一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法

实质审查的生效

摘要

本发明公开了一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法，首先，基于含水层非均质性及DNAPL污染源区的双重不确定性条件下，构建多目标优化模型，以表面活性剂修复井的注入量作为决策变量，以最小化SEAR修复总费用f₁和最小化修复后NAPL相的分布范围为优化目标，以修复井的注入量为约束条件；其次，为提高多相流多目标优化的计算效率，构建深度卷积神经网络模型，替代计算量耗时的SEAR修复DNAPL多相流数值模型；最后，采用优化算法调用替代模型对不确定条件下的优化模型进行求解，获得不确定条件下最优的修复方案。本发明能实现不确定条件下DNAPL污染场地最优修复方案的高效获取。

基本信息

专利标题：

一种不确定性条件下DNAPL污染场地修复的多目标优化方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN114386329A

申请号：

CN202210025261.3

公开（公告）日：

2022-04-22

申请日：

2022-01-11

授权号：

暂无

授权日：

暂无

发明人：

施小清莫绍星杜建雯康学远

申请人：

南京大学

申请人地址：

江苏省南京市栖霞区仙林大道163号

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙)

代理人：

柏尚春

优先权：

CN202210025261.3

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06F111/06

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-05-10 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220111

2022-04-22 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

文件下载

暂无PDF文件可下载