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基于Matlab/Simulink的墨水河流域水质仿真与水环境容量研究

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目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 水质仿真模拟方法及其研究进展

1.2.1 水质模型的分类

1.2.2 水质模型的发展及应用

1.2.3 计算机仿真技术的发展及应用

1.3 研究的目的、主要内容及技术路线

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究内容及方法

1.3.3 研究技术路线

第2章 基于Simulink的BP网络仿真模型构建研究

2.1 水质仿真模型的建立

2.2 Matlab/Simulink水质仿真技术研究

2.2.1 Matlab/Simulink仿真原理研究

2.2.2 Simulink模型仿真

2.2.3 Simulink在水质模拟仿真方面的应用

2.3 BP神经网络概述

2.3.1 BP神经网络的特点

2.3.2 BP网络模型在水环境预测方面的适用性

2.4 基于Simulink的BP网络模型的构建

2.4.1 基于Simulink的BP网络模型的优越性

2.4.2 BP神经网络模型的建立

2.4.3 BP神经网络的Simulink模型的构建

2.5 本章小结

第3章 墨水河水环境现状调查评价与研究

3.1 水环境调查和现状评价

3.1.1 洪江河

3.1.2 羊毛沟

3.2 墨水河流域概况

3.2.1 墨水河流域概况

3.2.2 墨水河流域水环境主要污染源及治理

3.3 墨水河水环境质量现状评价

3.3.1 水质现状评价方法的选取

3.3.2 墨水河流域水环境质量现状评价

3.4 本章小结

第4章 基于Simulink的BP神经网络模型在墨水河水质仿真中的应用

4.1墨水河水质仿真预测模型构建技术路线

4.2 BP网络模型的构建

4.2.1 BP网络结构确定

4.2.2 网络主要参数设计

4.2.3 训练样本的选择及预处理

4.3 BP网络模型训练和验证

4.3.1 BP网络模型的训练

4.3.2 BP网络模型的验证

4.4 BP网络的Simulink模型的构建

4.4.1 网络模型的层数、权值和阈值

4.4.2 Simulink模型的构造

4.4.3 Simulink仿真数据的输入

4.5 BP网络的Simulink模型的适用性验证

4.6 水质模拟预测模型的应用

4.6.1 墨水河入海口处水质预测

4.6.2 预测结果分析

4.7 本章小结

第5章 墨水河水环境容量研究

5.1 墨水河水体质量现状

5.1.1 墨水河水体功能区划及水质要求

5.1.2 墨水河河流水质现状及污染源调查

5.2 墨水河水环境容量计算

5.2.1 水环境容量模型的建立

5.2.2 计算参数的选取

5.2.3 墨水河水环境容量的计算

5.3 污染物总量控制和排污总量分配

5.4 水环境污染控制的主要对策与措施

5.4.1 调整区域的产业结构

5.4.2 加强基础设施的建设

5.4.3 非点源污染防治

5.5 本章小结

第6章 结论与建议

6.1 结论

6.2 存在的问题和建议

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研工作

1 发表的学术论文

2 进行的科研工作

致谢

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摘要

河流水质仿真和水环境容量目前在水环境研究领域越来越被重视,其研究结果是实现水环境管理决策过程和科学化管理的重要技术手段。水环境是一个复杂的系统,其水质受到多种因素的影响,而目前用于解决这些问题的计算机软件MATLAB是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,其中的BP网络在水环境研究领域应用较为广泛也相对较成熟,Simulink工具箱在水污染控制领域的应用研究尚处于初创阶段。因此,研究建立计算准确、适应性强的水质仿真模型对河流水质进行预测和水环境容量进行研究成为必然的趋势和迫切需要解决的问题,这对提高水质模拟的智能化水平具有重要的意义。
   论文以课题组前期的研究工作为基础,针对目前计算机仿真工具在河流仿真和水环境容量研究工作方面的不足,并结合青岛市胶州湾北部主要纳污河流墨水河接纳污水量多、水质恶化的问题,在研究分析水质模拟研究现状和Simulink的优越性的基础上,对水质模拟的BP网络建模方法和一维模型应用方面进行了研究。以河流水质现状评价为基础,通过水质模型的选取建立了基于Matlab/Simulink的BP神经网络模型和一维河流模型,对墨水河进行仿真预测和水环境容量计算。具有一定的理论意义和实用参考价值,主要研究成果:
   (1)通过对墨水河水质现状调查研究与评价分析,掌握了该河段的污染现状和主要污染因素。基于各监测断面的实际监测结果,采用综合水质标识指数评价法对河流水质进行了评价研究,确定该流域的主要污染因子为CODCr和氨氮,且下游污染相对较严重。
   (2)Matlab/Simulink工具箱具有良好的可视化功能,已在很多领域得到广泛应用,本文根据Simulink的强大的可视化功能并结合BP网络的黑箱学习模式,经过多次反复的训练和验证,建立了基于Simulink的BP神经网络模型,该模型避免了以往单纯使用BP网络模型的局限性和暂时性,扩大了其应用范围。针对墨水河的水文特征,利用该模型对入海口的水质进行了预测分析,当墨水河上游各控制断面和胶州湾湾内满足功能区标准的前提下,对墨水河入海口处的水质进行了预测仿真,结果表明当入海口处污染物排放小于预测结果时(CODCr≤195.6mg/L,氨氮≤45.5mg/L),墨水河的水质将不是胶州湾水质变化的主要原因。
   (3)根据对墨水河的实际调查和相关资料,通过对河流进行概化,首次结合Simulink的模块化优良特性建立了基于Simulink的一维河流模型,依据其水环境功能区划,对墨水河内主要污染物CODCr和NH3-N的环境容量进行了数学建模、计算和分析,该模型提高了计算结果的运算速度和精确度。本文利用该模型计算了墨水河的污染物最大允许排放量CODCr为2639.74t/a,氨氮为138.48t/a,要保护河流水质不受破坏和污染影响,区域的排污量应控制在最大允许排放量以下。最后根据总量控制原则对区域的污染物排放和治理提出了一定的污染和防治措施。

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