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河流突发污染的污染物浓度动态校正方法  
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【英文篇名】 Dynamic pollutant concentration correction method for river sudden pollution
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【作者】 刘景明; 黄平捷; 侯迪波; 张光新; 张宏建;
【英文作者】 LIU Jing-ming; HUANG Ping-jie; HOU Di-bo; ZHANG Guang-xin; ZHANG Hong-jian; State Key Laboratory of Industrial Control Technology; College of Control Science and Engineering; Zhejiang University;
【作者单位】 浙江大学工业控制技术国家重点实验室控制科学与工程学院;
【文献出处】 浙江大学学报(工学版) , Journal of Zhejiang University(Engineering Science), 编辑部邮箱 2017年 12期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 河流突发污染; 污染物浓度预测; 网格寻优; 动态校正; 卡尔曼滤波;
【英文关键词】 river sudden pollution; pollutant concentration prediction; grid optimization; dynamic correction; Kalman filter;
【摘要】 为降低河流突发污染事故的影响,提高下游污染物预测精度、提高预测实时性,结合一维水质模型、卡尔曼滤波及改进的网格寻优算法,综合考虑支流的影响,研究河流突发污染事件中污染物扩散情况的动态预测方法.分析一种改进的网格寻优算法并利用历史数据校正模型参数;借助水质模型构造状态方程引入污染物浓度观测值;运用卡尔曼滤波动态校正预测结果,并在预测过程中考虑支流的影响.在理论研究的基础上,设计基于风浪水槽的污染物模拟扩散实验,对比分析采用不同预测方法的污染物峰现时间、峰值浓度及相对误差.实验结果表明,不同的预测方法所求得的峰现时间相对误差总体相当;采用多步动态校正预测和考虑了支流影响的校正预测方法预测峰值浓度得到的相对误差明显降低.
【英文摘要】 A dynamic pollutant concentration correction forecasting method for sudden pollution accidents in rivers was explored,in order to reduce the influence of sudden pollution accidents and predict pollutant concentrations in the downstream accurately and timely.The one-dimensional water quality model,Kalman filter algorithm and improved grid optimization algorithm were investigated considering the influence of tributaries.An improved grid optimization algorithm using the historical monitoring data was developed...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(U1509208,61573313); 浙江省科技厅重大科技专项资助项目(2015C03014); 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2016FZA6004)
【更新日期】 2017-12-11
【分类号】 X52
【正文快照】 河流突发污染事故往往给饮用水安全造成极大的危害[1].当污染事故突发时,各部门迫切需要了解污染事故对下游(特别是水厂取水口等)的影响,掌握实时的污染物浓度及其变化趋势数据,包括污染物浓度峰值、峰值到达时间及污染物浓度超标持续时间等信息[2],为科学决策提供技术支持,尽?

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