污水扩散器的AI水力计算与海水入侵防治策略

该论文深入探讨了人工智能与机器学习在污水扩散器非均匀排放的水力计算及海水入侵问题上的应用。针对上海市污水治理二期工程白龙港排放口扩散器，研究者首先基于物理模型试验数据，通过计算流体力学中的伯努利方程，开发了一种创新的非均匀排放水力计算模型。这个模型考虑了波浪和流量对扩散器工作状态的影响，通过对已有工程实例的计算，验证了模型的实用性和高精度，可适用于同类工程项目的设计和优化。 论文的核心发现是波浪对扩散器水力条件的重要影响，它可能导致受纳水体压力的变化，因此在排海工程设计中必须充分考虑这一因素。通过实证计算，论文揭示了波浪效应对于确保扩散器稳定运行的关键作用。 此外，论文还初步探讨了海水入侵的成因、影响以及防治策略。针对扩散器海水入侵的问题，提出了包括工程改进措施（如增强防渗透设计）和清除技术在内的解决方案。这些措施旨在防止或减少海水进入污水排放系统，保护环境并确保系统的长期有效性。 关键词“扩散器”、“数学模型计算”、“波浪”和“海水入侵”突出了论文的核心研究领域，表明其在理论和实践层面都具有重要意义。进一步的工作方向则可能围绕如何提升模型的精确度，以及如何将机器学习算法融入水力计算模型，以实现更智能、动态的排海工程管理。 这篇论文结合人工智能和机器学习，为污水扩散器的优化设计提供了科学依据，对提高海洋环境保护水平和工程设计效率具有显著价值。