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文檔簡介
1、城市供水管網外源性突發(fā)污染事故已成為水質安全的重大隱患。由于管網本身具有遷移推流、水流慣性、水力瞬變、拓撲結構復雜等特征,大規(guī)模的城市供水管網,一旦發(fā)生由人為蓄意破壞等因素引起的外源性突發(fā)污染事故,若應急處理不當其后果將造成不可估量的損失。而應急處理這一類外源性突發(fā)污染入侵事故,最重要的是要準確而快速地確定污染源入侵位置、入侵時間和入侵濃度。為解決供水管網外源性突發(fā)污染事故下的污染源定位問題,本課題以我國南方某城鎮(zhèn)的供水管網案例為研究對
2、象,展開供水管網突發(fā)污染源反追蹤模型的構建及其求解模型方法的研究。本文根據(jù)該城鎮(zhèn)供水管網的屬性數(shù)據(jù)、調用數(shù)據(jù)和業(yè)務數(shù)據(jù),建立了相應的水力水質模型,基于水質的正演模擬和反演模擬,構建模擬-優(yōu)化反向追蹤模型,并利用粒子群-蟻群融合優(yōu)化算法求解該模型,對供水管網污染源定位提供一套簡單而有效的方法。
首先,基于該鎮(zhèn)供水管網的靜態(tài)數(shù)據(jù)、動態(tài)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫,調用和整理本文研究所需的數(shù)據(jù)資料,利用EPANET2.0軟件平臺建立了該城鎮(zhèn)的水力模
3、型。適當調整并分析管網中水的流量和流速在時間與空間上的變化,使之更貼近實際管網的運行工況。
其次,基于供水管網外源性突發(fā)污染事故下的水質監(jiān)測點優(yōu)化選址,根據(jù)水力模型的靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù),采用自適應粒子群K-medodis聚類算法布置了十個突發(fā)污染水質監(jiān)測點,覆蓋率為89.8%。在EPANET2.0軟件平臺上以硫酸鎘為重金屬非衰減類污染物入侵管網試驗,即進行水質正演模擬,以模擬供水管網突發(fā)污染事故,并記錄管網中非衰減類污染物在時
4、間與空間上的變化狀況。
再次,構建了該城鎮(zhèn)供水管網突發(fā)污染事故下模擬-優(yōu)化反追蹤的數(shù)學模型。在MATLAB軟件平臺上調用EPANET2.0軟件的Toolkit動態(tài)鏈接庫,獲取模擬突發(fā)污染事故下供水管網水質監(jiān)測點的數(shù)據(jù),并以此模擬數(shù)據(jù)為基礎,以優(yōu)化時段內各個監(jiān)測點實際監(jiān)測值與模擬值的差異的表達式為數(shù)學優(yōu)化目標。
最后,提出了基于PSO-ACO融合算法對污染源模擬-優(yōu)化反追蹤模型的求解模式,針對PSO算法求解模型的缺陷與
5、不足,融合ACO算法的信息素機制,并提出了PSO-ACO融合算法的領域搜索閥值以充分調用PSO算法的優(yōu)勢從而提高了求解污染源反追蹤模型的能力?;谶@一思路在MATLAB軟件平臺上,編制供水管網污染源定位的程序代碼以及調用EPANET軟件的Toolkit動態(tài)鏈接庫,進而對數(shù)學模型進行求解。在相關參數(shù)相同情況下,分別采用PSO算法和PSO-ACO融合算法求解模型,研究結果表明,與PSO算法相比,PSO-ACO融合算法不僅大大提高了求解模型的
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