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摘要：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。
主权项：1.环境变量驱动的高氯酸盐点源污染治理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集环境变量数据；收集目标区域中与水源污染相关的环境变量数据；环境变量数据包括污染信息数据、气候数据、地理环境数据、水文数据及工业企业特征数据；S2、识别高风险污染区域；利用环境变量数据基于机器学习进行水源污染风险预测模型的开发，确定预测水源污染物超标的关键环境变量，且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；采用水源污染风险预测模型识别目标区域得到目标区域内的高风险污染区域；S3、计算饮用水源的污染状态；基于水文变量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，计算目标区域中饮用水源的污染物浓度，动态模拟饮用水源的污染状态；S4、确定最优污染减排策略；将S2中关键环境变量和S3中水文变量作为污染减排优化模型的环境状态，设计奖励函数，构建强化学习驱动的污染减排优化模型；设计不同减排优化策略，激励污染减排优化模型找到最优污染减排策略；S5、制定综合污染减排策略；结合污染减排优化模型的输出，制定综合性的污染减排策略；并根据实时监测数据和物理扩散过程模拟模型的计算结果，调整污染减排策略，实现动态污染管理。
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百度查询： 湖南大学 一种环境变量驱动的高氯酸盐点源污染治理方法及系统
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