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        基于Landweber迭代重構(gòu)河流污染物初值

        2017-05-30 16:55:30邢利英張國珍孫三祥饒小波
        人民黃河 2017年9期
        關(guān)鍵詞:初值對流污染物

        邢利英 張國珍 孫三祥 饒小波

        摘要:采用Landweber迭代建立了一維河流水體污染物非恒定輸運(yùn)逆問題模型,通過某時(shí)刻實(shí)測值來反演污染物初始濃度分布,應(yīng)用Landweber迭代算法反演了一維純擴(kuò)散和對流一擴(kuò)散過程兩個(gè)算例。結(jié)果表明:Landweber迭代能準(zhǔn)確重構(gòu)污染物的初始分布,并且該方法具有良好的抗干擾性;當(dāng)測量誤差較大時(shí),該算法仍能較好地反演污染物初始濃度,即Landweber達(dá)代可以較精確地反演一些非連續(xù)的污染物初始濃度,可以較好地解決一些連續(xù)污染物初值和污染源項(xiàng)的識別問題。

        關(guān)鍵詞:純擴(kuò)散方程;對流-擴(kuò)散方程;Landweber迭代;污染物;初值

        水污染模型是環(huán)境動力學(xué)中重要的研究課題。一些有機(jī)物質(zhì)、有毒有害物質(zhì)、重金屬的輸運(yùn)過程符合對流一擴(kuò)散方程,關(guān)于對流一擴(kuò)散方程的反問題,有許多不同的算法,比如基于馬爾科夫鏈的貝葉斯法(B-MCMC)、Tikhonov正則法(TRM)、遺傳算法(GAM)和時(shí)空全域配點(diǎn)法(MQCM)等。Hazart A,等應(yīng)用B-MCMC重構(gòu)了點(diǎn)污染源的位置、釋放時(shí)間和釋放量:李功勝等應(yīng)用一種最佳迭代正則化算法反演污染源項(xiàng),數(shù)值計(jì)算結(jié)果表明,在測量數(shù)據(jù)存在干擾時(shí),這種算法仍可以精確、穩(wěn)定地反演污染源項(xiàng);徐波等提出應(yīng)用GAM來確定源項(xiàng),將源項(xiàng)識別問題轉(zhuǎn)變?yōu)閮?yōu)化問題,從任意的初始猜測值開始,通過交叉變異算子較為精確地尋找全局最優(yōu)解:關(guān)于初始條件的反演問題,李子等采用時(shí)空全域配點(diǎn)法求解一維污染物對流一擴(kuò)散過程的源項(xiàng)識別問題。

        上述數(shù)值方法反演速度比較快,能夠滿足工程的要求,但不可避免地存在一些問題:B-MCMC需要估計(jì)一些參數(shù)的先驗(yàn)概率分布,若這些估計(jì)不準(zhǔn)確,則可能導(dǎo)致較大的誤差:TRM需要一個(gè)較好的近似解,不斷驗(yàn)算正則化參數(shù),以便得到一個(gè)較為合適的重構(gòu)值;針對GAM反演源項(xiàng),需要編制復(fù)雜的程序,包括選擇算子、交叉算子、變異算子,這3個(gè)算子又包含交叉概率和變異概率等參數(shù),這些參數(shù)對于模擬結(jié)果有較大影響。目前來說,這些參數(shù)的選擇主要依靠經(jīng)驗(yàn),若選擇不合適,則可能需要更多的訓(xùn)練時(shí)間搜尋最佳結(jié)果。Landweber迭代不存在以上問題,汪繼文等應(yīng)用Landweber迭代重構(gòu)了基于時(shí)間和空問變量的熱傳導(dǎo)方程的源項(xiàng)?;谏鲜龇治觯疚牟捎肔andweber迭代重構(gòu)非恒定河流污染物輸運(yùn)的初值。

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