申请/专利权人：北京益普希环境咨询顾问有限公司

申请日：2024-04-24

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118070576B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06Q10/063;G06Q50/06;G06F111/10;G06F113/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明提供了一种地下水污染源溯源辨识方法和系统，包括，获取地下水潜在污染源个数、位置、初始权重；构建地下水水流数值模拟模型和溶质运移数值模拟模型；筛选出模型的随机变量参数和确定性变量参数；对随机参数变量抽样，将抽样后的参数输入模拟模型，得到污染源的单个浓度场；根据得到的污染源的单个浓度场，将地下水潜在污染源个数按照初始权重进行加权叠加，得到初始综合浓度场和初始浓度误差协方差矩阵；迭代更新得到真实污染源个数及相应的真实污染源位置、相应权重；本发明方法借助假想算例，建立相关模型，首先识别出随机变量参数和确定性变量参数，然后引入相应算法迭代更新，对地下水污染源实现更好的反演溯源辨识，便捷有效。

主权项：1.一种地下水污染源溯源辨识方法，其特征在于，包括,获取地下水潜在污染源个数、位置、初始权重；构建地下水水流数值模拟模型和溶质运移数值模拟模型；采用局部灵敏度分析方法,筛选出溶质运移数值模拟模型的随机变量参数和确定性变量参数；对随机参数变量利用抽样方法进行抽样，将抽样后的多个随机变量参数和确定性变量参数输入溶质运移数值模拟模型，得到污染源的单个浓度场；根据得到的污染源的单个浓度场，将地下水潜在污染源个数按照初始权重进行加权叠加，得到初始综合浓度场和初始浓度误差协方差矩阵；采用卡尔曼滤波状态更新方程，利用采样点处的浓度值，对综合浓度场和协方差矩阵进行迭代更新，使更新后的综合浓度场满足采样点处的浓度值，得到真实污染源个数及相应的真实污染源位置；引入模糊集更新各污染源权重，得到准确真实污染源的权重；其中，根据得到的污染源的单个浓度场，将地下水潜在污染源个数按照初始权重进行加权叠加，得到初始综合浓度场，进而得到初始浓度误差协方差矩阵，所述初始浓度误差协方差矩阵中的协方差元素具体为： ，其中，q为抽样次数，、表示均值浓度场中位置i和位置j处的浓度值；和为表示叠加浓度场中第t个浓度场的位置i和位置j处的浓度值，，为浓度场的个数，其中浓度场的个数等于潜在污染源的个数，、分别表示初始浓度误差协方差矩阵中横坐标为i的位置，表示初始浓度误差协方差矩阵中纵坐标为j的位置；表示为初始浓度误差协方差矩阵中的坐标点协方差元素；卡尔曼滤波状态更新方程，具体为： ， ， ， E为卡尔曼滤波增益矩阵，是采样误差的方差，P为浓度误差协方差矩阵，-表示利用采样数据更新前的状态；+表示利用采样数据更新之后的状态，为采样数据更新前的浓度误差协方差矩阵，为采样数据更新后的浓度误差协方差矩阵，H称为量测矩阵，称为量测矩阵的转置矩阵，C是状态向量，表示浓度估计值，为采样数据更新前的状态向量，为采样数据更新后的状态向量，Z为采样点处浓度值；是单位矩阵。

全文数据：

权利要求：

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