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J-GLOBAL ID：201802219129589280   整理番号：18A1266625

河川突発汚染の汚染物質濃度の動的校正方法【JST・京大機械翻訳】

Dynamic pollutant concentration correction method for river sudden pollution

著者 (5件)： Liu Jingming (浙江大学工業控制技術国家重点実験室,控制科学与工程学院,浙江杭州310027) ,  Huang Pingjie (浙江大学工業控制技術国家重点実験室,控制科学与工程学院,浙江杭州310027) ,  Hou Dibo (浙江大学工業控制技術国家重点実験室,控制科学与工程学院,浙江杭州310027) ,  Zhang Guangxin (浙江大学工業控制技術国家重点実験室,控制科学与工程学院,浙江杭州310027) ,  Zhang Hongjian (浙江大学工業控制技術国家重点実験室,控制科学与工程学院,浙江杭州310027)
資料名： Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban  (Zhejiang Daxue Xuebao. Gongxue Ban)
巻： 51  号： 12  ページ： 2459-2465,2473  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1536A  ISSN： 1008-973X  CODEN： ZDXGFS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 河川の突発汚染事故の影響を減らし、下流の汚染物の予測精度を高め、予測のリアルタイム性を向上するため、一次元水質モデル、Kalmanフィルタ及び改良グリッド最適化アルゴリズムを結合して、支流の影響を総合的に考慮した。改良グリッド最適化アルゴリズムを分析して,履歴データによってモデルパラメータを修正した。汚染物質濃度の観測値を,水質モデルの状態方程式によって導入した。理論研究に基づき、風浪水槽に基づく汚染物の模擬拡散実験を設計し、異なる予測方法を用いた汚染物のピーク時間、ピーク濃度及び相対誤差を比較した。実験結果は,異なる予測法で求めたピーク時間の相対誤差が全体的に等しいことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風浪 ,  水槽 ,  一次元 ,  *河川 ,  予測技法 ,  状態方程式 ,  Kalmanフィルタ ,  *汚染物質
準シソーラス用語： 相対誤差 ,  モデルパラメータ ,  最適アルゴリズム ,  水質モデル ,  予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： river sudden pollution ,  pollutant concentration prediction ,  grid optimization ,  dynamic correction ,  Kalman filter

分類 (1件)： 河川汚濁  (SB02020F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 河川 ,  汚染 ,  汚染物質 ,  校正