基于时序蒙特卡罗方法的某铬盐场污染地下水泄漏风险

突发性污染地下水泄漏对周围水环境的影响具有重要研究意义。借鉴时序蒙特卡罗(SMC)方法来模拟污染源运行状态,并结合相应的河流水质模型,对污染地下水泄漏后造成的河流水质超标风险概率进行研究;利用健康风险评价模型,对污染物泄漏时水环境造成的人体健康风险进行评价。以某铬盐场为例验证该方法的稳定性和实用性。结果表明,该场地受污染的地下水对人体健康产生的危害程度为中级,其超标风险概率随模拟时间的增加而趋于稳定。     

基于动态聚类分析和盲数理论的综合营养状态指数评价模型

考虑到常用水质富营养化评价模型的单一、确定性缺点,尝试将动态聚类分析与盲数耦合理论引入水环境富营养化评价领域,建立了改进的综合营养状态指数评价模型,最后借助克里格插值法对评价结果的可信度进行空间可视化表征。利用改进模型对2009年洞庭湖区域的水环境空间的富营养化状况进行了评价,结果表明,东洞庭湖、扁山、鹿角富营养化程度相对严重,隶属于富营养化的可信度分别达到了0.5444、0.5318和0.5260。与确定性评价模型对比分析表明,所建改进模型更充分地考虑到被观察个体的差异,集成了更全面的样本信息,并可同时计算出了各采样点综合营养状态指数的区间数与其相对应的可信度水平,从而有效地提高了评价模型的可分辨性。     

污泥厌氧消化的人工神经网络模型

基于污泥固体停留时间(SRT)为20 d的污泥中温厌氧消化实验,建立一个3层BP神经网络,以前1～20 d的进泥挥发性悬浮固体(VSS)、当天消化罐pH值和碱度共22个参数为输入,预测污泥消化系统日产气量,结果表明,网络具有良好的学习能力、泛化能力和辨识能力,能够较为准确地预测出系统日产气量.此外,根据进泥VSS不同,利用网络预测能力,调节pH值和碱度到合适的值,系统日产气量有明显提高,进一步证明了网络具有良好的预测能力和实用性.