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公开(公告)号：CN117113735B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311384443.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于多层次生态模型的藻华智能预警方法与系统，涉及藻华智能预警技术领域；该方法包括如下步骤：水域分区，水域构建水文模型，分区域构建多层次生态模型，获取各区域藻类生物量的分布特征，获取水域藻类生物量的分布特征，获取水域藻类发展结果，水域预警结果生成；本发明通过在每个水域区域内构建代理模型，并在每个模拟步长中构建细胞层次的代理模型，能够更准确地模拟藻类的生长速度和藻华的发展情况。这种多层次的建模方法，使得预警结果的精度大大提高，能够更准确地反映水域的实际情况。
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公开(公告)号：CN119005757B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411465222.0
申请日：2024-10-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F30/28 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种环境变量驱动的高氯酸盐点源污染治理方法及系统，涉及水源污染治理技术领域；该方法包括以下步骤：收集环境变量数据；识别高风险污染区域：基于关键环境变量构建水源污染风险预测模型，预测水源污染物超标概率，识别高风险污染区域；计算饮用水源的污染状态：构建物理扩散过程模拟模型，模拟不同季节污染物在河流中的扩散路径，采用物理扩散过程模拟模型模拟高风险污染区域中点源污染物扩散路径，计算饮用水源的污染物浓度；确定最优污染减排策略：构建强化学习驱动的污染减排优化模型，激励污染减排优化模型找到最优污染减排策略；制定综合污染减排策略。本发明综合考虑各类因素，制定综合性的污染减排策略，提高减排效果。
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公开(公告)号：CN119005757A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411465222.0
申请日：2024-10-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F30/28 , G06N20/00 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种环境变量驱动的高氯酸盐点源污染治理方法及系统，涉及水源污染治理技术领域；该方法包括以下步骤：收集环境变量数据；识别高风险污染区域：基于关键环境变量构建水源污染风险预测模型，预测水源污染物超标概率，识别高风险污染区域；计算饮用水源的污染状态：构建物理扩散过程模拟模型，模拟不同季节污染物在河流中的扩散路径，采用物理扩散过程模拟模型模拟高风险污染区域中点源污染物扩散路径，计算饮用水源的污染物浓度；确定最优污染减排策略：构建强化学习驱动的污染减排优化模型，激励污染减排优化模型找到最优污染减排策略；制定综合污染减排策略。本发明综合考虑各类因素，制定综合性的污染减排策略，提高减排效果。
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公开(公告)号：CN117113735A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311384443.0
申请日：2023-10-25
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了基于多层次生态模型的藻华智能预警方法与系统，涉及藻华智能预警技术领域；该方法包括如下步骤：水域分区，水域构建水文模型，分区域构建多层次生态模型，获取各区域藻类生物量的分布特征，获取水域藻类生物量的分布特征，获取水域藻类发展结果，水域预警结果生成；本发明通过在每个水域区域内构建代理模型，并在每个模拟步长中构建细胞层次的代理模型，能够更准确地模拟藻类的生长速度和藻华的发展情况。这种多层次的建模方法，使得预警结果的精度大大提高，能够更准确地反映水域的实际情况。
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