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河渠突发水污染追踪溯源理论与方法

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河渠突发水污染追踪溯源理论与方法
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-15页
1 绪论第15-30页
  · 研究背景及意义第15-21页
    · 研究背景第15-21页
    · 研究意义第21页
  · 国内外研究现状第21-27页
    · 确定性理论方法第22-25页
    · 不确定性理论方法第25-27页
    · 现有研究存在的不足第27页
  · 主要研究内容及技术路线第27-30页
    · 主要研究内容第27-28页
    · 本文的技术路线第28-30页
2 河渠中污染物的迁移转化机理及追踪溯源基本原理第30-59页
  · 污染物在河渠中迁移转化机理第30-40页
    · 河渠中污染物迁移扩散坐标系的建立第30-31页
    · 污染物在河渠中迁移与转化第31-34页
    · 污染物在河渠中的衰减行为第34-37页
    · 河渠的耗氧和复氧第37-40页
  · 河渠中不同类型的污染物迁移转化过程第40-43页
    · 难溶性污染物第40-42页
    · 可溶性污染物第42页
    · 挥发性污染物第42-43页
  · 突发水污染追踪溯源基本原理第43-50页
    · 突发性水污染事件的概念及特点第43-46页
    · 突发水污染追踪溯源的提出第46-48页
    · 突发水污染追踪溯源的概念及内涵第48-49页
    · 突发水污染追踪溯源的分类第49-50页
  · 追踪溯源技术与方法第50-58页
    · 第Ⅰ类追踪溯源第50-56页
    · 第Ⅱ类追踪溯源第56-57页
    · 第Ⅲ~Ⅳ类追踪溯源第57-58页
  · 本章小结第58-59页
3 河渠水流水质耦合模拟模型与方法第59-86页
  · 河渠一维水流水质耦合模拟模型第59-64页
    · 一维水动力学模型第59-62页
    · 一维污染物迁移转化模型第62-63页
    · 一维水流水质耦合模拟模型基本方程第63-64页
  · 河渠二维水流水质耦合模拟模型第64-69页
    · 二维水动力模型第64-67页
    · 二维污染物迁移转化模型第67-68页
    · 二维水流水质耦合模型基本方程第68-69页
  · 河渠三维水流水质耦合模拟模型第69-74页
    · 三维水动力模型第69-71页
    · 三维污染物迁移转化模型第71-73页
    · 三维水流水质耦合模拟模型基本方程第73-74页
  · 河渠水流水质耦合模拟模型的数值方法第74-78页
    · 有限差分法第75页
    · 有限元法第75-77页
    · 有限体积法第77页
    · 其它方法第77-78页
  · 河渠水流水质耦合模拟模型的计算流程第78-81页
    · 河渠突发水污染事件模拟过程的难点第78-80页
    · 河渠突发水污染模拟计算流程第80-81页
  · 模型验证第81-84页
    · 概况第81-82页
    · 流场计算第82-83页
    · 浓度场计算第83-84页
    · 结果分析第84页
  · 本章小结第84-86页
4 基于混合DE-NMS的追踪溯源方法第86-111页
  · 基于优化算法的追踪溯源模型第86-88页
  · 微分进化算法第88-96页
    · 概述第88-89页
    · 标准微分进化算法第89-94页
    · DEA与其他进化方法的比较第94-96页
  · 基于混合微分进化算法的追踪溯源研究第96-104页
    · 单纯形法第96-99页
    · 混合DE-NMS的基本原理第99-101页
    · 混合DE-NMS的操作步骤与计算流程第101-104页
    · 基于混合DE-NMS的追踪溯源研究第104页
  · 算例分析第104-110页
    · 问题的提出第105-106页
    · 单点源瞬时排放第106-107页
    · 多点源瞬时排放第107-109页
    · 算例结果分析第109-110页
  · 本章小结第110-111页
5 基于Bayesian-MCMC的追踪溯源方法第111-134页
  · 河渠突发水污染追踪溯源的不适定性第111-112页
  · 基于概率统计的追踪溯源方法第112-117页
    · 概述第112-113页
    · 贝叶斯定理第113-114页
    · 先验分布的确定第114-116页
    · 似然函数的选择第116-117页
    · 后验概率密度函数第117页
  · MCMC方法第117-127页
    · 追踪溯源的蒙特卡罗法第118页
    · 马尔科夫链第118-120页
    · 蒙特卡罗积分第120-122页
    · 抽样方法第122-127页
  · 算例分析第127-133页
    · 研究区域的描述第127页
    · 恒定流第127-129页
    · 非恒定流第129-132页
    · 算例结果分析第132-133页
  · 本章小结第133-134页
6 基于Bayesian-DEMCMC的追踪溯源方法第134-158页
  · 引言第134-136页
  · 影响追踪溯源精度及速率的主要因素第136-137页
    · 观测值的特性第136页
    · 观测值的异常第136页
    · 观测点的布置第136-137页
  · Bayesian-DEMCMC算法第137-141页
    · Bayesian-DEMCMC基本原理第138页
    · Bayesian-DEMCMC算法的操作步骤与流程第138-141页
  · 基于Bayesian-DEMCMC的第Ⅰ类追踪溯源研究第141-145页
    · 恒定流第141-142页
    · 非恒定流第142-144页
    · 结果分析第144-145页
  · 基于Bayesian-DEMCMC的第Ⅱ类追踪溯源研究第145-157页
    · 单点源瞬时排放第145-150页
    · 多点源瞬时排放第150-156页
    · 结果分析第156-157页
  · 本章小结第157-158页
7 全文总结第158-161页
  · 主要成果与结论第158-159页
  · 主要创新点第159-160页
  · 展望第160-161页
参考文献第161-177页
附录第177-179页
致谢第179页

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