[发明专利]基于可溶性污染物在水环境中输移扩散模型的评估方法有效

专利信息
申请号: 202010025579.2 申请日: 2020-01-10
公开(公告)号: CN111241758B 公开(公告)日: 2022-09-20
发明(设计)人: 张影;杨晓东;赵秋娜 申请(专利权)人: 燕山大学里仁学院
主分类号: G06F30/28 分类号: G06F30/28;G06F113/08;G06F111/08;G06F119/14
代理公司: 北京华际知识产权代理有限公司 11676 代理人: 叶宇
地址: 066004 河北省*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 基于 可溶性 污染物 水环境 中输移 扩散 模型 评估 方法
【权利要求书】:

1.一种基于可溶性污染物在水环境中输移扩散模型的评估方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

S1,数据收集,基于公共部门提供、查阅文献资料、实地勘测得到的部分实测数据,采用Google Earth遥感技术和图像处理技术,设计基础数据提取方法;

计算得到各过水断面河道宽度、断面间距、河床海拔、河道形状、糙率、水深基础数据,通过水力学相关计算公式,分别计算湿周、流量、流量模数、断面面积、水位、水力半径、水力坡度必要水力参数,为一维河网水动力水质模型提供数据支撑;

S2,应用系统工程的设计思想,将整个流域概化为一个由单一河段和汊点组成的系统,把上游河流化分为主干流和支流,并通过汊点连接;

S3,运用欧拉法,将河段划分为多个研究断面,建立一维河网水动力模型对上游河流的水动力条件进行模拟,进而建立与水动力特性相对应的污染输移物扩散模型,计算污染输移物扩散的过程;

S4,一维河网水动力水质模型的求解,采用Preissmann四点隐式格式将河网中每条单一河段水动力水质模型的控制方程离散为差分方程,并整理成线性方程组,通过汊点条件进行衔接;

根据基础数据与河流的自然条件,确定各河段的初始和边界条件,求得各断面污染物浓度的时空递推关系,将各河段的未知数集中在汊点上,依据汊点连接条件即汊点边界条件形成封闭的汊点方程组,应用超松弛迭代法求解此方程组,然后回代到单一河段中,最终得到各断面的河流流量、水位和污染物浓度结果;

河网模型的求解:采用三级联解法,将河网系统拆分成单一河段及连接各个河段的汊点,在各河段上进行断面划分,在断面上将圣维南方程组离散化,利用追赶法得河段方程,辅以汊点连接条件形成以汊点水位为待求变量的汊点方程组,应用超松弛迭代法求解得到各汊点水位,然后将各汊点水位回代至各单一河段方程,最终求得各断面水位及流量;

一、水动力模型的求解:

根据河段是否连接外边界,将河段分成内河段和外河段;

对于内河段,子河段方程(7)、(8)经递推运算得如下形式方程:

ΔQj=θjjΔzjjΔz1,(j=2,3,...,L2) (15)

其中,L2为该河段划分的断面数目,αj,βj,θj,ηj,γj为追赶系数,可逐步递推求得;内河段总有两个汊点与之相连,首末断面水位各有一追赶方程:

ΔQL2=θL2L2ΔzL2L2Δz1 (17)

对于外河段,首末断面关系有如下的线性方程组:

ΔQj=FjΔzj+Gj (18)

Δzj=HjΔQj+1+IjΔzj+1+Jj (19)

外河道用追赶法求解时,在追的过程中求得追赶系数Hj、Ij、Jj、Fj和Gj,而后在赶的过程中求出和同时给出边界条件,确定F1和G1初始值,进行求解;

对单个汊点,建立其连接的内、外河段的边界方程,代入式(16)并与式(17)联立,得封闭的以汊点水位为未知量的方程组,代入边界条件,同理对其它汊点建立对应的汊点方程组,最终得到河网汊点水位方程组;应用超松弛迭代法求解该汊点水位方程组,再根据追赶法并结合初始条件逐步回代可求得各河段每个断面的水位和流量;

二、水质方程的求解:

对方程(11)采用前差分离散时间项,隐式迎风格式离散对流项,中心差分离散扩散项,可得到三对角方程:

ajCj-1+bjCj+cjCj+1=zj,(j=2,......,L2-1) (20)

三对角方程的离散系数为:

各系数在顺流、逆流等不同流动类型时系数作相应变化;

汊点处可给出质量平衡方程:

式中,Ω是汊点处的水面面积,j是节点编号,i是与节点j相连的河段编号,NL是与节点j相连的河段总数;

与汊点相连的断面流向为流出汊点时,设该断面浓度等于汊点浓度,若该断面流向为流入汊点,则根据该断面所在河段的递推方程组获得该断面的浓度表达式;根据质量平衡方程,建立汊点方程,由上述方程代入各断面浓度的递推关系式,辅以边界条件,可得到包含整个河网汊点浓度的代数方程;通过超松弛迭代法可求得各汊点的水质浓度,根据流动方向的不同,选择不同的递推公式,计算得河段各个断面的水质浓度值;

S5,模型参数率定,采用改进的Bayesian-MCMC方法,将模型参数的率定问题视为贝叶斯估计问题,根据有限差分方法和贝叶斯推理得到参数的后验概率密度函数,通过改进的Metropolis-Hastings抽样方法得到合理的参数值,提高模型的针对性和准确性。

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