SCEUA算法在地下水污染溯源中的应用研究
随着经济的快速发展，全国各地的地下水都受到了不同程度的污染。但我国地下水污染预防、监测和修复系统还不完善，因此导致人类赖以生存的地下水环境遭受到了严重的威胁。近年来，人们越来越关注地下水的污染问题。由于地下水污染具有隐蔽性，因此对地下水污染预防和治理的关键是及时有效地确定污染源。然而，目前我国对地下水污染源的确定方法还不够成熟，存在较多不足。本文针对这一问题探索了地下水污染溯源的方法。 优化算法是进行地下水污染溯源研究的一种有效的方法。由于优化算法在不断地更新发展，不同优化算法有其各自优点，将其应用到许多领域后体现了很好的优越性，解决了一些原本传统方法不能解决的问题。本文将SCE-UA优化算法与地下水溶质运移程序（MT3DMS）相结合的基础上，建立地下水污染溯源智能搜索模型(SCEUA-MT3DMS)。首先通过优化算法模型来生成污染种群样本点，然后再利用种群样本点，通过地下水污染物运移数值模型来模拟污染物在含水介质中的渗流与迁移过程，同时将模拟预测的结果进一步作为优化算法模型选择的依据。优化算法模型经过种群变异、反射和进化等过程，从众多潜在污染源位置中自动选择出可能性最大的污染源位置及污染物的排放强度。建成地下水污染溯源智能搜索模型后，通过对单污染源和双污染源、已知位置和未知位置及稳定流和非稳定流等不同情况下模拟实验，一般在进化代数T=40，复型个数p=40的情况下，均能够准确定位污染源真实位置，所反演的污染浓度与真实值间的相对偏差D2均小于2％，可以满足精度的需要，验证了该方法的可行性，反映了智能搜索模型能够高效地收敛到全局最优解，对污染源位置和浓度的反演定位准确，能够进一步应用于水文地质条件更为复杂的实例污染源反演问题。 宁阳工业园区地下水污染相对集中且污染比较严重，水文地质资料等相对全面，将该模型应用到宁阳工业园区进行区域大模型的实际案例，考虑到区域大模型存在的问题，采用了网格嵌套数值模拟方法，子模型实现了对研究区的局部细化，减少了不同化工企业之间的相互影响，提高智能搜索模型地下水污染溯源反演效率和反演精度，有效的缩短了模型的运行时间。经分析选定位置合适的某化工厂、监测井及两种特征污染物多氯联苯（PCB）和硝酸根离子，运用该模型进行有关污染源位置和污染物排放浓度的反演定位。反演结果基本可以满足精度需要，也比较符合污染源的实际位置及浓度情况，通过实例体现了该地下水污染溯源智能搜索模型较好的准确性和可靠性。 研究表明，通过将SCE-UA算法与地下水溶质运移程序（MT3DMS）耦合来进行地下水污染反演是一种有效的方法，可以快速准确的定位污染源，达到了溯源的目的，体现了方法的正确性和可行性。
地下水污染;溯源模型;SCEUA算法;水文地质;污染物运移;数值模拟;反演精度
济南大学
硕士
水利工程
刘本华
2015
中文
X523;X143
75
2017-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）