西鞍山矿区地下水水质评价

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西鞍山矿区地下水水质评价

Evaluation of Groundwater Quality in Xi'anshan Mining Area

张路

(合肥工业大学土木与水利工程学院，合肥230009)

(School of Civil and Hydraulic Engineering, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China )

摘要:地下水水质评价具有随机性及模糊性等不确定性特点，本文以西鞍山矿区为例，采用基于云模型的综合评价方法对取样点 地下水水质进行了评价，并将结果与BP人工神经网络、模糊综合评价结果对比，对比结果证实云模型在地下水水质评价中具有较好 的适用性。评价过程充分考虑了地下水水质的随机性及模糊性，过程简便、结果合理，可为相似水质评价提供技术参考。

Abstract: The evaluation of groundwater quality is characterized by randomness and ambiguity. In this paper, taking Xi'anshan mining

ZHANG Lu

area as an example, the groundwater quality of sampling points is evaluated by using the comprehensive evaluation method based on cloud model, and the results are compared with BP artificial neural network and fuzzy comparison results. The result shows that the cloud model has a good applicability in the evaluation of groundw-ater quality. The evaluation process takes into account the randomness and ambiguity of groundwater quality, and the process is simple and the results are reasonable, which can provide technical reference for similar water quality evaluation.

关键词：地下水水质；云模型；不确定性；综合评价Key words: groundwater quality； cloud model； uncertainty； comprehensive evaluation中图分类号:X824 文献标识码:A 文章编号：1006-4311(2017)21-0223-03

〇引言

水质的优劣是确定水源优良程度的重要标准。目前水 质评价的方法众多，传统评价主要为指数评价法，包括单 因子评价法及综合污染指数法[2]，指数评价法运用简便， 可对水体水质是否达标进行判别，但不能对综合水质类别 进行评价。近年来，随着计算机及模糊数学等的发展，国内 外学者研究出了一系列水质评价的新方法，如物元分析法 气灰色系统评价法[4]、人工神经网络模型模糊综合评价 法等，各类方法特点不同、各有优劣，但都未充分考虑到 评价过程的不确定性。本文以李德毅院士[6]提出的云模型 理论为基础，建立地下水水质评价模型，综合考虑评价过 程中的不确定性，并结合实例验证模型的有效性。

随机值，可用其概率分布函数具体描述。云模型可用3

个数字特征，即期望Ex、熵En和超熵He来整体表征一 个概念[6]。

1.3云算法

云算法包括正向、逆向两类。本文模型采用了正向正 态云算法，正向云算法能够实现从数字特征表示的定性概 念向定量数据的转化，即基于云模型的3个数字特征，计 算输出N个云滴的定量值及由这些云滴构成的云图。正 态云模型是在正态分布和模糊数学概念二者基础上发展 起来的全新模型，以此为基础从定性概念实现到定量转换 的正态云模型具有普适性。正态云算法定义如下：设U是 —个定量论域，可用精确数值表示，而C(Ex，En，He)是U 上的定性概念，若存在定量值x(xeU)是C的一次随机实 i云模型原理

即 云模型由李德毅等于1995年提出，可实现定性概念 现，并且其服从以Ex为期望、En'2为方差的正态分布，

En'2);其中，En'又是服从以En为期望、He2为方 向定量数值的转换，现已在数据挖掘、信任管理和综合评 x~N(Ex，

差的正态分布，即En'~N(En，He2)的一次随机实现;进而， 价等多个领域得到应用[7]。

x对C的确定度满足[6]:1.1云的定义

设U是一个定量论域，用精确数值表示，而C是U上 的定性概念，若存在定量值xeU，且x是定性概念C的一

则x在论域U上的分布称为正态云。次随机实现，x对C的确定度滋(x)沂[0，1]是具有稳定倾

1.4基于云模型的地下水水质评价思路

向的随机数，即：

地下水水质评价中，用1个云滴映射一次具体评价过 u：U寅[0,1] VxeU xeu(x)

地下水水质可分为5个类 则x在论域U上的分布称为云，每一个x称为一个 程。根据地下水质量评价标准，

别，每个类别可映射为一朵云，文中一个综合云可以表示 云滴。

一个评价指标隶属于某一个水质类别的确定度。主要评价 1.2云的数字特征

思路如下：

云理论是一种定性概念定量化的研究方法。定性概

① 确定评价指标及其权重。

念转换成定量值，是一个具有偶然性的、离散的转换过

对可反映评价区域地下水水质情况的指标进行选取，

程。云滴的确定度反映了不确定性，该值本身也是一个

采用熵权法[8]确定各指标权重。

② 基于云模型的水质分级。作者简介：张路（1991-)男，安徽合肥人，硕士研究生，研究方向

为地下水资源保护。

本文分级标准以《地下水质量标准》（GB/T 14848-93 )

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价值工程

表1各评价指标类别云数字特征

评价指标

X1X2X3X4X5X6X7

I类

(75,63.69,0.01)(150,127.39,0.01)(25,21.23,0.01)(25,21.23,0.01)(0.075,0.06,0.01)(1,0.85,0.01)(0.5,0.42,0.01)

域类

(225,63.69,0.01)(400,84.93,0.01)(100,42.46,0.01)(100,42.46,0.01)(0.2,0.04,0.01)(3.5,1.27,0.01)(0.5,0.42,0.01)

芋类

(375,63.69,0.01)(750,212.31,0.01)(200,42.46,0.01)(200,42.46,0.01)(0.325,0.06,0.01)(12.5,6.37,0.01)(0.5,0.42,0.01)

郁类

(500,42.46,0.01)(1500,424.63,0.01)(300,42.46,0.01)(300,42.46,0.01)(1.45,0.89,0.01)(25,4.25,0.01)(1.5,0.42,0.01)

吁类

(675,106.16,0.01)(2500,424.63,0.01)(425,63.69,0.01)(425,63.69,0.01)(3.25,0.64,0.01)(75,38.22,0.01)(2.5,0.42,0.01)

(以下简称《标准》）给出的地下水质量分类指标作为分级 滴数为1000,输出云图见图1。

标准，计算各类别的三个云数字特征，并生成云图。如对于 某评价指标W，其某个分级界限为[a，b]，则3个云数字特 征值可由下式得到：

| Ex=( a+b )/2

|En=|b-a |/2.355 (2)! He=k

其中：为常数，可根据经验值进行调整。③地下水水质确定度计算及综合评价。依据各取样点实测数据，采用正态云算法计算各评价 指标隶属于各水质类别的确定度。将计算出的确定度与相 应的权重相乘，得各取样点地下水水质与各类别的综合确

定度，并将确定度最大的类别作为各取样点的地下水水质 综合评价类别。

2工程实例

本文选取文献[9]中西鞍山矿区地下水水质评价作为

工程实例，运用云模型理论对其进行评价，并将评价结果 与文献结果对比，验证云模型在地下水评价中的有效性。

2.1确定地下水水质评价指标及其权重

根据文献[9]，分为14个取样点，评价指标为总硬度、溶

解性总固体、硫酸盐、氯化物、铁和锰、硝酸盐及氟化物7项 指标，分别记为x~x7,指标实测值见文献[9]。采用熵权法计算

指标x广X7 的权重，记为 A=0.142 0.134 0.295 0.147 0.076

0.083 0.123]。

2.2 确定地下水水质类别云模型依据《标准》中给定的地下水质量分类指标，对其中的

缺失边界进行补充，将地下水水质划分为I耀吁类5个类

别。根据公式(2 )，计算各水质指标分级标准的云数字特征 (Ex，En，He )，见表 1。

根据表1中计算出的云模型数字特征，采用正向云算 法，生成各指标评价类别云图。以总硬度指标为例，设定云

I类 域类 芋类 郁类 吁类2.3地下水水质综合评价根据各取样点实测数据，采用正态云算法计算各评价 指标隶属于各水质类别的确定度。由于确定度的计算存在 随机性，采用多次计算求平均值的方式计算平均确定度， 本次评价计算次数为2000次。将单个指标与各类别的确 定度与指标权重向量A相乘后加和，即得各取样点水质 与各类别的综合确定度值。根据最大确定度原则，确定各 取样点水质类别，并将评价结果与文献[9]评价结果进行对 比，见表2。

表2

各取样点水质评价结果对比

取样点

编号I类域类芋类郁类吁类云模型评

BP人工神模糊综价类别

经网络[9]合评价[9]10.3620.4930.3130.1020.032域域域20.1580.5230.3860.1080.033域域域

30.1700.2510.6290.1320.077芋域芋

40.1850.6250.3460.0570.028域域域

50.1860.1610.4950.3140.175芋芋芋60.1870.3070.4170.2890.085芋域芋70.1830.3090.6940.1470.037芋域域

80.7910.1630.1660.0240.019III

90.7550.3240.2050.0370.020III

100.7660.3350.1420.0250.014III110.3350.4390.5310.0450.021芋II120.2440.5730.3100.0310.025域域I

130.5810.3950.1790.0320.025III

140.1270.3070.5870.0660.028芋域域由表2结果可知，8、9、10、13号取样点水质类别为1 类，

1、2、4、12号取样点水质为域类，3、5、6、7、11、14号取 样点水质为芋类，本文评价结果与BP人工神经网络方法 及模糊综合评价结果基本一致，

证明了云模型在地下水水 质评价领域的适用性。3结论

地下水水质评价所受的不确定性因素较多，存在模 糊性及随机性的特点。本文采用云模型方法对地下水水 质类别进行评价，实现了定性问题向定量数值的转换，充 分考虑到了评价过程中的不确定性因素。通过工程实例 的对比，证明了云模型在地下水水质评价领域的适用性， 结果较为可靠，为类似不确定性问题的解决提供了一种 新的思路。

参考文献：

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Value Engineering

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基于

张天琪淤

Web Control的远程电机变频控制系统

The Remote Field VFD System Based on Web Control

(①中国运载火箭技术研究院第十八研究所，北京100076;②中石油辽河油田分公司钻采工艺研究院，盘锦124000)

(①No.18 Institute of China Institute of Launch Vehicle Technology, Beijing 100076, China;②Drilling Technology Research Institute, Liaohe Oil Field of CNPC , Panjin 124000, China )

:近年来，随着互联网在全球的飞速发展，网络技术广泛应用于各种企业和工业系统，越来越多的信息化产品需要能够接入

互联网通过Web页面进行远程访问和控制。本文描述了通过Web服务器发送请求命令，通过互联网进行数据传输，对PLC进行实时

摘要

ZHANG Tian-qi;张洪宝于 ZHANG Hong-bao;王恒淤 WANG Heng;

李钢淤LI Gang;秦怀明淤QIN Huai-ming

控制，通过变频器实现对电机转速的灵活控制，最终实现远程控制的目的。

Abstract: In recent years, with the rapid development of the Internet around the world, the network technology is widely applied in all

kinds of enterprises and industry system, more and more information products need to be able to access to the Internet via a Web page for remote access and control. Through a Web server sends the request commands are described in this paper, through the Internet datatransmission, real-time control of PLC, realize flexible control of motorspeed by the VFD, finally realizes the remote monitoring.

关键词：Web远程;PLC;变频Key word :Web remote; PLC; VFD

文章编号：1006-4311 (2017 )21-0225-03中图分类号:TM306 文献标识码:A

0引言

计算机网络技术的高速发展，把工业控制技术带入了 一个全新的发展领域，成为国内外自动控制领域研究的热

实现了信息领域和 点。基于Web Control的远程控制系统，

控制领域的融合，且智能化管理系统越来越多的受到人们 的关注与青睐。本系统打破了传统电机控制需要在现场控 制的局限性，利用网络实现远程控制，信息更加透明，提高 工作效率，降低成本。

1背景

目前，国内外许多企业也致力于研究远程控制系统，调研了许多同类产品之后发现，此领域有很高的提高空 间，只要克服了目前产品所存在的问题，会在市场上拥有 极高的竞争力。

本系统调研了市场上现有的产品，对硬件和软件进行 了改良。硬件部分:柜体外观的设计、控制面板设计、控制 回路设计和动力回路设计，充分合理的利用所有的空间， 功能齐全;软件部分:包括本地控制和远程控制，对所需数 据进行实时采集并传输，通过Web服务器进行远程控制 和数据采集。

基于Web Control的远程电机变频控制是指：本地计

作者简介

算机通过网络实现对远程设备的监视、控制和维护。主要 目的是实时监控远端设备的运行状态，改变运行参数以及 控制方式，与远端设备实现信息共享，及时预报设备故障。

2总体设计

本系统通过Web网页对现场电机进行各种状态控制 和变频调速控制。Web服务器发送请求命令，通过互联网 进行数据传输，对PLC进行实时控制，利用变频器实现对 电机的变频调速，最终实现远程控制的目的。

系统要求：快速、高效、实时的进行数据的采集与传 输，本地控制方便简洁，远程控制所有信息清晰明了，本地 控制优先级高于远程控制。远程控制过程：客户端发送请 求命令，通过互联网发送至服务器，服务器通过基站把数 据通过无线电波发送出去，设备通过无线接收设备接收命 令，通过串□服务器对PLC做出相应处理。

3控制系统

3.1 PLC简介与选型可编程逻辑控制器（PLC)，采用可编程的存储器，用 于其内部存储程序，执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数 与算术操作等面向用户的指令，并通过数字或模拟式输 入/输出控制各种类型的机械或生产过程。

SIMATIC S7-200 SMART是西门子公司推出的一款 高性价比小型PLC产品。结合SINAMICS驱动产品及

间李德毅，杜鹋.不确定性人工智能[M1.北京：国防工业出版 社,2005.

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：张天琪（1980-)女，吉林长春人，本科，工程师，研究方 向为伺服控制、地面测控系统方面。

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