考虑一级不可逆反应的地下水污染溯源研究

Groundwater pollution which occurs underground is not easy discovered, and its source is not easy identified too. It is difficult to find the perpetrators and decide their responsibilities. So it is very important to conduct the researches on groundwater pollution source identification (GPSI). At present, chemical reaction is ignored in the research of GPSI. This study which focuses on the problem mentioned above, explores the GPSI method considering the first order irreversible reaction (FOIR), constructs a GPSI model for FOIR-GPSI problem. Numerical and physical model are used to verify the method and model. The application requirements of the model are discussed systematically. This work could be very helpful for both the theory and practical application of solving the GPSI problems.

由于地下水污染具有极强的隐蔽性，往往不易确定污染物的来源，这为锁定污染肇事者，判定其责任大小带来了巨大困难；此外，污染源的确定是治理地下水污染的先决条件和必要基础，因此开展地下水污染溯源研究具有极其重要的实际意义。然而，现有的地下水污染溯源研究未考虑化学反应的作用。本项研究针对以上问题，拟探求考虑一级不可逆反应的地下水污染溯源方法，建立相应的溯源模型；采用数值实验和物理模型实验验证所建模型的有效性并系统地探讨其应用条件。研究成果将有助于促进我国地下水污染溯源研究的发展，填补考虑化学反应的地下水污染溯源研究方面的空白，为地下水污染治理工作提供有效的技术支持，具有重要的理论和现实意义。

污染源的确定是锁定污染肇事者及其责任的依据，亦是治理地下水污染的先决条件和必要基础，因此开展地下水污染溯源研究具有极其重要的实际意义。然而，现有的地下水污染溯源研究未考虑化学反应的作用。本项研究针对以上问题，利用穿透曲线和有限差分方法获得各观测点传递函数的数值表达形式，提出了考虑一级不可逆反应的传递函数构建方法，并构成了地质统计学方法所需的灵敏度矩阵；借助地质统计学方法原理，建立了考虑一级不可逆反应的污染物迁移溯源模型，并提出了相应的计算方法；针对耗时比例高的计算部分，采用CPU+GPU的并行方式，将模型代码中影响计算效率的矩阵运算及LM法部分并行化，提高了模型的运算效率；分析了模型影响因素，研究发现①观测点提供的浓度信息越能准确地反映观测时刻污染物浓度的分布，根据这些浓度信息得到的溯源效果越好。设置观测点数量与位置的最终目的都是为了尽可能地准确反映观测时刻污染物浓度的分布。②观测值的测量误差的数量级介于10-6与10-3.5之间，该方法可取得较好的溯源结果。③弥散系数和实际平均流速是影响地质统计学方法溯源效果的内因，浓度测量误差影响地质统计学方法溯源效果的外因，溯源结果对实际平均流速最敏感。④当反应常数较大时，根据较小的观测浓度反演出的排放浓度易出现波动现象，较大的实际排放浓度有利于反演出准确的污染排放过程；反应常数在10-4至10-3间变化时，溯源结果对反应常数的敏感性较低，但反应常数的准确性对反演结果仍有重要影响；⑤滞留作用会混合污染物排放过程对观测浓度的影响，增加依据观测浓度反演排放过程的难度；反演结果对滞留因子敏感，在使用该方法反演污染排放过程时，需尽可能地使用准确的滞留因子值。研究成果将有助于促进我国地下水污染溯源研究的发展，填补考虑化学反应的地下水污染溯源研究方面的空白，为地下水污染治理工作提供有效的技术支持，具有重要的理论和现实意义。