文献类型：期刊文章

作　　者：张双圣[1,3] 刘汉湖[1] 强静[2] 刘喜坤[3] 朱雪强[1]

ZHANG Shuangsheng;LIU Hanhu;QIANG Jing;LIU Xikun;ZHU Xueqiang(School of Environment Science and Spatial Informatics,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;School of Mathematics,China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China;Xuzhou City Water Resource Administrative Office,Xuzhou 221018,China)

机构地区：[1]中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116 [2]中国矿业大学数学学院,江苏徐州221116 [3]徐州市城区水资源管理处,江苏徐州221018

出　　处：《湖南大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家水体污染控制与治理科技重大专项基金资助项目(2015ZX07406005)~~

年　　份：2019

卷　　号：46

期　　号：6

起止页码：120-132

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、JST、MR、RCCSE、RSC、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：在地下水污染源识别过程中,针对监测井监测值信息量不充分或监测值与模型参数关联性较弱的问题,提出一种基于贝叶斯公式与信息熵的监测井优化方法.构建二维地下水溶质运移模型,并运用GMS软件进行数值求解.为减少监测井优化设计及污染源识别过程中反复调用数值模型的计算负荷,采用克里金法建立数值模型的替代模型.以信息熵作为优化指标,筛选出不同监测类型的最优监测方案,并以监测成本和反演精度为参考因素,选定相应监测方案,最后运用差分进化自适应Metropolis算法进行污染源识别.算例研究表明:7口监测井的克里金替代模型的决定系数均大于0.98,可较好地替代原数值模型.基于监测成本最小的方案1(3号单井),其信息熵为12.772;兼顾监测成本和反演精度的方案2(井(2,3)组合),其信息熵为9.723;基于反演精度较高的方案3(3井(2,3,5)组合),其信息熵为9.377.方案1到方案3参数后验分布范围及标准差均逐渐减小,验证了信息熵是参数后验分布不确定性的有效量度.

关 键 词：监测井优化  污染源识别 贝叶斯方法 信息熵 最优拉丁超立方抽样  差分进化自适应Metropolis算法  克里金

分 类 号：X523]