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基于粒子群与知识图谱的突发水污染事件溯源方法

2020-05-21王新龙薛晓鹏孙如飞

水力发电 2020年2期
关键词:数据库模型企业

王新龙,薛晓鹏,孙如飞

(宁波市水利水电规划设计研究院有限公司,浙江 宁波 315000)

0 引 言

水是生命之源、生产之要、生态之基。近年来,我国水污染事件的发生时常见诸报端。如:2014年甘肃兰州自来水苯含量超标,2015年广东练江水污染,2016年安徽池州剧毒污水直排长江,2017年嘉陵江水污染等;接连的水污染事故让人触目惊心。但是一些企业为了自身利益,经常非法偷排污水,不仅严重污染水环境、造成重大经济损失;而且对居民饮水造成严重影响。水污染发现的位置通常不是污染源头,环境监管部门通常需要耗费大量人力、物力和时间,才能确定污染来源,往往已经耽误了水污染控制和治理的最佳时机;其次,即使定位到了污染源,对具体偷排企业的确定也是一个难题。如何在第一时间快速、精确实现污染物溯源、掌握污染源信息、确定偷排企业,最大程度地降低水污染造成的损失,对环境部门辅助决策、偷排企业追究问责,具有重要意义。

目前,国内外学者在水污染溯源方面的研究,可大致分为示踪实验法和数值模拟法两大类。示踪实验法主要包括同位素示踪法[1]、微生物示踪法[2]、水纹识别法[3- 4]、紫外光谱分析法[5]等,这类方法稳定性好,溯源结果精确度较高,但多是在水污染发生后对上游企业污水进行取样分析,工作量大且耗时长;数值模拟法主要包括确定性法和概率法[6]等。这类方法采用反问题思路,基于水污染发生后所检测的污染物信息对污染源相关参数进行反向推导,克服了示踪实验法工作量大、耗时长的问题;……

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