采用基于U-D分解的卡尔曼滤波与非线性规划优化模型相结合,溯源辨识出地下水污染源的个数、位置与释放强度.基于一个假想例子,建立地下水污染质数值模拟模型,运用灵敏度分析筛选出对模型影响较大的参数作为模型中的随机变量.然后,应用基于U-D分解的卡尔曼滤波辨识出污染源的个数与位置.在此基础上建立辨识污染源释放强度的优化模型,应用克里格插值法建立地下水污染质运移数值模拟模型的替代模型,代替模拟模型,作为约束条件嵌入优化模型中,运用遗传算法求解优化模型辨识出地下水污染源源强.结果表明:采用基于U-D分解的卡尔曼滤波方法能够保证滤波的稳定性,有效识别出污染源的个数和位置;非线性规划优化模型,可以辨识出污染源释放强度.在优化模型的求解过程中,应用克里格方法建立模拟模型的替代模型嵌入优化模型,能在保证一定精度的情况下,大幅度减少计算负荷和计算时间.
地下水 污染源溯源辨识 U-D分解卡尔曼滤波 替代模型 遗传算法