考虑边界条件不确定性的地下水污染风险分析

为分析边界条件不确定性对地下水污染质运移数值模拟模型输出结果的影响,运用Monte Carlo方法对一算例进行阐明,并从污染风险预报方面对模拟结果进行分析.为减少重复调用模拟模型产生的大量计算负荷,将边界条件（第一类边界条件-水头值）作为随机变量,建立地下水污染质运移数值模拟模型的Kriging替代模型,在保证较高精度的同时,实现了Monte Carlo模拟.结果表明：边界条件的不确定性,对地下水污染质运移数值模拟模型预报的结果有很大影响,考虑与未考虑边界条件不确定性得到的研究区污染羽分布差别较大.对地下水污染质运移数值模拟模型的Monte Carlo模拟结果进行统计与分析,可以评估研究区观测井1,2,3污染物浓度预报结果的可靠程度,并且可以预报出研究区观测井1,2,3遭受不同程度污染的风险.     

不同建议分布MCMC算法在地下水污染源反演识别中的对比研究

为了探究正态分布、均匀分布和随机游走三种不同建议分布的MCMC算法对地下水污染源反演识别结果的影响,并遴选出最优的建议分布.本文根据假想案例建立了污染质运移模拟模型及基于Kriging方法的替代模型,并建立了基于正态分布、均匀分布和随机游走三种建议分布的MCMC算法以反演识别地下水污染源的释放历史.结果表明,针对本文算例,以均匀分布为建议分布的MCMC算法具有反演精度高、稳定性好、收敛速度快等优点,最为适合作为本研究案例的建议分布进行地下水污染源反演识别研究.     

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.     

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.     

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.