河流突發(fā)性水污染事件實(shí)時(shí)預(yù)警方法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

【摘要】：近年來,河流突發(fā)性污染事件頻頻發(fā)生,嚴(yán)重威脅到群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展,亟需研究應(yīng)對(duì)突發(fā)性水質(zhì)污染事件的預(yù)測(cè)、預(yù)警技術(shù),建立河流突發(fā)性水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)。 本文結(jié)合國家水專項(xiàng)課題和國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,重點(diǎn)圍繞突發(fā)性河流水質(zhì)污染事故實(shí)時(shí)預(yù)警技術(shù)展開研究,提出并建立了基于機(jī)理和非機(jī)理模型的水質(zhì)事故滾動(dòng)預(yù)警方法,并嵌入到水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)之中；研究應(yīng)用了并行計(jì)算和任務(wù)動(dòng)態(tài)分配技術(shù),提高了預(yù)警計(jì)算的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下： (1)為進(jìn)一步提升應(yīng)對(duì)突發(fā)性水污染事件時(shí)水質(zhì)預(yù)警模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,研究提出了一種可對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)校正優(yōu)化從而提高預(yù)測(cè)預(yù)警準(zhǔn)確度的滾動(dòng)預(yù)警技術(shù)方法,并實(shí)現(xiàn)了基于機(jī)理模型的河流突發(fā)性水質(zhì)滾動(dòng)預(yù)警。滾動(dòng)預(yù)警技術(shù)方法主要利用預(yù)測(cè)控制中滾動(dòng)計(jì)算的思想,按照數(shù)據(jù)觸發(fā)、水文數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、模型計(jì)算、模型校準(zhǔn)和預(yù)警評(píng)價(jià)五個(gè)步驟完成突發(fā)性水質(zhì)污染的預(yù)警。在滾動(dòng)預(yù)警框架下,分別開發(fā)出基于Mike軟件和圣維南方程的河流突發(fā)性水質(zhì)實(shí)時(shí)預(yù)警模型,并結(jié)合實(shí)際需求進(jìn)行了水質(zhì)演化分析,預(yù)測(cè)預(yù)警結(jié)果達(dá)到了較好的效果。 (2)為彌補(bǔ)機(jī)理模型在復(fù)雜邊界條件下可能存在的建模困難、模型適應(yīng)性較單一的局限性,研究了基于非機(jī)理模型的突發(fā)性河流水質(zhì)事故滾動(dòng)預(yù)警方法。以滾動(dòng)預(yù)警方法為基礎(chǔ),分別采用基于ARMA時(shí)間序列模型、灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)方法,在此基礎(chǔ)上,提出了組合預(yù)測(cè)方法,將各水質(zhì)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果通過加權(quán)方式進(jìn)行組合,獲得了更優(yōu)的預(yù)測(cè)結(jié)果,在水質(zhì)污染短期、中期和長期預(yù)警中都有較好的效果。 (3)為了解決水質(zhì)方程求解速度較慢的問題,研究開發(fā)了水質(zhì)并行算法,達(dá)到了較高的加速比；研究了基于任務(wù)動(dòng)態(tài)分配的并行算法,實(shí)現(xiàn)了具有較好負(fù)載均衡和容錯(cuò)特性的并行計(jì)算服務(wù)。在此基礎(chǔ)上,采用SOA架構(gòu)和適配器設(shè)計(jì)模式,研究了異步執(zhí)行任務(wù)方法,完成了對(duì)并行計(jì)算服務(wù)的系統(tǒng)集成,提高了預(yù)警系統(tǒng)的并發(fā)性和可用性。 【關(guān)鍵詞】：突發(fā)性水污染事件 機(jī)理模型 非機(jī)理模型 并行計(jì)算 系統(tǒng)集成
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：X84
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 河流突發(fā)性水污染事件預(yù)測(cè)預(yù)警研究現(xiàn)狀14-19
• 1.2.1 突發(fā)性水污染的水質(zhì)預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.2 水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 本文研究內(nèi)容19-23
• 第二章 基于機(jī)理模型的突發(fā)性水質(zhì)事故實(shí)時(shí)預(yù)警方法23-47
• 摘要23
• 2.1 概述23-24
• 2.2 基于機(jī)理模型的突發(fā)性河流水質(zhì)事故建模24-32
• 2.2.1 水質(zhì)模型簡(jiǎn)介24-28
• 2.2.2 基于圣維南方程的突發(fā)性河流水質(zhì)事故預(yù)測(cè)模型28-29
• 2.2.3 基于Mike的突發(fā)性河流水質(zhì)事故預(yù)測(cè)模型29-32
• 2.3 基于機(jī)理模型的突發(fā)性河流水質(zhì)事故滾動(dòng)預(yù)警方法32-40
• 2.3.1 滾動(dòng)預(yù)警方法概述32-34
• 2.3.2 水文預(yù)測(cè)34-37
• 2.3.3 模型的實(shí)時(shí)校準(zhǔn)技術(shù)37-40
• 2.4 實(shí)例仿真40-45
• 2.4.1 基于圣維南方程的突發(fā)性水質(zhì)事故實(shí)例仿真40-41
• 2.4.2 基于Mike的突發(fā)性水質(zhì)事故預(yù)警實(shí)例仿真41-44
• 2.4.3 結(jié)果討論44-45
• 2.5 本章小結(jié)45-47
• 第三章 基于非機(jī)理模型的突發(fā)性水質(zhì)事故實(shí)時(shí)預(yù)警方法47-70
• 摘要47
• 3.1 概述47-48
• 3.2 基于非機(jī)理模型的突發(fā)性河流水質(zhì)預(yù)測(cè)方法48-62
• 3.2.1 基于ARMA的河流水質(zhì)預(yù)測(cè)模型48-51
• 3.2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多監(jiān)測(cè)點(diǎn)水質(zhì)預(yù)測(cè)模型51-57
• 3.2.3 基于灰色模型的多監(jiān)測(cè)點(diǎn)水質(zhì)預(yù)測(cè)模型57-62
• 3.3 基于組合預(yù)測(cè)方法的突發(fā)性河流水質(zhì)事故預(yù)警方法62-69
• 3.3.1 組合預(yù)測(cè)模型構(gòu)建方法62-63
• 3.3.2 組合預(yù)測(cè)權(quán)值確定方法63-65
• 3.3.3 基于組合預(yù)測(cè)模型的滾動(dòng)預(yù)警方法65-66
• 3.3.4 實(shí)例仿真66-69
• 3.4 本章小結(jié)69-70
• 第四章 基于JPPF并行計(jì)算框架的水質(zhì)實(shí)時(shí)預(yù)警系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)70-93
• 摘要70
• 4.1 概述70-75
• 4.2. 并行計(jì)算框架JPPF簡(jiǎn)介75-78
• 4.2.1 JPPF概述76-77
• 4.2.2 JPPF的架構(gòu)及特性77-78
• 4.3 基于JPPF的水質(zhì)并行計(jì)算方法研究78-82
• 4.3.1 一維水質(zhì)方程并行算法研究78-80
• 4.3.2 并行算法1與算法2運(yùn)行效率比較80-82
• 4.3.3 系統(tǒng)平衡負(fù)載及錯(cuò)誤恢復(fù)性能的驗(yàn)證82
• 4.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)82-89
• 4.4.1 系統(tǒng)架構(gòu)82-85
• 4.4.2 并行框架與系統(tǒng)的集成85-86
• 4.4.3 異步執(zhí)行任務(wù)框架的實(shí)現(xiàn)86-89
• 4.5 計(jì)算實(shí)例89-92
• 4.5.1 系統(tǒng)硬件參數(shù)90
• 4.5.2 計(jì)算實(shí)例90-92
• 4.6 本章小結(jié)92-93
• 第五章 總結(jié)與展望93-95
• 參考文獻(xiàn)95-100
• 作者簡(jiǎn)歷100

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