[发明专利]一种基于表面监测和遗传算法优化的垃圾填埋场甲烷排放估算方法

权利要求书

1.一种基于表面监测和遗传算法优化的垃圾填埋场甲烷排放估算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：基于垃圾填埋场全场甲烷浓度监测数据，由甲烷浓度峰值数量得到全场泄露点数量估计值n；

S2：基于全场泄露点数量估计值n，使用遗传算法，随机生成m组作为初代，各组包含n个假定泄露点坐标与释放通量；

S3：基于假定泄露点坐标与释放通量，结合监测到的风速风向与大气稳定度信息，代入高斯模型得到全场甲烷模拟浓度分布情况，并将计算得到的全场甲烷浓度分布情况与监测结果进行对比，计算各组假定泄露点目标函数R；对比不同组假定泄露点目标函数R，若R_min＜0.1，则进入步骤S5，否则进入步骤S4；其中，R_min表示不同组假定泄露点目标函数R中的最小值；

S4：使用遗传算法，对上一代中的m组假定泄露点坐标与释放通量进行遗传、变异、交叉，生成新一代m组假定泄露点坐标与释放通量，返回步骤S3。

S5：输出R_min对应的一组泄露点坐标与甲烷释放通量作为估算结果。

2.根据权利要求1所述的基于表面监测和遗传算法优化的垃圾填埋场甲烷排放估算方法，其特征在于，步骤S1中由垃圾填埋场甲烷浓度监测数据插值得到所述的全场甲烷浓度监测数据，从全场甲烷浓度监测数据中找到所有峰值，取浓度最大值为C_max；将所有峰值与C_max的10％进行比较，将峰值大于C_max的10％的峰值数量作为全场泄露点数量估计值。

3.根据权利要求1所述的基于表面监测和遗传算法优化的垃圾填埋场甲烷排放估算方法，其特征在于，步骤S2中，所述的假定泄露点坐标与释放通量满足：

x_min≤x_j≤x_max；j＝1,...,p

y_min≤y_j≤y_max；j＝1,...,p

Q_min≤Q_j≤Q_max；j＝1,...,p

其中，x_j,y_j分别表示第j个假定泄露点的横坐标和纵坐标，x_min,x_max分别表示垃圾填埋场横坐标的最小值和最大值，y_min,y_max分别表示垃圾填埋场纵坐标的最小值和最大值，Q_j表示第j个假定泄露点的甲烷释放通量，Q_min,Q_max表示释放通量估计值的最小值和最大值。

4.根据权利要求1所述的基于表面监测和遗传算法优化的垃圾填埋场甲烷排放估算方法，其特征在于，步骤S3所述的高斯模型为：

式中：x是监测点与假定泄露点之间沿风向的顺风距离，y是监测点与假定泄露点之间沿风向的垂直距离，z为地表上的垂直距离，H为监测点处的甲烷监测器高度；C为点(x,y,z)处的稳态甲烷气体浓度；Q为排放速率；σ_y和σ_z为水平和垂直扩散系数；u为平均风速；

对于地面源和甲烷监测器，z＝0，H＝0，得到简化后的高斯模型为：

将n个假定泄露点坐标与释放通量代入简化后的高斯模型，得到全场甲烷模拟浓度分布情况，各个监测点处的甲烷监测器得到的甲烷浓度值为n个泄露点对该监测点浓度贡献之和，将监测点测得的浓度模拟值表示为：

其中，C_i,j表示第j个泄露点对第i个监测点的模拟浓度贡献量，C_i,模拟表示第i个监测点的模拟浓度监测值；

将监测点测得的模拟浓度监测值与实际浓度监测值进行比较，计算目标函数R，所述的目标函数R为模拟浓度监测值与实际浓度监测值之间的归一化估计误差：

其中，C_i,监测表示第i个监测点测得的实际浓度监测值，p表示监测点数量。