地下水污染嚴(yán)重、水生態(tài)環(huán)境惡化等問(wèn)題已成為制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要因素。因此,亟需開展地下水污染治理與修復(fù)工作。準(zhǔn)確識(shí)別污染源信息是高效治理和修復(fù)地下水污染的前提,但含水層參數(shù)的空間變異性給污染源信息的準(zhǔn)確識(shí)別增加了難度,同時(shí)求解效率和精度也是一大難題。雖然已經(jīng)有許多學(xué)者進(jìn)行研究,但如何在不確定性條件下求解地下水污染源識(shí)別問(wèn)題,目前仍然是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的課題。本文基于模擬-優(yōu)化理論框架,首先將快速和諧搜索（Fast harmony search,FHS）算法引入到地下水污染源信息識(shí)別領(lǐng)域,將其與地下水水流模擬軟件MODFLOW和地下水溶質(zhì)運(yùn)移模擬軟件MT3DMS相耦合,建立確定條件下地下水污染源信息識(shí)別模擬-優(yōu)化模型,并將其應(yīng)用于求解含水層參數(shù)確定條件下地污染源特征信息（包括污染源濃度、泄露時(shí)間和位置的識(shí)別）識(shí)別問(wèn)題;然后,結(jié)合NGA思想改進(jìn)FHS算法,處理滲透系數(shù)空間變異性所引起的優(yōu)化模型目標(biāo)函數(shù)不確定性問(wèn)題,提出噪聲快速和諧搜索（Noisy fast harmony search,NFHS）算法,并將其應(yīng)用于求解考慮滲透系數(shù)變異條件下的地下水污染源識(shí)別問(wèn)題。算例優(yōu)化結(jié)果表明:利用... 

【文章來(lái)源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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研究區(qū)網(wǎng)格剖分及污染源、滲透系數(shù)、抽注水井與觀測(cè)井位置分布圖

第四章含水層參數(shù)不確定條件下污染源識(shí)別27圖4.1研究區(qū)網(wǎng)格剖分及污染源、抽注水井與觀測(cè)井位置分布圖Fig4.1Meshdivisionanddistributionmapofcontaminantsources,pumpingandinjectionwellsandobservationwellsinthestudyarea4.2NFHS算法的初步驗(yàn)證為了驗(yàn)證NFHS算法求解地下水污染源識(shí)別問(wèn)題的有效性，現(xiàn)在控制需要識(shí)別的參數(shù)，對(duì)在不同σ2(lnK)條件下識(shí)別得到的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。4.2.1單獨(dú)識(shí)別污染源濃度由于濃度在識(shí)別過(guò)程中為連續(xù)變量，且搜索范圍遠(yuǎn)大于位置坐標(biāo)、泄露初始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間的范圍，因此首先選擇濃度作為單一識(shí)別參數(shù)進(jìn)行識(shí)別試驗(yàn)。假定研究區(qū)滲透系數(shù)存在空間變異性，場(chǎng)地內(nèi)存在一個(gè)僅未知濃度的污染源S1持續(xù)泄露，其位置網(wǎng)格坐標(biāo)為(4,7)，且泄露時(shí)間從3月開始至8月結(jié)束。利用建立的污染源識(shí)別模擬-優(yōu)化模型，采用NFHS算法識(shí)別污染源S1的濃度，并利用蒙特卡洛（MonteCarlo，MC）方法對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。真實(shí)污染源S1(x1,y1)濃度信息預(yù)設(shè)為505.8g/L。NFHS算法參數(shù)設(shè)置如下：lHMS=50，mHMCR=0.7，pPAR最小值和最大值分別為0.1和0.99，最大迭代次數(shù)為6000。不同σ2(lnK)條件下識(shí)別得到的結(jié)果如表4.1所示。從表4.1可以看出，在滲透系數(shù)場(chǎng)不確定條件下僅對(duì)污染源濃度進(jìn)行識(shí)別，得到的結(jié)果誤差非常小，在σ2(lnK)為0.1、0.3和0.5情況下誤差分別為0.927%、2.695%和2.570%。由于不同σ2(lnK)條件下求得的優(yōu)化結(jié)果即最優(yōu)解非常接近，現(xiàn)以當(dāng)σ2(lnK)=0.1，對(duì)應(yīng)優(yōu)化結(jié)果為501.109g/L為例對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行MC統(tǒng)計(jì)分析，作出不同觀測(cè)點(diǎn)處的污染物

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)人工蜂群算法的地下水埋深預(yù)測(cè)研究[J]. 朱洪生,王繼華,陳新.  人民黃河. 2020(03)
[2]地表水污染源識(shí)別方法研究進(jìn)展[J]. 劉曉東,王玨.  水科學(xué)進(jìn)展. 2020(02)
[3]基于粒子群算法優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的區(qū)域地下水水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)模型[J]. 朱偉峰,張皓然,張亮亮,劉東.  南水北調(diào)與水利科技. 2019(04)
[4]基于貝葉斯公式的地下水污染源識(shí)別[J]. 張雙圣,強(qiáng)靜,劉漢湖,劉喜坤,朱雪強(qiáng).  中國(guó)環(huán)境科學(xué). 2019(04)
[5]一種基于禁忌搜索的全局最優(yōu)化模糊聚類算法[J]. 朱毅,楊航,呂澤華,陳傳波,鄒小威.  電子學(xué)報(bào). 2019(02)
[6]基于替代模型的地下水DNAPLs污染源反演識(shí)別[J]. 侯澤宇,盧文喜,王宇.  中國(guó)環(huán)境科學(xué). 2019(01)
[7]基于人工蜂群算法的BP雙隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水質(zhì)模型[J]. 楊咪,徐盼盼,錢會(huì),侯凱.  環(huán)境監(jiān)測(cè)管理與技術(shù). 2018(01)
[8]地下水污染源識(shí)別的數(shù)學(xué)方法研究進(jìn)展[J]. 王景瑞,胡立堂.  水科學(xué)進(jìn)展. 2017(06)
[9]機(jī)器學(xué)習(xí)算法反求水文地質(zhì)參數(shù)[J]. 強(qiáng)玲娟,常安定,陳玉雪.  煤田地質(zhì)與勘探. 2017(03)
[10]基于變步長(zhǎng)梯度正則化算法識(shí)別分?jǐn)?shù)階地下水污染模型參數(shù)[J]. 邢利英,張國(guó)珍.  蘭州交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(03)

博士論文
[1]地下水污染源解析的貝葉斯監(jiān)測(cè)設(shè)計(jì)與參數(shù)反演方法[D]. 張江江.浙江大學(xué) 2017



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