【摘 要】
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为识别河道中突发水污染事故的源项信息,建立二维水质数学模型,根据下游污染物浓度监测数据构造污染源源强和排放位置反问题,并通过微分进化算法对反问题进行求解.构造典型案
【机 构】
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河海大学环境学院,河海大学浅水湖泊教育部重点实验室,江苏省环境科学研究院
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为识别河道中突发水污染事故的源项信息,建立二维水质数学模型,根据下游污染物浓度监测数据构造污染源源强和排放位置反问题,并通过微分进化算法对反问题进行求解.构造典型案例以验证方法适用性,并进一步分析了事故应急监测方案及监测误差等对反演精度的影响.结果表明,反演精度依赖于监测频次及监测误差等影响因子,基于一定监测频次、监测精度的应急监测数据,可以利用微分进化算法较为准确地识别瞬时源的源项信息.各种因子对反演精度的影响分析结论可为事故应急监测方案的制定、优化提供重要的技术参考.
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