一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及水环境信息处理技术领域，具体涉及一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法及系统，所述方法包括：获取工业园区排污管网的在线水质监测数据，根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常，当检测到水质异常时，获取工业园区污水管网的基础数据，基于所述基础数据构建工业园区污水管网的水力水质模型，将所述基础数据及在线水质监测数据输入所述水力水质模型，确定污染源的先验信息，构建工业园区排污管网的反向追踪溯源模型，对所述污染源的先验信息进行污染源优化搜索，得到污染源信息的最优解，所述污染源信息包括工业园区污染源的地点、排放量和排放时间，本发明专利技术可以节省应急现场勘查时间，提高污染源溯源准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法及系统
本专利技术涉及水环境信息处理
，具体涉及一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法及系统。
技术介绍
工业园区污水管网连接排污单位和污水处理厂或收纳水体，频繁发生的水质污染事故造成污水处理厂的运行效率下降、排放水体水质恶化。目前，国内外对此类网管污水直排和偷排源的识别主要基于生化法、示踪法和仪器搜索法等主流的物理搜索溯源法，但是该类方法存在工作量大、耗时长、溯源效率低且受排查人员技术能力影响的问题，不利于直排偷排漏排事故的快速有效识别。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。为了实现上述目的，本专利技术提供以下技术方案：一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100、获取工业园区排污管网的在线水质监测数据，根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常；步骤S200、当检测到水质异常时，获取工业园区污水管网的基础数据，基于所述基础数据构建工业园区污水管网的水力水质模型；步骤S300、将所述基础数据和在线水质监测数据输入所述水力水质模型，确定污染源的先验信息；步骤S400、构建工业园区排污管网的反向追踪溯源模型，对所述污染源的先验信息进行污染源优化搜索，得到污染源信息的最优解；其中，所述污染源信息包括工业园区污染源的地点、排放量和排放时间。进一步，步骤S100中，所述根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常，包括：将所述在线水质监测数据输入谱分析数据驱动模型，确定所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常；或，通过判断所述在线水质监测数据是否处于水质异常的区间，以确定是否存在水质异常。进一步，步骤S200中，所述水力水质模型为：其中，A为过水断面面积，C为污水管网中污染物浓度的模拟值，Q为过水断面流量，EM为河段混合扩散系数，k1为污染物降解速率常数，SM为污染点源排放量随时间变化的函数。进一步，所述步骤S300包括：以不同时刻水质监测点污染物浓度的实测值与模拟值的平方和构建反向追踪溯源模型，将所述反向追踪溯源模型作为目标函数；利用PSO-ACO优化搜索模型求解该目标函数，获得污染源信息的最优解，所述污染源信息的最优解包括园区突发水污染事故污染源的地点、排放量和排放时间。进一步，所述反向追踪溯源模型如下：Yj(t)＝F(x，t)；xmin＜x＜xmax；其中，Xm*n为潜在污染源节点浓度矩阵，m为潜在污染源节点的总个数，n为污染源信息的总个数，为污染源信息的最优解，J为水质监测点的总个数，j为水质监测点的编号，T为模拟时间，x为潜在污染源的污染物浓度，t为监测时刻，Yj(t)为水质监测点j在t时刻污染物浓度的实测值，Yj′(t)为水质监测点j在t时刻污染物浓度的模拟值，xmin为潜在污染源节点的污染物浓度最小值，xmax为潜在污染源节点的污染物浓度最大值。进一步，所述利用PSO-ACO优化搜索模型求解该目标函数，获得污染源信息的最优解，包括：利用PSO算法对全局的污染源信息进行快速搜索，获得污染源信息的次优解集合；基于所述次优解集合进行污染源信息素重分布，以更新潜在的污染源信息，直至确定污染源信息的最优解。进一步，所述基于所述次优解集合进行污染源信息素重分布，以更新潜在的污染源信息，直至确定污染源信息的最优解，包括：将所述次优解集合作为粒子种群，确定所述粒子种群中每个粒子的适应度值、以及所述粒子种群适应度值的平均值；基于所述粒子种群中每个粒子的适应度值、以及所述粒子种群适应度值的平均值确定所述目标函数的方差；当所述目标函数的方差达到设定阈值时，得到所述污染源信息的最优解。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有园区排污管网污染源反向追踪溯源程序，所述园区排污管网污染源反向追踪溯源程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的园区排污管网污染源反向追踪溯源方法的步骤。一种园区排污管网污染源反向追踪溯源系统，所述系统包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现上述任一项所述的园区排污管网污染源反向追踪溯源方法。本专利技术的有益效果是：本专利技术公开一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法及系统，本专利技术针对工业园区市政管网查找工业企业污水直排或超标排放的污染源溯源困难问题，能够在管网系统拓扑结构及水力条件复杂多变、环境反问题高度不确定的条件下有效地确定网管污水直排或污水超标排放的位置、排放量及排放时间，实现在有限的反馈时间内提供更精确的溯源结果，提高对直排偷排超标废水的管理水平以及排放事故的应急处理效率。本专利技术可以节省应急现场勘查时间，提高溯源准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例中园区排污管网污染源反向追踪溯源方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例中园区排污管网的结构示意图。具体实施方式以下将结合实施例和附图对本申请的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本申请的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。参考图1，如图1所示为本申请实施例提供的一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，所述方法包括以下步骤：步骤S100、获取工业园区排污管网的在线水质监测数据，根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常；其中，所述在线水质监测数据包括：污染物浓度的实测值、管道水流量的实测值；需要说明的是，这里的污染物浓度是指一种或多种污染物的浓度。步骤S200、当检测到水质异常时，获取工业园区污水管网的基础数据，基于所述基础数据构建工业园区污水管网的水力水质模型；其中，所述基础数据包括：管道节点水位、管道水流量；步骤S300、将所述基础数据和在线水质监测数据输入所述水力水质模型，确定污染源的先验信息；其中，所述污染源的先验信息包括管网污染排放口、时间、强度的先验分布，即工业园区排污管网中污染物的模拟浓度分布。步骤S400、构建工业园区排污管网的反向追踪溯源模型，对所述污染源的先验信息进行污染源优化搜索，得到污染源信息的最优解；其中，所述污染源信息包括工业园区污染源的地点、排放量和排放时间。在本实施例中，首先启动谱分析数据驱动模型进行水质分析及预测分析，当谱分析数据驱动模型通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤S100、获取工业园区排污管网的在线水质监测数据，根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常；/n步骤S200、当检测到水质异常时，获取工业园区污水管网的基础数据，基于所述基础数据构建工业园区污水管网的水力水质模型；/n步骤S300、将所述基础数据和在线水质监测数据输入所述水力水质模型，确定污染源的先验信息；/n步骤S400、构建工业园区排污管网的反向追踪溯源模型，对所述污染源的先验信息进行污染源优化搜索，得到污染源信息的最优解；其中，所述污染源信息包括工业园区污染源的地点、排放量和排放时间。/n

【技术特征摘要】
1.一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S100、获取工业园区排污管网的在线水质监测数据，根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常；
步骤S200、当检测到水质异常时，获取工业园区污水管网的基础数据，基于所述基础数据构建工业园区污水管网的水力水质模型；
步骤S300、将所述基础数据和在线水质监测数据输入所述水力水质模型，确定污染源的先验信息；
步骤S400、构建工业园区排污管网的反向追踪溯源模型，对所述污染源的先验信息进行污染源优化搜索，得到污染源信息的最优解；其中，所述污染源信息包括工业园区污染源的地点、排放量和排放时间。


2.根据权利要求1所述的一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，其特征在于，步骤S100中，所述根据所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常，包括：
将所述在线水质监测数据输入谱分析数据驱动模型，确定所述在线水质监测数据确定是否存在水质异常；
或，通过判断所述在线水质监测数据是否处于水质异常的区间，以确定是否存在水质异常。


3.根据权利要求2所述的一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，其特征在于，步骤S200中，所述水力水质模型为：



其中，A为过水断面面积，C为污水管网中污染物浓度的模拟值，Q为过水断面流量，EM为河段混合扩散系数，k1为污染物降解速率常数，SM为污染点源排放量随时间变化的函数。


4.根据权利要求3所述的一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，其特征在于，所述步骤S300包括：
以不同时刻水质监测点污染物浓度的实测值与模拟值的平方和构建反向追踪溯源模型，将所述反向追踪溯源模型作为目标函数；
利用PSO-ACO优化搜索模型求解该目标函数，获得污染源信息的最优解，所述污染源信息的最优解包括园区突发水污染事故污染源的地点、排放量和排放时间。


5.根据权利要求4所述的一种园区排污管网污染源反向追踪溯源方法，其特征在于，所述反向追踪溯源模型如下：

【专利技术属性】
技术研发人员：邝红艳，黄文俊，罗云，姚沛，刘亚云，
申请(专利权)人：佛山市奥博环保技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44