[发明专利]一种识别雨水管网污水直排污染源的方法有效
申请号: | 201810114905.X | 申请日: | 2018-02-06 |
公开(公告)号: | CN108319788B | 公开(公告)日: | 2021-12-24 |
发明(设计)人: | 邵知宇;柴宏祥;张晓媛;郑卓乐;何强 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F111/08 |
代理公司: | 重庆大学专利中心 50201 | 代理人: | 唐开平 |
地址: | 400044 重庆*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 识别 雨水 管网 污水 污染源 方法 | ||
1.一种识别雨水管网污水直排污染源的方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤1,在SWMM软件中输入构建SWMM模型所需的基础数据,生成运行SWMM软件所需的初始输入*.inp文件;
步骤2,在Matlab中定义SWMM输入参数管网中污水直排节点编号、排放浓度和排放量三个参数的取值范围、取样步长和样本数;
步骤3,在Matlab中用枚举法将三个参数的所有组合一一列举,采用三层循环对三个参数组成的样本空间内所有样本组合进行取样,每次取样后,均需更新*.inp文件中相应位置的参数信息;并由以下的步骤4~步骤5判断该参数组合是否被保留;
步骤4,在Matlab中用命令“!swmm5.exeinput filereport file”调用Matlab外部的swmm5.exe程序,利用更新后的*.inp文件中的信息进行计算,并将运算结果储存在*.rpt文件中;
步骤5,在Matlab中提取*.rpt文件中相应的模拟结果的时间序列数据样本,结合实际测量时间序列数据样本,计算第i次取样时的似然函数值;
第i次取样后,计算所取三个参数x1i、x2i和x3i使模拟结果的时间序列样本与实际监测结果的时间序列样本一致的概率,即似然函数值为:
式中,L为似然函数值,xi为第i次取样下,三个参数污水直排节点编号x1i、排放浓度x2i和排放量x3i组成的矢量;n为选取的模拟值或测量值的时间序列样本数;和yj(xi)分别为第i次取样时,第j个测量值时间序列样本与模拟值时间序列样本;为第j个测量值时间序列样本与相应的模拟值时间序列样本间的标准偏差;
似然函数值大于接受阈值时,保留该参数组合;
步骤6,按似然函数值从大到小对保留下的参数组合进行排序,并输出一系列按似然函数值从大到小进行排序的污染物污水直排节点编号、排放浓度和排放量三个参数的组合。
2.根据权利要求1所述的识别雨水管网污水直排污染源的方法,其特征是:在步骤2中,污水直排节点编号为1,2,…,T1,即取样步长t1=1,共有T1个样本;
排放浓度的范围为0~T2,取样步长设为t2,共个样本;
排放量的范围为0~T3,取样步长为t3,共个样本。
3.根据权利要求2所述的识别雨水管网污水直排污染源的方法,其特征是,在步骤3中,所述三层循环对所有样本组合取样的步骤包括:
在步骤31,污水直排节点编号、排放浓度、排放量三个参数的初始值均设为取值范围内的最小值;
在步骤32,污水直排节点编号、排放浓度两个参数的样本值保持不变,排放量每次取样时,增加一个步长t3,更新*.inp文件中相应位置的参数信息,然后进入步骤4~步骤5;
在步骤33,重复步骤32,直到取完个样本;
在步骤34,排放浓度增加一个步长t2,排放量设为最小值;
在步骤35,重复步骤32~步骤44,直到取完个样本;
在步骤36,直排节点编号增加一个步长t1,排放浓度设为最小值;
在步骤37,重复步骤32~步骤36,直到取完个样本。
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