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环境污染应急处置技术的CBR-MADM两步筛选法模型 总被引:2,自引:0,他引:2
突发环境污染事件进行应急处置时,需要在历史案例库和处置技术库的基础上通过筛选模型筛选出最适宜的应急处置技术.其中筛选的效率和准确性是构建技术筛选模型的首要因素,目前尚无较为满意的解决方案.本文结合案例推理技术(CBR)和模糊多属性群决策模型(MADM)的优势,建立了环境污染应急处置技术的CBR-MADM两步筛选法模型:第1步,先利用基于熵权G1法的CBR推理从案例库中匹配案例,再从相似度最高的几个案例中提取应急处置技术作为备选技术;第2步,利用MADM对备选技术进行筛选和决策.CBR-MADM两步筛选法既充分利用了历史处置经验,又极大地提高了应急处置技术的筛选速度和效率.将该方法应用于2012年底山西长治浊漳河苯胺泄漏污染事件中,成功筛选出“投加混凝剂-活性炭坝拦截”技术,同实际情况吻合,验证了其适用性和可行性. 相似文献
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突发水污染应急响应过程最为关键的需求是"应急处置",决策者需要快速准确地选择适宜的应急处置技术,制定应急处置技术方案.技术预案编制过程中只能依据典型污染情景提出应急处置工程实施操作路线,不可能穷尽所有可能情景,因此,有必要依据具体污染情景或工况动态生成处置技术方案.本研究将应急处置技术预案(方案)拆分为"案例-技术-材料"3个模块,系统地提出"相似历史案例筛选、应急处置技术筛选、应急处置材料筛选"三步筛选模式及决策模型,开发软件平台用于智能生成应急处置技术预案或方案.以2011年浙江建德新安江苯酚污染事件为案例进行验证分析,快速生成了基于吸附技术与混凝技术的处置方案.结果表明,该三步筛选框架、模型群组及决策支持系统具有较强的实用性和可行性,极大地提高了水污染应急处置技术筛选的效率和科学性,可为响应者实施突发水污染应急处置工程提供强有力的决策支持,在方法学上丰富了响应阶段的应急管理工具. 相似文献