摘要：【目的 】 掌握沉淀池底泥的时空分布规律,对优化排泥策略、提升水厂运行效率与科学管理水平具有重要意义。【方法 】 文章以舟山市某水厂的平流沉淀池为研究对象,创新地提出了预测沉淀池泥位时空分布的混合模型。该模型是将水动力模型和数据驱动模型融合:首先,建立沉淀池的水动力模型模拟分析不同工况下沉淀池底泥的时空分布特性;其次,在水动力模型基础上引入数据驱动模型,最后,构建混合模型预测沉淀池泥位。【结果 】 混合模型具有较好的准确性和可靠性:水动力模型沉淀池底泥厚度的模拟值和实测值平均误差为2.38%,与沉淀池实际底泥分布趋势一致,大部分污泥在进水前段发生沉降,在沉淀池的末端出水处污泥沉降比较小;XGBoost在多种数据驱动模型中预测效果最好,R2为0.995,平均绝对误差(MAE)为0.009 7,均方根方误差(RMSE)为0.027 4,沉淀池底泥厚度的预测值与模拟值之间的平均误差为1.83%。【结论 】 文章通过案例分析最终总结出,采用水动力模型耦合XGBoost数据模型的混合模型,进行沉淀池底泥预测分析,具有显著优势。该混合模型不仅能够准确反映沉淀池底泥的时空分布特性,还有助于优化沉淀池的排泥方式,进而提升水厂的管理和运行效能,具有重要的应用价值。

关键词：沉淀池，水动力模型，泥位预测，混合模型，时空分布

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