【摘 要】
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突发环境污染事件进行应急处置时,需要在历史案例库和处置技术库的基础上通过筛选模型筛选出最适宜的应急处置技术.其中筛选的效率和准确性是构建技术筛选模型的首要因素,目
【机 构】
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哈尔滨工业大学市政环境工程学院,哈尔滨工业大学城市水资源与水环境国家重点实验室,黑龙江建筑职业技术学院市政工程技术学院
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项基金(2012ZX07205-005);环保公益性行业科研专项基金(201209048);中国博士后科学基金(2014M551249)
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突发环境污染事件进行应急处置时,需要在历史案例库和处置技术库的基础上通过筛选模型筛选出最适宜的应急处置技术.其中筛选的效率和准确性是构建技术筛选模型的首要因素,目前尚无较为满意的解决方案.本文结合案例推理技术(CBR)和模糊多属性群决策模型(MADM)的优势,建立了环境污染应急处置技术的CBR-MADM两步筛选法模型:第1步,先利用基于熵权G1法的CBR推理从案例库中匹配案例,再从相似度最高的几个案例中提取应急处置技术作为备选技术;第2步,利用MADM对备选技术进行筛选和决策.CBR-MADM两步筛选法既充分利用了历史处置经验,又极大地提高了应急处置技术的筛选速度和效率.将该方法应用于2012年底山西长治浊漳河苯胺泄漏污染事件中,成功筛选出"投加混凝剂-活性炭坝拦截"技术,同实际情况吻合,验证了其适用性和可行性.
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