CN115203945A - 一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115203945A
CN115203945A CN202210836061.6A CN202210836061A CN115203945A CN 115203945 A CN115203945 A CN 115203945A CN 202210836061 A CN202210836061 A CN 202210836061A CN 115203945 A CN115203945 A CN 115203945A
Authority
CN
China
Prior art keywords
hydrogeological
water level
observation
parameter estimation
ratio
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202210836061.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115203945B (zh
Inventor
梁修雨
孟祥帅
马恩泽
张将伟
周韵秋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southern University of Science and Technology
Original Assignee
Southern University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southern University of Science and Technology filed Critical Southern University of Science and Technology
Priority to CN202210836061.6A priority Critical patent/CN115203945B/zh
Publication of CN115203945A publication Critical patent/CN115203945A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115203945B publication Critical patent/CN115203945B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01DMEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/14Fourier, Walsh or analogous domain transformations, e.g. Laplace, Hilbert, Karhunen-Loeve, transforms

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

本发明适用水文地质参数计算技术领域,提供了一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质,通过对已有的地下水位观测资料进行频谱分析,并结合水文地质参数建立近河含水层水位对补给源响应的传递函数理论模型,由含水层水位响应的传递函数理论模型对监测到的实测水位响应频谱特征拟合配线获得含水层水文地质参数,本发明方法解决了现场试验方法存在人为干扰和成本较高无法实现连续监测的问题,同时避免了观测场地环境因素的限制,充分利用已有资料即可实现对近河含水层水文地质参数的估算,且本发明操作简单,易于实际应用,为近河含水层水文地质参数的确定提供了一种新的方法和思路。

Description

一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明属于水文地质参数计算技术领域,尤其涉及一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
水文地质参数是表征含水层渗透性及储水性能的关键指标。含水层的响应时间
Figure BDA0003748270900000011
及河床渗透性指数
Figure BDA0003748270900000012
是定量评价流域尺度地下水流的重要参数,其中,L为分水岭至河流的平均长度,D为含水层水力扩散系数,K为含水层渗透系数,K’为河床渗透系数,b’为河床厚度。正确估计这两个水文地质参数是地下水资源评价及地下水环境保护的重要基础。
水文地质参数估计方法通常包括:查阅图表、土壤颗粒分析、室内砂柱试验、野外抽水试验、数值模型反演等。这些方法均各有利弊,其中,抽水试验方法是最常用且有效的水文地质参数估计方法,但是存在成本高、估计的参数仅限于较小的场地尺度等问题,不适用于流域尺度水文地质参数估计。数值模型反演方法可用于流域尺度水文的参数的估计,但是该方法需要详细的水文地质资料,如建立数值模型需要掌握含水层分布、岩性、边界条件、源汇项等,且数值模型反演需要高昂的计算成本。随着水位自动监测技术进步及相应监测设备的发展,监测地下水位变得成本低廉且数据丰富,具有长时间序列高频率的监测数据可用使用。这些监测的地下水位数据隐含着含水层的渗透性及储水性的重要信息。采用功率谱的时间序列分析方法可以挖掘出长时间序列的地下水位数据所包含的信息,可用于水文地质参数估计。
发明内容
本发明的目的在于提供一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质,旨通过采用功率谱的时间序列分析方法挖掘出长时间序列的地下水位数据所包含的信息用于水文地质参数估计。
一方面,本发明提供了一种水文地质参数估计方法,所述方法包括以下步骤:
收集待求解水文参数的河岸带近河含水层的水文地质资料,包括地质信息、观测井的施工信息及其水位观测信息;
对所述水文地质资料进行预处理,所述预处理包括无量纲化和去趋势化,求解不同的所述观测井的水位波动的功率谱密度;
根据两口距河流不同位置的所述观测井的水位波动功率谱密度的比值确定传递函数之比;
根据基于实际地质情况预设的理论模型推导水位振幅在频域的解析解,并确定传递函数解析解,进而确定对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比;
将对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比与两口所述观测井的实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果,进而确定含水层的响应时间及河床渗透性指数。
进一步地,水文地质资料包括分水岭距河流的距离L、水位观测孔的水位观测数据h、各水位观测孔距离河岸的距离x,观测井的数量不少于两个,观测时间不少于1年。
进一步地,去趋势化处理包括使用原始数据减去其线性趋势,计算公式为:yt=y-ym,式中:yt为波动项,y为剔除异常值后的原始数据,ym为线性趋势项。
进一步地,所述水位波动的功率谱密度为单位频率的水位波动的功率谱,采用傅里叶变换的方法计算水位波动的功率谱,即水位波动的功率谱为其傅里叶变换的模的平方。
进一步地,所述理论模型为一维空间模型,所述一维空间模型包括一个边界为低渗透性河床,其补给源随时间变化,左边界河水位为固定水头,且需满足以下假设条件:
取水平右方向为正方向,且零点位于河岸带向下延伸与隔水界面的交点;
河岸带是均质各向同性的,且河床渗透系数K’、不随时间变化;
初始时刻饱和与非饱和带中的水位均为0;
非承压含水层中的水流运动为一维水平流;
非承压含水层为均值各向同性,渗透系数K不随时间变化;
河水位的波动不予考虑,视河水位始终为0。
进一步地,所述对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比为:
Figure BDA0003748270900000031
式(18)中,TF1h1R和TF2h2R分别为两口所述观测井处地下水位的传递函数,Sh1h1和Sh2h2分别为两口所述观测井处地下水位的功率谱。
进一步地,与实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果的具体实现方式如下:
在ωD=2πft0的设定条件下,将公式(18)转换为:
Figure BDA0003748270900000032
传递函数TF(t0,f,α)中的频率f即为实测数据的时间频率f。
另一方面,本发明提供了一种水文地质参数估计装置,所述装置包括:
实测数据获取模块,用于收集待求解水文参数的河岸带近河含水层的水文地质资料,包括地质信息、观测井的施工信息及其水位观测信息;
实测数据处理模块,用于对所述水文地质资料进行预处理,求解不同的所述观测井的水位波动的功率谱密度;
实测数据计算模块,用于根据两口距河流不同位置的所述观测井的水位波动功率谱密度的比值确定传递函数之比;
理论模型计算模块,用于根据基于实际地质情况预设的理论模型,推导水位振幅在频域的解析解,并确定转化函数解析解,进而确定对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比;
配线及估算模块,用于通过做出两个观测井井位对应的不同目标参数传递函数之比,与实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果,确定含水层的响应时间及河床渗透性指数。
另一方面,本发明还提供了一种水文地质参数估计设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现水文地质参数估计方法中所述的步骤。
另一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现水文地质参数估计方法中所述的步骤。
本发明的有益效果:
(1)本发明基于谱分析和传递函数的原理,依据已有的水文地质观测数据,推导出近河含水层系统的水位对于补给的响应关系,即传递函数——并与实测数据的功率谱密度比值曲线进行配线,利用最优拟合配线确定对应的河岸带含水层水文地质参数,将实测结果与理论结果相联系,充分挖掘了已有数据的利用价值。
(2)本发明不需再进行现场试验,建立理论模型后即可根据理论推导和数据拟合获得水文地质参数,避免了现场试验过程中泥沙、检测环境、采样不连续和试验要求及技术标准不统一等因素的影响。本发明推导严谨,合理可靠,具有一定的新颖性,且本发明操作简单,易于实际应用,为和河岸带含水层水文地质参数的确定提供了一种新的方法和思路。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的水文地质参数估计方法的流程图;
图2是本发明实施例一提供的近河含水层通过河岸带补给河流的概念模型图;
图3是本发明实施例一提供的观测井1和观测井2的位置示意图;
图4是本发明实施例一提供的观测井1和观测井2的井孔监测水位变化时间序列及其趋势项;
图5是本发明实施例一提供的原始数据无量纲水位变化序列及其趋势项;
图6是本发明实施例一提供的原始数据无量纲水位波动项及其趋势项;
图7是本发明实施例一提供的观测井1的水位波动功率谱密度;
图8是本发明实施例一提供的观测井2的水位波动功率谱密度;
图9是本发明实施例一提供的功率谱密度之比;
图10是本发明实施例一提供的传递函数之比;
图11是本发明实施例二提供的水文地质参数估计装置的结构示意图;
图12是本发明实施例三提供的水文地质参数估计设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述:
实施例一:
如图1所示,本文基于某具体研究场地,下文示出了本发明实施例提供的水文地质参数估计方法的实现流程,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,详述如下:
步骤S1、收集待求解水文参数的河岸带近河含水层的水文地质资料;
在本发明实施例中,如图3所示,某具体研究场地的概化模型表现为:分水岭距河岸的距离L=175m,两个观测井距河岸的距离x1和x2分别为1m和40m,以此作为距离河岸不同位置无量纲化的基础,其中无量纲井孔位置为
Figure BDA0003748270900000061
本实施例收集了某观测井1和观测井2在2005年7月28日~2005年3月19日之间,分辨率为1天,共计966天的水位观测数据h1和h2进行处理分析,图4示出了观测井1和观测井2的井孔监测水位变化时间序列及其趋势项。
步骤S2、对水文地质资料进行无量纲化和无趋势化处理,求解不同观测井的水位波动的功率谱密度;
水位波动数据首先要进行无量纲化,无量纲化后的水位为所有水位数据除以初始水位值,即
Figure BDA0003748270900000062
含水层初始水位h0为28.51m,图5示出了井孔无量纲水位变化时间序列及其趋势项。
对无量纲数据选用一次线性趋势项进行去趋势化处理,即使用原始数据减去其线性趋势,计算公式为:yt=y-ym,其中:yt为波动项,y为剔除异常值后的原始数据,ym为线性趋势项。
去趋势化处理后得到无量纲形式的水位波动项,如图6所示。
如图7-8所示,通过对连续观测获得的井孔水位波动项进行频谱分析,可以获得观测井1和观测井2的功率谱密度,本实施例中功率谱密度求解方法采用傅里叶变换法求得,即水位波动的功率谱为其傅里叶变换的模的平方,计算公式为:
Figure BDA0003748270900000063
其中,Shh(f)为水位波动的功率谱,H(f)为水位h(t)的傅里叶变换,f为频率。
步骤S3、根据观测井1和观测井2的水位波动功率谱密度计算两口观测井的功率谱密度比值,如图9所示。
步骤S4、根据基于实际地质情况预设的理论模型推导水位振幅在频域的解析解,并确定传递函数解析解,进而确定对应两口观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比;
基于实际地质情况预设的理论模型为一维空间模型,一维空间模型包括一个边界为低渗透性河床,其补给源随时间变化,左边界河水位为固定水头,且满足以下假设条件:
取水平右方向为正方向,且零点位于河岸带向下延伸与隔水界面的交点;
河岸带是均质各向同性的,且河床渗透系数K’、不随时间变化;
初始时刻饱和与非饱和带中的水位均为0;
非承压含水层中的水流运动为一维水平流;
非承压含水层为均值各向同性,渗透系数K不随时间变化;
河水位的波动不予考虑,视河水位始终为0。
如图2所示,本发明中建立的理论模型为近河非承压含水层地下水流一维时变模型,左边界为定水头边界,右边界为隔水边界,左右间隔L,虚线为潜水面,含水层接受补给后以一维水平流汇入河流。
在假设条件的基础上,非承压含水层线性控制方程为:
Figure BDA0003748270900000071
Figure BDA0003748270900000072
Figure BDA0003748270900000073
h=h0,t=0 (1d)
式(1)中,
Figure BDA0003748270900000074
为含水层导水系数,K为含水层渗透系数,
Figure BDA0003748270900000075
为平均含水层厚度,R为含水层补给率,Sy为给水度,h为地下水位,K’为河床渗透系数,b’为河床厚度,L为分水岭至河流的平均长度,h0为初始地下水位;
为简化计算,定义如下变量:
Figure BDA0003748270900000076
式(2)中,下标‘D’为无量纲标识,t0为含水层的响应时间,α为河床渗透性指数,D为含水层水力扩散系数;
将公式(2)带入公式(1),得到如下无量纲形式的控制方程与边界条件和初始条件,
Figure BDA0003748270900000081
Figure BDA0003748270900000082
Figure BDA0003748270900000083
hD=1,tD=0 (3d)
随时间波动的地下水位与补给率表示为:
hD(xD,tD)=<hD>+h′D(xD,tD) (4a)
RD(tD)=<RD>+R′D(tD) (4c)
式(4)中,<>代表集平均,h′和R′分别表示水位及补给相对于平均值的波动;
将公式(4)带入公式(3)中然后取平均,基于波动项是一个平稳过程、均值为0的前提,得到一个关于平均初始条件和边界条件的平均流动方程;
Figure BDA0003748270900000084
Figure BDA0003748270900000085
Figure BDA0003748270900000086
<hD>=1,tD=0 (5d)
利用公式(3)减去公式(5)得到关于波动初始条件和边界条件的波动方程(6),波动项满足零均值的平稳随机过程;
Figure BDA0003748270900000087
Figure BDA0003748270900000088
Figure BDA0003748270900000091
h′=0,tD=0 (6d)
基于平稳谱方法,平稳随机过程的波动项h′,R′能够以平稳增量dZhD(xDD),dZRDD)的归一化傅里叶斯蒂尔切斯积分表示;
Figure BDA0003748270900000092
Figure BDA0003748270900000093
式中:ωD=2πft0,f是频率[T]
为了避免混淆,便于计算,定义如下变量:
Figure BDA0003748270900000094
Figure BDA0003748270900000095
因此,这个控制方程能够被表示为:
Figure BDA0003748270900000096
Figure BDA0003748270900000097
Figure BDA0003748270900000098
因此,在边界条件(9b)和(9c)下的一般解为:
Figure BDA0003748270900000099
式(10)中:
Figure BDA00037482709000000910
则:
Figure BDA00037482709000000911
假设,
Figure BDA00037482709000000912
式(10)为:
Figure BDA0003748270900000101
因此含水层中水位的功率谱为:
Figure BDA0003748270900000102
则传递函数表示为:
Figure BDA0003748270900000103
式(15)中,Shh和SRR分别为水位及补给的功率谱,TFhR为补给与地下水位之间的传递函数;
在距离河岸不同位置处的传递函数表示为:
Figure BDA0003748270900000104
Figure BDA0003748270900000105
式(16)和式(17)中:h1,h2分别为离河岸不同距离的观测井的连续水位观测数据;
则存在:
Figure BDA0003748270900000106
式(18)中,TF1h1R和TF2h2R分别为两个观测井处地下水位的传递函数,Sh1h1和Sh2h2分别为两个观测井处地下水位的功率谱;
公式(18)为反求河岸带水文地质参数的基础。
步骤S5、将对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比与两口观测井的实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果,进而确定含水层的响应时间及河床渗透性指数。
在ωD=2πft0的设定条件下,将公式(18)转换为:
Figure BDA0003748270900000107
传递函数TF(t0,f,α)中的频率f即为实测数据的时间频率f。
如图10所示,理论模型中的角频率ωD=2πt0f,f为频率[1/day],通过实测数据傅里叶变换确定的频率确定,进而确定无量纲下距离河岸带不同位置处的理论传递函数,将理论传递函数之比与图9中的曲线进行对比,确定本实施例中的综合渗透指标α为6,特征时间t0为30day。
实施例二:
图11示出了本发明实施例提供的水文地质参数估计装置的结构,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分,其中包括:
实测数据获取模块21,用于收集待求解水文参数的河岸带近河含水层的水文地质资料,包括地质信息、观测井的施工信息及其水位观测信息;
实测数据处理模块22,用于对所述水文地质资料进行预处理,求解不同的所述观测井的水位波动的功率谱密度;
实测数据计算模块23,用于根据两口距河流不同位置的所述观测井的水位波动功率谱密度的比值确定传递函数之比;
理论模型计算模块24,用于基于实际地质情况预设的理论模型推导水位振幅在频域的解析解,并确定传递函数解析解,进而确定对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比;
配线及估算模块25,用于将对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比与两口所述观测井的实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果,进而确定含水层的响应时间及河床渗透性指数。
在本发明实施例中,水文地质参数估计装置的各单元可由相应的硬件或软件单元实现,各单元可以为独立的软、硬件单元,也可以集成为一个软、硬件单元,在此不用以限制本发明。
实施例三:
图12示出了本发明实施例三提供的水文地质参数估计设备的结构,为了便于说明,仅示出了与本发明实施例相关的部分。
本发明实施例的水文地质参数估计设备3包括处理器30、存储器31以及存储在存储器31中并可在处理器30上运行的计算机程序32。该处理器30执行计算机程序32时实现上述各个水文地质参数估计方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S1至S5。或者,处理器30执行计算机程序32时实现上述各装置实施例中各单元的功能,例如图10所示模块21至25的功能。
实施例五:
在本发明实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述水文地质参数估计方法实施例中的步骤,例如,图1所示的步骤S1至S5。或者,该计算机程序被处理器执行时实现上述各装置实施例中各单元的功能,例如图11所示模块21至25的功能。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种水文地质参数估计方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
收集待求解水文参数的河岸带近河含水层的水文地质资料,包括地质信息、观测井的施工信息及其水位观测信息;
对所述水文地质资料进行预处理,所述预处理包括无量纲化和去趋势化,求解不同的所述观测井的水位波动的功率谱密度;
根据两口距河流不同位置的所述观测井的水位波动功率谱密度的比值确定传递函数之比;
根据基于实际地质情况预设的理论模型推导水位振幅在频域的解析解,并确定传递函数解析解,进而确定对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比;
将对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比与两口所述观测井的实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果,进而确定含水层的响应时间及河床渗透性指数。
2.根据权利要求1所述的水文地质参数估计方法,其特征在于,所述地质信息包括分水岭距河流的距离,所述观测井的施工信息包括观测井距离河岸的距离。
3.根据权利要求2所述的水文地质参数估计方法,其特征在于,所述去趋势化处理包括使用原始数据减去其线性趋势。
4.根据权利要求3所述的水文地质参数估计方法,其特征在于,所述水位波动的功率谱密度为单位频率的水位波动的功率谱,采用傅里叶变换的方法计算水位波动的功率谱,即水位波动的功率谱为其傅里叶变换的模的平方。
5.根据权利要求1所述的水文地质参数估计方法,其特征在于,所述理论模型为一维空间模型,所述一维空间模型包括一个边界为低渗透性河床,其补给源随时间变化,左边界河水位为固定水头,且需满足以下假设条件:
取水平右方向为正方向,且零点位于河岸带向下延伸与隔水界面的交点;
河岸带是均质各向同性的,且河床渗透系数K’、不随时间变化;
初始时刻饱和与非饱和带中的水位均为0;
非承压含水层中的水流运动为一维水平流;
非承压含水层为均值各向同性,渗透系数K不随时间变化;
河水位的波动不予考虑,视河水位始终为0。
6.根据权利要求5所述的水文地质参数估计方法,其特征在于,所述对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比为:
Figure FDA0003748270890000021
式(18)中,TF1h1R和TF2h2R分别为两口所述观测井处地下水位的传递函数,Sh1h1和Sh2h2分别为两口所述观测井处地下水位的功率谱。
7.根据权利要求6所述的水文地质参数估计方法,其特征在于,所述与实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果的具体实现方式如下:
在ωD=2πft0的设定条件下,将公式(18)转换为:
Figure FDA0003748270890000022
传递函数TF(t0,f,α)中的频率f即为实测数据的时间频率f。
8.一种水文地质参数估计装置,其特征在于,所述装置包括:
实测数据获取模块,用于收集待求解水文参数的河岸带近河含水层的水文地质资料,包括地质信息、观测井的施工信息及其水位观测信息;
实测数据处理模块,用于对所述水文地质资料进行预处理,求解不同的所述观测井的水位波动的功率谱密度;
实测数据计算模块,用于根据两口距河流不同位置的所述观测井的水位波动功率谱密度的比值确定传递函数之比;
理论模型计算模块,用于根据基于实际地质情况预设的理论模型,推导水位振幅在频域的解析解,并确定转化函数解析解,进而确定对应两口所述观测井的井位的不同目标参数对应的传递函数之比;
配线及估算模块,用于通过做出两个观测井井位对应的不同目标参数传递函数之比,与实测数据的功率谱密度函数比值曲线进行配线,选取最接近的理论曲线对应的参数作为估算结果,确定含水层的响应时间及河床渗透性指数。
9.一种水文地质参数估计设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。
CN202210836061.6A 2022-07-15 2022-07-15 一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质 Active CN115203945B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210836061.6A CN115203945B (zh) 2022-07-15 2022-07-15 一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210836061.6A CN115203945B (zh) 2022-07-15 2022-07-15 一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115203945A true CN115203945A (zh) 2022-10-18
CN115203945B CN115203945B (zh) 2023-11-03

Family

ID=83582268

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210836061.6A Active CN115203945B (zh) 2022-07-15 2022-07-15 一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115203945B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116932990A (zh) * 2023-09-14 2023-10-24 南方科技大学 一种基于转换函数方法的水文地质参数估计方法及系统
CN117521490A (zh) * 2023-10-24 2024-02-06 南方科技大学 一种基于地下水位固体潮响应的非均质渗透系数估计方法
CN117390471B (zh) * 2023-12-12 2024-03-26 山东省地质矿产勘查开发局第八地质大队(山东省第八地质矿产勘查院) 一种水文地质数据管理方法及系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0915982D0 (en) * 2009-09-14 2009-10-28 Zuercher Hannes Locate oil or gas actively by exciting an oil and gas system to give off its characteristic resonance response,optionally differentiate oil,gas and water
CN101793977A (zh) * 2010-01-14 2010-08-04 南京大学 一种水文地质参数的估计方法
TW201723533A (zh) * 2015-12-28 2017-07-01 逸奇科技股份有限公司 一種水文參數之估算方法
CN110440766A (zh) * 2019-08-13 2019-11-12 陕西煤业化工技术研究院有限责任公司 一种含水层水文地质参数测量装置及方法
CN110929390A (zh) * 2019-11-08 2020-03-27 光大环保(盐城)固废处置有限公司 一种基于地下水水文地质试验的数值模拟检测方法
CN111767670A (zh) * 2020-07-17 2020-10-13 中煤科工集团西安研究院有限公司 基于井下仰斜单孔放水试验的含水层地质参数反演方法
CN113153282A (zh) * 2021-04-28 2021-07-23 中国地质大学(北京) 覆岩水力及岩石力学监测方法及系统
US20210375034A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 Capital Normal University Method and system for inversion of high-resolution aquifer storage coefficient based on gravity satellite data
CN113916193A (zh) * 2021-10-11 2022-01-11 防灾科技学院 一种反演推算含水层水文地质参数的方法
CN114611062A (zh) * 2022-02-23 2022-06-10 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所 三维重力快速反演优化方法、系统、存储介质和电子设备

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB0915982D0 (en) * 2009-09-14 2009-10-28 Zuercher Hannes Locate oil or gas actively by exciting an oil and gas system to give off its characteristic resonance response,optionally differentiate oil,gas and water
CN101793977A (zh) * 2010-01-14 2010-08-04 南京大学 一种水文地质参数的估计方法
TW201723533A (zh) * 2015-12-28 2017-07-01 逸奇科技股份有限公司 一種水文參數之估算方法
CN110440766A (zh) * 2019-08-13 2019-11-12 陕西煤业化工技术研究院有限责任公司 一种含水层水文地质参数测量装置及方法
CN110929390A (zh) * 2019-11-08 2020-03-27 光大环保(盐城)固废处置有限公司 一种基于地下水水文地质试验的数值模拟检测方法
US20210375034A1 (en) * 2020-05-29 2021-12-02 Capital Normal University Method and system for inversion of high-resolution aquifer storage coefficient based on gravity satellite data
CN111767670A (zh) * 2020-07-17 2020-10-13 中煤科工集团西安研究院有限公司 基于井下仰斜单孔放水试验的含水层地质参数反演方法
CN113153282A (zh) * 2021-04-28 2021-07-23 中国地质大学(北京) 覆岩水力及岩石力学监测方法及系统
CN113916193A (zh) * 2021-10-11 2022-01-11 防灾科技学院 一种反演推算含水层水文地质参数的方法
CN114611062A (zh) * 2022-02-23 2022-06-10 中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所 三维重力快速反演优化方法、系统、存储介质和电子设备

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LIANG X, ET AL.: "Spatiotemporal responses of groundwater flow and aquifer-river exchanges to flood events", WATER RESOURCES RESEARCH, vol. 54, no. 3, pages 1513 - 1532 *
廖欣: "地震引起的松散沉积物含水系统渗透性与地下水位变化", 中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑, pages 011 - 115 *
梁修雨: "均质与非均质含水层中地下水位变化的解析与随机分析", 中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑, pages 011 - 31 *
邹凤华: "由井水位对气压和潮汐的响应反演含水层参数", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑, pages 011 - 554 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116932990A (zh) * 2023-09-14 2023-10-24 南方科技大学 一种基于转换函数方法的水文地质参数估计方法及系统
CN116932990B (zh) * 2023-09-14 2024-01-09 南方科技大学 一种基于转换函数方法的水文地质参数估计方法及系统
CN117521490A (zh) * 2023-10-24 2024-02-06 南方科技大学 一种基于地下水位固体潮响应的非均质渗透系数估计方法
CN117390471B (zh) * 2023-12-12 2024-03-26 山东省地质矿产勘查开发局第八地质大队(山东省第八地质矿产勘查院) 一种水文地质数据管理方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN115203945B (zh) 2023-11-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115203945A (zh) 一种水文地质参数估计方法、装置、设备和存储介质
Fang et al. Effects of rainfall and slope on runoff, soil erosion and rill development: an experimental study using two loess soils
Garg et al. A reformulation of USGS volumetric “heat in place” resource estimation method
Serre et al. Modern geostatistics: Computational BME analysis in the light of uncertain physical knowledge–the Equus Beds study
Ahmed et al. Groundwater flow modelling of Yamuna-Krishni interstream, a part of central Ganga Plain Uttar Pradesh
CN106401574B (zh) 一种钻前高温地热井地层压力的预测方法
Asghar et al. Extracting relatively-fresh groundwater from aquifers underlain by salty groundwater
CN104632202B (zh) 确定干粘土三孔隙度测井参数值的方法及装置
Bonanno et al. Flow directions of stream‐groundwater exchange in a headwater catchment during the hydrologic year
CN108716904A (zh) 基于有限测斜仪测点测值的坝体挠度获取方法
CN114427432A (zh) 一种气藏剩余气开发潜力确定方法
Liu et al. A Discrete fracture–matrix model for pressure transient analysis in multistage fractured horizontal wells with discretely distributed natural fractures
Yin et al. Accounting for uncertainty in complex alluvial aquifer modeling by Bayesian multi-model approach
Yihdego et al. Mine water supply assessment and evaluation of the system response to the designed demand in a desert region, central Saudi Arabia
Yonkofski et al. Risk-based monitoring designs for detecting CO2 leakage through abandoned wellbores: An application of NRAP’s WLAT and DREAM tools
Chen et al. A flow feature clustering-assisted uncertainty analysis workflow for optimal well rates in waterflood projects
CN106759546A (zh) 基于改进多变量灰色预测模型的基坑变形预测方法及装置
Fabbri et al. Assessing transmissivity from specific capacity in an alluvial aquifer in the middle Venetian plain (NE Italy)
CN107229811B (zh) 一种饱和软土自重固结过程的预测方法
Jayne et al. Permeability correlation structure of the Columbia River Plateau and implications for fluid system architecture in continental large igneous provinces
CN114004141A (zh) 一种河流流域地下水超采区预测决策平台
CN104866664A (zh) 一种防渗止水帷幕体施工难度预测方法
Han et al. A surrogate-based simulation–optimization approach for coastal aquifer management
CN116882023A (zh) 一种地铁隧道暗挖施工上覆土层横向沉降预测方法
Lian et al. Evaluation and applicability study on prediction methods of water inflow in mines

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant