一种污水管网超标排放工业废水的贝叶斯统计溯源方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810741866.6
申 请 日：20180709
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝沙正街174号
公 开 日：20181127
公 开 号：CN201810741866.6
代 理 人：唐开平
代理机构：重庆大学专利中心 50201
摘 要：本发明公开了一种污水管网超标排放工业废水的贝叶斯统计溯源方法，它包括：1、在未知参数先验信息范围内随机产生初始点；2、模拟出当前参数
对应监测点污染物浓度时间序列，与实际监测数据比较来获得未知参数的后验概率密度
；3、根据建议分布产生候选参数
，模拟出
对应监测点污染物浓度时间序列，与实际监测数据比较似然程度来获得未知参数的后验概率密度
，4、抽取一个随机数
，判断该候选值是否接受，输出接受值及后验概率密度；5、重复步骤3和4至迭代完成。本发明的优点是：有效地缩小未知参数的取值范围，利用MCMC抽样方法特点，在保证抽样合理性的条件下，减少工作量及抽样时间，提高溯源效率。
主 权 项：1.一种污水管网超标排放工业废水的贝叶斯统计溯源方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1：在SWMM软件中构建污水管网模型，生成初始*.inp文件，然后在Matlab中打开初始*.inp文件，对*.inp文件进行读写，对所有可能偷排的节点、排放量和排放时间三个参数进行编辑，外部调用swmm5.exe程序，直接利用更新后的参数输入运行SWMM，将包括监测点的污染物浓度时间序列运行结果储存在*.rpt文件中；步骤2：在Matlab中实现对*.rpt文件的读写，对排放节点、排放量和排放时间三个未知参数在先验信息范围内进行污染物溯源统计MCMC抽样，每次抽样后，同步更新*.inp文件中相应的参数变量，外部运行SWMM，将更新的节点污染物浓度时间序列储存在*.rpt文件中；步骤3：在Matlab中提取*.rpt文件中相应的模拟结果的时间序列，结合实际监测节点处的污染物质浓度时间序列，利用贝叶斯理论反演计算，考虑监测过程及模拟过程的误差，计算似然函数值和待反推的未知参数的后验概率分布；步骤4，在Matlab中输出后验概率直方图，进行贝叶斯统计溯源结果的可视化分析，推求未知的偷排节点、排放量和排放时间的取值的概率分布。
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06F17/50;G06F17/00;G06F17/18;G06F17/00;G;G06;G06F;G06F17;G06F17/50;G06F17/00;G06F17/18;G06F17/00