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城市生活用水系统的随机动力学分析及污水处理的DEA评价

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 13:51:57
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城市生活用水系统的随机动力学分析及污水处理的DEA评价【摘要】:近年来随着社会经济的发展和人口的不断增加,城市用水量也在不断加大,缺水日趋严峻。我国各大中城市普遍呈现供水紧张的状况

【摘要】: 近年来随着社会经济的发展和人口的不断增加,城市用水量也在不断加大,缺水日趋严峻。我国各大中城市普遍呈现供水紧张的状况,水资源短缺已经成为制约城市发展的一个重要因素。与此同时,中国的城市用水环境也在加剧恶化,而城市污水排放正是水环境恶化的最主要原因之一。尤其是一些发展迅速的城市,几乎过半的污染物未经处理就直接排入河流和湖泊,这些都对城市用水以及污水处理能力提出了更高的要求。 本文运用非线性动力学理论分析方法,建立了天津市城市生活用水系统模型,并进行了随机动力学分析;还运用数据包络分析(DEA)方法对天津市16家污水处理厂污水处理状况进行了评价研究。 1.因为城市生活用水系统中的用水量受社会、经济、人口、城市化、技术进步以及环境约束等多方面因素的影响,所以本文建立了一个城市生活用水的随机非线性动力学模型,根据拟不可积Hamilton相关理论和Oseledec乘性遍历定理,计算了模型的最大Lyapunov指数,分析了系统的局部稳定性;根据扩散边界的形态判断了奇异边界的性质,得到了全局稳定性条件;通过对平稳概率密度形状变化的判断,得到了城市生活用水系统发生随机分岔的条件,并分析了系统的随机分岔行为,最终给出城市生活用水系统发生分岔的可能性,并分析的发生分岔的物理意义。 2.本文还结合天津市实际污水处理状况,对天津市16家污水处理厂,选取6个输入指标(建设总投资、处理厂占地面积、员工总数、单位电耗、直接成本、总成本)和7个输出指标(污水处理收费单价、干污泥产量、BOD去除率、COD去除率、SS去除率、氨氮去除率、磷去除率),并利用这些指标建立了评价指标体系,运用DEA方法对该指标体系进行分析,构造了该指标体系的具有阿基米德无穷小的C 2? R模型。由于模型计算十分复杂,所以本文利用DEAP软件对该模型进行计算,并得到计算结果,最后对该计算结果进行分析。采用有效性的概念评价各个评价决策单元(DMU)即各个污水处理厂绩效,从而判断各个污水处理厂是否DEA有效,并给出其投入产出指标改进方向。 【关键词】:随机动力学 Hamilton Lyapunov指数 随机稳定性 随机分岔 DEA DMU
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TB122
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 研究背景8-12
  • 1.1.1 我国水资源的特点8-10
  • 1.1.2 我国供水需水的发展变化极其特点10-11
  • 1.1.3 天津市水资源利用现状及特点11-12
  • 1.2 研究意义12
  • 1.3 研究内容及创新点12-14
  • 第二章 非线性系统的随机动力学理论14-25
  • 2.1 随机平均法与随机微分方程14-17
  • 2.1.1 随机平均原理14-15
  • 2.1.2 随机微分方程与FPK (Fokker-Planck-Kolmogolov) 方程15-17
  • 2.2 随机动力系统的稳定性与李亚普诺夫指数的计算17-19
  • 2.3 一维扩散过程的边界分析19-25
  • 2.3.1 边界的分类20-21
  • 2.3.2 奇异边界(singular boundary)21-25
  • 第三章 城市生活用水系统的随机非线性动力学25-35
  • 3.1 城市生活用水量的随机非线性动力学模型25-27
  • 3.2 城市生活用水量的随机非线性动力学模型的随机稳定性27-29
  • 3.2.1 局部稳定性27-28
  • 3.2.2 全局稳定性28-29
  • 3.3 城市生活用水量的随机非线性动力学模型的随机分岔29-34
  • 3.4 本章结论34-35
  • 第四章 数据包络分析理论基础35-43
  • 4.1 本章引言35
  • 4.2 C~2- R 模型简介35-40
  • 4.2.1 C~2- R 模型35-38
  • 4.2.2 具有非阿基米德无穷小的C~2-R 模型38-40
  • 4.3 DEA有效的经济学含义40-42
  • 4.4 模型的应用范围42-43
  • 第五章 天津市污水处理厂效率的DEA评价43-51
  • 5.1 DEA模型的选择44
  • 5.2 天津市16 家污水处理厂的DEA模型44-50
  • 5.2.1 DEA决策单元的选择44-45
  • 5.2.2 输入指标和输出指标的选择45-47
  • 5.2.3 具体模型的建立47-49
  • 5.2.4 评价结果分析49-50
  • 5.3 本章总结50-51
  • 第六章 结论与展望51-53
  • 6.1 本文总结51
  • 6.2 展望51-53
  • 参考文献53-57
  • 发表论文和科研情况说明57-58
  • 致谢58


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