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【國際新知】以SCE-UA演算法為基礎的模式進行地下水污染源鑑識模擬


地下水是中國華北地區寶貴的淡水供應來源。然而,在過去的幾十年中,因人口增長、非計畫中和規劃內的工業化以及農地灌溉活動影響,使得地下水受到人為污染。中國90%城市的地下水已被污染,其中約40%的城市地下水水質直接威脅到人們的健康。所以,地下水污染一直是中國環境上亟待解決問題。為了確保地下水可持續利用和開發,需要針對地下水提出預防、補救和管理策略。

  對於準確判別污染源的工作,仍有許多尚未解決的問題,目前而言,這仍有待持續研究。如果可以準確地確定污染物的位置、濃度和流出歷史軌跡,地下水污染的預防和補救策略就可以成功。然而,由於複雜的地下水系統,這將會是極大的挑戰。

  為了解決這個問題,本研究透過將MODFLOWMT3DMSGrids Traversal Algorithm三者,結合SCE-UA演算法組合成一個模擬優化模式。這個耦合模式可以辨識未知的地下水污染源。

  本研究提出由Grids Traversal algorithm,自動搜索可能污染源位置的所有組合、MODFLOW模擬流場、MT3DMS模擬污染物傳輸、SCE-UA源頭位置及濃度評估的模擬優化識別模式。此模式假設三種情境,包括單一和多個污染源位置、已知和未知污染源位置以及穩態流和暫態流,經模擬誤差分析及判別源頭的誤差分析,以確定模擬優化模式獲得的結果是最佳的,整個研究成果顯示模式模擬結果良好。

  除了模擬功能之外,也進一步評估了演算次數對模式功能的影響,證實可以透過增加演算次數使結果更為接近,但是相對的也增加計算量。

  本研究所提出的模式演算,各功能模組的輸出入連結,從外部檔案到變量的數據交換都以數值方式處理連結,比傳統類神經網絡(ANN)的模式,更穩定,效率更高。研究結果表示這個新模式可以解決複雜條件下判別污染源頭的問題,從而提供地下水污染預防和管理的平台。


    

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1 EPA-201909國際新知 檔案
更新日期:2019-10-23 [↑Top]   [回首頁]