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申请/专利权人：生态环境部南京环境科学研究所;安徽省地质调查院(安徽省地质科学研究所)
摘要：本发明提供了基于BPNN的磷石膏污染场地地下水污染监测井网优化方法，属于污染场地监测井网优化技术领域。本发明基于BPNN神经网络和局部灵敏度分析构建并训练用于描述模拟模型输入输出关系的替代模型；随机模拟磷石膏污染场地中监测井网对应的随机变量和污染源源强并输入替代模型；基于监测井网和氟化物污染羽构建监测井网优化模型；求解监测井网优化模型得到监测井网最优布设方案。本发明采用机器学习方法的BPNN替代模型代替氟化物污染的地下水溶质运移模型，具有较好的拟合性，能够稳健反映模拟模型的输入输出关系，能够高效实现磷石膏污染场地地下水污染监测井网优化。
主权项：1.基于BPNN的磷石膏污染场地地下水污染监测井网优化方法，其特征在于，包括以下内容：构建用于模拟地下水中氟化物运移的模拟模型；基于BPNN神经网络和局部灵敏度分析方法构建并训练用于描述所述模拟模型输入输出关系的替代模型；随机模拟磷石膏污染场地中监测井网对应的随机变量和污染源源强并输入替代模型，求解得到氟化物污染羽；基于磷石膏污染场地中监测井网和氟化物污染羽构建监测井网优化模型；求解监测井网优化模型得到各个污染羽形态下监测井监测到氟化物浓度最大的监测井网布设方案，即为磷石膏污染场地地下水污染监测井网最优布设方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 生态环境部南京环境科学研究所 安徽省地质调查院(安徽省地质科学研究所) 基于BPNN的磷石膏污染场地地下水污染监测井网优化方法
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