氧化铝工业生产过程中产生的尾矿—赤泥是一种红色废弃物,赤泥附液和冲灰水入渗会造成地下水和地表水的污染。岩溶水在地下管道中流动快,多紊流和管道流,污染物及废水一旦进入含水层可迅速扩散影响到很远的地方。岩溶地区水环境受到污染后影响范围广、难以预测,防治难度较大。本课题以扎塘赤泥堆场为研究对象,通过搜集资料和现场调查,掌握了赤泥堆场堆积高程1314m岩溶发育、地下水及地质环境背景等,对赤泥堆场岩溶渗漏进行分析得到赤泥堆场岩溶渗漏类型为裂隙管道类型,存在二个渗漏方向,三个渗漏途径。岩溶地下水影响了百花湖及猫跳河。分别采用有限差分法和神经网络法建立赤泥堆场渗漏污染计算模型,对赤泥堆场岩溶渗漏污染进行预测,在此基础上探讨了上述方法在岩溶地区的适用性。有限差分法借助目前较为流行的Visual MODFLOW软件来完成,是在对水文地质条件概化的基础上建立了数值模型,实现了对污染物弥散浓度的预测。神经网络模型的创建、训练与仿真是借助MATLAB软件的神经网络工具箱中提供的GUI(图形用户界面)来完成。根据BP网络的结构特点,选择赤泥堆场内污染物浓度和S407、S639处前一时段浓度作为输入数据,S407、S639污染物浓度作为输出数据,分别采用TRAINLM算法和TRAINDX算法,预测了污染物浓度,对比了两种算法对本课题的适用性。本文通过上述有限差分法和神经网络法实现了对赤泥堆场污染的预测,为赤泥堆场污染物渗漏的预防与治理提供了依据。通过研究发现,利用Visual MODFLOW软件模拟地下水中污染物的运移,具有直观、易懂、计算速度快等优点,值得继续探讨应用。但在岩溶地区由于水文地质条件复杂,用有限差分法建立数值模型难度较大,在今后的研究应用中应更加注重水文地质条件的认识。神经网络方法最大的特点在于可以不依赖于水文地质参数和含水层信息,对于资料缺乏、时空变异大的岩溶地区来说,是很好的研究发展方向。