(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211000657.9 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 水利部交通 运输部国家能源局南京 水利科学研究院 地址 210029 江苏省南京市广州路2 23号 (72)发明人 缴健　臧英平　杨啸宇　王欣　 丁磊　吴杰　周玲霞　吴鑫　 (74)专利代理 机构 北京维创华成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 16094 专利代理师 石佩 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 30/13(2020.01) G06F 17/12(2006.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06T 17/00(2006.01) G06F 111/10(2020.01) G06F 113/08(2020.01) (54)发明名称 一种饮用水源地水质多维模型快速预警方 法及系统 (57)摘要 本发明提供了一种饮用水源地水质多维模 型快速预警方法及系统， 方法包括： 构建基于水 动力和水质耦合的一维、 二维和三维模型； 分别 根据各个模型对河道不同位置处的突发污染事 故的水域进行模拟， 分析污染物的扩散情况， 并 统计不同工况下污染物到达取水口处和取水口 处污染物浓度发生超 标的时间； 构建训练样本集 对预设的人工神经网络进行训练， 得到水质预警 模型； 获取实际突发污染事故时的水质污染数 据； 将水质污染数据输入至水质预警模型中， 对 污染物沿河道的扩散情况、 污染物到达取水口处 和取水口处污染物浓度发生超标的时间进行计 算。 本发明建立人工神经网络预警模型， 结合数 学模型模拟结果， 细化模拟范围， 提升模拟速度， 做到全河道的快速预警。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 115204060 A 2022.10.18 CN 115204060 A 1.一种饮用水源地水质多维模型 快速预警方法， 其特 征在于， 包括： 构建基于水动力和水质耦合的一维模型、 二维模型和三维模型； 分别根据 所述一维模型、 所述二维模型和所述三维模型对河道不同位置处 的突发污染 事故的水域进行模拟， 分析污染物在模拟范围内水平和垂直方向的扩散情况， 并统计不同 突发污染事故工况 下污染物到 达取水口处和取 水口处污染物浓度发生超标的时间； 根据所述扩散情况和所述污染物浓度发生超标的时间构建训练样本集， 并根据 所述训 练样本集对预设的人工神经网络进行训练， 得到水质预警模型； 获取实际突发污染事故时的水质污染数据； 所述水质污染数据包括： 污染事故发生位 置坐标、 污染物种类、 污染物浓度和现场水动力条件； 将所述水质污染数据输入至所述水质预警模型中， 对污染物沿河道的扩散情况、 污染 物到达取水 口处和取水 口处污染物浓度发生超标的时间进行计算， 得到计算结果； 所述计 算结果用于对水源地取 水口的水质进行 预警。 2.根据权利要求1所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 分别根 据所述一 维模型、 所述二 维模型和所述三维模 型对河道不同位置处的突 发污染事故的水域 进行模拟， 分析污染物在模拟范围内水平和垂直方向的扩散情况， 并统计不同突发污染事 故工况下污染物到 达取水口处和取 水口处污染物浓度发生超标的时间， 包括： 利用所述三维模型对突发污染事故处于第一模拟范围的水域进行不同突发污染事故 工况的模拟， 分析污染物在第一模拟范围内水平和垂直方向的扩散情况， 统计不同突发污 染事故工况下污染物到达取水口处和取水口处污染物浓度发生超标的时间； 所述第一模拟 范围为水源地取 水口上游5km至下游1km的范围； 利用所述二维模型对突发污染事故处于第二模拟范围的水域进行不同突发污染事故 工况的模拟， 分析污染物在第二模拟范围内水平和垂直方向的扩散情况， 统计不同突发污 染事故工况下污染物在取水 口上游5km处达到的最大浓度及分布， 并作为所述三维模型 的 边界条件， 根据所述三维模型的边界条件和所述三维模型对突发污染事故处于所述第一模 拟范围的水域进 行不同突 发污染事故工况的模拟， 分析污染物在所述第一模拟范围水平和 垂直方向的扩散情况， 统计不同突发污染事故工况下污染物到达取水口处和取水口处污染 物浓度发生超标的时间； 所述第二模拟范围为水源地取 水口上游5 0km至下游10km的范围； 利用所述一维模型对突发污染事故处于第三模拟范围的水域进行不同突发污染事故 工况的模拟， 分析污染物沿河道的扩散情况， 统计不同突发污染事故工况下污染物在取水 口上游50km处的最大浓度及分布， 并作为所述二维模型的边界条件， 根据所述二维模型的 边界条件和所述二维模型对突发污染事故处于所述第二模拟范围的水域进行不同突发污 染事故工况 的模拟， 分析污染物在平面上 的扩散情况， 统计不同突发污染事故工况下污染 物在取水口上游5km处达到的最大浓度及分布， 并作为所述三 维模型的边界条件， 根据所述 三维模型的边界条件和所述三维模型， 对突 发污染事故处于所述第一模拟范围的水域进 行 不同突发污染事故工况的模拟， 分析污染物在所述第一模拟范围水平和垂 直方向的扩散情 况， 统计不同突 发污染事故工况下污染物到达取水口处和取水口处污染物浓度发生超标的 时间； 所述第三模拟范围为取 水口上游5 0km以外的范围。 3.根据权利要求2所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 所述不 同突发污染事故工况包括污染物种类、 污染物浓度和水动力条件。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115204060 A 24.根据权利要求2所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 所述一 维模型是由圣维南方程组构建而成的。 5.根据权利要求2所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 所述二 维模型是由浅水 方程构建而成的。 6.根据权利要求2所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 所述三 维模型是由三维Navier ‑Stokes方程构建而成的。 7.根据权利要求1所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 所述人 工神经网络包括反向传播人工神经网络； 所述反向传播人工神经网络包括依次连接的输入 层、 隐藏层和输出层。 8.根据权利要求1所述的饮用水源地水质多维模型快速预警方法， 其特征在于， 在根据 所述扩散情况和所述污染物浓度发生超标的时间构建训练样本集， 并根据所述训练样本集 对预设的人工神经网络进行训练， 得到水质预警模型之后， 还 包括： 获取历史数据集； 所述历史数据集包括历史突发污染事故下的污染物沿河道的扩散情 况、 污染物到 达取水口处和取 水口处污染物浓度发生超标的时间； 根据所述历史数据集对所述水质预警模型进行精度验证， 得到训练好的水质预警模 型。 9.一种饮用水源地水质多维模型 快速预警系统， 其特 征在于， 包括： 模型构建单 元， 用于构建基于水动力和水质耦合的一维模型、 二维模型和三维模型； 污染模拟单元， 用于分别根据所述一维模型、 所述二维模型和所述三维模型对河道不 同位置处的突发污染事故的水域进行模拟， 分析污染物在 模拟范围内水平和垂 直方向的扩 散情况， 并统计不同突发污染事故工况下污染物到达取水口处和取水口处污染物浓度发生 超标的时间； 模型训练单元， 用于根据所述扩散情况和所述污染物浓度发生超标的时间构建训练样 本集， 并根据所述训练样本集对预设的人工神经网络进行训练， 得到水质预警模型； 数据获取单元， 用于获取实 际突发污染事故时的水质污染数据； 所述水质污染数据包 括： 污染事故 发生位置坐标、 污染物种类、 污染物浓度和现场水动力条件； 预警单元， 用于将所述水质污染数据输入至所述水质预警模型中， 对污染物沿河道的 扩散情况、 污染物到达取水 口处和取水 口处污染物浓度发生超标 的时间进行计算， 得到计 算结果； 所述计算结果用于对水源地取 水口的水质进行 预警。 10.根据权利要求9所述的饮用水源地水质多维模型快速预警系统， 其特征在于， 所述 污染模拟单 元具体包括： 第一模拟模块， 用于利用所述三维模型对突发污染事故处于第 一模拟范围的水域进行 不同突发污染事故工况的模拟， 分析污染物在第一模拟范围内水平和垂直方向的扩散情 况， 统计不同突 发污染事故工况下污染物到达取水口处和取水口处污染物浓度发生超标的 时间； 所述第一模拟范围为水源地取 水口上游5km至下游1km的范围； 第二模拟模块， 用于利用所述二维模型对突发污染事故处于第 二模拟范围的水域进行 不同突发污染事故工况的模拟， 分析污染物在第二模拟范围内水平和垂直方向的扩散情 况， 统计不同突 发污染事故工况下污染物在取水口上游5km处达到的最大浓度及分布， 并作 为所述三 维模型的边界条件， 根据所述三维模型的边界条件和所述三维模 型对突发污染事权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115204060 A 3