改进的QGA-BP模型在弥苴河总氮量预测中的应用

水质预测对水环境规划、评价和管理十分重要。构建一种改进的量子遗传算法（QGA）优化BP神经网络的模型,即在量子遗传算法中引入了旋转角的动态改进策略和遗传算法的交叉变异操作,并以改进的QGA作为进化操作准则优化BP模型的权值和阈值。以弥苴河复杂水环境水质预测为实例,选取一组历史观测数据作为训练样本,对其进行分析。将结果与BP模型、QGA-BP模型仿真结果进行了对比,改进后的QGA-BP模型在进化代数、收敛速度和预测结果的准确率有较大提高。对弥苴河水质的预测结果表明,将改进QGA-BP模型用于水质预测是可行、有效的预测方法。     

基于Zigbee技术的无线辐射监测系统的建立

基于Zigbee技术的无线辐射监测系统可对众多辐射监测仪的监测数据进行实时采集和统计分析,无需布线,组网灵活。该辐射监测系统包括多台辐射监测仪及上位机监测平台。辐射监测仪负责测量辐射信息,并将辐射测量结果通过Zigbee模块发送出来。辐射监测平台负责接收辐射测量结果,并将数据在监测平台上进行显示和存储。对辐射监测仪和辐射监测系统进行测试,测试结果表明:辐射监测仪可对在环境本底的基础上增加0.1 μSv/h的γ辐射给出可靠报警;辐射监测系统可自动进行无线网络连接,整体运行稳定,数据采集准确,可实现对各个辐射监测仪监测数据的实时采集和存储。     

城镇排水系统运行效能评价指标体系的构建与研究

排水系统是城镇一个重要的基础设施,其运行效能评价对于城镇水环境治理维护和绿色低碳发展具有重要意义。对国内外相关研究成果从以下三方面进行了梳理和分析：首先,运行效能评价研究按评价目标的不同可分为内涝和溢流的控制、管网性能的预测与诊断、排水系统的规划与运营、安全风险类评估和综合性评价五类,阐明了这五类评价指标体系的研究现状,总结了其常用指标;其次,分析各评价指标体系的构建流程,可归纳为“调研准备”“指标构建”“赋分评价”三个阶段,归纳了常用评价指标筛选方法,并指出其中最关键的部分在于第三阶段的评价方法的选择,即指标赋权和最终评价结果的计算;最后,对文献中的各类评价方法进行了分析,结果表明基于层次分析主观定权法的综合评价法是当前研究中的常用方法,可以解决评价过程中产生的不确定性、不一致性、模糊化、定量化等问题;同时也概述了客观定权方法如熵权法、神经网络、组合定权等方法的特点和适用性。研究指出关于智慧水务和平稳输送的效能评价还比较缺乏,而随着物网联、人工智能、在线监测等技术的快速发展以及海量可靠的排水系统相关数据的出现,将给以客观定权法为主流的新评价方法的开发应用带来契机。本研究可为完善排水系统运行效能评价指标体系并计算准确评价结果提供参考。     

基于无人机高光谱和BP神经网络的城市水体污染监测

我国大多数流域存在不同程度的水体污染,城市水体污染防治与监测是一项艰巨而漫长的任务,而传统水质监测和卫星遥感方法在水体面积较大、水流运动不稳定、周边地形复杂的河流或城市湖泊的水质监测表现为适用性差、准确度低。基于无人机的高光谱遥感技术具有覆盖范围广、数据获取快速等特点,对城市水体污染监测具有一定的应用价值。以珠海市城市水域为研究对象、无人机高光谱数据为数据源,利用线性回归模型和BP (Back Propagation) 神经网络模型方法,分别建立了波段组合反射率与水体叶绿素a、氨氮和磷酸盐3种水质指标之间的最优反演模型,并通过实际样品验证了该模型在城市水体中的适用性。该研究结果不仅为大数据驱动的水质分析提供了重要的技术支持,也为无人机技术应用于城市水体污染程度评价和动态监测提供新方法。     

活性污泥反应器流态研究中示踪剂的选择

针对活性污泥反应器中的流态研究需要,通过备选示踪剂氯化锂、亚甲蓝和氯化钠的污泥吸附试验以及曝气静沉试验,研究了活性污泥对这3种示踪剂的吸附作用,以及示踪剂浓度对污泥处理效果的影响情况。结果表明,亚甲蓝易被污泥吸附,对试验数据干扰较大,且吸附亚甲蓝后,水样中污泥对COD_Cr的处理效率下降幅度达50%以上;氯化锂和氯化钠是离子型示踪剂,本身不易被吸附,投加后的活性污泥对COD_Cr的处理效率基本不变,保持在70%以上。从示踪剂投加量以及出水水质控制方面考虑,确定氯化锂为3种示踪剂中的最佳示踪剂。     

水平潜流人工湿地在不同水力负荷下的水力效率及可视化分析

构建水平潜流人工湿地装置,通过NaCl示踪脉冲实验,得到不同水力负荷条件下的水力停留时间分布密度曲线,根据不同停留时间的关系计算相对水力效率,并利用染料,进行不同水力负荷下的可视化示踪实验,通过MATLAB处理得到高对比度的流态图像。观察“死区”分布,计算“死区”相对面积用以表征其水力效率。结果表明,湿地装置进水水力负荷较高或较低时,水力效率均较低,且水力负荷较大时更明显;水力分布散度（σ2θ）的大小会对水平潜流人工湿地水力效率造成较大影响;在不同水力负荷下,采用水力学效能（λ）所得到的排序结果相比短路值（s）和有效体积比（e）更能代表实际水平潜流人工湿地的水力效率。     

3种组合工艺处理农村生活污水

进行了厌氧折流板反应器-垂直潜流人工湿地(ABR-VSFCW)、复合厌氧反应器-水平潜流人工湿地(HAR-HSFCW)、膨胀颗粒污泥床-人工快速渗滤系统(EGSB-CRI)3种组合工艺处理农村生活污水的研究。结果表明,在温度为10~29℃,进水COD为325.3~386.5 mg/L的条件下,3种组合工艺对COD均有较高的处理效果,当厌氧段HRT大于16 h时,3种组合工艺出水COD浓度均达到了我国《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)一级B标准;EGSB-CRI、HAR-HSFCW对TP的去除效果较好,出水TP浓度均达到了我国《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002) 一级B标准, 且显著优于ABR-VSFCW,ABR-VSFCW出水TP浓度达到了二级标准; ABR-VSFCW、HAR-HSFCW、EGSB-CRI出水NH4+-N浓度分别为25.24~42.20、29.59~41.60和9.80~15.35 mg/L,其出水NH4+-N浓度达到了我国《城镇污水处理厂污染物排放标准》(GB 18918-2002)二级标准;3种组合工艺对TN的去除效果无明显差异,去除率仅为23.9%~46.4%。因此,EGSB-CRI对农村生活污水的处理效果最好,HAR-HSFCW次之,ABR-VSFCW较差。     

基于SWMM模型的合流制管道溢流污染控制系统模拟

针对合流制管网污水溢流所导致的城市内涝和城市内河黑臭问题,以武汉市巡司河片区为例,利用暴雨洪水管理模型(storm water management model,SWMM)软件,构建该地区合流制排水系统的水力水质模型,模拟了不同降雨强度的暴雨模拟和全年降雨状况,分析了该地区溢流污染特征,据此提出了切实有效的合流制排水系统改造方案,并采用SWMM模型对不同改造方案的溢流水量和水质控制效果进行了模拟。结果表明,在箱涵与雨水调蓄池的共同作用下,对溢流污水量的截流比例在90%以上,年溢流次数小于10次,年溢流水量平均减少了1.75×10⁷ m³,对污染物的截流比例均在95%以上,每年溢流进入地表水中的COD减少了3 295.5 t,NH₃-N减少了505.8 t,TP减少了63.1 t,SS减少了1 981.1 t,溢流问题得到了极大的缓解,溢流污染能够得到较好的控制。随着暴雨重现期延长,截流效果会随之下降。箱涵和雨水调蓄池的组合措施对溢流污水具有明显的削减和调控作用,能够有效降低城市内涝隐患和缓解内河黑臭化问题,通过定量表征箱涵-雨水调蓄池组合在溢流污染方面的控制效果,为国内合流制排水管网改造提供技术支持和海绵城市设计提供参考。     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

锑矿周边稻田土壤垂直剖面锑砷形态与细菌群落结构分布及相互关系

为了解稻田土壤微生物对锑(Sb)和砷(As)污染的长期适应机制,本文以贵州省独山半坡锑矿和某锑矿冶炼厂周边稻田土壤为研究对象.采用野外布点和室内分析的方法,利用Illumina高通量测序技术对稻田垂直剖面土壤细菌16S rRNA V3～V4可变区进行测序,分析了土壤微生物的α多样性、物种丰度差异和组成情况,探讨了不同形态Sb和As在tc1(水耕熟化层)、tc2(渗育层)、tc3(犁底层)和tc4(水耕淀积层)的地球化学行为及其对细菌群落结构的影响.结果表明,研究区Sb和As的来源不同,Sb主要来源于大气沉降和人工投放,As则来源于成土母岩.变形菌门(Proteobacteria)和绿弯菌门(Chloroflexi)为各土层的主要优势菌门,具体表现为变形菌门(Proteobacteria)是tc1和tc2的优势菌门,绿弯菌门(Chloroflexi)是tc3和tc4的优势菌门.土壤剖面各土层多样性指数均在tc1达到最大值,在tc3达到最小值且差异不显著.相对重要性分析表明,总As、As(V)、TS和Fe(II)为影响多样性指数的主要因子.LEfSe分析表明,各土层差异指示种在不同分类水平上各不相同且tc1的数量高于tc2、tc3和tc4.如在门水平,tc1的差异指示种为疣微菌门(Verrucomicrobia),tc3为热袍菌门(Thermotogae),tc4为硝化螺旋菌门(Nitrospirae);在纲水平,tc1为α-变形菌纲(α-proteobacteria),tc2为β-变形菌纲(β-proteobacteria),tc3为热袍菌纲(Thermotogae),tc4为硝化螺旋菌纲(Nitrospirae).RDA分析和相对重要性分析表明,总As、As(III)、Sb(V)、总Sb和pH等对细菌门分类水平具有重要影响.共生网络分析进一步表明,Sb(III)和As(V)虽然对群落结构影响相对较小,但与特征性微生物却存在显著相关性,如Sb(III)与Defluviicoccus属显著相关,而As(V)对β-变形菌纲影响较为显著.