擺紀磷石膏堆場巖溶滲漏污染預測.pdf

1、隨著西部大開發(fā)進程的加快，貴州巖溶地區(qū)巖溶水污染問題十分嚴重，特別是貴州鋁工業(yè)、磷化工工業(yè)的迅速發(fā)展，其中堆場廢水對巖溶地下水的影響， 已經構成對巖溶水資源的威脅。 本論文以擺紀磷石膏堆場為研究對象，通過分析磷石膏堆場的環(huán)境地質條件，對堆場進行地下水滲漏性分析及評價。在此基礎上，采用了地下水物質遷移模型中的“黑箱”模型，即運用MATLAB的BP神經網絡建立磷石膏堆場巖溶滲漏污染預測模型。 本文采用MATLA

2、B神經網絡中的兩種BP改進算法(TRAINDX算法和TRAINRP算法)及兩種數(shù)據(jù)預處理方案(premnmx函數(shù)預處理和prestd函數(shù)預處理)，根據(jù)降雨量、滲漏量、滲漏點污染物濃度值這三個因素與地下水滲漏污染間的關系，建立擺紀磷石膏堆場巖溶滲漏污染預測模型，并通過網絡誤差性能曲線、模型訓練樣本及檢驗樣本之間的誤差對比曲線，選擇最佳的模型算法及數(shù)據(jù)預處理方案，并與一維解析解法所求結果進行對比，實現(xiàn)了人工神經網絡對堆場巖溶滲漏污染的預測，

3、在巖溶地下水污染預測中屬于初次應用。 通過MATLAB神經網絡模型模擬預測結果說明，利用人工神經網絡對巖溶地區(qū)地下水溶質運移進行模擬和預測是可行的。它只需要根據(jù)系統(tǒng)的輸入、輸出數(shù)據(jù)建立各個變量之間的關系，而完全不追究其內在的機理。MATLAB神經網絡所建立的堆場巖溶滲漏污染預測模型，減少了地質條件較復雜地區(qū)的地下水動力彌散參數(shù)的求解困難和代表性差等問題，有效簡化了巖溶地區(qū)地下水溶質運移的過程，為堆場巖溶滲漏污染的防治提供了可靠