物联网环境下闸站调度的多智能体决策系统

引入了基于语义模型网的物联网信息资源描述、推理和应用模型,并以多智能体系统决策支持为应用基础,研究了物联网环境下水利闸站调度的智能决策支持技术.该技术采用多智能体系统的任务分解方法,并通过本体推理方法把子任务执行时需要的决策信息转化为精确的传感器信息查询,从而实现从物联网中准确定位具体的传感器,并获取相应感知信息的实时决策信息支持机制.

物联网环境下闸站调度的多智能体决策系统

物联网技术的深入发展促使传感器网络得到了广泛的应用并逐渐成为水利领域重要的基础设施。同时,传感网络采集到的实时感知信息,也必然成为闸站等智能应用系统的信息来源和必要的决策依据。引入基于语义模型网的物联网信息资源描述、推理和应用模型,并以多智能体系统决策支持为应用基础,研究了物联网环境下水利闸站调度的智能决策支持技术。该技术采用多智能体系统的任务分解方法,并通过本体推理方法把子任务执行时需要的决策信息转化为精确的传感器信息查询,从而实现从物联网中准确定位具体的传感器并获取相应感知信息的实时决策信息支持机制。

闸泵调度对扬州市主城区河网水动力水质改善效果的模拟分析

以扬州市主城区为研究区构建水动力-水质耦合模型,设置河网水闸不同的运行方案,分析不同方案下河道水动力水质改善效果。结果表明:该模型能够较好模拟扬州市主城区河网的水动力和水质变化,调整水流路线和泵站引水量可在不同程度上改善主城区河网水动力条件,但对于河道水质改善效果有限,部分河道仍需要结合控源截污措施从根本上控制河道氨氮浓度。研究成果可为沿江河网地区水动力水质改善以及河流生态系统健康保护与修复研究提供参考。

水系连通改善入海闸控河流水质效果评估--以练江流域为例

为科学评估水系连通与闸站调度对平原河网水质的改善效果,以典型重污染区域练江流域为例,构建练江水系一维河网水动力-水质耦合数学模型,模拟不同水系连通、闸站调度方式对练江水质的影响,采用NH_(3)-N浓度变化定量评估水系连通、闸站调度对练江流域水环境质量的改善效果。结果表明:增加引水天数可显著改善练江水系水质,且随着引水时长的增加,NH_(3)-N浓度改善率先下降后提高最终趋于稳定;多水源联合引水与闸站调度相结合对练江水质改善起到了一定的促进作用。可为改善练江流域水质状况及水环境长效管理与科学决策提供理论依据,同时也为我国平原河网闸控河流水系连通与闸站调度提供重要参考。

沿江城市中小型闸控通江湖泊总磷变化特征及成因分析——以安庆市石塘湖为例

长江中下游沿江城郊闸控湖泊普遍面临总磷浓度偏高的现象,解析其总磷时空变化特征及影响驱动机制成为精准治理与修复此类湖泊前亟待解决的关键性问题。本文基于安庆市沿江城郊中小型闸控湖泊——石塘湖实测气象降雨、水文、河湖水质等数据,采用多因子相关性分析、变异系数法和主成分分析的方法,研究各指标因子与湖泊总磷浓度时空变化的响应关系。结果表明:(1)湖泊水质呈现丰(58月)、平(34月和910月)、枯(11次年2月)水期聚类效果显著,但湖泊空间差异不明显;湖泊水质的季节性变化受总磷浓度变化控制,其他理化指标影响较弱。(2)高强度降雨和汛期闸站调度下的水动力变化决定污染物迁移速率,是导致湖泊总磷浓度在丰水期更容易受入湖河流输入影响而达到峰值的主要驱动因子。(3)高强度人类活动导致入湖河流季节性输入是石塘湖总磷上升的决定性因素,从单位土地利用类型产生单位总磷负荷来看,农业用地远大于城镇建设用地,林地和草地充当污染物进入湖泊的预前“汇”。因此,从治理策略和途径来看,可在控制外源输入的同时,适当调节闸站以减弱丰水期水动力强度,减少入湖河流总磷输入影响的同时,发挥湖泊营养盐的滞留净化能力。本文主要从人类活动导致的外源污染及闸站抽排调度角度分析沿江城郊闸控湖泊石塘湖总磷变化、影响因素及驱动机制,可以为此类城郊中小型沿江闸控型湖泊污染治理提供理论参考。

南海区吉水水系引水调度方案探讨

对南海区西樵镇吉水水系枯水期引水调度进行分析与探讨,根据吉水水系现状情况,合理并有效地利用现有或规划新建的水利工程基础设施,拟定调水以及闸站联合调度系统,得出吉水水系各控制性断面的水位过程以及调水时间,通过分析调度运行过程可以更有效地把握调水时机,从而提高水资源利用效率。