与常规卡尔曼滤波方法相比具有更高的可靠性和有效性,能更好的达到污染源位置识别的目的.     

基于径向基函数模型的优化方法在地下水污染源识别中的应用

采用一种基于径向基函数的替代模型代替地下水溶质运移模型,将其作为约束条件嵌入污染源识别的优化模型中,通过遗传算法对优化模型进行求解.最后通过一个假想例子评估优化模型的性能.研究表明：污染源泄漏量识别结果的平均绝对误差为1.00g/s,误差较小,计算时间为51min,耗时较少,因此,基于径向基函数模型的优化方法有效地避免了优化模型求解过程中多次调用模拟模型造成的巨大计算负荷,获得了较为准确的计算结果,是一种有效的地下水污染源识别方法,能够用来求解地下水污染源泄漏量.     

不确定性条件下地下水污染监测井网优化设计——基于XGBoost替代模型

在地下水污染监测井网优化设计中,应用模拟优化方法时客观存在的模型参数不确定性往往会影响到设计监测井网的可靠性.针对该问题,重点考虑了渗透系数和污染源释放强度的不确定性,应用模拟优化方法和蒙特卡罗方法求解上述不确定性参数影响下的最优监测井布设方案.为缓解蒙特卡罗方法多次调用模拟模型所产生的巨大计算负荷,本研究建立了XGBoost替代模型,代替模拟模型与优化模型进行耦合.为提高监测井网对实际污染羽的监测精度,污染监测井网优化模型以监测空间矩误差极小化为优化目标.此外,本次研究还考虑了监测井网设计中污染源释放强度的动态变化过程.最后,以抚顺市某煤矸石堆放场地为基础建立假想例子,验证所提方法的有效性.结果表明:1.XGBoost能够有效近似模拟模型的输入输出关系,显著降低了计算负荷.2.空间矩能够有效评估监测井网插值污染羽和实际污染羽的逼近程度,优化设计后的监测井网能够较为准确地捕捉到实际污染羽的状态.3.模拟优化方法结合蒙特卡罗方法能有效求解不确定性条件下最优监测井网的设计问题.本文为地下水污染监测井网设计提供了一种稳定可靠的方法.     

考虑参数不确定性的地下水污染源识别

为分析参数不确定性对地下水污染源识别的影响,本文通过模拟-优化方法、灵敏度分析方法、蒙特卡罗方法和克里格方法的综合运用,建立了描述渗透系数与污染物质释放强度之间关系的推算模型,进行了考虑参数不确定性的地下水污染源识别研究.研究结果表明,推算模型具有较高的精度,确定性系数和平均相对误差分别为0.9895和4.51%;运用推算模型推算了8000组渗透系数影响下的污染源识别结果,节省了约99%的计算负荷和时间;对8000组污染源识别结果进行了定量的统计与分析,得到了概率密度最大的污染源识别结果和置信水平分别为80%、60%、40%和20%对应的污染源识别结果置信区间.本研究改善了应用模拟-优化方法进行地下水污染源识别时,难以考虑参数不确定性的缺点,可以为决策者提供更多的参考依据.     

地下水有机污染源识别技术体系研究与示范

地下水有机污染点多面广、污染源不清、治理难度大,如何从源头上控制污染源,减少污染源对地下水的威胁,是地下水污染控制和治理的关键.以典型污染场地为例开展有机污染源辨识研究,建立地下水有机污染源识别技术体系,并应用于典型污染场地地下水有机污染源的识别.在掌握污染场地地质、水文地质条件的基础上,从大量地下水分析化验数据中,确定污染场地特征污染物为四氯化碳,建立污染场地溶质运移模型,并结合单体同位素技术,通过模型反演和同位素溯源,确定了典型场地有机污染源的分布、污染现状,并对识别出的潜在污染源进行调查和土壤取样分析,结果表明,辨识出的两个历史污染源位置、污染物浓度分布结果可靠,为地下水污染治理提供了依据.     

地下水DNAPLs污染修复多相流模拟的替代模型

应用克里格法、支持向量回归法、核极限学习机法建立多相流模拟模型的替代模型,并应用集对分析法建立组合替代模型,通过将多种替代模型进行对比,分析不同替代模型在地下水DNAPLs污染修复多相流模拟问题中的适用性.结果表明,3种单一替代模型中,克里格模型的精度最高,其次是核极限学习机模型,最后是支持向量回归模型;应用集对分析原理建立集对权组合替代模型,与单一替代模型相比,其模拟模型的逼近精度更高,且提升效果十分显著,平均残差和平均相对误差分别为0.4009%和0.5373%;集对权组合替代模型运行一次仅需1.5s,选择组合替代模型代替多相流模拟模型进行地下水DNAPLs污染的修复方案优选分析,能够大幅减小模拟-优化过程的计算负荷,并保持较高的计算精度.     

基于两种耦合方法的模拟-优化模型在地下水污染源识别中的对比

采用一种基于模拟-优化模型的方法对地下水污染源进行识别研究.模拟-优化模型分别采用响应矩阵法和状态转移方程法进行耦合,并利用遗传算法求解,经过多次迭代,使得模拟结果与观测数据的误差达到最小.最后,通过一个假想例子评估模拟-优化模型的性能,同时比较应用不同耦合方法的计算结果.研究表明:应用响应矩阵法耦合模拟-优化模型所得结果的绝对误差范围为0.1~1.6g/L,应用状态转移方程法时,绝对误差范围为0~5.2g/L,因此,采用遗传算法求解模拟-优化模型能够有效且准确地得到地下水污染源的释放量,可以应用于地下水污染源识别问题,并且采用响应矩阵法耦合模拟-优化模型优于状态转移方程法.     

基于模拟-优化方法的地下水污染源溯源辨识

以抚顺市某煤矸石堆放场为研究区,根据研究区的实际条件建立地下水污染质运移模拟模型,预测地下水污染质未来时空变化特征.基于正演预报结果构建了假想例子,应用模拟-优化方法对地下水污染源源强及场地的渗透系数进行反演识别.为减小优化模型反复调用模拟模型所产生的计算负荷,分别采用Kriging方法和BP神经网络方法建立了模拟模型的替代模型.最后运用模拟退火法求解优化模型,得到反演识别结果.研究表明：应用Kriging方法建立的替代模型输出结果的平均相对误差为0.3%;应用BP神经网络方法建立替代模型的输出结果平均相对误差为1.5%,应用两种替代模型对污染源源强识别的相对误差均小于0.5%,对场地两个参数分区渗透系数识别的相对误差均不大于5%.综上,应用Kriging方法建立的替代模型精度高于BP神经网络方法,利用基于两种替代模型的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行同步识别精度可以满足实际需求,是有效可行的.     

基于克里格法的地下水流数值模拟模型的替代模型研究

以内蒙古乌拉特中旗金泉工业园区水源地为研究区,建立了研究区地下水流数值模拟模型.采用拉丁超立方方法得到输入(抽水量)输出(水位降深)数据集,运用克里格法建立了地下水流数值模拟模型的替代模型—克里格模型.将克里格模型输出结果与地下水流数值模拟模型输出数据集进行对比发现,克里格模型和地下水流数值模拟模型得到的地下水位降深均值的拟合平均相对误差为0.22%,地下水位降深剩余标准差的拟合平均相对误差为0.03%,拟合误差很小.表明克里格模型可以有效地替代地下水流数值模拟模型,这为大幅减小优化模型在优化迭代求解过程中多次调用模拟模型造成的巨大计算负荷提供一种有效的替代方法.     

某垃圾填埋场地下水质监测井网优化设计——基于模拟优化法

以白城市垃圾填埋场为研究区,通过正交试验设计法得到2个污染源的4组可能污染源强组合,建立地下水流及溶质运移数值模拟模型,预测潜在污染源可能对研究区地下水产生的污染.根据污染羽分布情况,布设了57口潜在监测井.以最大化覆盖高污染区域为目标建立0-1整数规划优化模型并用隐枚举法进行求解.结果表明：模拟优化方法在允许监测井数目不同的情况下得到了最优地下水质监测井网布设方案.以7口监测井为例,最优布设方案为1,6,9,15,19,23,31号监测井（5口位于渗滤液调节池下游,2口位于填埋区下游）.最优布设方案的污染物检出概率达95%,远高于随机布设方案.     

基于贝叶斯公式的地下水污染源识别

将贝叶斯公式与地下水二维水质对流-扩散方程相耦合,建立依靠监测井监测值的地下水污染源参数（污染源强度M、排放位置（X₀,Y₀）和排放时刻T₀）反演模型.针对监测井监测值信息量不充分或者监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出了一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化设计方法.构建一个污染物在承压含水层中瞬时排放的算例,在确定单井监测及监测次数条件下,以监测井位置D及监测频率Dt的优化为目标,分别进行模型参数后验分布信息熵最小的单目标监测方案优化,以及信息熵最小且监测耗时最短的多目标监测方案优化.依据优化后的监测方案采用延迟拒绝自适应Metropolis算法进行污染源参数反演识别.算例研究表明：在预设定单井监测,且监测次数为5次条件下,单目标优化后的监测方案为D=（830.2,199.8）,△t=2.7,在此监测方案下,4个污染源参数M,X₀,Y₀,T₀的反演均值误差分别为19.5%、13.2%、3.4%、1.3%;多目标优化后的监测方案为D=（807.9,199.4）,△t=1.2,在此监测方案下,4个污染源参数M,X₀,Y₀,T₀的反演均值误差分别为19.9%、13.4%、3.7%、4.2%.与基于单目标优化的监测方案的反演结果相比,基于多目标优化的监测方案条件下,污染源参数的反演均值误差虽分别增加了0.4%、0.2%、0.3%、2.9%,但监测时间却显著缩短了55.6%.     

某钼矿尾矿库地下水污染的随机模拟

为分析参数不确定性对地下水污染数值模拟模型输出结果的影响,以某钼矿尾矿库地下水污染问题作为研究实例,选取钼离子作为模拟因子,建立该钼矿尾矿库地下水污染数值模拟模型,对输出结果进行不确定性分析.为降低替代模型的维数,运用灵敏度分析法筛选出对模拟模型输出结果影响较大的2个参数作为模型中的随机参数.为减少反复调用数值模拟模型产生的计算负荷,分别运用克里格方法和支持向量机法建立模拟模型的替代模型,并比较二者的精度,选择精度较高的替代模型完成蒙特卡罗随机模拟.最后,对随机模拟的输出结果进行统计分析与区间估计,对地下水污染超标的风险进行评价.结果表明：置信度为80%时,井1,2,3浓度值的置信区间分别为0.71~2.29,0.28~1.02,1.55~3.25mg/L.此外,结合《地下水质量标准》以及污染物浓度分布函数曲线,井1,2,3中水质达到地下水质量标准Ⅴ类的概率分别为99.7%,97.1%,99.6%.本研究可为地下水污染防治提供更科学、全面的参考依据.