石油产品自20世纪初就成为了工业生产的重要原料,由于泄露、偷排、意外事故等原因,它们进入环境造成污染并严重地威胁着人类健康。这些难溶于水有机液态污染物进入地下环境后通常以非水相流体(Non-aqueous phase liquids,NAPLs)的形式存在。根据密度的不同可分为两类:密度小于水的称为轻非水相流体(Light non-aqueous phase liquids,LNAPLs);密度大于水的称为重非水相流体(Dense non-aqueous phase liquids,DNAPLs)。重非水相流体(DNAPLs)具有高密度、高毒性、低水溶性和高界面张力的特性,传统的抽出-处理技术、气体抽提技术、原位生物技术等对它都难以奏效。近年来出现的表面活性剂冲洗技术,也称为表面活性剂强化含水层修复技术(Surfactant enhanced aquifer remediation,SEAR),是对抽出-处理技术的改进,利用表面活性剂提高DNAPLs在水中的溶解性和迁移性,进而提高抽出-处理技术对于DNAPLs修复的有效性。然而,表面活性剂修复过程费用很高,为了控制成本,需要在修复施工之前制定合理高效的修复方案。目前,运用模拟-优化(simulation and optimization)方法对含水层修复过程进行优化设计日益受到普遍的重视。为了减轻优化模型求解过程中反复多次计算模拟模型所带来庞大的计算负荷,有些研究引入合理有效的替代模型,有效地提高了模拟模型和优化模型在DNAPLs污染含水层修复工程实际应用中的可行性。虽然借助替代模型实现模拟模型与优化模型的耦合技术日趋成熟并取得了较好的应用效果,但模拟模型、替代模型建立的过程中,优化模型求解的过程中,存在大量的不确定因素。这些不确定因素会在很大程度上影响优化结果,如果不加以考虑并尽可能避免其影响,很有可能会导致最终获得的优化方案在实际应用过程中难以取得预期的修复效果,浪费大量的人力、物力资源。因此,如何在现场调查的基础上,通过多相流数值模拟模型、替代模型、非线性规划模型等分析方法的综合运用,并针对各个环节的不确定因素进行不确定性分析,从而获得可靠性更高的最优修复方案,是一个亟待解决且具有重要理论和实际意义的科学问题。本文以假想的化工厂爆炸导致的硝基苯泄露污染含水层修复问题为研究对象,首先建立DNAPLs污染含水层多相流数值模拟模型。以各注水井的注水量和表面活性剂冲洗时间为输入变量,应用拉丁超立方抽样方法在各变量的可行域内抽样,将抽样结果代入多相流数值模拟模型获得相应的输出。根据输入-输出数据集,分别应用径向基函数人工神经网络、支持向量回归以及克里格法建立模拟模型的替代模型,并应用遗传算法、自适应权重粒子群优化算法以及基于模拟退火法的自适应权重粒子群优化算法对替代模型进行参数优选,对比分析三种替代模型对模拟模型的逼近程度以及三种参数优选方法的优选效果,以甄选出最优的替代模型及参数优选方法。为了进一步提高替代模型对模拟模型的逼近精度,缩小残差的分布区间,应用集对分析原理建立集对加权组合替代模型,并统计集对加权组合替代模型与模拟模型之间残差的概率分布,作为替代模型的不确定性。完成替代模型的不确定性分析后,进行模拟模型的不确定性分析:以含水层参数作为输入变量,污染质去除率作为输出变量建立模拟模型的替代模型。运用Sobol’全局敏感性分析法,借助替代模型识别出对表面活性剂强化含水层修复过程影响较大的含水层参数,以减小替代模型输入变量的维度,提高其对模拟模型的逼近精度,进而对模拟模型进行不确定性分析。最后,以修复费用最小为目标函数,以集对加权组合替代模型作为一个约束条件描述系统的输入-输出关系,并考虑其他约束条件,分别建立确定性非线性规划优化模型以及加入不确定分析结果的随机非线性规划优化模型。求解两种优化模型,并验证最优修复方案的可靠性,通过对比体现不确定性分析对于最优修复方案可靠性的提升。通过本文的研究,主要得到以下几条结论:(1)径向基函数人工神经网络模型、支持向量回归模型以及克里格模型对模拟模型都有较好的逼近精度,其中克里格模型的精度最高,与其它两种替代模型相比优势明显;基于模拟退火的自适应权重粒子群优化算法的搜索过程收敛速度很快,并能有效地避免搜索过程陷于局部极小解,其优化能力优于遗传算法与自适应权重粒子群优化算。所以,克里格法为最优的替代模型建模方法,而替代模型需要经过基于模拟退火的自适应权重粒子群算法进行参数优化。(2)运用多组训练样本分别建立克里格模型,再借助集对分析建立集对加权组合替代模型,与单一克里格模型相比,其拥有对模拟模型更高的逼近精度,而且提升效果十分显著。对于检验样本,单一克里格模型与模拟模型输出之间的残差(绝对值)最大值约为3%,平均残差约为0.6%;而集对加权组合替代模型与模拟模型输出之间的残差(绝对值)小于1.5%,平均残差仅有0.4%。(3)经过Sobol’全局敏感性分析可以发现,当六个含水层参数在给定的可行域内变化时,对修复效果影响最大的参数为孔隙度,其次为油相弥散度,而渗透率、水相弥散度、微乳相弥散度以及边界条件对修复效果的影响十分微弱,可以忽略。因此,在后续的模拟模型的不确定性分析过程中,应将孔隙度和油相弥散度处理为输入变量,而将其他四个参数近似地处理为常量,建立模拟模型的替代模型,以提高不确定性分析的计算精度。另一方面,敏感性分析结果对污染场地调查具有指导意义,需提高敏感参数的测量精度。(4)模拟模型不确定性分析的结果表明:含水层参数在合理的范围内按一定的概率分布变化,模拟模型的输出(污染质的去除率)会发生明显的变化。模型输出在均值上下浮动达2.5%,对模拟模型进行不确定性分析,并在表面活性剂强化修复方案优选过程中考虑其不确定性十分必要。(5)以替代模型代替模拟模型,大幅度地减小了模拟-优化过程的计算负荷,并保持了较高的精度。对模拟模型以及替代模型进行不确定性分析,可根据不确定性分析结果计算给定的修复方案实施后污染质去除率达到某一数值的置信水平。同时,建立随机非线性规划优化模型,求解不同置信水平下的最优修复方案,决策者可根据项目要求以及地下水用途、污染场地位置等实际条件,在修复方案可靠性和修复费用之间进行权衡,做出更加合理、有效的判断。