神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NO_x排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NO_x排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NO_x燃烧的优化,计算得到可获得低NO_x排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T₀=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NO_x燃烧控制的在线优化技术打下了基础.     

环境模型参数识别与不确定性分析

在对水文模型实例的参数不确定性分析基础上,分别采用传统灵敏度分析方法、HSY算法、线性回归等方法对模型参数特性进行了识别与比较研究.结果表明参数优化算法与传统灵敏度分析方法不能解释模型结构复杂性特征,采用不确定性分析方法对环境模型参数进行识别提供了深入分析与理解模型系统的有效途径.     

基于LOADEST和数字滤波的水源地基流氮素输出定量方法应用实例

地表直接径流和基流均是流域非点源氮/磷养分输出的重要水文途径.科学认识和定量模拟基流氮/磷养分输出对于准确解析水源地水体非点源污染来源至关重要.基于Load Estimator模型和数字滤波算法,建立了定量水源地基流氮素输出的方法体系.以浙江省珊溪水源地的玉泉溪流域为例,利用玉泉溪2010-01—2013-12期间逐月总氮(TN)水质监测数据和逐日流量数据,展示了该方法的计算过程.结果表明,本文建立的水源地基流氮素输出定量方法结果合理,模拟精度高,决定系数和纳什系数分别为0.83和0.80;玉泉溪流域2010—2013年TN负荷量为141.21～274.68 t·a~(-1),平均208.63 t·a~(-1),年基流TN负荷量为84.39～168.68 t·a~(-1),平均127.69 t·a~(-1);基流对玉泉溪年均TN负荷量贡献率高达60%以上,流域基流养分输出对地表水体的污染应引起足够重视.     

中国化学品环境暴露评估领域的综合区划

大尺度空间（中国）化学品环境暴露多介质模型的建立需要先对空间做相应的区划.本文以ArcGIS软件为平台,通过有空间约束的聚类方法和水文分析方法相耦合,建立全国范围的综合分区.全国范围分为华南综合大区、华北综合大区、西北综合大区、华东综合大区、东北综合大区和西南综合大区6个综合大区.每个综合大区又分别包含了若干个综合小区,小区总数为38个.该研究为我国暴露评估的综合分区提供了一个方案,在多介质模型的建立中起着重要的作用.     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

基于改进遗传算法的河流水污染源反演方法

针对河流水污染应急响应过程中污染源排放历史迟知、未知的问题,结合多种群遗传算法和自适应遗传算法,利用一维河流水质模型和水质监测数据,研究建立了基于改进遗传算法的河流水污染定量源反演方法,实现了对河流污染源排放历史的识别与重构.将该方法应用于美国特拉基河流的3个不同流量下的示踪剂实验中,对示踪剂排放历史进行定量源反演分析.结果表明：IGA算法对高、中、低不同流量下的3次示踪剂实验均可以很好的重构和识别示踪剂排放历史,对于实际河流水污染源反演分析的误差均在可接受范围内.IGA算法在河流水污染源反演分析中具有一定的可靠性和稳定性,可为河流水污染精准溯源与治理提供科学的技术支撑.     

基于危化品事故案例的决策规则提取算法研究*

为充分解析文本形式的危化品事故案例,探讨事故类型与大量事故致因间的因果关联,从化工行业入手,通过扎根理论对175起危化品事故案例进行因素提取,共确定5个子系统、19个因素、80个子因素,提出基于事故生命周期的事故致因框架;在此基础上,提出改进的Gra Apriori算法,以解决经典的Apriori无法考虑属性类别关系的问题,最终获得14个以事故类型为决策属性的规则。结果表明:这些规则从不同事故阶段细致地剖析了危化品事故所遵循的规律,重现事故的演变过程,为危化品事故风险管理提供准确可靠的预防策略和决策支持。     

多维公平测度下考虑灾民心理痛苦效应的应急资源调配*

为有效降低灾后初期应急资源短缺情况下灾民生理和心理受到的伤害,提出等待效应和短缺效应衡量救援过程中的灾民心理痛苦效应,同时耦合时间和供需情况2个维度测度救援过程中的公平性指标,构建调度总时间最短、时间攀比最小和灾民心理痛苦效应最低的多目标应急资源调配模型,研究多灾点、多配送中心、多种类物资救援场景下的应急资源分配和路径规划决策选择问题。应用NSGA-Ⅱ算法对模型求解,以新冠疫情下武汉市医疗物资调度为算例分析验证模型的有效性。结果表明:模型和算法能有效减少供不应求情况下的灾民心理痛苦效应,保证救援活动的公平性,能得到不同目标偏好下的应急资源调配方案。     

空气质量评价的参数化多元组合算子模型

传统的空气质量评价的参数化组合算子模型不具有可比性和普适性。在适当设定指标参照值cj0和指标规范变换式基础上,提出了一个对多项空气指标的规范值xj都适用的空气质量评价的参数化多元组合算子模型;采用混合蛙跳算法对模型中的参数进行优化,得到优化后对多项空气指标皆普遍适用的空气质量评价的参数化多元组合算子模型。该模型被应用于多个不同地区的不同组合指标的空气质量评价,其评价结果与用其它多种方法的评价结果相一致。结果表明:用指标规范值表示的参数化多元组合算子模型为空气质量评价提供了一种计算简便和普适通用的新方法。     

基于实时控制的智能控制在废水处理中的应用

针对废水处理系统具有时变性、非线性、复杂性和不确定性等特点,提出采用智能控制对其进行实时有效控制从而提高处理效率、降低能耗,对智能控制的主要分支模糊控制、神经网络控制和专家系统进行讨论,介绍总结了国内外专家学者应用智能控制技术实现水处理中实时控制的最新动态。结果表明,废水处理系统采用智能控制可以有效地实现实时控制,提高处理效率、降低能耗和成本。