基于GST-MQ配点法的突发水污染事故反演模型研究

【摘要】：近年来,我国突发水环境污染事故频频发生,严重威胁城乡供水安全。因而建立水污染事故预警应急系统是相当必要的。本研究引入环境水力学反问题的观点,将识别突发性污染源以及模拟污染物浓度时空变化过程提为边界条件控制反问题,并且在传统径向基配点法基础上,建立GST-MQ径向基函数方法求解突发水污染事故反演模型。主要研究成果如下。 在传统径向基配点法中引入最小二乘法,建立起最小二乘-径向基配点法。该方法能够利用边界点(内部点)测量数据有效求解二维稳态扩散过程边界条件识别问题。对于利用边界点测量数据的边界条件识别问题,最小二乘-配点法的边界浓度(通量)反演解精度在高误差水平e 0.005时提高了55%(90%);对于利用内部点测量数据的边界条件识别问题,最小二乘-配点法的边界浓度反演解精度在高误差水平e 0.05时提高了50%。 在逆Multiquadric(MQ)径向基函数中直接引入时间变量,构造了时空全域MQ函数(GST-MQ)方法。该方法能够利用边界点(内部点)测量数据有效求解一维非稳态扩散过程边界条件识别问题。对于利用边界点测量数据的边界条件识别问题,GST-MQ边界浓度(通量)反演解精度在输入数据误差水平e = 0.001时比基本解法提高了80.7%(82.5%);对于内部点测量数据的边界条件识别问题,GST-MQ边界浓度(通量)反演解精度在e = 0.1时比基本解法提高了51.2%(39.0%)。 最小二乘-径向基配点法与GST-MQ径向基函数联合建立起GST-MQ反演模型,能够利用监测断面浓度数据有效求解一维污染物非稳态对流-扩散过程源识别问题。源历史反演解ES误差值随着形状参数c0值、比例因子w值的增大而呈现V型分布;对于时间步长Δt、配点密度N、观测数据数量M 1以及观测位置d ,可以通过这些参数的优化取值得到更好精度的反演解。 GST-MQ反演模型成功应用于一维地表水、二维地表水、二维地下水污染事故模拟。结果表明,GST-MQ方法较好地反演计算恒定源、间歇源以及瞬时源的一维地表水污染事故源排放历史以及浓度分布,三种源情况下浓度分布C ( x )在t = 30,60,90,120时的反演解EC误差值分别为(0.0536, 0.0133, 0.0177,0.0185),(0.0550, 0.0437, 0.0138, 0.0278),(0.0978, 0.0927, 0.0916, 0.1109);对于非恒定线源形式的二维地表水污染事故,源s ( y , t )反演解E S误差值为0.0617,并且可以通过适当减小配点密度N、采用区域分解方法节省计算机内存,并保证合理的反演解精度;对于非恒定线源形式的二维地下水污染事故,浓度分布反演解C ( x , y )在t = 0.05,0.10,0.15,0.20时的EC误差值分别为0.2287,0.1092,0.0837,0.0801。上述计算结果中,源历史反演解误差不会在浓度分布反演解误差中放大。 【关键词】：突发水污染事故 边界条件控制反问题 最小二乘-径向基配点法 GST-MQ径向基函数 GST-MQ反演模型
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：X52
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-25
• 1.1 课题背景10-17
• 1.1.1 水污染事故特征10-12
• 1.1.2 水污染事故模拟系统12-15
• 1.1.3 水污染事故模拟研究现状15-17
• 1.2 环境水力学反问题研究进展17-22
• 1.2.1 地表水污染源控制17-19
• 1.2.2 地下水污染源识别19-20
• 1.2.3 热传导反问题20-22
• 1.3 研究目的与内容22-25
• 1.3.1 研究目的22-23
• 1.3.2 研究内容23-24
• 1.3.3 技术路线24-25
• 第2章 突发水污染事故反演模型的提出25-29
• 2.1 水污染事故水质模拟的定解问题25-26
• 2.2 水污染事故水质模拟的反演问题26-28
• 2.3 突发水污染事故反演模型的提出28-29
• 第3章 径向基配点法的概况29-37
• 3.1 径向基函数的基本概念29-32
• 3.1.1 主要类型29-30
• 3.1.2 Multiquadric 函数30-31
• 3.1.3 径向基函数插值31-32
• 3.2 径向基配点法求解偏微分方程32-35
• 3.2.1 数值求解过程32-34
• 3.2.2 可解性与误差估计34
• 3.2.3 优势与缺陷34-35
• 3.3 径向基配点法的稳定方案35-37
• 第4章 最小二乘-径向基配点法的建立37-52
• 4.1 最小二乘-径向基配点法37-42
• 4.1.1 问题描述37-39
• 4.1.2 方法建立39-42
• 4.2 利用边界点测量数据的边界条件识别问题42-46
• 4.2.1 问题描述42-43
• 4.2.2 结果分析43-46
• 4.3 利用内部点测量数据的边界条件识别问题46-50
• 4.3.1 问题描述46-47
• 4.3.2 结果分析47-50
• 4.4 本章小结50-52
• 第5章 GST-MQ 径向基函数的构造52-65
• 5.1 GST-MQ 径向基函数52-55
• 5.1.1 问题描述52-53
• 5.1.2 方法建立53-55
• 5.2 利用边界点测量数据的边界条件识别问题55-59
• 5.2.1 问题描述55
• 5.2.2 结果分析55-59
• 5.3 利用内部点测量数据的边界条件识别问题59-63
• 5.3.1 问题描述59
• 5.3.2 结果分析59-63
• 5.4 本章小结63-65
• 第6章 GST-MQ 反演模型的敏感性分析65-78
• 6.1 问题描述65-67
• 6.2 方法建立67-68
• 6.3 源排放特征的敏感性分析68-71
• 6.3.1 瞬时排放源69-70
• 6.3.2 间歇排放源70-71
• 6.4 计算参数的敏感性分析71-74
• 6.4.1 形状参数71-72
• 6.4.2 比例因子72
• 6.4.3 时间步长72-73
• 6.4.4 配点密度73-74
• 6.5 测量数据的敏感性分析74-76
• 6.5.1 测量误差74-75
• 6.5.2 测量数量75
• 6.5.3 测量位置75-76
• 6.6 本章小结76-78
• 第7章 GST-MQ 反演模型在水污染事故模拟中的应用78-89
• 7.1 一维地表水污染事故78-81
• 7.1.1 问题描述78-79
• 7.1.2 结果分析79-81
• 7.2 二维地表水污染事故81-84
• 7.2.1 问题描述81-82
• 7.2.2 结果分析82-84
• 7.3 二维地下水污染事故84-87
• 7.3.1 问题描述84-86
• 7.3.2 结果分析86-87
• 7.4 本章小结87-89
• 第8章 结论与建议89-91
• 8.1 结论89-90
• 8.2 建议90-91
• 参考文献91-101
• 致谢101-102
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果102

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