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基于GST-MQ配点法的突发水污染事故反演模型研究

作　者: 李子
导　师: 毛献忠
学　校: 清华大学
专　业: 环境工程
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
分类号: X52
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

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。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-10
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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