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基于和声搜索算法的地下水污染源与未知含水层参数的同步反演研究
  • ISSN号:0559-9350
  • 期刊名称:水利学报
  • 时间:2012
  • 页码:1470-1477
  • 分类:P641.2[天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]同济大学水利工程系,上海200092, [2]山东科技大学地质科学与工程学院,山东青岛266510
  • 相关基金:国家自然科学青年基金资助项目(41002078);光华同济土木学院基金资助
  • 相关项目:基于高效并行的混合优化方法推求地下水污染源及污染历程重建
中文摘要:

地下水污染源反演问题和含水层参数反演问题都是典型的地下水逆问题。在未知含水层参数(渗透系数、弥散度等)等先决信息的情况下进行地下水污染源反演计算时,需要根据已有的监测数据(水位和浓度等)对地下水污染源和未知含水层参数进行同步反演。在同步反演优化问题中,决策变量包括污染源位置、强度以及待求的含水层参数。本文对同步反演模型的框架组成(包括污染物迁移模型和反演优化模型)进行分析后,在对已有的各种和声搜索改进算法进行研究的基础上结合同步反演模型提出一种改进的和声搜索算法,最后将同步反演模型和改进的和声搜索算法应用于具体的算例研究。研究表明,改进的和声搜索算法具有算法稳定高效、求解精度高等特点,能够广泛应用于复杂的地下水污染源和含水层参数反演问题。

英文摘要:

Both groundwater contaminant source identification and aquifer parameter identification belong to groundwater inverse problems. In absence of prior information about aquifer parameter, simultaneous identification contaminant source and aquifer parameters are needed on the basis of the obtained monitoring data. In the simultaneous identification problems, the location and strength of contaminant sources, the unknown aquifer parameters are taken as the decision variables. In this paper, the framework of the simultaneous identification model, including simulation model and optimization model, is firstly introduced, and then an improved harmony search algorithm is proposed on the basis of several existing improved harmony search algorithms and combined with the simuhaneous identification model. Finally, the simultaneous identification model, with improved harmony search algorithm, is applied to case study. The case studies indicate that the improved harmony search algorithm is stable and efficient with relative fast convergence speed and the high robustness, and applicable to groundwater contaminant source identification and aquifer parameter identification.

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期刊信息
  • 《水利学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水利学会 中国大坝工程学会
  • 主编:程晓陶
  • 地址:北京市复兴路甲1号中国水科院A座1117室
  • 邮编:100038
  • 邮箱:slxb@iwhr.com
  • 电话:010-68786221
  • 国际标准刊号:ISSN:0559-9350
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1882/TV
  • 邮发代号:2-183
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43715