第一章智慧環(huán)境與數(shù)模仿真 1 1.1 智慧環(huán)境的發(fā)展背景與構成 1 1.2 系統(tǒng)、 系統(tǒng)分析與環(huán)境數(shù)學模型 5 1.2.1 系統(tǒng)、環(huán)境系統(tǒng) 5 1.2.2 系統(tǒng)分析、環(huán)境系統(tǒng)分析 5 1.2.3 模型、數(shù)學模型、環(huán)境數(shù)學模型 6 1.3 數(shù)學建模與數(shù)模仿真 6 1.3.1 仿真建模的基本原則 7 1.3.2 仿真建模的一般步驟 7 1.3.3 仿真建模的典型方法 10 參考文獻 10 第二章數(shù)模仿真的常用數(shù)學方法 12 2.1 蒙特卡羅算法 12 2.2 數(shù)據(jù)擬合法 13 2.2.1 最小二乘法 13 2.2.2 插值法 16 2.3 數(shù)學規(guī)劃法 16 2.3.1 線性規(guī)劃 17 2.3.2 多目標規(guī)劃 20 2.3.3 整數(shù)規(guī)劃 21 2.3.4 非線性規(guī)劃 22 參考文獻 22 第三章污水處理系統(tǒng)數(shù)模仿真 24 3.1 物理處理單元數(shù)模仿真 24 3.1.1 沉淀過程數(shù)學模型 24 3.1.2 點沉降模型 26 3.1.3 Takacs模型 27 3.1.4 CFD模型 28 3.1.5 高效澄清池數(shù)模仿真 32 3.2 生物處理單元數(shù)模仿真 34 3.2.1 活性污泥處理過程數(shù)模仿真 34 3.2.2 生物膜處理過程數(shù)模仿真 53 3.2.3 厭氧消化過程數(shù)模仿真 56 3.3 深度處理單元數(shù)模仿真 63 3.3.1 消毒過程數(shù)模仿真 63 3.3.2 生物活性炭濾池數(shù)模仿真 66 3.3.3 臭氧-活性炭深度處理系統(tǒng)數(shù)模仿真 68 3.4 污水處理系統(tǒng)數(shù)模仿真案例 68 3.4.1 基于ASM2d模型開發(fā)的模擬程序ASM2G 68 3.4.2 臭氧接觸池深度處理數(shù)模仿真 69 參考文獻 69 第四章水環(huán)境與水生態(tài)數(shù)模仿真 71 4.1 水環(huán)境系統(tǒng)的數(shù)模仿真 71 4.1.1 水環(huán)境模型概述 71 4.1.2 河流數(shù)模仿真 77 4.1.3 湖、庫數(shù)模仿真 80 4.1.4 河口數(shù)模仿真 89 4.1.5 海洋系統(tǒng)的數(shù)模仿真 89 4.1.6 地下水系統(tǒng)的數(shù)模仿真 95 4.2 水環(huán)境生態(tài)修復技術數(shù)模仿真 104 4.2.1 人工增氧生態(tài)修復技術數(shù)模仿真 105 4.2.2 水環(huán)境植物修復技術數(shù)模仿真 109 4.2.3 水環(huán)境底泥修復技術數(shù)模仿真 115 4.3 水環(huán)境生態(tài)健康評價模型及應用 117 4.3.1 基于生物完整性指數(shù)的水環(huán)境生態(tài)健康評價模型及其應用 118 4.3.2 壓力狀態(tài)響應模型及其應用 119 4.3.3 基于生態(tài)完整性的水環(huán)境生態(tài)健康評價模型及其應用 119 參考文獻 120 第五章大氣環(huán)境污染控制過程數(shù)模仿真 124 5.1 大氣湍流擴散的影響因素 125 5.2 大氣湍流擴散應用理論與模型 126 5.2.1 梯度輸送理論 127 5.2.2 湍流統(tǒng)計理論 131 5.2.3 湍流相似擴散理論 133 5.2.4 湍流數(shù)模仿真 134 5.3 點源排放下的大氣污染物擴散模型與仿真案例 135 5.3.1 通常模式下連續(xù)排放點源的大氣污染物擴散模型 136 5.3.2 特殊條件下連續(xù)排放點源的大氣污染物擴散模型 141 5.3.3 突發(fā)事故大氣污染物瞬時泄漏擴散模型 145 5.4 線源排放下的大氣污染物擴散模型與仿真案例 146 5.4.1 無限長線源模型 146 5.4.2 有限長線源模型 146 5.4.3 線源模型仿真案例 147 5.5 區(qū)域大氣質量估算模型仿真應用 149 5.5.1 小尺度的區(qū)域大氣質量估算模型 149 5.5.2 中小尺度區(qū)域大氣質量估算模型 150 5.5.3 綜合型區(qū)域大氣質量估算模型 150 5.5.4 大尺度大氣質量估算模型 151 參考文獻 152 第六章固體廢物污染及其處理過程的數(shù)模仿真 155 6.1 固體廢物填埋處理過程的數(shù)模仿真 155 6.1.1 生活垃圾典型污染物轉化過程數(shù)模仿真 155 6.1.2 生活垃圾填埋過程的產氣數(shù)模仿真 158 6.1.3 垃圾滲濾液擴散過程數(shù)模仿真 161 6.1.4 生活垃圾衛(wèi)生填埋反應過程的數(shù)模仿真 162 6.1.5 混合固廢堆埋系統(tǒng)污染物遷移數(shù)模仿真 165 6.2 垃圾堆肥處理過程的數(shù)模仿真 167 6.2.1 有機垃圾厭氧堆肥過程的數(shù)模仿真 169 6.2.2 廚余垃圾好氧堆肥過程的數(shù)模仿真 171 6.2.3 垃圾堆肥工藝的數(shù)模仿真 172 6.3 垃圾焚燒處理過程的數(shù)模仿真 175 6.3.1 垃圾焚燒過程的熱力學數(shù)模仿真 176 6.3.2 垃圾焚燒煙氣擴散過程的數(shù)模仿真 177 6.3.3 垃圾焚燒工藝的數(shù)模仿真 180 6.4 固廢污染防控系統(tǒng)模擬 182 參考文獻 183 第七章土壤環(huán)境污染控制過程數(shù)模仿真 184 7.1 土壤環(huán)境的典型污染物及污染修復技術 184 7.1.1 土壤環(huán)境概述 184 7.1.2 土壤環(huán)境污染方式、特征與典型污染物 185 7.1.3 土壤環(huán)境污染修復技術 186 7.2 重金屬污染物遷移轉化及其污染修復過程的數(shù)模仿真 188 7.2.1 重金屬吸附、轉化過程數(shù)模仿真 188 7.2.2 重金屬遷移過程數(shù)模仿真 190 7.3 有機污染物遷移轉化及其污染修復過程的數(shù)模仿真 195 7.3.1 有機污染物吸附、降解過程數(shù)模仿真 195 7.3.2 有機物遷移過程數(shù)模仿真 199 7.4 膠體污染物遷移轉化及其污染修復過程的數(shù)模仿真 205 7.4.1 膠體污染物吸附、降解過程數(shù)模仿真 205 7.4.2 膠體遷移過程數(shù)模仿真 208 參考文獻 211 第八章環(huán)境智能化技術原理與應用 214 8.1 人工智能技術簡介 214 8.1.1 人工智能概述 214 8.1.2 機器學習 215 8.2 數(shù)據(jù)可視化及異常值處理 216 8.2.1 數(shù)據(jù)可視化的理論基礎與方法 216 8.2.2 異常值的定義與檢測 216 8.3 機器學習在環(huán)境領域的應用 217 8.4 人工智能技術在環(huán)境領域的應用 218 8.4.1 環(huán)境數(shù)據(jù)收集與分析 219 8.4.2 環(huán)境監(jiān)測與預警 220 8.4.3 環(huán)境治理 222 參考文獻 223 第九章AI 賦能環(huán)境領域典型案例 225 9.1 AI用于固廢管理 225 9.1.1 深度學習在城市固體廢物產量預測中的應用 225 9.1.2 基于ResNet-50結合遷移學習可視化模型應用于上海城市生活垃圾四分類研究 227 9.1.3 基于動力學和熱力學與深度學習多維度定量化分析篩下垃圾熱化性質研究 229 9.2 AI用于大氣顆粒物污染預測 232 9.2.1 機器學習用于PNSD預測 232 9.2.2 機器學習模型在PNSD預測中的表現(xiàn) 232 9.2.3 LSTM 預測未來PNSD 234 9.3 AI用于土壤污染控制 234 9.3.1 模型回歸與擬合分析 235 9.3.2 模型可解釋性分析 236 9.4 AI用于水污染控制 239 9.4.1 不同水力停留時間下MBBR的污染物去除性能 239 9.4.2 基于機器學習的水質預測 241 參考文獻 243 第十章環(huán)境智慧管控 246 10.1 智慧水務 246 10.1.1 智慧排水一體化管控平臺 247 10.1.2 污水處理智慧運管平臺 254 10.2 智慧固廢 261 10.2.1 廠網(wǎng)聯(lián)動物流調度 261 10.2.2 物料能源平衡分析 263 10.2.3 固廢安全應急處理 268 10.3 智慧大氣 271 10.3.1 空氣質量 “監(jiān)測大腦” 271 10.3.2 空氣質量 “預測大腦” 276 10.3.3 管控效果 “評估大腦” 283 參考文獻 292