一种场地含水层结构和污染物浓度分布耦合精细刻画方法

本发明涉及生态环境修复领域，具体为一种场地含水层结构和污染物浓度分布耦合精细刻画方法。

背景技术：

1、近年来，随着工业化和城市化的快速发展，环境污染问题日益严重。因此，开发一种能够精细刻画污染物时空分布的技术变得至关重要。在应用贝叶斯反演方法进行污染物时空分布刻画时，现有技术面临的一个主要挑战是计算量大，特别是在处理大规模数据时。传统方法通常需要大量的迭代和计算资源，这不仅耗时耗力，而且效率低下。并且场地水文地质条件复杂，土壤和含水层非均质性强，有限点位数据插值计算含水层结构和污染分布的方法精度低，难以精准刻画场地地层结构和有机污染分布，无法精准识别低渗透区域和透镜体。在现有技术中，很少有先刻画含水层结构，再刻画污染物浓度分布的，因此存在以下问题：

2、第一、模拟精度低：无法将刻画出来的含水层结构参数，包括渗透系数、储水系数等数据输入污染物浓度分布的模拟中去，导致刻画的精度不佳。

3、第二、模型复杂性高：同时刻画含水层结构和污染物浓度分布需要处理的变量更多，这可能导致模型更加复杂，难以校准和验证。这种复杂性可能增加模型开发和运行的时间以及成本。

4、第三、数据要求高：为了同时刻画两者，需要有关含水层物理特性和污染物浓度的高质量和高分辨率的数据。并且每个组分的不确定性都可能相互影响，导致整体模型不确定性的增加，这可能会使得结果的解释和应用更加困难。

技术实现思路

1、发明的主要目的是针对现有场地修复治理技术在模型准确性、计算效率和数据处理等方面的显著不足，开发了场地土壤和地下水地层渗透系数和污染物分布精细刻画技术，实现场地水文地质结构和污染物的精准识别。

2、本发明的技术方案提供了一种场地含水层结构和污染物浓度分布耦合精细刻画方法，其特征在于：

3、步骤1、完成数据采集和过滤，对场地内典型污染物的时空分布数据和环境参数数据以及含水层的水动力场参数进行收集，并对数据进行去噪处理；

4、步骤2、运用连续线性估计法对含水层结构参数进行精细刻画；

5、步骤3、构建污染物浓度分布预测正演替代模型；

6、步骤4、在正演替代模型构建以及场地数据收集的基础上，采用先验概率分布函数来对待求的污染源源强进行表征，以收集的数据作为约束条件，构建基于贝叶斯模型的污染物溯源及过程解析的反演模型框架，明确先验概率分布和似然函数，为新污染物的时空分布提供精确的统计描述；

7、步骤5、在构建了正演模型和反演模型之后，进一步构建的贝叶斯反演模型和正演替代模型耦合模拟框架，开展实际场地的精细刻画工作；采用贝叶斯反演识别方法对污染源进行识别，估计其位置和强度，并推断污染物的时空分布；运用多链马尔科夫链蒙特卡洛方法、拉丁超立方抽样方法或变分推断方法对后验概率分布进行采样。

8、进一步地，步骤2通过以下方式实现：

9、步骤2.1、用初始估计参数开始测试，通过正演模型得到初始水头观测值；

10、步骤2.2、对初始水头观测值灵敏度进行分析，形成交叉协方差矩阵，对矩阵以及其中克里金类方法不断更新，权重根据参数的均值和协方差、水头在空间和时间上的协方差、水头与参数之间的交叉协方差进行计算；

11、步骤2.3、在平均流量方程中使用初始估计参数来计算观测位置和采样时间的水头，随后确定观察到的和模拟的头部之间的差异；

12、步骤2.4、检查模拟结果的收敛性，当未达到最大迭代次数，则需要返回灵敏度分析的步骤，直到模拟结果减小到规定的值，若达到最大迭代次数则输出含水层结构参数精细刻画结果。

13、进一步地，步骤3通过以下方式实现：

14、步骤3.1、通过获取comsol模型的待输入参数数据以及指定时间步长，将包括含水层刻精细刻画得到的渗透系数和储水系数的参数输入至预构建的comsol模型中，计算得到待输入参数数据对应的组分的浓度结果；

15、步骤3.2、基于python库phreeqpy计算待输入参数数据对应的组分的浓度结果，将浓度结果输入至phreeqc中，得到下一时间步长以及地球化学反应计算结果；

16、步骤3.3、将计算结果导入预构建的comsol模型中，直至按照所有时间步长模拟得到土壤地下水污染物迁移转化模型；

17、步骤3.4、最后采用先验概率分布函数来对待求的污染源源强进行表征，以收集的数据作为约束条件，初步获取贝叶斯反演模拟模型先验概率分布和似然函数。

18、进一步地，步骤4中，采用高斯过程模型或神经网络模型等先进方法来建立似然函数，细化先验概率分布的选择和参数设置，提高模型对复杂环境下污染物行为的预测能力，确保模型的有效性和准确性：

19、

20、p(a|b)是已知b发生后a的条件概率，得自b的取值而被称作a的后验概率；p(a)是a的先验概率或边缘概率，它不考虑任何b方面的因素；p(b|a)是已知a发生后b的条件概率，得自a的取值而被称作b的后验概率；p(b)是b的先验概率或边缘概率。

21、本发明的有益效果在于：

22、(1)本发明的耦合框架将含水层结构参数和污染物浓度分布分开刻画，再进行耦合，并与贝叶斯反演分析方法紧密整合在一起，提供了一个统一和协同的分析体系，这在以往技术中很少见。只有对场地污染物的空间分布有着详细的了解和精确的描绘，才能更加有效地制定修复方案，从而实现目标的精准定位和资源的最优配置，避免盲目处理，大大节约了时间和成本。

23、(2)本发明创造与现有技术相比，在提升准确性和适应性、计算效率、数据处理能力、以及不确定性评估方面具有显著优势，为污染场地的精确修复提供了关键的技术支持，从而大幅提升修复效率和成本效益。创新的提出了含水层结构参数和浓度分布精细刻画的耦合技术，以及反应溶质迁移的正演模型，通过两者耦合再结合贝叶斯反演，本发明能够更精确地模拟复杂场地环境下的污染物迁移和转化过程，特别是在模拟污染物浓度方面显示出更好的适应性和准确性，能够更有效的优化修复方案。

24、(3)通过精细刻画场地污染物的时空分布，本发明使得修复工作能够更加针对性地聚焦于污染最严重或最敏感的区域，避免了无效或过度处理，从而有效节约资源和降低成本。此外，这种精确的空间分布信息有助于识别污染物的迁移趋势和潜在风险，为制定长期且可持续的场地修复策略提供了可靠的数据支持。在实施修复方案时，本发明提供的详细数据能够优化修复过程的设计，确保修复措施的准确性和有效性，从而提高整个修复项目的成功率。因此，本发明不仅在技术层面上解决了传统方法中的限制，还在实际应用中发挥了关键作用，为实现更环保、经济和高效的场地修复提供了强有力的工具。

25、(4)本发明实现了对含水层结构参数的精细刻画：通过引入融合先验信息的协方差矩阵和灵敏度矩阵，本发明能够详细刻画出复杂场地含水层的低渗透区和非均质性。该方法运用了连续线性估计法，用于精细刻画出含水层结构特征，从而为污染物浓度分布的精确模拟奠定基础。

26、(5)本发明实现了对染物浓度分布的精确预测：在精确刻画含水层结构参数的基础上，本发明利用comsol和phreeqc的耦合框架构建了污染物浓度分布的预测正演替代模型。这一步骤使得其能够在复杂场地条件下，精确模拟多相污染物的时空分布和迁移转化过程。

27、(6)本发明完成了耦合模拟框架的构建：通过首先刻画含水层结构参数，再刻画污染物浓度分布，两者之间的耦合不仅提高了浓度刻画的准确性，还能够显著提升计算效率。特别是在处理大规模和复杂数据时，这种耦合模拟框架展现出其独特的优势。

28、(7)本发明利用了贝叶斯反演方法的应用：本发明通过与贝叶斯反演模型的结合，进一步增强了模型的精确性和适应性。贝叶斯方法的应用使得能够在考虑先验信息和实际测量数据的基础上，精细化地估计模型参数，从而优化模型的性能。