【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水环境治理，尤其涉及一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法及平台。
技术介绍
1、随着人类对水环境问题的日益重视，水污染和水资源短缺已经成为影响人类生存与发展的重大挑战。工业废水、农业径流和城市污水的排放量不断增加，导致大量有害物质进入水体，加剧了水污染问题。这些污染物包括重金属、有机污染物和病原微生物，它们不仅破坏水生生态系统，还通过食物链和水循环对人类健康产生威胁。尤其是在发展中国家和新兴经济体，随着工业化进程的加快以及环保法规的不健全，水污染问题更加突出。与此同时，全球气候变化引发的极端天气事件，如长期干旱和严重洪水，进一步加剧了水资源的不平衡分布。许多地区，尤其是人口密集、经济快速发展的城市，面临着水资源短缺的困境。这种短缺不仅影响居民的基本生活需求，还对农业灌溉和工业生产造成冲击，进而对社会经济的发展产生深远影响。
2、传统的水环境治理方法主要依赖人工经验和常规监测手段，但存在反应滞后、效率低下和覆盖范围有限等问题。这些方法的不足主要体现在以下几个方面：一是过度依赖人工经验，缺乏科学依据；二是监测手段滞后，数据时效性差；三是监测覆盖范围有限，难以全面反映水环境状况；四是高成本和高人力需求限制了其在大范围内的应用，尤其是在经济欠发达地区；五是治理措施往往缺乏系统性和综合性，难以从根本上解决问题。传统治理方法在应对复杂水环境问题时，难以提供有效的解决方案。例如，常规监测通常依赖固定监测点和周期性采样分析，数据获取具有一定滞后性，难以实时捕捉水环境的动态变化，导致治理措施无法及时应对突发事
3、为了应对这些挑战，我们需要采用更为先进的技术和方法，例如物联网技术、大数据分析和人工智能等。这些新技术可以实现对水环境的实时监测和智能预警，提高治理的及时性和准确性。通过部署大量的传感器和监测设备，可以实现对水体的全面覆盖，及时发现污染源和污染事件，从而采取有效的应对措施。此外，大数据分析可以帮助我们更好地理解水环境的复杂性和动态变化，为制定科学合理的治理策略提供依据。人工智能技术可以辅助决策，优化资源配置，提高治理效率。通过这些新技术的应用，我们可以实现对水环境的全面管理和可持续治理，确保水资源的合理利用和保护，为人类社会的可持续发展提供坚实的基础。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于满足实际需求，提供一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法及平台，通过构建水环境数学模型与人工智能模型，能够对水环境进行精确模拟和预测，为水环境的治理提供准确的数据支持。
2、本专利技术的第一目的是提供一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，包括：
3、s1、获取水质数据，所述水质数据包括水深、水位、流速、流向、温度、盐度、溶解氧、ph值、化学需氧量、氨氮、总磷和浊度；
4、s2、构建水环境数学模型和人工智能模型；具体包括：
5、利用所述水质数据构建水环境数学模型；所述水环境数学模型用于模拟水动力学过程和水质参数的时空分布；
6、首先选择基础的人工智能模型，然后利用水质数据对人工智能模型进行训练学习，最后得到训练完成的人工智能模型；
7、s3、利用所述人工智能模型对水环境进行分析，得到水质参数的时空分布特征及主导因素；
8、s4、根据水质参数的时空分布特征及主导因素制定水环境治理方案。
9、优选地，所述水环境数学模型采用efdc作为基础框架，通过多个输入文件定义关键参数；其中：水动力参数包括模型网格和水深、边界条件、初始条件以及水体动力学参数；水质参数包括溶解氧、营养盐及藻类浮游生物的浓度和动态过程；沉积物参数包括悬浮物质的沉降速率、再悬浮过程以及底泥与水体之间的物质交换；热力学参数包括水温分布及其与大气的热交换过程。
10、优选地，所述人工智能模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络；其中：
11、所述卷积神经网络输入的数据包括水温、溶解氧、氨氮、总磷的水质参数空间分布图；通过对水质参数空间分布图进行深度学习，识别出水质参数的空间模式和趋势；
12、所述长短期记忆网络输入的数据是连续监测得到的水温、ph值、溶解氧的时间序列数据，通过对所述时间序列数据的分析，预测水质参数的未来变化趋势。
13、优选地，所述水质参数的空间模式和趋势包括污染热点区域的分布范围和污染物浓度的梯度变化；所述预测水质参数的未来变化趋势包括对溶解氧水平的短期波动或污染物浓度的长期增减进行预测。
14、本专利技术的第二目的是提供一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，包括：
15、水质数据获取模块，包括用于获取水深、水位、流速、流向、温度、盐度、溶解氧、ph值、化学需氧量、氨氮、总磷和浊度参数的若干传感器；
16、模型构建模块，具体包括：
17、利用所述水质数据构建水环境数学模型；所述水环境数学模型用于模拟水动力学过程和水质参数的时空分布；
18、首先选择基础的人工智能模型，然后利用水质数据对人工智能模型进行训练学习，最后得到训练完成的人工智能模型；
19、分析模块，利用所述人工智能模型对水环境进行分析，得到水质参数的时空分布特征及主导因素；
20、治理模块，根据水质参数的时空分布特征及主导因素制定水环境治理方案。
21、优选地，所述水环境数学模型采用efdc作为基础框架，通过多个输入文件定义关键参数；其中：水动力参数包括模型网格和水深、边界条件、初始条件以及水体动力学参数；水质参数包括溶解氧、营养盐及藻类浮游生物的浓度和动态过程；沉积物参数包括悬浮物质的沉降速率、再悬浮过程以及底泥与水体之间的物质交换；热力学参数包括水温分布及其与大气的热交换过程。
22、优选地，所述人工智能模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络；其中：
23、所述卷积神经网络输入的数据包括水温、溶解氧、氨氮、总磷的水质参数空间分布图；通过对水质参数空间分布图进行深度学习，识别出水质参数的空间模式和趋势；
24、所述长短期记忆网络输入的数据是连续监测得到的水温、ph值、溶解氧的时间序列数据，通过对所述时间序列数据的分析，预测水质参数的未来变化趋势。
25、优选地，所述水质参数的空间模式和趋势包括污染热点区域的分布范围和污染物浓度的梯度变化；所述预测水质参数的未来变化趋势包括对溶解氧水平的短期波动或污染物浓度的长期增减进行预测。
26、本专利技术的第三目的是提供一种计算机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，所述水环境数学模型采用EFDC作为基础框架，通过多个输入文件定义关键参数；其中：水动力参数包括模型网格和水深、边界条件、初始条件以及水体动力学参数；水质参数包括溶解氧、营养盐及藻类浮游生物的浓度和动态过程；沉积物参数包括悬浮物质的沉降速率、再悬浮过程以及底泥与水体之间的物质交换；热力学参数包括水温分布及其与大气的热交换过程。
3.根据权利要求1所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，所述人工智能模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络；其中：
4.根据权利要求3所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，所述水质参数的空间模式和趋势包括污染热点区域的分布范围和污染物浓度的梯度变化；所述预测水质参数的未来变化趋势包括对溶解氧水平的短期波动或污染物浓度的长期增减进行预测。
5.一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，其特征在于，所述水环境数学模型采用EFDC作为基础框架，通过多个输入文件定义关键参数；其中：水动力参数包括模型网格和水深、边界条件、初始条件以及水体动力学参数；水质参数包括溶解氧、营养盐及藻类浮游生物的浓度和动态过程；沉积物参数包括悬浮物质的沉降速率、再悬浮过程以及底泥与水体之间的物质交换；热力学参数包括水温分布及其与大气的热交换过程。
7.根据权利要求5所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，其特征在于，所述人工智能模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络；其中：
8.根据权利要求7所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，其特征在于，所述水质参数的空间模式和趋势包括污染热点区域的分布范围和污染物浓度的梯度变化；所述预测水质参数的未来变化趋势包括对溶解氧水平的短期波动或污染物浓度的长期增减进行预测。
9.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-4任一项所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，所述水环境数学模型采用efdc作为基础框架，通过多个输入文件定义关键参数；其中：水动力参数包括模型网格和水深、边界条件、初始条件以及水体动力学参数；水质参数包括溶解氧、营养盐及藻类浮游生物的浓度和动态过程；沉积物参数包括悬浮物质的沉降速率、再悬浮过程以及底泥与水体之间的物质交换；热力学参数包括水温分布及其与大气的热交换过程。
3.根据权利要求1所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，所述人工智能模型包括卷积神经网络和长短期记忆网络；其中：
4.根据权利要求3所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理方法，其特征在于，所述水质参数的空间模式和趋势包括污染热点区域的分布范围和污染物浓度的梯度变化；所述预测水质参数的未来变化趋势包括对溶解氧水平的短期波动或污染物浓度的长期增减进行预测。
5.一种基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于水环境数学模型与人工智能的水环境治理平台，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈弘，周庆琛，程保华，程俊霞，程昱，付恬，
申请(专利权)人：天津农学院，
类型：发明
国别省市：
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