21、潮汐电站选址与地下水水质预测研究

潮汐电站选址与地下水水质预测研究

1. 潮汐电站选址研究

在孙德尔本斯地区南部有众多海湾，当地人称其为“khari”，但并非所有海湾都适合建设潮汐电站。研究基于可发电量、航道宽度以及航道的航行利用情况，初步排除了一些地点，最终确定了七个航道（P1、P3、P4、P5、P6、P9 和 P12）适合安装潮汐电站。

1.1 评价方法与数据

研究采用模糊逻辑理论的最大化原则，确定了正常和气候变化情景下各输入变量的权重，具体如下：
- 正常气候情景权重 ：
| 变量 | 功率 | 湍流 | 互联点 | 净利润 | 权重 |
| — | — | — | — | — | — |
| 功率 | 2 | 1 | 2 | 0.5 | |
| 湍流 | 4 | 2 | 3 | 0.5 | |
| 互联点 | 5 | 4 | 4 | 0.2 | |
| 净利润 | 4 | 3 | 2 | 0.5 | |
- 气候变化情景权重 ：
| 变量 | 功率 | 瞬态平均功率 | 瞬态最大功率 | 瞬态最小功率 | 湍流 | 互联点 | 净利润 | 权重 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 功率 | 3 | 2 | 4 | 3 | 3 | 2 | 0.5 | |
| 瞬态平均功率 | 3 | 2 | 1 | 4 | 4 | 4 | 0.75 | |
| 瞬态最大功率 | 4 | 4 | 2 | 3 | 4 | 4 | 0.5 | |
| 瞬态最小功率 | 2 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4 | 0.6 | |
| 湍流 | 3 | 2 | 3 | 2 | 3 | 2 | 0.33 | |
| 互联点 | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 | 4 | 0.5 | |
| 净利润 | 4 | 2 | 2 | 2 | 4 | 2 | 0.5 | |

各航道的输入变量值如下表所示：
| 航道名称 | 功率 (MW) | 瞬态平均功率 | 瞬态最大功率 | 瞬态最小功率 | 湍流 | 互联点 | 净利润 |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| P1 | 42.734 | 1637.515 | 3082.107 | 392.037 | 3.544 | 4.750 | 1.519 |
| P3 | 12.307 | 589.5053 | 1109.558 | 141.133 | 4.593 | 2.330 | -18.478 |
| P4 | 36.922 | 1339.5853 | 2219.117 | 282.266 | 1.837 | 0.660 | -2.266 |
| P5 | 19.230 | 81211.132 | 966845.752 | 176.417 | 7.176 | 0.660 | -7.712 |
| P6 | 10.256 | 393.004 | 739.706 | 94.089 | 8.165 | 0.790 | -18.732 |
| P9 | 32.820 | 1572.015 | 2958.823 | 376.356 | 3.266 | 2.330 | -3.2651 |
| P12 | 16.410 | 693.826 | 1479.411 | 122.242 | 8.165 | 0.790 | -11.607 |

1.2 研究结果

• 各航道性能对比 ：
  • 功率方面，P1 发电量最大（42.734 MW），P6 最小（10.256 MW）。
  • “平均功率”“最大功率”“最小功率”方面，P5 在“平均功率”和“最大功率”上表现最佳，P6 在这三项功率指标中均为最低。
  • 湍流方面，P6 最大（8.1651），P4 最小（1.8371）。
  • 互联点方面，P1 最大（4.75 km），P4 最小（0.66 km）。
  • 净利润方面，P1 最大（Rs.1.52），P6 最小（-Rs.18.73）。
• COBALT 函数结果 ：在正常气候情景下，P4 的 COBALT 函数值最大，P6 最小；在气候变化情景下，P4 最高，P5 最低。正常气候条件下，该函数第二高值由 P1 获得；气候变化情景下，由 P9 获得。

1.3 选址结论

综合各项指标，P4 被认为是最适合潮汐发电的航道。虽然 P4 目前存在净损失（Rs.2.26/单位/天），但由于成本仅考虑了安装成本，而潮汐电站维护成本较低，预计 5 年后安装成本收回后，可实现合理盈利。

2. 基于地表水水质变量的热带河流流域地下水水质神经遗传模型估算

地表水和地下水相互关联，其水质受土壤理化性质和流域地质特征影响。以往研究多采用线性模型，但线性模型难以准确反映实际关系。本研究尝试利用神经遗传模型，通过地表水水质参数及一些气候和地球物理参数来预测地下水水质。

2.1 研究目标与范围

本研究旨在估算受地表水污染的地下水水质变量。考虑 11 个输入变量，包括气候、地球物理和地表水水质参数，分别对每个水质参数进行分析。神经遗传模型能够处理输入和输出变量之间的非线性和复杂关系，有助于识别地表水和地下水水质参数以及流域其他气候和地球物理特性之间的相互关系。

2.2 研究区域

达莫德尔河位于北纬 23°30′N 至 24°19′N、东经 85°31′E 至 87°21′E 之间，发源于乔塔那格浦尔的帕拉穆丘陵，海拔约 610 米。河流先向东南流，进入西孟加拉邦布尔万区兰尼甘杰以下的三角洲平原，在布尔万附近转向南流，最终在加尔各答以下约 48 公里处汇入胡格利河。河流全长约 541 公里，流域总面积 28,015 平方公里。

2.3 研究方法

• 数据描述 ：考虑 23 个监测点的年平均数据，包括最高温度（T）、最大和最小相对湿度（hmax 和 hmin）、流量（Q）、降雨量（P）以及地表水和地下水的水质参数，如电导率（cond）、浊度（Turb）、氯化物（Cl）、总硬度（TH）和 pH 值。土壤类型（ST）也被纳入考虑。输出变量为 cond、Turb、Cl、TH 和 pH，分别建立五个模型进行预测。
• 模型训练与验证 ：所有模型使用三种不同的训练算法进行训练，并通过均方误差（MSE）、相关系数（r）和标准差（STDDEV）三个性能指标进行验证。
• 相关性分析 ：根据实地调查结果，地表水和地下水的 Turb、cond、Cl、TH 和 pH 的相关系数分别为 0.5 - 0.55、0.02 - 0.91、0.6 - 0.95、0.57 - 0.97 和 0.44 - 0.62。氯化物浓度的相关性最为显著，电导率的相关性偏差最大，浊度的相关性差距最小。

2.4 神经网络数学建模

人工神经网络常用于科学、工程和管理领域。本研究利用神经网络建模的进展，预测地表水污染对地下水水质参数的影响。人工神经元模型有三个基本组成部分：
- 权重 ：模拟生物神经元的突触，负权重表示抑制连接，正权重表示兴奋连接。
- 线性组合 ：所有输入通过权重进行修改并相加。
- 激活函数 ：控制输出幅度，有三种类型：
- 阈值函数 ：
[
\varphi(v)=\begin{cases}
1, & v\geq v_0 \
0, & v < v_0
\end{cases}
]
- 分段线性函数 ：
[
\varphi(v)=\begin{cases}
1, & v\geq v_1 \
\frac{v - v_2}{v_1 - v_2}, & v_2 < v < v_1 \
0, & v\leq v_2
\end{cases}
]
- Sigmoid 函数 ：以双曲正切函数为例：
[
\varphi(v)=\tanh\left(\frac{v}{2}\right)=\frac{1 - \exp(-v)}{1 + \exp(-v)}
]

神经元的输出 (y_k) 是激活函数对 (v_k) 的作用结果：
[
v_k=\sum_{j = 1}^{p}w_{kj}x_j
]

综上所述，本研究通过潮汐电站选址和地下水水质预测两个方面的研究，为相关领域提供了有价值的参考。潮汐电站选址研究确定了适合发电的航道，而地下水水质预测研究为水质管理提供了新的方法和思路。未来可进一步考虑更多因素，如海洋生物种群和土壤强度，以完善研究结果。同时，可探索混合能源电站（太阳能和潮汐能）的可行性，充分利用当地资源。

潮汐电站选址与地下水水质预测研究

3. 研究结果深入分析

3.1 潮汐电站选址结果分析

为了更清晰地展示各航道在不同指标下的表现，我们可以用以下的雷达图来直观呈现（此处虽无法实际绘制雷达图，但可描述其原理）。以功率、湍流、互联点、净利润这几个重要指标为坐标轴，将各航道在这些指标上的数值绘制在雷达图中。从雷达图中可以更直观地看到各航道的综合表现。

指标	P1	P3	P4	P5	P6	P9	P12
功率 (MW)	42.734	12.307	36.922	19.230	10.256	32.820	16.410
湍流	3.544	4.593	1.837	7.176	8.165	3.266	8.165
互联点 (km)	4.75	2.33	0.66	0.66	0.79	2.33	0.79
净利润 (Rs.)	1.52	-18.478	-2.266	-7.712	-18.73	-3.2651	-11.607

从这个表格中我们可以进一步分析出，P4 航道在湍流和互联点这两个指标上具有明显优势，虽然功率不如 P1，但综合来看其优势明显。而 P6 航道在多个指标上表现较差，尤其是净利润为负且数值较大，说明该航道在经济上的可行性较低。

3.2 地下水水质预测结果分析

在地下水水质预测中，我们可以通过以下的流程图来展示整个研究的流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[输入数据准备]
    B --> C[建立模型]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[模型验证]
    E --> F[结果分析]

从相关性分析结果来看，不同水质参数的相关性差异较大。氯化物浓度在地表水和地下水之间的相关性最为显著，这可能意味着氯化物在地表水和地下水之间的迁移较为稳定，受其他因素的干扰较小。而电导率的相关性偏差最大，可能是因为电导率受到多种因素的综合影响，如水中离子种类、浓度等，这些因素在地表水和地下水之间的变化较为复杂。

4. 研究的实际应用与展望

4.1 潮汐电站选址的实际应用

潮汐电站选址的研究结果可以为相关部门在规划和建设潮汐电站时提供重要的参考依据。对于 P4 航道，相关部门可以进一步开展详细的可行性研究，包括对周边环境的影响评估、具体的工程设计等。在建设过程中，可以充分考虑潮汐电站维护成本低的特点，合理安排资金，确保在 5 年后实现盈利。

同时，对于其他航道，也可以根据研究结果进行针对性的改进或放弃。例如，对于 P6 航道，如果要考虑开发，需要进一步研究如何降低成本、提高发电效率等问题。

4.2 地下水水质预测的实际应用

地下水水质预测的研究结果可以为水质管理部门提供重要的决策支持。当监测到地表水水质发生变化时，可以利用建立的神经遗传模型快速预测地下水水质的变化情况，及时采取相应的措施，如加强水质监测、采取净化措施等。

在实际应用中，可以按照以下步骤进行操作：
1. 实时监测地表水水质参数，包括电导率、浊度、氯化物、总硬度和 pH 值等。
2. 将监测数据输入到神经遗传模型中。
3. 模型输出预测的地下水水质参数。
4. 根据预测结果，评估是否需要采取相应的措施。

4.3 未来研究方向

虽然本研究取得了一定的成果，但仍有一些方面可以进一步深入研究。在潮汐电站选址方面，可以考虑更多的因素，如海洋生物种群的影响、对周边生态环境的长期影响等。在地下水水质预测方面，可以进一步优化神经遗传模型，提高预测的准确性。同时，可以探索将地表水和地下水水质预测与水资源管理相结合，实现水资源的可持续利用。

总之，潮汐电站选址和地下水水质预测的研究对于合理利用自然资源、保障水资源安全具有重要的意义。未来的研究可以在现有基础上不断完善和拓展，为相关领域的发展提供更有力的支持。