北京新污染物水模拟风险预测

    上海湖境科技：地下水模拟软件——场地污染精细刻画的场景深化与决策赋能。在治理决策深度联动上，软件将精细刻画结果转化为更直接的治理指引。新增“污染风险分区与修复优先级排序”模块，结合污染浓度、含水层脆弱性、周边敏感目标（如饮用水源地、生态保护区）分布，自动划分高、中、低风险区域，并基于污染刻画的浓度梯度数据，计算不同区域的修复目标值与所需治理周期，辅助制定分阶段修复计划；针对修复工程施工，软件可输出“污染羽移动轨迹预测图”，标注不同施工阶段污染扩散的潜在风险区，为施工时序安排、应急防控措施设置提供参考，例如在抽出-处理系统建设中，可提前预判未修复区域污染羽的扩张方向，指导临时拦截措施的布设，切实将场地污染精细刻画能力转化为精细治理的实效，进一步强化“地下水环境医生”从“精细诊断”到“科学施治”的全链条服务能力。 结合气候变化数据，软件用 AI 预测多年污染演化趋势，为地下水污染长期治理规划提供支撑。北京新污染物水模拟风险预测

    上海湖境科技的地下水数值模拟技术服务，在持续深耕传统应用场景的同时，更积极适配新兴需求与特殊工况，不断拓展技术服务的深度与广度。针对地下工程建设领域，如地铁隧道、深层管廊施工，服务可构建“地下水-岩土体”耦合模型，模拟施工降水对周边地层应力状态的影响，量化预测基坑突水风险与周边建筑物沉降量，为施工方案优化（如降水井布设密度、降水速率控制）提供精细技术指导，有效规避工程安全隐患；面对气候变化下的地下水系统响应问题，服务可耦合气象预测数据（如降雨量、蒸发量变化趋势），模拟未来区域地下水位动态变化与水资源量演变规律，为流域水资源规划、抗旱防汛策略制定提供长期决策依据。在技术创新层面，服务引入AI辅助建模技术，通过机器学习算法对历史水文地质数据、模拟结果进行深度分析，自动识别模型参数敏感性区间，大幅提升服务效率；同时，针对客户对模拟过程透明度的需求，开发可视化建模交互平台，客户可实时查看参数调整对模拟结果的影响，参与模型优化过程，实现“技术服务-客户反馈”的高效协同。此外，在跨境、跨区域地下水治理项目中，服务可整合多区域水文地质数据，构建一体化数值模型。 黑龙江修复水模拟监测针对季节性地下水流变化，软件借 AI 分析历史数据建模型，提升不同季节污染迁移模拟准确性。

    在技术研发的专业维度，上海湖境科技以行业主流模拟工具为对标基准，深度融合ModFlow、MT3D、GMS、HYDRUS等软件的**技术逻辑，同时依托自主创新突破传统工具的应用局限，构建更适配复杂地下水环境问题的技术体系。在地下水流场模拟层面，公司AI地下水模拟软件不仅兼容ModFlow的有限差分法**框架，可精细复现孔隙介质、裂隙介质中的地下水流运动规律，还通过AI算法优化边界条件反演流程——相较于传统ModFlow需人工反复调试参数，公司软件可基于传感器采集的水头监测数据，自动迭代计算水文地质参数（如渗透系数、给水度）的比较好解，大幅提升复杂水源地开采、地下水超采修复等场景的模拟效率与精度。在污染物迁移模拟领域，软件整合MT3D的溶质运移模拟模块功能，支持对流-弥散、吸附-解吸、生物降解等多过程耦合模拟，同时针对MT3D在多组分复合污染模拟中的局限性，新增AI驱动的多物种反应动力学模型，可精细刻画重金属与有机污染物共存体系中的交互作用机制，其模拟结果与MT3D的经典算例验证偏差控制在行业允许范围，且在非均质场地的污染羽形态预测中表现更优。在可视化与模型构建环节，软件借鉴GMS的三维地质建模优势。

    针对包气带-地下水系统的水盐运移、污染物垂向迁移问题，公司软件吸收HYDRUS的不饱和带模拟核心算法，可精细模拟水分在非饱和多孔介质中的入渗、蒸发、根系吸水过程，同时结合自主研发的AI参数反演模块，实现对土壤水吸力、扩散率等不饱和带参数的快速校准——相较于HYDRUS需依赖大量室内土柱实验数据，公司软件可通过野外传感器采集的土壤含水率、基质势数据，自动反演关键参数，***降低田间尺度模拟的参数获取成本。在实际项目应用中，公司技术团队可实现自主软件与上述行业软件的协同联动：例如在某工业污染场地修复项目中，先通过GMS构建三维地质框架，再利用ModFlow计算地下水流场，MT3D模拟污染物迁移路径，***将多软件模拟结果导入公司AI软件进行耦合分析，结合传感器实时监测数据优化修复方案，形成“经典工具建模+AI智能优化”的专业技术流程，确保项目在复杂水文地质条件下的治理方案科学可靠。此外，公司在技术服务中为客户提供专业的软件适配与二次开发支持，可基于客户既有的ModFlow、MT3D模型文件进行格式转换与参数迁移，避免客户重复建模；针对科研机构开展的包气带水盐运移研究，提供HYDRUS与公司软件的联合模拟方案，助力科研人员拓展研究维度。 上海湖境科技：为科研与个人用户提供定制化 “软件 + 服务”，以机器学习赋能地下水模拟，满足多元需求。

在地下水环境影响评价咨询领域，上海湖境科技土壤-地下水模拟系统凭借高适配性，为不同类型项目环评提供定制化技术支持，深度契合《环境影响评价技术导则地下水环境》（HJ610）要求。针对矿产开采、化工生产等重点污染风险项目，系统可整合钻孔抽水试验、水土样分析等基础数据，构建考虑非均质含水层结构的精细化模型，模拟项目全生命周期内地下水动力场变化，精细预判采矿疏干导致的区域地下水位降深、化工原料泄漏引发的污染物垂向渗透深度，甚至能量化分析污染物在包气带-饱水带界面的迁移转化规律，为环评中“环境风险预测与评价”章节提供精细的数值模拟成果。对于线性工程如公路、输油管道项目，系统可通过分段建模技术，模拟施工期穿越水源保护区段的基坑排水对周边地下水补给的影响，以及运营期油品泄漏沿管道沿线的横向扩散范围，结合敏感点保护目标的水质标准，计算超标风险概率与影响半径。此外，在环评公众参与阶段，系统能将模拟结果转化为直观的可视化图表（如地下水位变化等值线图、污染物浓度时空分布图），帮助公众更清晰理解项目对地下水环境的潜在影响，同时为环评单位应对审批部门技术问询提供详实的模拟数据支撑，确保环评报告逻辑严谨、数据可靠。针对地下水污染溯源场景，软件搭载 AI 溯源算法，可基于多点位浓度监测数据反推污染起始时间与源头位置。上海环境评价水模拟数值计算

模拟真实水文环境，可获取渗透系数等关键参数，验证修复技术可行性，为模拟提供数据。北京新污染物水模拟风险预测

    上海湖境科技：AI赋能地下水模拟软件——重构精细治理新范式依托“地下水环境医生”的**定位，上海湖境科技将AI技术深度融入地下水模拟软件研发，打造“AI+地下水模拟”智能解决方案，通过数据驱动与算法优化，**传统模拟中参数校准难、动态预测滞后、复杂场景适配弱等痛点，为科研、治理、监管等多场景用户提供更高效、更精细的技术支撑。对用户而言，这款AI赋能的地下水模拟软件**价值在于三大智能功能：其一，AI智能参数校准，无需人工反复试错——软件可自动导入勘察数据、实验装置获取的实测数据（如污染浓度、水位变化），通过机器学习算法分析数据关联性，快速校准弥散系数、渗透系数等关键参数，为污染分布刻画、修复方案模拟奠定精细数据基础；其二，动态风险智能预测，告别静态模拟局限——软件搭载时序预测模型，可结合实时监测数据（如降雨量、污染物渗漏量）动态更新模拟结果，**污染羽扩张路径、浓度峰值区域，尤其适用于突发污染应急场景，帮助用户提前布设拦截措施，降低扩散风险；其三，复杂场景智能适配，应对多样治理需求——针对岩溶区、复合污染等复杂场景，AI算法可自动匹配比较好模拟模型（如裂隙网络模型、多组分耦合模型）。 北京新污染物水模拟风险预测

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