基于LCA 的污水处理环境综合效益评价方法

张柳青

（锦州市生态环境局义县分局，辽宁 义县121100）

传统评价方法无法满足污水处理环境综合效益评价的现实需求。为解决传统评价方法中存在的问题，LCA 作为一种算法，其核心为最近公共祖先原则，通过并查集合并节点的方式，实现数据遍历，进而提高对数据的综合掌握程度。基于此，有理由将LCA 应用在污水处理环境综合效益评价中，通过设计一种基于LCA 的污水处理环境综合效益评价方法，致力于从根本上提高污水处理环境综合效益评价的置信度，为提高污水处理环境综合效益提供真实的理论依据。

1 LCA

LCA 又称Tarjan(离线)算法，通过公共祖先的核心概念，实现数据之间最短路径的寻优。假定每个单独存在的数据视为一个节点，且每个节点都具备其对应的公共节点，也就是其祖先节点[1]。本文以5 个节点为例，分析其基于LCA 最短路径寻优的过程。基于LCA 最短路径寻优过程示意图，如图1 所示。

图1 基于LCA 最短路径寻优过程示意图

结合表1 所示，节点1 是节点2、3 的最近祖先节点；节点2是节点4、5 的最近祖先节点。在明确LCA 中最近祖先节点定义的基础上，要想在众多的节点中精准找到最近祖先节点，可以采用遍历的方式，通过Tarjan/DFS+ST/倍增，找到最近祖先节点，以其作为该组数据中的公共节点，为后续计算提供支持。因此，通过分析LCA 算法可知，LCA 能够为污水处理环境综合效益评价中选取关键评价指标提供助力。为此，本文基于LCA 设计污水处理环境综合效益评价方法，具体研究内容，如下文所述。

2 基于LCA 的污水处理环境综合效益评价方法

2.1 基于LCA 选取污水处理环境综合效益评价指标

在污水处理环境综合效益评价中，为保证评价指标的选取能够具有代表性，本文基于LCA 选取污水处理环境综合效益评价指标。基于LCA，将能够影响污水处理环境综合效益的指标一一罗列，通过Tarjan/DFS+ST/倍增的方式，找到其中关联度最大的最近祖先节点作为公共节点，以此，选取污水处理环境综合效益评价指标[2]。设单位投资污水处理量的计算表达式为L，则有公式（1）：

公式（1）中，N 指的是污水处理量；V 指的是实际污水处理投资总额。通过公式（1），能够计算得出单位投资污水处理量。以此，基于LCA 选取出本次污水处理环境综合效益评价中的公共指标。

2.2 计算污水处理环境综合效益评价指标灰色关联度

基于LCA 计算污水处理环境综合效益评价指标灰色关联度，提取评价要素[3]。本文采用LCA 对数据分级分解的方法，计算评价指标灰色关联度。设污水处理环境综合效益评价指标灰色关联度为 δ，可得公式（2）：

公式（2）中，n 指的是污水处理环境综合效益评价指标数据特征矢量；i 指的是污水处理环境综合效益评价指标特征个数，为实数；w 指的是污水处理中产生的二次污染量；m 指的是摩擦系数；k 指的是污水处理环境综合效益评价指标特征权值系数；g 指的是污水处理环境综合效益评价指标特征隶属度函数；μ指的是污水处理环境综合效益评价指标属性相互依赖度。通过公式（2），得出污水处理环境综合效益评价指标灰色关联度，根据评价指标灰色关联度体现出评价指标与结论间的非线性关系，并以事实为依据，排除人为增加评价指标灰色关联度的模糊性。通过模糊聚类计算得出的数据，进而获取更为准确的污水处理环境综合效益评价相关本体类。

2.3 构建污水处理环境综合效益评价荷载矩阵

公式（3）中，I 指的是多种评价特征元素的单向矩阵。根据上述公式可进行污水处理环境综合效益的综合投影评价，结合投影的单位及覆盖范围，实现对应的评价因子荷载矩阵建立，满足数据的综合性评价。

2.4 得出污水处理环境综合效益评价公式

在此基础上，采用连续性综合评价的方式，设污水处理环境综合效益评价公式为S，则其归一化处理的计算公式，如下式所示。

公式（4）中，r 指的是污水处理环境综合效益系数；a 指的是评价维度下评价重要度量值；h 指的是评价指标下评价重要度量值。通过公式（4），可以得出污水处理环境综合效益评价系数。通过以上研究，有理由相信在无特殊情况下，本文得出的评价公式能够获得更加精准的污水处理环境综合效益评价结果。

2.5 污水处理环境综合效益评价结果赋值

在得出污水处理环境综合效益评价公式后，下述将执行评价方法中的最后一步，污水处理环境综合效益评价结果赋值。首先，根据德尔菲数据处理方法，对比多组数值的权重程度，从评价置信度角度出发，模拟化检测综合评价结果。而后，结合基础对比指标，将区间赋值数据分为0～60 分、60～75 分、75～85 分以及＞85 分，整合污水处理环境综合效益评价指标赋值的数值，采用建立核函数的方式进行多级指标变量的统计，对权重值较大的污水处理环境综合效益评价指标赋予较高的权值，分析数据间的权值占比，及权值之间的动态化关系，实现污水处理环境综合效益评价。还可以通过对权值数据进行从大到小的排序，数值越大表示污水处理环境综合效益越好；反之，污水处理环境综合效益则越差。至此，完成基于LCA 的污水处理环境综合效益评价。

3 实例分析

3.1 实验准备

本文通过设计实例分析的方式，选取某污水厂作为实验对象。随机在该污水厂抽取1000m3污水作为本次实验的样品。为明确1000m3污水试样中的污染物成分，对1000m3污水试样进行化学分析，得到1000m3污水试样化学分析结果，如表1 所示。

表1 1000m3 污水试样化学分析结果

结合表1 信息，为1000m3污水试样中化学成分组成。本次实例分析内容为评价污水处理环境综合效益，首先，使用本文设计的评价方法评价污水处理环境综合效益，通过matalb 软件测试评价置信度，并记录，将其设为实验组；其次使用传统评价方法评价污水处理环境综合效益，同样通过matalb 软件测试评价置信度，并记录，将其设为对照组。由此可见，本次实验主要内容为测试两种评价方法的评价置信度，评价置信度数值越高证明该评价方法的评价精度越高。通过10 次实验，针对实验测得的评价置信度，记录实验数据。

3.2 实验结果分析与结论

对比两种评价方法下的评价置信度，评价置信度对比结果，如下表2 所示。

表2 两种方法实验对比结果

结合表2 所示，本文设计的评价方法置信度明显高于对照组，具有明显的优势。

结束语

本文通过实例分析的方式，证明了设计评价方法在实际应用中的适用性，以此为依据，证明此次优化设计的必要性。因此，有理由相信通过本文设计，能够解决传统污水处理环境综合效益评价中存在的缺陷。但本文同样存在不足之处，主要表现为未对本次评价置信度测定结果的精密度与准确度进行检验，进一步提高评价置信度测定结果的可信度。