基于生物降解后对流–弥散–吸附微分方程的模拟与研究

地下水污染中危害最大的是有机污染，因此研究有机污染行为特征十分重要。本文分别建立有机污染物中对流、弥散及吸附的微分方程，再基于质量守恒方程建立能够描述有机污染物浓度变化的一维对流–弥散–吸附微分方程，再借助有限差分的数学方法求解。通过等高线图与三维图可视化初始浓度随着时间变化的情况，发现初始时刻，有机污染物在系统中心的浓度最高，随着时间推移，浓度逐渐在河流–地下水系统中传播、扩散和吸附而降低。

河流对地下水有着直接的影响，当河流补给地下水时，河流一旦被污染，就容易导致地下水以及紧依河流分布的傍河水源地将受到不同程度的污染，这将会严重影响工农业的正常运作、社会经济的发展和饮水安全。其中，在地下水污染中最难治理和危害最大的是有机污染，因此对有机污染物在河流地下水系统中的行为特征进行研究具有十分重要的理论意义和实际价值。此外，已有研究表明在河流地下水系统中有机污染物的行为特征主要涉及对流迁移、水动力弥散、吸附及阻滞等物理过程、化学反应过程以及生物转化过程等。

生物降解是一种重要的环境过程，涉及有机物在自然界中被微生物分解和降解的过程。解流–弥散–吸附微分方程是用来描述这一过程的一种数学模型。首先，研究者需要建立适当的数学模型来描述生物降解过程。这个模型通常会涉及到对有机物在土壤或水体中的传输(流)、分散(弥散)和微生物的吸附与分解过程的数学描述。

建立模型通常需要考虑多种参数， 如生物降解速率、生物降解产物的生成速率等。

研究需要采集实验数据来验证模型的准确性和可靠性[1]。这些实验可以包括在控制条件下监测有机物降解的速率和微生物的活动水平。实验数据通常用于模型参数的校准和验证。一旦建立了模型并获得了实验数据，研究者可以使用数值方法来模拟生物降解过程。这通常涉及到解流–弥散–吸附微分方程的数值解，以预测有机物在不同环境条件下的降解速率和分布。参数敏感性分析有助于确定哪些参数对于生物降解过程的模拟结果影响最大。这可以帮助研究者更好地理解模型的行为并优化参数值[2]。生物降解模拟的应用领域广泛，包括土壤污染修复、废水处理等。相关工作可能会关注特定应用领域，研究如何优化生物降解过程以提高有机物的去除效率。对于一些环境工程项目，需要进行环境影响评估，以确定生物降解对环境的长期影响。这可能需要进行长期的模拟和监测工作[3]。

总之，生物降解后对流–弥散–吸附微分方程的模拟与研究是一个复杂而多领域的研究领域，涉及到数学建模、实验研究和环境工程应用等多个方面。这一研究有助于更好地理解和管理环境中的生物降解过程，以减轻环境污染和改善生态系统健康。