河流污染二维水质模型研究及RMA4模型概述

介绍二维水质模型常用的模拟手段、建模求解步骤的要点难点,并在此基础上对RMA4水质模型的特点进行详细归纳和分析,最后探讨河流水质模型的未来发展趋势,从而为建立二维河流水质模型进行水质模拟提供一定的思路和依据.     

河流水质模拟问题的探讨

根据研究对象的不同特点选用相应的理论及方法建立恰当的数学模型是河流水质模拟研究的关键所在。文章针对河流水质数学模型的空间维数的确定、参数估计、模型求解的计算方法和常用水质模型软件这几个建模求解的要点、难点问题,结合现有研究成果,就各自优缺点及适用范围进行了详细的对比、分析和归纳,并从模拟内容和模拟方法进展方面探讨了今后的发展趋势,从而为建立、应用河流水质数学模型进行水质模拟提供思路和依据。     

干旱地区市区性河流水质研究

通过对市区性河流玉门河现场调查和水质现状监测,分析了该河流的水质特点,得知本河流污染物耗氧机制主要为碳化耗氧。应用定量分析方法,将河段进行概化,建立了BOD-DO耦合模型,并结合历年的水文资料和实测资料确定模型的参数,经模型验证和模拟结果与该段河流的实际水质监测数据对比其结果基本吻合,表明该模型具有一定的合理性和实用性。     

华北衡水湖湿地的水质评价

为了综合防治湿地水环境污染,对华北衡水湖湿地的水质数据进行了评价。应用了4种不确定性模型(模糊模型、灰色模型、物元分析、人工神经网络法),分析了衡水湖湿地年内水位、水温、溶解氧浓度和氨氮浓度的变化。利用环境流体动力学模型(EFDC)模拟,与衡水湖2003年的实测水质监测数据进行比较。结果表明:衡水湖水质基本为四类水到五类水;与其他3种方法的评价结果相比,人工神经网络法能够较为客观的评价衡水湖湿地水质;EFDC模型可以应用于衡水湖的水环境模拟预测。     

河流水质模型1号模拟方法

介绍了一种新型独特的河流水质模拟方法——RWQM1模型，并分6个主要步骤具体描述了建立此水质模型的过程，为河流水质模型的研究提供理论依据。     

二维稳态河流水质模型的河岸镜像问题及其计算机模拟研究

基于二维稳态河流水质模型的河岸镜像问题,采用计算机模拟河流污染带的方法,对一侧镜像模型和两侧镜像模型进行了分析讨论。根据湖南省澧水某段枯水期的水文参数,对一侧镜像模型和两侧镜像模型的污染带进行了模拟,发现一侧镜像模型由于忽略了一个虚源而使河流中污染物的浓度分布产生较大的误差,从而导致污染带异常;而两侧镜像模型考虑了河岸两侧的两个镜像虚源,从而很好的反映河流中的污染物浓度分布。因此在河流水质预测评价过程中,应采用两侧镜像的二维水质模型。     

汉丹江(陕西段)水质模拟研究

目的 模拟汉丹江(陕西段)干流的水质.方法 用一维均匀流水质模型和一维稳态流水质模型分别模拟了汉丹江流域(陕西段)干流的水质.结果 根据现有监测断面资料,2006年用一维均匀河流水质模型模拟的结果与资料的符合度均值为80.3%,一维稳态流水质模型模拟的结果与资料的符合度均值为69.7%.结论 一维均匀流水质模型更适合模拟汉丹江流域(陕西段)干流的水质.     

滏阳河东武仕水库至苏里桥段水质模型研究

近些年来,随着经济发展及工业化进程的加快,滏阳河水环境污染问题日趋严重。通过以氨氮、挥发酚主要污染物为例,根据河流水动力学特性及污染物输运特性,建立了滏阳河东武仕水库至苏里桥段的一维河流水质模型;并运用有限差分法对其求解。结果表明,运用该水质模型对包含马电闸上游桥、张庄桥、联纺桥、苏里桥四个断面在内的模拟河段的氨氮、挥发酚浓度进行模拟,得出的模拟值和实测值的相对误差较小。由此说明,滏阳河东武仕水库至苏里桥段的一维河流水质模型可较好地反映该模拟河段的水质变化状况,对滏阳河水污染的科学治理和水环境的保护与修复具有一定的指导意义。     

河流水质预测的有限差分模型的修正解

及时准确地了解河流水质状况能更好地对河流水体污染进行控制和治理.利用一维水质模型来近似模拟河水的水质状态.采用有限差分法对模型进行求解,并在求解的过程中对有限差分模型的截断误差进行修正.通过解析解与没有修正的差分解进行对比,结果表明,没有修正的截断误差是不能忽略的.该研究为河流水质污染的防治和预测提供了一种依据.     

潮汐河流溶解氧数学模型的探讨

本文根据河流一维水质对流扩散方程和潮汐河流的特征,建立了潮汐河流潮变溶解氧数学模型.该模型考虑了有机污染物质的碳化和硝化耗氧过程,通过模拟实测的溶解氧,确定了由流速和水深表达的复氧系数公式中的有关参数.计算值与实测值的比较结果表明,本模型能较好地模拟黄浦江潮汐过程中溶解氧的时空变化过程,对进一步探讨潮汐河流的水质变化规律有一定的参考价值.     

有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

人工神经网络在黄河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价地表水环境质量状况,建立了黄河水环境质量评价的BP神经网络模型.仿真结果表明:改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,说明用BP神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.     

人工神经网络水质预测模型研究

水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(A rtific ia l N eura l N etw ork,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.     

基于BP神经网络的水质评价

将人工神经网络的理论和方法运用于各类水环境的评价,建立水质评价的BP神经网络模型.运用MATLAB丰富的神经网络工具箱函数设计仿真程序,并对多个水质样本进行等级评价,为防治水污染提供了科学依据.     

MATLAB神经网络工具箱在河流水质预测中的应用

根据计算河流水质的数学模型,使用MATLAB神经网络工具箱建立了河流水质预测系统的神经网络,并以长期监测的珠江流域东江水质状况为例,对建立的网络系统进行了仿真,结果表明了方法的有效性．     

黄河水质综合评价的人工神经网络模型

为探讨水质综合评价的客观方法 ,以黄河兰州段新城桥段面水质资料为例 ,建立了地表水水质综合评价的BP网络模型 BP网络模型以单输出代替多输出可保证评价结果的惟一性 .将该模型用于实例分析表明 ,BP网络用于水质综合评价具有客观性和实用性 .     

基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法及应用

针对自来水生产过程的原水水质评价问题,提出了一种基于PSO-RBF神经网络模型的原水水质评价方法.首先,根据水厂生产经验和历史数据分析,制定面向自来水生产过程的原水水质评价标准.然后,采用粒子群优化(PSO)算法训练的RBF神经网络模型,对苏州市相城水厂的进厂原水水质实施在线评价.最后,将进厂原水水质在线评价结果作为前...     

ACPSO-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井多年来的连续开采使各含水层水质特征变得更加复杂、更为接近,应用经典数学方法难以建立精确的判别模型,使用具有非线性映射功能的BP神经网络可以克服以上问题,但其仍然具有易陷入局部最优和收敛速度慢缺点。通过将"早熟"判断机制、Tent混沌映射以及权重自适应调整策略引入粒子群算法中,建立基于自适应混沌粒子群算法和BP(ACPSO-BP)神经网络突水水源判别模型,应用结果表明:与BP神经网络模型、基于标准粒子群算法和BP(SPSO-BP)神经网络模型相比,ACPSO-BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高和泛化能力强的特点。     

渭河宝鸡段水环境质量的BP人工神经网络分析

选取代表地表水环境质量的五日生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(COD)、高锰酸盐指数、氟化物、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和总氮(TN)等7个指标和地表水环境质量标准(GB 3838-2002)建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型,利用训练好的模型对2009年渭河宝鸡段6个过水断面的水环境质量进行综合评价,结果表明,林家村和胜利桥断面的水环境质量分别为Ⅰ类和Ⅱ类标准,其余4个断面的水环境质量均为Ⅲ类标准.     

BP神经网络用于饮用水管网细菌总数预测

为保障饮用水管网细菌学水质安全，并实现对细菌总数指标的预测，选定北方某市实验小区饮用水管网为研究对象，应用Matlab软件建立BP神经网络的细菌总数预测模型．结果表明，BP神经网络方法能较好地模拟复杂系统，模型精度较高；同时，建立BP神经网络模型，对水质指标间的相互作用进行模拟，拟合效果较好，并针对该实验管网给出了某些指标的限值．