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河流突发污染的污染物浓度动态校正方法
( ) 浙 江 大 学 学 报 工学版 第 卷第 期 Vol.51No.12 51 12 ( ) 年 月 JournalofZheian Universit Enineerin Science 2017 12 j g y g g Dec.2017 : / DOI10.3785 .issn.1008-973X.2017.12.020 j 河流突发污染的污染物浓度动态校正方法 , , , , 刘景明 黄平捷 侯迪波 张光新 张宏建 ( , , ) 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 浙江 杭州 310027 : , 、 , 、 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. : ; ; ; ; 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 中图分类号: 文献标志码: 文章编号: ( ) TP206 A 1008 973X201703 2459 07 Dnamic ollutantconcentrationcorrectionmethodfor y p riversudden ollution
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