CN113469858A - 一种用于流域治理的wer系统集成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于流域治理的WER系统集成方法，包括以下步骤：S1，采集多例历史污染流域的水环境信息和对应的净化技术筛选方案组建训练集；S2，对所述训练集中的水环境信息和对应的净化技术筛选方案进行人工标记；S3，利用支持向量机算法构建卷积神经网络，将人工标记后的训练集输入所述卷积神经网络进行训练，得到净化技术筛选模型；S4，将目标流域的水环境信息输入所述净化技术筛选模型，得到水质净化技术筛选方案；S5，根据所述水质净化技术筛选方案耦合多种水质净化技术，用于所述目标流域水体的生态治理与恢复。本发明根据目标流域的水环境信息自动输出对应的水质净化技术筛选方案，便于决策人员对目标流域水体的生态环境进行治理与恢复。
Description
技术领域
本发明属于流域水体环境治理技术领域，具体涉及一种用于流域治理的WER系统集成方法。
背景技术
城市流域水系一方面具有行洪、纳污等自然功能，另一方面具有亲水、休闲、生态、景观等综合功能，同时，随着城市水文明意识逐渐强化，关于流域水系的水经济也在逐步发展。然而随着城市化进程的加快，流域水系受人为因素的影响较为严重，流域水系长期受纳外源污染负荷，其受纳外源污染负荷量及内源污染释放负荷量远超其本身的自净能力，导致流域水系生态失衡、水环境质量下降，水系出现富营养化甚至发黑发臭现象，严重影响城市流域水系生态环境的质量。
当前工程应用技术主要集中在单条区域性水体的治理方面，主要为清淤疏浚、引水稀释、曝气增氧、化学絮凝、生物净化等单一技术的组合应用。流域水系的治理是一项系统性的工程，呈现出流域性、系统性、复杂性、差异性的特点，需根据各水系的功能区定位、各水系之间的关系、各水系的外源及内源边界条件等进行系统性的布局规划治理，而目前的技术组合应用手段具有局部性、碎片化的特点，难以达到系统性的治理目的，存在较大的局限性，难以从根本上扭转水环境恶化的整体趋势。
公开号为CN106277291A的中国专利公开了一种ERC河道治理系统集成方法，包括以下步骤：(1)河道水环境分析诊断；(2)水质净化技术的筛选；(3)多种水质净化技术的耦合与实施。该专利通过在河道原位耦合多种水质净化技术，可达到有效控制污染源、恢复河道自然水生态系统、提高水体自净能力的目的；解决了传统治理黑臭河道技术的单一局限的问题，该专利治理效果优、可有效控制污染源、恢复河道自然水生态系统、提高水体自净能力，改善水质且系统性强。该专利虽然公开了一种耦合多种水质净化技术的方案，可以解决传统治理黑臭河道技术的单一局限的问题；但是，其在筛选水质净化技术的环节上需要依赖决策人员有较丰富的经验，而决定水质净化技术选择的因素较多，单靠人的经验来筛选水质净化技术容易忽略某些重要因素，导致决策失误，从而造成不可挽回的后果。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种用于流域治理的WER系统集成方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采集多例历史污染流域的水环境信息和对应的净化技术筛选方案组建训练集；
S2，对所述训练集中的水环境信息和对应的净化技术筛选方案进行人工标记；
S3，利用支持向量机算法构建卷积神经网络，将人工标记后的训练集输入所述卷积神经网络进行训练，得到净化技术筛选模型；
S4，将目标流域的水环境信息输入所述净化技术筛选模型，得到水质净化技术筛选方案；
S5，根据所述水质净化技术筛选方案耦合多种水质净化技术，用于所述目标流域水体的生态治理与恢复。
具体地，步骤S1中，所述水环境信息包括：流域污染源信息、流域水文水质信息、流域生态状况信息、流域自然地理状况信息、流域管网现状信息和流域相关规划信息。
进一步地，所述流域污染源信息包括：流域水体周边点源污染的分布情况、污染物种类；流域水体周边面源污染的分布情况、污染物种类；内源污染的分布情况及污染物种类；
所述流域水文水质信息包括：流域年月降雨量及蒸发量；流域各水体的长度、断面宽度、深度、底质厚度及营养盐状况；流域水体的流速；流域水体的防洪标准；流域水体的本底各水质指标数据；流域养殖业、种植业的规模及类型；流域用水量；
所述流域生态状况信息包括：流域水体中水生植物的种类及覆盖度；流域底栖动物的种类及丰度；流域浮游动物的种类及丰度；流域滨岸带植物的种类及覆盖度；
所述流域自然地理状况信息包括：流域水系现状；流域地形；流域汇水范围；流域范围内水利设施相关资料及运行调度规则；
所述流域管网现状信息包括：流域污水管网现状；沿河街道雨污水管网现状；农村污水管网现状；
所述流域相关规划信息包括：流域内区排水专项规划；流域内镇排水规划；流域内水利科技发展规划；流域水功能区规划；流域内城市总体规划。
具体地，步骤S1中，所述净化技术筛选方案包括：用于消减污染物输入负荷量的控源减负技术、用于提升水环境容量的提质增容技术、应急技术中的一种或多种技术的联合应用。
进一步地，所述控源减负技术包括：面源污染立体治理技术、点源污染立体综合治理技术、底泥污染控制及消减技术中的一种或多种的技术组合；
所述提质增容技术包括：流域水动力优化技术、微生物净化技术、生态浮床净化技术、生物多样性修复技术中的一种或多种的技术组合；
所述应急技术包括：DO快速提升技术、透明度快速提升技术、水体黑臭快速消除技术中的一种或多种的技术组合。
进一步地，所述面源污染立体治理技术为阶梯型导流生态挡墙；
所述点源污染立体综合治理技术包括：一体化智能截流井施工技术、非开挖式高精度定位一体化顶管施工技术、管网智能监测及快速一体化修复技术、小口径二次顶管技术中的一种或多种的技术组合；
所述底泥污染控制及消减技术包括：原位生物修复技术、砾石床覆盖修复技术、底泥疏浚全程除臭处理技术中的一种或多种的技术组合。
进一步地，所述流域水动力优化技术包括：负荷生境净化系统、T型分流生态拦截坝、联通型生态长廊系统、生态耦联水循环系统中的一种或多种的技术组合；
所述微生物净化技术包括：同步修复上覆水及温跃层水的生态网膜基系统、网膜基生物质系统、污泥载体微生物菌剂技术中的一种或多种的技术组合；
所述生态浮床净化技术包括：全断面水体净化的立体式生态浮床；
所述生物多样性修复技术包括：沉水植物优势种定植、沉水植物模块化种植、水生动物群落多样性修复、水生植物群落构建与时空布局优化中一种或多种的技术组合。
进一步地，所述DO快速提升技术包括：释放复合材料；
所述透明度快速提升技术包括：全方位膜滤净化装置；
所述水体黑臭快速消除技术包括：原位造流曝气系统及补水强效净化系统。
优选地，步骤S3中，对所述卷积神经网络进行训练之前，还需要根据所述水环境信息中各参数对净化技术筛选方案的影响程度，设定所述水环境信息中各参数的权重。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：(1)本发明利用支持向量机算法构建卷积神经网络对历史污染流域的水环境信息和对应的净化技术筛选方案进行深度学习，得到净化技术筛选模型，该模型可以根据目标流域的水环境信息自动输出对应的水质净化技术筛选方案，便于决策人员耦合多种水质净化技术来对目标流域水体的生态环境进行治理与恢复；相较于现有技术的人为筛选水质净化技术，本发明的自动筛选方法更高效，且决策失误率更低；(2)本发明一方面能够消减流域水系污染物输入负荷量，对外源污染负荷进行控源减负，另一方面可以提升流域水系的水环境容量，达到提质增容的效果，流域系统性治理效果好，能够有效恢复流域水系的自然水生态系统，提高流域水体的自净能力；(3)本发明可有效地将流域治理工程进行时空有序分解，针对不同的水系类型按照枯水期、平水期、丰水期的不同阶段进行针对性的技术组合应用，可从根本上扭转水环境恶化的整体趋势。
附图说明
图1为本发明实施例一种用于流域治理的WER系统集成方法的流程示意图；
图2为本发明实施例一种用于流域治理的WER系统集成方法的架构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动条件下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供了一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采集多例历史污染流域的水环境信息和对应的净化技术筛选方案组建训练集；
S2，对所述训练集中的水环境信息和对应的净化技术筛选方案进行人工标记；
S3，利用支持向量机算法构建卷积神经网络，将人工标记后的训练集输入所述卷积神经网络进行训练，得到净化技术筛选模型；
S4，将目标流域的水环境信息输入所述净化技术筛选模型，得到水质净化技术筛选方案；
S5，根据所述水质净化技术筛选方案耦合多种水质净化技术，用于所述目标流域水体的生态治理与恢复；其治理与恢复实施的步骤依次为：外源污染控制、内源污染削减及流域水生态系统修复。
具体地，步骤S1中，所述水环境信息包括：流域污染源信息、流域水文水质信息、流域生态状况信息、流域自然地理状况信息、流域管网现状信息和流域相关规划信息。
进一步地，所述流域污染源信息包括：流域水体周边点源污染的分布情况、污染物种类；流域水体周边面源污染的分布情况、污染物种类；内源污染的分布情况及污染物种类；
所述流域水文水质信息包括：流域年月降雨量及蒸发量；流域各水体的长度、断面宽度、深度、底质厚度及营养盐状况；流域水体的流速；流域水体的防洪标准；流域水体的本底各水质指标数据；流域养殖业、种植业的规模及类型；流域用水量；
所述流域生态状况信息包括：流域水体中水生植物的种类及覆盖度；流域底栖动物的种类及丰度；流域浮游动物的种类及丰度；流域滨岸带植物的种类及覆盖度；
所述流域自然地理状况信息包括：流域水系现状；流域地形；流域汇水范围；流域范围内水利设施相关资料及运行调度规则；
所述流域管网现状信息包括：流域污水管网现状；沿河街道雨污水管网现状；农村污水管网现状；
所述流域相关规划信息包括：流域内区排水专项规划；流域内镇排水规划；流域内水利科技发展规划；流域水功能区规划；流域内城市总体规划。
具体地，如图2所示，步骤S1中，所述净化技术筛选方案包括：用于消减污染物输入负荷量的控源减负技术、用于提升水环境容量的提质增容技术、应急技术中的一种或多种技术的联合应用。
进一步地，所述控源减负技术包括：面源污染立体治理技术、点源污染立体综合治理技术、底泥污染控制及消减技术中的一种或多种的技术组合；
所述提质增容技术包括：流域水动力优化技术、微生物净化技术、生态浮床净化技术、生物多样性修复技术中的一种或多种的技术组合；
所述应急技术包括：DO快速提升技术、透明度快速提升技术、水体黑臭快速消除技术中的一种或多种的技术组合。
进一步地，所述面源污染立体治理技术为阶梯型导流生态挡墙；
所述点源污染立体综合治理技术包括：一体化智能截流井施工技术、非开挖式高精度定位一体化顶管施工技术、管网智能监测及快速一体化修复技术、小口径二次顶管技术中的一种或多种的技术组合；
所述底泥污染控制及消减技术包括：原位生物修复技术、砾石床覆盖修复技术、底泥疏浚全程除臭处理技术中的一种或多种的技术组合。
进一步地，所述流域水动力优化技术包括：负荷生境净化系统、T型分流生态拦截坝、联通型生态长廊系统、生态耦联水循环系统中的一种或多种的技术组合；
所述微生物净化技术包括：同步修复上覆水及温跃层水的生态网膜基系统、网膜基生物质系统、污泥载体微生物菌剂技术中的一种或多种的技术组合；
所述生态浮床净化技术包括：全断面水体净化的立体式生态浮床；
所述生物多样性修复技术包括：沉水植物优势种定植、沉水植物模块化种植、水生动物群落多样性修复、水生植物群落构建与时空布局优化中一种或多种的技术组合。
进一步地，所述DO快速提升技术包括：释放复合材料；
所述透明度快速提升技术包括：全方位膜滤净化装置；
所述水体黑臭快速消除技术包括：原位造流曝气系统及补水强效净化系统。
优选地，步骤S3中，对所述卷积神经网络进行训练之前，还需要根据所述水环境信息中各参数对净化技术筛选方案的影响程度，设定所述水环境信息中各参数的权重，具体为设定水环境信息中各个参数分别对应各种水质净化技术的权重。
案例一：某流域水体含有主要支流10条，汇水面积为26km2，流域水体水质普遍存在TP、氨氮、COD、高锰酸盐指数等水质指标超标问题，具体年均值分别为0.27mg/L、1.3mg/L、30mg/L、12mg/L，考核的目标水质为III类水，现状水质不能满足水环境功能区划考核要求；采用本实施例的WER系统集成方法治理一年后，该流域的水质已经达到年平均达标III类水的指标要求，6～9月的雨洪汛期水体也保持在IV类水质左右的标准，系统弹性容量好，耐冲击性能优。
案例二：某流域水体含有38条河涌，流域水体水质普遍存在TP、TN、氨氮、COD等水质指标超标问题，具体年均值分别为0.57mg/L、3.2mg/L、2.7mg/L、68mg/L，而考核的目标水质为IV类水，现状水质不能满足水环境功能区划考核要求。采用本实施例的WER系统集成方法治理十个月后，该流域水体水质基本达到IV类水标准，并通过后期系统的稳态运行，流域水体水质在15个月后稳定达标IV类水标准，且流域水体的沉水植物覆盖度均保持在65％以上。
在上文中结合具体的示例性实施例详细描述了本发明。但是，应当理解，可在不脱离由所附权利要求限定的本发明的范围的情况下进行各种修改和变型。详细的描述和附图应仅被认为是说明性的，而不是限制性的，如果存在任何这样的修改和变型，那么它们都将落入在此描述的本发明的范围内。此外，背景技术旨在为了说明本技术的研发现状和意义，并不旨在限制本发明或本申请和本发明的应用领域。
更具体地，尽管在此已经描述了本发明的示例性实施例，但是本发明并不局限于这些实施例，而是包括本领域技术人员根据前面的详细描述可认识到的经过修改、省略、例如各个实施例之间的组合、适应性改变和或替换的任何和全部实施例。权利要求中的限定可根据权利要求中使用的语言而进行广泛的解释，且不限于在前述详细描述中或在实施该申请期间描述的示例，这些示例应被认为是非排他性的。在任何方法或过程权利要求中列举的任何步骤可以以任何顺序执行并且不限于权利要求中提出的顺序。因此，本发明的范围应当仅由所附权利要求及其合法等同物来确定，而不是由上文给出的说明和示例来确定。
Claims (9)
1.一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采集多例历史污染流域的水环境信息和对应的净化技术筛选方案组建训练集；
S2，对所述训练集中的水环境信息和对应的净化技术筛选方案进行人工标记；
S3，利用支持向量机算法构建卷积神经网络，将人工标记后的训练集输入所述卷积神经网络进行训练，得到净化技术筛选模型；
S4，将目标流域的水环境信息输入所述净化技术筛选模型，得到水质净化技术筛选方案；
S5，根据所述水质净化技术筛选方案耦合多种水质净化技术，用于所述目标流域水体的生态治理与恢复。
2.根据权利要求1所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，步骤S1中，所述水环境信息包括：流域污染源信息、流域水文水质信息、流域生态状况信息、流域自然地理状况信息、流域管网现状信息和流域相关规划信息。
3.根据权利要求2所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，
所述流域污染源信息包括：流域水体周边点源污染的分布情况、污染物种类；流域水体周边面源污染的分布情况、污染物种类；内源污染的分布情况及污染物种类；
所述流域水文水质信息包括：流域年月降雨量及蒸发量；流域各水体的长度、断面宽度、深度、底质厚度及营养盐状况；流域水体的流速；流域水体的防洪标准；流域水体的本底各水质指标数据；流域养殖业、种植业的规模及类型；流域用水量；
所述流域生态状况信息包括：流域水体中水生植物的种类及覆盖度；流域底栖动物的种类及丰度；流域浮游动物的种类及丰度；流域滨岸带植物的种类及覆盖度；
所述流域自然地理状况信息包括：流域水系现状；流域地形；流域汇水范围；流域范围内水利设施相关资料及运行调度规则；
所述流域管网现状信息包括：流域污水管网现状；沿河街道雨污水管网现状；农村污水管网现状；
所述流域相关规划信息包括：流域内区排水专项规划；流域内镇排水规划；流域内水利科技发展规划；流域水功能区规划；流域内城市总体规划。
4.根据权利要求1所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，步骤S1中，所述净化技术筛选方案包括：用于消减污染物输入负荷量的控源减负技术、用于提升水环境容量的提质增容技术、应急技术中的一种或多种技术的联合应用。
5.根据权利要求4所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，
所述控源减负技术包括：面源污染立体治理技术、点源污染立体综合治理技术、底泥污染控制及消减技术中的一种或多种的技术组合；
所述提质增容技术包括：流域水动力优化技术、微生物净化技术、生态浮床净化技术、生物多样性修复技术中的一种或多种的技术组合；
所述应急技术包括：DO快速提升技术、透明度快速提升技术、水体黑臭快速消除技术中的一种或多种的技术组合。
6.根据权利要求5所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，
所述面源污染立体治理技术为阶梯型导流生态挡墙；
所述点源污染立体综合治理技术包括：一体化智能截流井施工技术、非开挖式高精度定位一体化顶管施工技术、管网智能监测及快速一体化修复技术、小口径二次顶管技术中的一种或多种的技术组合；
所述底泥污染控制及消减技术包括：原位生物修复技术、砾石床覆盖修复技术、底泥疏浚全程除臭处理技术中的一种或多种的技术组合。
7.根据权利要求5所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，
所述流域水动力优化技术包括：负荷生境净化系统、T型分流生态拦截坝、联通型生态长廊系统、生态耦联水循环系统中的一种或多种的技术组合；
所述微生物净化技术包括：同步修复上覆水及温跃层水的生态网膜基系统、网膜基生物质系统、污泥载体微生物菌剂技术中的一种或多种的技术组合；
所述生态浮床净化技术包括：全断面水体净化的立体式生态浮床；
所述生物多样性修复技术包括：沉水植物优势种定植、沉水植物模块化种植、水生动物群落多样性修复、水生植物群落构建与时空布局优化中一种或多种的技术组合。
8.根据权利要求5所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，
所述DO快速提升技术包括：释放复合材料；
所述透明度快速提升技术包括：全方位膜滤净化装置；
所述水体黑臭快速消除技术包括：原位造流曝气系统及补水强效净化系统。
9.根据权利要求1所述的一种用于流域治理的WER系统集成方法，其特征在于，步骤S3中，对所述卷积神经网络进行训练之前，还需要根据所述水环境信息中各参数对净化技术筛选方案的影响程度，设定所述水环境信息中各参数的权重。
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| CN202110837806.6A CN113469858A (zh) | 2021-07-23 | 2021-07-23 | 一种用于流域治理的wer系统集成方法 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113902344A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-01-07 | 中水三立数据技术股份有限公司 | 一种基于模型的水环境水质目标管控方法 |
| CN115186903A (zh) * | 2022-07-12 | 2022-10-14 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种城市景观水体综合治理的方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106277291A (zh) * | 2016-08-16 | 2017-01-04 | 南京中科水治理股份有限公司 | 一种erc河道治理系统集成方法 |
| CN110220851A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-10 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于无人机的大气污染排放检测方法及系统 |
| CN111392869A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-10 | 清控环境(北京)有限公司 | 一种城市黑臭水体的系统治理方法 |
| CN112101789A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 一种基于人工智能的水污染报警等级识别方法 |
-
2021
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106277291A (zh) * | 2016-08-16 | 2017-01-04 | 南京中科水治理股份有限公司 | 一种erc河道治理系统集成方法 |
| CN110220851A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-10 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于无人机的大气污染排放检测方法及系统 |
| CN111392869A (zh) * | 2020-04-03 | 2020-07-10 | 清控环境(北京)有限公司 | 一种城市黑臭水体的系统治理方法 |
| CN112101789A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 一种基于人工智能的水污染报警等级识别方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 黄志心: "福州黑臭水体综合治理――以马尾君竹河为例", 《中国给水排水》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113902344A (zh) * | 2021-11-18 | 2022-01-07 | 中水三立数据技术股份有限公司 | 一种基于模型的水环境水质目标管控方法 |
| CN115186903A (zh) * | 2022-07-12 | 2022-10-14 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种城市景观水体综合治理的方法 |
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