河流突发环境污染事件源项反演及程序设计_陈媛华.docx

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1、硕士学位论文 河流突发环境污染事件源项反演及 程序设计 STUDY ON SOURCE INVERSION METHODS FOR RIVER CHEMICAL SPILL AND APPLICATION SOFTWARE DEVELOPMENT 陈媛华 2011 年 6 月 994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ 国内图书分类号： X321 国际图书分类号： 628.12 学校代码： 10213 密级：公开 工学硕士学位论文 河流突发环境污染事件源项反演及

2、 程序设计 硕士研究生 导 师 申请学位级别 学科、专业 所在单位 陈媛华 王鹏教授 工学硕士 环境科学与工程 市政环境工程学院 答 辩 日 期 ： 2011 年 6 月 授予学位单位 ： 哈尔滨工业大学 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ Classified Index: X321 U.D.C:628.12 Dissertation for the Master Degree in Engineering STUDY ON SOURCE INVER

3、SION METHODS FOR RIVER CHEMICAL SPILL AND APPLICATION SOFTWARE DEVELOPMENT Candidate： Supervisor： Academic Degree Applied for： Speciality： Affiliation： Date of Defence： Degree-Conferring-Institution： Chen Yuanhua Prof. Wang Peng Master of Engineering Environmental Science and Engineering School of M

4、unicipal and Environmental Engineering June 2011 Harbin Institute of Technology 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 摘要 当前，水污染预警应急是我国的急需研究课题与热点问题。建立突发水污 染预警应急系统能对污染响应与处置提供有效辅助决策支持。然而其前提是确 知污染源位置及其排放历史。实际中在事故初期难以获得充分的污染源信息， 难以对污染事件实

5、时动态评估、预警响应，需要开展河流突发污染的源项反演 问题研究。同时地表水的追踪溯源研究很不充分，鲜有文献报道。因此本文开 展了河流污染源项反演算法研究和决策支持工具研发的工作。 研究建立了地表水污染源项反演算法体系，并重点探讨了三类重要情景的 源项反演算法。首先，基于相关系数优化法，结合地表水环境特征和污染物水 质过程特征，推导出一维河道中单点源瞬时排放的源项反演算法。采用假想算 例进行数值试验，综合分析了流速信息、污染物衰减、监测距离、监测数据误 差及中间参数 AT选取等因素对反演结果的影响，确定了该方法的适用条件和最 优条件的寻找方式。最优条件下计算结果的平均相对误差在 10%以内。并且

6、方 法具有监测布点简单高效，数据需求低， 编程简单等优点。 然后，基于遗传算法，结合水质模型和 BP 神经网络，建立了适用于一维 河道的多点源瞬时排放和单点源连续排放的反演算法。通过假想算例检验算法， 反演结果的平均相对误差均低于 20%，取得了良好的结果。并考察参数对基于 水质模型 -遗传算法耦合的反演算法的影响，扩散系数为主要影响因素，但其计 算结果的平均相对误差不超过 50%，在可接受范围内。 基于上述研究结果，结合可视化技术和数据库技术，采用 C#、 C+编程语 言开发了河流污染源项反演系统软件。该软件将河流基础信息、监测断面信息、 污染物质信息等集合 在一起，在计算机上实现了流域污染

7、源识别。以实验室示 踪剂实验和松花江硝基苯污染事件为背景，进行了具体应用分析，应用结果的 平均相对误差均不超过 20%，具有较好的效果。可为流域水环境管理提供强有 力的技术支持，可应用于我国各大流域管理部门。 关键 词：河流突发污染；应急管理；源项反演；相关系数优化法；遗传算法； 人工神经网络 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 Abstract At present, early warning and reponse

8、 to water pollutions has become a urgent issues and hot topics in academic in china. Establishing Early Warning/Emergency Response System can provide effectively assistant support for pollution response and disposal. However, the detailed contamination source information is the precondition of the s

9、ystem. In fact, it is difficult to know the information of pollution source when pollution occured. In order to meeting the need of real-time assessment and early warning of pollutions, reseaches on pollution source inversion problem were carried out. Meanwhile, investigation on pollution source inv

10、erse problem of surface-water are insufficient so far. This thesis proposed solution framework of surface water pollution source inverse problems, and focuses on three inversion algorithms. First, a novel inversion algorithm based on an optimization approach for river point pollution sources is deve

11、loped. Mass transport and kinetics processes of the contaminants in surface waters are combined along with the discharge history. And other relative parameters are deduced under the scenario that singular source instantly discharges degradable and soluble chemicals into one-dimensional rivers. A ser

12、ies of numerical experiments on the hypothetic cases, analyzing inversion effects associated with ambient river flow rates, contaminant decay rates, monitoring sites setting, sampling data errors and time intervals between two groups of sampling. The synthetical relative error of result is under 10%

13、. Results show that parameters calculated fit well with the real values. In addition, the algorithms have the advantages such as efficient sampling process, minimum data requirement as well as easy programming. It is worthwhile to utilize this method for emergency environmental management practices.

14、 Next, two inversion methods were established based on genetic algorithm coupled with water quality model and BP artifical network, for instantaneous discharge of multiple pollutions sources and continuous discharge of single pollution source, respectively. The numerical cases test the effectiveness

15、 and accuracy of each algorithm, the synthetical relative errors are all below 20%. And the dispersion coefficient is the main facor of the algorithm, but the relative is under 50%, which responder can accepted. In order to control the detriment of the pollutions, river pollution source identificati

16、on software was developed by C# and C+ programming language with water quality models and database technologies.The software integrated the control section information, pollution information and geographic information to realized II 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All r

17、ights reserved, http:/ _ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 _ pollution source identification on computer, which will play an auxiliary function for effective control of river point source pollutions. Moreover, a series of tracer experiments were conducted in labotory, providing data for concrete applied analysis, the

18、 results were satisfied. Therefore, this software can provide strong technical support for river basin water management. We recommned that this decision tool can be used by other relative administrative agency in China. Keywords: River Chemical Spill, Emergengcy Management, Pollution Source Inversio

19、n, Correlation Coefficient Optimization, Genetic Algorithm, Artificial Neural Network m 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 目录 m . I Abstract . II 第 1 章绪论 . 1 1.1 课题背景 . 1 1.2 环境水力学反问题 . 2 1.2.1 环境水力学反问题的定义 . 2 1.2.2 环境水力学反问题的研究意义

20、 . 3 1.2.3 环境水力学反问题的研究现状 . 4 1.3 污染源项反演问题 . 5 1.3.1 污染源项反演问题的定义 . 5 1.3.2 污染源项反演问题的控制方程 . 5 1.3.3 污染源项反演问题的研究现状 . 5 1.4 主要研究内容和技术路线 . 6 1.4.1 主要研究内容 . 6 1.4.2 研究技术路线 . 7 第 2 章实验材料与方法 . 8 2.1 污染源反演算法研究的基本方法 . 8 2.2 示踪剂实验 . 10 2.2.1 实验材料和设备 . 10 2.2.2 试验方法 . 11 第 3 章河流污染源项反演算法研究 . 12 3.1 引言 . 12 3.2 反

21、问题情景分类及描述 . 12 3.3 瞬时排放污染源项识别技术 . 14 3.3.1 基于相关系数优化方法的单点源瞬时排放反演算法 . 14 3.3.2 基于遗传算法与水质模型耦合的多点源瞬时排放反演算法 . 25 3.4 连续排放污染源项识别技术 . 30 3.4.1 基于 BP 网络与遗传算法耦合的单点源连续排放反演算法 . 30 3.4.2 假想算例 应用 . 35 IV 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ _ 哈尔滨工业大学工学硕上学位论文 _

22、 3.5 本章小结 . 36 第 4 章河流污染源项反演系统软件设计与实现 . 37 4.1 引言 . 37 4.2 总体构架设计 . 37 4.2.1 系统需求描述 . 37 4.2.2 体系结构与应用框架 . 38 4.2.3 开发环境与开发工具 . 38 4.2.4 软件应用流程 . 39 4.3 数据库设计与实现 . 40 4.3.1 河流信息数据库 . 40 4.3.2 算法数据库 . 40 4.4 系统概况与功能简介 . 42 4.4.1 系统主界面 . 42 4.4.2 系统功能 . 43 4.5 本章小结 . 49 第 5 章实际案例应用 . 50 5.1 基于物理模型实验的案

23、例分析 . 50 5.1.1 实验案例概况 . 50 5.1.2 算法选择 . 52 5.1.3 应用结果 . 52 5.2 现场数据案例分析 . 53 5.2.1 案例概况 . 53 5.2.2 算法选择及计算结果 . 54 5.3 本章小结 . 55 金吉 it . 56 . 58 攻读学位期间发表的学术论文 . 62 哈尔滨工业大学学位论文原创性声明及使用授权明 . 63 翻寸 . 64 V 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ 哈尔滨工业大学工学

24、硕士学位论文 第 1 章绪论 1.1课题背景 对于人类、野生动物和环境来说，地表水是最珍贵的自然资源之一。地表 水环境具有开放性和易获取性，因此其在工业生产、农业和市政工程中被广泛 应用。但同时也是由于上述特点，其极易受到外界带来的污染，尤其是化学品 的泄露。世界各地都受到化学品泄漏事故的危害 1，其中地表水环境污染所占 比重及对社会影响和损失最为显著。随着世界人口数量的不断增长，清洁水资 源的需求量也随之増加，但是可供利用的水资源取越来越少。 以中国为例，近年来随着经济的飞速发展，中国的环境污染与破坏事故频 发，特别是一些特大事故对社会的安定和人民的健康带来了严重的危害 2。 2005 年

25、11月，松花江硝基苯污染事件，对松花江水质带来严重的危害。不仅导致哈 尔滨市供水系统瘫痪，而且影响下游沿江市 (县 )的供水及俄罗斯入境水质。 2010 年 7 月 3 日，福建紫金矿业紫金山铜矿湿法厂发生铜酸水渗漏事故，事故造成 汀江部分水域严重污染，紫金矿业直至 12 日才发布公告，瞒报事故 9 天。 7 月 16 日大连新港码头 发生的输油管线爆炸事故，造成附近至少 50 平方公里的海 域受污染。 7 月 28 日，吉林省吉林市永吉县新亚强化工厂仓库被洪水冲毁， 7000 余只装有三甲基乙氯硅烷的原料桶顺松花江水流冲往下游，引发重大突发环境 事件。据国家环境保护局统计，类似的环境污染事故

26、近几年每年都发生约 2000 起左右 2。可见，中国正处在水污染事故频繁爆发的阶段，而且我国人均水资 源占有量极其匮乏，水资源与水环境问题越来越受到人们的普遍重视。 因此，如何科学、准确、快速地应对任意水域的水污染情况成为一个急待 解决的问题。即污染事件一旦发生， 则能够迅速找到污染发生地点，然后采取 控制措施尽量减小污染事件对于城市供水系统、娱乐场所和环境带来的影响。 但是，流域突发性水污染事故很有可能在事故初期不知道污染源的位置以及排 放特征，甚至在污染团流出管辖范围后才知道污染发生，需要从监测数据来得 知污染源排放历史，这对事故的预警应急、实时与事后风险评价都十分不利。 2008 年 B

27、ongers 等人指出在事故后评价中估计受体在事故暴露剂量的种种困 难，是一个很大问题 3。在常规环境管理中，偷排现象时有发生，这对水环境 也造成了巨大的危害。若通过实际测量所获取的 数据来判断污染情况，不仅会 耗费大量的人力、物力和财力，还有可能推迟事故的响应时间，导致错过了事 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ 哈尔滨工业大学工学硕上学位论文 故最佳的阻断控制时机，所以不可取。因此，对于人类赖以生存的地 表水环境 系统和地下水环境系统，研究可靠准确

28、的预测方法，以使水环境系统能真正受 益于可持续发展的战略目标并真正受到有效的保护，具有要的学术价值和经济 音以 4,5,6,7 1.2环境水力学反问题 1.2.1环境水力学反问题的定义 在人类社会的发展进程中，人们习惯与 “ 由因及果 ” 的这种因果关系并尽力 试图建立这种因果关系的定性描述 （ 正问题），而很少提及 “ 由果及因 ” （ 反问题 ） 8。在数学上，此问题通常叫作 “ 反问题 ”（ Inverse Problem);其他领域一般叫 作 “ 反演问题 ” 。反问题这一术语，在不同的领域中其含义不尽相同。为此，有 关于反问题的概念只能做大致的总的概括。粗略地说，反问题是相对于正问题

29、 (Direct Problem)而言的 9。王彦飞 1()称一个先前被研究的相对充分或完备的 问题为正问题，而与此相对应的另一个问题为反问题。 反问题具有不确定性和不适定性，其中不适定性是其主要特征，即： （ 1) 给定的数据可能不属于数学模型建立的问题的值域，故问题的解可能不存在； (2) 即使问题的解存在也可能不唯一； （ 3)问题的解不连续依赖于观测数据的 变化，因而带来数值模拟的不稳定性。 所谓环境水力学，广义地讲，就是研究与环境有关的水力学问题，如水污 染、水生态问题等 11;狭义地讲，环境水力学就是通过一定手段了解天然水体 中污染物扩散和迁移转化规律，并采用数学方法对此问题进行表

30、达。因此，在 环境水力学领域中，将求解污染物时空分布的问题称成为正问题，而已知污染 物时空分布的部分信息反求水环境系统控制方程 (模型结构及参数 )、边界条件、 初始条件等部分信息可称为反问题 12，比如限制某一水域的污染物浓度值不得 大于限定浓度值，通过几个主要断面处的实测值求 出控制方程的参数，进而求 出研究水域处的污染物浓度做以比较 4。根据不通的研究方法和研究目的，环 境水力学反问题可被划分为不同的类别。其具体分类见图 1-1。 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserv

31、ed, http:/ 哈尔滨工业大学工学硕上学位论文 环 境 水 h 学 release concentration、 样本个体 = 排放时间 = release _ moment v排放时长 release duration ; V J 图 3-17 神经网络结构 Fig. 3-17 The configuration of the artificial neural network 2) 原始数据的预处理。对输入数据作归一化处理，以消除量纲的影响。为 使网络易于收敛，根据 S 型压缩函数的输出范围对目标输出值进行必要的变换。 变换后的目标输出值可控制在 0.05,0.95 之间，这样网络给

32、出的实际输出值范围 可超出目标值范围 5%。 3) 随机附有网络中各神经元之间的连接权重及各神经元的阈值以任意小的 初始值。 4) 从训练集中取一个样本作为 a 前的输入样本，根据样本的输入值和神经 元的初始连接权重及阈值，计算网络对该样本产生的实际输出值。 5) 计算样本的目标输出值与网络实际输出的计算值之间的误差；单个训练 样本的目标输出值 t与网络实际输出的计算值 Ok之间的误差 E， 可利用误 差函 数计算，即 E = -t-ok) (3-33) 6) 修改连接权重，沿误差函数梯度下降方向优化网络的连接权重。网络中 隐含层的输出为： 32 1994-2012 China Academi

33、c Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ _ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 _ (3_34) k 目标输出值为： C=f&JvJ+0(3-35) k 其中，为第 #个样本的第 &个输入值；为阈值； W 为权重。则逐步调整连 接权重即为： Wu) = W(/u-) + W(3-36) 7) 修改阈值。 8) 当目标输出与网络实际输出的计算值之间的误差达到预先设定的精度 后，网络给出该样本的最后实际输出值。 (2) 网络训练 输入层：每个向量的元素为一个输入节点，即为 3;假设单点源位置已知， 改变污染源

34、排放浓度、排放时刻和排放时长，生成不同的输入样本。并根据解 析解计算得到相应污染源信息的实际输出值。 隐含层：由于隐含层神经元的数目超过一定限度时，网络结构的复杂程度 有可能超过研究对象的固有特性，收敛速度会急剧下降。隐含层神经元若设置 太少，也可能出现所构造的网络复杂程度远不能表达研究对象的固有特性的问 题。因此，为设置恰 a 数目的隐含层神经元，通过多次试算，变化隐含神经元 的数目，根据每种网络的目标输出与实际输出的误差大小评价网络的性能，从 而确定网络的结构，隐含层节点数与预测误差见表 3-9。本算法在试算的基础上 确定隐含层神经元的个数为 7; 输出层：监测点的浓度值，设置四个固定的监

35、测点，则输出层节点数为 4; 训练方法：隐含层用 TANSIG 函数，输出层为 PURELIN 函数，采用 LM 算法进行训练。 按照上述网络构架对训练样本进行训练，网络训练结果如图 3-18 和 3-19。 33 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ _ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 _ 表 3-9 隐含层节点与误差关系 Table3-9 Table of relationship between nodes in hidden layer and

36、output error 隐含层节点数 训练误差 检验误差 3 0.13437 0.62618 4 0.12053 0.78118 5 0.10484 0.72015 6 0.1257 0.69047 7 0.092745 0.63432 3,4 0.12343 0.69399 4,3 0.10013 0.76888 8 0.093331 0.69732 9 0.067847 0.74721 S t o p Training 1500 Epochs 图 3-18 网络训练误差 Fig. 3-18 The error of the training network 图 3-19 网络训练输出值与

37、真实值的对比 Fig. 3-19 The comparision of training output and real data 34 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved, http:/ _ 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 _ (3)仿真与分析 利用训练后的神经网络，对检验样本进行仿真，计算结果见图 3-20。 图 3-20 网络检验输出和真实值的对比 Fig. 3-20 The comparision of verifying output and real da

38、ta 3.4.2 假想算例应用 将所建立的人工神经网络作为 遗传算法中的筛选模型，对随机生成的种群 个体进行评价。通过式 （ 3-32)计算得到每个种群个体的适应度值，进而寻求 全局最优解。 假设污染源位置 x=-750米，排放浓度 c=72mg/L， 排放时刻 t=-105， 排放时 长 x=41min。 遗传算法参数见表 3-10，计算结果如表： 表 3-10 遗传算法参数 Table 3-10 The parameters of genetic algorithm Population Crossover GA 参数 Mutation function size rate 200 0.9 Mutation adapt feasible 表 3-11BP 网络耦合 GA反演结果 Table 3-11 The results of BP net coupled with genetic algorithm 分类 排放浓度 (mg/L) 排放时刻 (min) 排放时长 (min) 平均相对 误差 （ ) 单点源 真实值 72 -105 41 19.65 污染 估计值 61 -84 52 35 1994-2012 China Academic Journal Electronic Publishing House. All right