【摘 要】
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城市供水管网中突发外源性污染物入侵事故时,可以根据供水管网的属性数据和水质监测数据来反演推求污染物侵入的地点、时间和速度。结合南方某城镇供水管网案例,构建污染源模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51308131);广东省科技攻关项目(2014A020216044)
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城市供水管网中突发外源性污染物入侵事故时,可以根据供水管网的属性数据和水质监测数据来反演推求污染物侵入的地点、时间和速度。结合南方某城镇供水管网案例,构建污染源模拟-优化反向追踪的数学模型,并利用粒子群-蚁群融合算法进行求解。结果表明,粒子群-蚁群融合算法可提高求解模型的准确率和计算效率,结果表现出较好的稳定性。针对该案例提出了一套供水管网外源性突发污染事故下的污染源定位方案,在随机选取的15个模拟污染事故中,模型输出结果准确率达到92. 0%,10 min内求解模型的准确率为64. 7%。
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