通过SWMM-贝叶斯结合方法识别下水道网络中的非法排放
Liyuan Yang1, Biao Huang2, Jiachun Liu1
1School of Civil and Environmental Engineering, Ningbo University, Ningbo 315211, China.
概括
本研究介绍了一种使用数值建模和贝叶斯分析的综合方法,以精确确定下水道系统中的非法排放. 该方法准确地识别了污染源,其规模和时间,改善了城市排水管理.
科学领域:
- 环境工程 环境工程
- 水资源管理 水资源管理
- 城市排水系统城市排水系统
背景情况:
- 非法排放给城市排水系统带来了重大的环境和运营挑战.
- 准确识别未经授权的排放源对于有效的废水处理厂性能和环境保护至关重要.
研究的目的:
- 评估一种结合数值建模和统计分析的综合方法,用于定位和描述下水道网络中的非法排放.
- 评估该方法对单个和多个非法排放场景的有效性.
主要方法:
- 利用风暴水管理模型 (SWMM) 模拟污染物运输和度变化.
- 采用贝叶斯推论与马尔科夫链蒙特卡洛 (MCMC) 采样相结合,用于来源识别.
- 研究了连续释放和多个来源场景,需要监测站点的度概况.
主要成果:
- SWMM-贝叶斯策略成功估计了源位置,放电大小和事件开始的概率分布.
- 证明,当所有参数未知时,两个监测站点足以用于单点源识别.
- 通过使用增强的抽样策略,对多个来源的识别进行了显著的准确性改进.
结论:
- 综合SWMM-贝叶斯方法为确定城市下水道系统中的非法排放提供了一个强大的框架.
- 该方法对复杂的场景有效,包括多个连续的排放源.
- 这种技术提高了城市排水管理的能力,以减轻污染风险.
