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基于深度学习及升尺度模型精准预测DNAPL污染通量
ID：1394
View Protection：PRIVATE
Updated Time：2023-04-10 10:46:01 Hits：1975
Oral Presentation
Start Time：2023-05-06 16:04（Asia/Shanghai）
Duration：12min
Session：15A 15A、水文地球科学 »
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Abstract
重非水相液体（DNAPL）污染物泄漏已对地下水环境构成重大威胁。DNAPL污染源区所溶出的污染通量常作为污染地块决策管理及环境风险评估中的重要指标。DNAPL的溶出过程受控于污染源区结构。欲精准预测DNAPL污染通量，须准确估计源区结构参数。然而复杂的污染源区结构使源区结构参数的识别异常困难。同时，DNAPL污染源区衰减过程中，其溶出的污染通量常呈多阶段非线性变化。已有污染通量预测方法难以准确描述这一复杂的非线性溶解过程。本研究基于深度学习方法来学习DNAPL的复杂三维空间模式，基于有限的观测数据准确估计源区结构参数；随后基于数据驱动方式构建由污染源区结构参数至下游污染通量的升尺度模型来预测DNAPL的非线性溶解过程，进而基于理想算例室内试验定量评估所提出污染通量预测方法的精度及可靠性。研究成果可为DNAPL污染控制及风险评估提供有力技术支撑。
Keywords
DNAPL污染,污染通量预测,深度学习
Speaker
康学远
南京大学Submission Author
All Comments
Important Date
-
Conference Date
May 05
2023
toMay 08
2023
-
Mar 31 2023
Draft paper submission deadline
-
May 25 2023
Registration deadline
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