CN116362146B - 一种水动力联合计算模型构建方法、系统、设备及介质 - Google Patents

一种水动力联合计算模型构建方法、系统、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本发明属于计算水力学技术领域，其目的在于提供一种水动力联合计算模型构建方法、系统、设备及介质。本发明通过将初始水动力联合计算模型中的二维模型和三维模型进行耦合，实现二维模型和三维模型内边界模型参数的统一，建立了水动力联合计算模型，以便于基于大型水库边界水流条件和该水动力联合计算模型，实现精准刻画大型水库范围内的水深和流速在三维空间的变化和分布情况的技术效果，利于充分发挥二维模型效率高、三维模型准确性好的优势，进而实现对水库流场准确高效的模拟。

Description

一种水动力联合计算模型构建方法、系统、设备及介质
技术领域
本发明属于计算水力学技术领域，具体涉及一种水动力联合计算模型构建方法、系统、设备及介质。
背景技术
随着我国水库体量和数量的快速增长，水库与人们的生产生活也日趋紧密，因此，水库流场分布研究对优化水利枢纽设计、水库运行调度方式，以避免或减轻水库的局地影响效应十分重要。以往国内水库流场的预测方法主要包括经验分析法、物理模型试验法和数学模型法。其中，数学建模法是通过对水体传热机理的分析，考虑影响传热的各种因素，以建立包括控制方程和对应边界条件的数学模型，最后对数学模型求解以得到水库流场分布情况。近年，随着计算机性能和算法技术的发展，数学模型法因其成本低、通用性强、准确性高等特点，逐渐成为研究水库流场分布的重要手段。
但是，在使用现有技术过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
目前，针对水库流场的数学模型较为落后，仍以平面二维模型为主，这些模型往往因为其对实际物理问题作了过多的假设和概化，研究结论也与实际情况存在较大误差，且难以推广至一般性规律，无法直接作为解决工程问题的依据。
具体地，现实的大型水库往往延伸数十公里，且地形条件和产汇流边界条件较为复杂，尤其在水库的弯道、卡口及近坝段水域。而传统方法受限于边界处理方式和计算尺度，通常采用二维模型，忽略垂向维度物理量的变化。而此类水域存在显著的三维流动特性，采用二维平面模型获得的模拟结果与实际情况有较大出入，甚至完全失真。三维数学模型更适用于模拟复杂源汇条件下水力学问题，结果具有准确性高、通用性强的优点，可为解决工程问题提供技术支撑。但使用常规数值方法进行三维模拟时，往往对计算资源要求过高，且计算稳定性、收敛性均有待提高，仅适用于水库局部尺度的计算分析。对于大尺度问题，以三峡水库为例，正常蓄水位下的库容达到393亿立方米、库区航道绵延600多公里，洪峰过库时间以天计。假设计算网格平均尺度5m3，则均需要70亿以上的计算网格，无法通过常规计算机开展仿真模拟，而超级计算机资源又十分紧缺。此外，水库存在周期性水位涨落，水库边界也存在复杂源、汇过程，库内流速场的水动力过程亦发生有复杂的相互耦合作用，这些因素显著增加模拟的难度，导致了目前缺乏准确高效的数值模拟方法对大型水库的水动力问题进行整体性的模拟研究。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题，本发明提供了一种水动力联合计算模型构建方法、系统、设备及介质。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种水动力联合计算模型构建方法，包括：
构建初始水动力联合计算模型，所述初始水动力联合计算模型包括依次连接的二维模型和三维模型，所述二维模型和所述三维模型的交界处嵌套设置有多层计算网格，且所述二维模型的该多层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该多层计算网格构成所述三维模型的内边界；
分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化；
根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，然后将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界；
根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，然后将所述二维定义参数赋值给所述二维模型的内边界的计算网格；
将所述二维定义参数更新为新的二维初始参数，然后重新根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，直到计算收敛或达到预设的模拟时间时结束，得到水动力联合计算模型。
本发明通过将初始水动力联合计算模型中的二维模型和三维模型进行耦合，实现二维模型和三维模型内边界模型参数的统一，建立了水动力联合计算模型，以便于基于大型水库边界水流条件和该水动力联合计算模型，实现精准刻画大型水库范围内的水深和流速在三维空间的变化和分布情况的技术效果，利于充分发挥二维模型效率高、三维模型准确性好的优势，进而实现对水库流场准确高效的模拟。
在一个可能的设计中，所述二维模型和三维模型的交界处嵌套设置有4层计算网格，所述二维模型的该4层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该4层计算网格构成所述三维模型的内边界，且所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界对齐设置。
在一个可能的设计中，分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化，包括：
定义参考量，以便实现所述二维模型和所述三维模型中格子单位和物理单位之间的转换。
在一个可能的设计中，分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化，还包括：
定义量纲关系式，以便基于所述量纲关系式，根据指定参考量获取所有参考量。
在一个可能的设计中，根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，包括：
根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的实际物理量；
根据所述二维模型的内边界中计算网格的实际物理量，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数。
在一个可能的设计中，将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界，包括：
根据所述三维定义参数，得到所述三维模型的内边界的垂向网格数目；
根据所述三维定义参数和所述垂向网格数目，得到所述三维模型的内边界每一垂向计算网格的单元定义参数；
将所述单元定义参数分别赋值给所述三维模型的内边界的每一垂向计算网格。
在一个可能的设计中，根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，包括：
根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述三维模型的内边界中任一计算网格的实际物理量；
根据所述三维模型的内边界中计算网格的实际物理量，得到所述二维模型的内边界的二维定义参数。
第二方面，本发明提供了一种水动力联合计算模型构建系统，用于实现如上述任一项所述的水动力联合计算模型构建方法；所述水动力联合计算模型构建系统包括：
模型构建模块，用于构建初始水动力联合计算模型，所述初始水动力联合计算模型包括依次连接的二维模型和三维模型，所述二维模型和所述三维模型的交界处嵌套设置有多层计算网格，且所述二维模型的该多层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该多层计算网格构成所述三维模型的内边界；
模型初始化模块，与所述模型构建模块通信连接，用于分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化；
模型耦合模块，与所述模型初始化模块通信连接，用于根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，然后将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界；用于根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，然后将所述二维定义参数赋值给所述二维模型的内边界的计算网格；还用于将所述二维定义参数更新为新的二维初始参数，然后重新根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，直到计算收敛或达到预设的模拟时间时结束，得到水动力联合计算模型。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：
存储器，用于存储计算机程序指令；以及，
处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如上述任一项所述的水动力联合计算模型构建方法的操作。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，所述计算机程序指令被配置为运行时执行如上述任一项所述的水动力联合计算模型构建方法的操作。
附图说明
图1是实施例1中水动力联合计算模型构建方法的流程图；
图2是实施例1中对初始水动力联合计算模型中二维模型和三维模型进行耦合的结构示意图；
图3是实施例1中水动力联合计算模型的实例图；
图4是实施例2中水动力联合计算模型构建系统的模块框图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图和实施例或现有技术的描述对本发明作简单地介绍，显而易见地，下面关于附图结构的描述仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
实施例1：
本实施例公开了一种水动力联合计算模型构建方法，可以但不限于由具有一定计算资源的计算机设备或虚拟机执行，例如由个人计算机、智能手机、个人数字助理或可穿戴设备等电子设备执行，或者由虚拟机执行。
如图1所示，一种水动力联合计算模型构建方法，可以但不限于包括有如下步骤：
S1.根据所模拟的流动问题构建初始水动力联合计算模型，所述初始水动力联合计算模型包括依次连接的二维模型和三维模型，需要说明的是，所述二维模型和所述三维模型分别将预设的水库模拟区域划分为相连接的二维模型计算域和三维模型计算域；所述二维模型和所述三维模型的交界处嵌套设置有多层计算网格，且所述二维模型的该多层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该多层计算网格构成所述三维模型的内边界；需要说明的是，所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界构成初始水动力联合计算模型的内边界，此内边界即二维模型计算域和三维模型计算域的连接部；从联合计算的角度出发，所述二维模型的边界和所述三维模型的边界均可分为内边界及外边界，其中二维模型的外边界和所述三维模型的外边界均为水库模拟区域的物理边界，其宏观量根据模拟的物理问题和实际情况确定，二维模型的内边界和三维模型的内边界均非物理意义上的边界，是为了对不同维度物理量进行过渡，本文对其设定的耦合面。
具体地，本实施例中，所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界重叠设置，且所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界设置在所述水库模拟区域的床面平整、比降平缓的河床处。本实施例中，二维模型内边界上的宏观量由三维模型计算数据进行平均得到，相应三维模型内边界上的宏观量由二维模型计算数据反演得到。本实施例中，根据所模拟的流动问题合理划分二维模型计算域和三维模型计算域，并在两计算域的交界处嵌套4层网格作为内边界。
此外，还需要说明的是，本实施例中，重叠设置指代所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界在横向对齐设置，且二维模型的一个网格对应所述三维模型的一纵列网格。还应当理解的是，本实施例中，所述二维模型远离所述三维模型的一端构成所述二维模型的外边界，所述三维模型远离所述二维模型的一端均构成所述三维模型的外边界。
为了保证内边界具有足够的约束力，并且防止内边界上产生非物理的波动，实现各物理量在内边界的平滑过渡，本实施例中，如图2所示，所述二维模型和三维模型的交界处嵌套设置有4层计算网格，所述二维模型的该4层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该4层计算网格构成所述三维模型的内边界，且所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界对齐设置，即，沿纵向，所述二维模型的一个计算网格对应所述三维模型的一纵列计算网格，且所述二维模型的横向计算网格和所述三维模型的横向计算网格数目相同。
S2.分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化；定义参考量，以便实现所述二维模型和所述三维模型中格子单位和物理单位之间的转换；
具体地，分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化，包括：
定义参考量，以便实现所述二维模型和所述三维模型中格子单位和物理单位之间的转换。
本实施例中，假定所述二维模型和所述三维模型中，长度、密度、时间和运动黏度等物理量的格子单位分别为L、ρ、t和ν，而相应的实际物理单位为L’、ρ'、t’和ν'，则定义的参考量包括：参考长度Lr、参考密度ρr及参考速度ur，具体定义如下：Lr＝L’/L，ρr＝ρ’/ρ，ur＝Cs’/Cs，其中Cs’和Cs分别为物理单位和格子单位下的声速。
分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化，还包括：
定义量纲关系式，以便基于所述量纲关系式，根据指定参考量获取所有参考量。
对于所要模拟的某流动问题，二维模型或三维模型中使用的格子单位L、ρ、c和ν是已知的，而相应的实际物理单位也可以通过公式或图表确定。比如参考量以ρr及ur通常是直接决定的，而Lr待定。所以还需要根据量纲关系补充如下量纲关系式：Lrur＝ν'/ν，至此，四个未知数Lr、ρr、cr·和L’可以全部求出。根据Lr/ur＝t’/t，还可以求得t的转换关系。
S3.对所述二维模型进行第1个时步迭代，根据所述二维模型的内边界中计算网格(如图2中二维模型内边界①和②)的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，然后将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界(如图2中三维模型内边界①和②)；其中，所述三维定义参数包括水深H2D-1和速度V2D-1；
本实施例中，根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，包括：
S301.根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的实际物理量；本实施例中，所述实际物理量为：Y’＝Yr-2D·Y2D；式中，Yr-2D为参考量，Y2D为二维初始参数。
S302.根据所述二维模型的内边界中计算网格的实际物理量，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数。
本实施例中，所述参考量包括参考水深Hr-2D，对应地，所述二维初始参数包括二维格子水深H2D，所述三维定义参数包括三维格子水深H3D。根据所述二维模型的内边界中计算网格的格子深度H2D，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，包括：
根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维格子水深H2D，得到所述二维模型的内边界中计算网格的实际水深；具体地，本实施例中，实际水深为：H'＝Hr-2D·H2D；
根据所述二维模型的内边界中计算网格的实际水深，得到所述三维模型的内边界的三维格子水深H3D；具体地，本实施例中，三维格子水深为：H3D＝H'/Hr-3D。
本实施例中，将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界，包括：
S303.根据所述三维定义参数，得到所述三维模型的内边界的垂向网格数目；
S304.根据所述三维定义参数和所述垂向网格数目，得到所述三维模型的内边界每一垂向计算网格的单元定义参数；需要说明的是，单元定义参数＝三维定义参数/垂向网格数目。
S305.将所述单元定义参数分别赋值给所述三维模型的内边界的每一垂向计算网格。
本实施例中，所述三维模型的内边界的垂向网格数目为格子水深除以格子尺度后，向上取整的数目，具体地，垂向网格数目为：N(i,j)＝[H3D/ΔZ]+1，其中，[H3D/ΔZ]为流体网格数目，“+1”指代所述三维模型最上部的界面网格；本实施例中，流体体积分数为：m＝(H3D-[H3D/ΔZ]·ΔZ)/ΔZ。
作为举例，如二维模型的内边界中计算网格的二维格子水深为：H2D＝1.25m，而三维模型格子垂向单位尺度为：ΔZ＝0.3m，则三维模型的内边界的垂向上需要初始化5个网格，包括4个体积分数为1的流体网格和1个体积分数为(1.25-0.3×4)/0.3＝1/6的界面网格。三维模型由此步骤得到的内边界的水深可与二维模型内边界的水深一致，且二维模型和三维模型换算后得到的实际水深均为H'。
S4.对赋值后的所述三维模型的内边界进行第1～N个时步迭代，根据所述三维模型的内边界(如图2中三维模型内边界③和④)的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，然后将所述二维定义参数赋值给所述二维模型的内边界的计算网格(如图2中二维模型内边界③和④)；其中，所述二维定义参数包括水深H3D-N和速度V3D-N；
本实施例中，根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，包括：
S401.根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述三维模型的内边界中任一计算网格的实际物理量；
S402.根据所述三维模型的内边界中计算网格的实际物理量，得到所述二维模型的内边界的二维定义参数。
作为举例，三维定义参数采用三维格子水深H3D时，其取值为：H3D＝(N-1)·ΔZ+m·ΔZ，所述三维模型的内边界中任一计算网格的实际水深为：H’＝Hr-3D·H3D；相应地，所述二维模型的内边界的二维定义参数为：H2D＝H’/Hr-2D＝Hr-3D·((N-1)·ΔZ+m·ΔZ)/Hr-2D。
本实施例中，所述参考量还包括参考流量ur-2D，对应地，所述二维初始参数包括二维格子流量u2D，所述三维定义参数包括三维格子流量u3D。三维定义参数采用三维格子流量u3D时，其取值为：所述三维模型的内边界中任一计算网格的实际流量为：/>相应地，所述二维模型的内边界某一网格(i,j)处的二维定义流速为：
S5.将所述二维定义参数更新为新的二维初始参数，然后重新根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，即重复步骤S3～S4，直到计算收敛或达到预设的模拟时间时结束，得到水动力联合计算模型。根据水动力联合计算模型，可获取预设的水库模拟区域的水动力模拟状态数据，以便用户掌握预设的水库模拟区域的水动力情况。
作为举例，当所述参考量包括参考流量ur-2D，对应地，所述二维初始参数包括二维格子流量u2D，所述三维定义参数包括三维格子流量u3D时，本实施例中，满足下式时认为计算收敛，流动达到稳定，其中取小量ε＝10-6：
本实施例通过将初始水动力联合计算模型中的二维模型和三维模型进行耦合，实现二维模型和三维模型内边界模型参数的统一，建立了水动力联合计算模型，以便于基于大型水库边界水流条件和该水动力联合计算模型，实现精准刻画大型水库范围内的水深和流速在三维空间的变化和分布情况的技术效果，利于充分发挥二维模型效率高、三维模型准确性好的优势，进而实现对水库流场准确高效的模拟。
本实施例中，水动力联合计算模型的实例说明如下：
溃坝水波是一种断波，即水流的部分物理参数在流向上会产生间断，从数学模拟的角度看是一种非线性方程的黎曼问题，有一定的复杂性。但溃坝水波的研究又极为重要，实际水利工程中发生溃坝事故时，伴随着河道水位、流速的突变，可能对人们的生产生活、自然环境等带来灾难性的后果。采用本实施例建立的水动力联合计算模型，可对非平整河床溃坝水波的演进进行高效的模拟。作为举例，整个渠道上下游总长为8.9m，闸门距上游边界4.65m，闸门下游1.5m处为高0.075m、长1m的三角台阶。闸前水库内水深0.25m，水库下游无水。二维模型/三维模型耦合的内边界设置于闸门下游0.5m处(最左侧虚线处)，其中内边界处的三维速度采用抛物线分布进行反演。工况一将水槽左侧使用三维模型，右侧使用二维模型，即使用三维模型模拟水库溃坝、二维模型模拟台阶涌浪。工况二将二维模拟区域/三维模拟区域对调，即使用二维模型模拟水库溃坝、三维模型模拟台阶涌浪。工况一的三维模拟区域采用1030×60×68(长×宽×高，下同)的计算网格以模拟5.15m×0.3m×0.34m空间尺度，二维模拟区域采用750×60(长×宽，下同)的计算网格模拟3.75m×0.3m空间尺度；工况二的二维模拟区域采用1030×60的计算网格，三维模拟区域采用750×60×68的计算网格。二维模型的网格尺度为Δx2D＝Δy2D＝0.005m，三维模型的网格尺度为Δx3D＝Δy3D＝Δz3D＝0.005m。计算区域中的各个壁面均为无滑移固壁边界条件。初始状态上游水库水体处于静水状态。模拟过程中，设置水体重力加速度：g＝-9.8m/s2，水的密度和粘度：ρ＝103kg/m3、ν＝10-6m2/s。
溃坝发生时间分别t＝0.22s、0.90s、1.36s和3.30s时，溃坝涌波的实验拍摄照片和两个工况下的模拟结果对比图如图4中所示，其中三维模型中的阴影区域为水动力联合计算模型中的三维模拟成果，二维模型中的曲线为水动力联合计算模型中的二维模拟成果。
实施例2：
本实施例公开了一种水动力联合计算模型构建系统，用于实现实施例1中水动力联合计算模型构建方法；如图4所示，所述水动力联合计算模型构建系统包括：
模型构建模块，用于构建初始水动力联合计算模型，所述初始水动力联合计算模型包括依次连接的二维模型和三维模型，所述二维模型和所述三维模型的交界处嵌套设置有多层计算网格，且所述二维模型的该多层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该多层计算网格构成所述三维模型的内边界；
模型初始化模块，与所述模型构建模块通信连接，用于分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化；
模型耦合模块，与所述模型初始化模块通信连接，用于根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，然后将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界；用于根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，然后将所述二维定义参数赋值给所述二维模型的内边界的计算网格；还用于将所述二维定义参数更新为新的二维初始参数，然后重新根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，直到计算收敛或达到预设的模拟时间时结束，得到水动力联合计算模型。
实施例3：
在实施例1或2的基础上，本实施例公开了一种电子设备，该设备可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑或者台式电脑等。电子设备可能被称为用于终端、便携式终端、台式终端等，如图3所示，电子设备包括：
存储器，用于存储计算机程序指令；以及，
处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如实施例1中任一所述的水动力联合计算模型构建方法的操作。
实施例4：
在实施例1至3任一项实施例的基础上，本实施例公开了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，所述计算机程序指令被配置为运行时执行如实施例1所述的水动力联合计算模型构建方法的操作。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种水动力联合计算模型构建方法，其特征在于：包括：
构建初始水动力联合计算模型，所述初始水动力联合计算模型包括依次连接的二维模型和三维模型，所述二维模型和所述三维模型的交界处嵌套设置有多层计算网格，且所述二维模型的该多层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该多层计算网格构成所述三维模型的内边界；
分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化；
根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，然后将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界；
根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，然后将所述二维定义参数赋值给所述二维模型的内边界的计算网格；
将所述二维定义参数更新为新的二维初始参数，然后重新根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，直到计算收敛或达到预设的模拟时间时结束，得到水动力联合计算模型；
根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，包括：
根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的实际物理量；
根据所述二维模型的内边界中计算网格的实际物理量，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数；
将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界，包括：
根据所述三维定义参数，得到所述三维模型的内边界的垂向网格数目；
根据所述三维定义参数和所述垂向网格数目，得到所述三维模型的内边界每一垂向计算网格的单元定义参数；其中，单元定义参数＝三维定义参数/垂向网格数目；
将所述单元定义参数分别赋值给所述三维模型的内边界的每一垂向计算网格；
根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，包括：
根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述三维模型的内边界中任一计算网格的实际物理量；
根据所述三维模型的内边界中计算网格的实际物理量，得到所述二维模型的内边界的二维定义参数。
2.根据权利要求1所述的一种水动力联合计算模型构建方法，其特征在于：所述二维模型和三维模型的交界处嵌套设置有4层计算网格，所述二维模型的该4层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该4层计算网格构成所述三维模型的内边界，且所述二维模型的内边界和所述三维模型的内边界对齐设置。
3.根据权利要求1所述的一种水动力联合计算模型构建方法，其特征在于：分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化，包括：
定义参考量，以便实现所述二维模型和所述三维模型中格子单位和物理单位之间的转换。
4.根据权利要求1所述的一种水动力联合计算模型构建方法，其特征在于：分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化，还包括：
定义量纲关系式，以便基于所述量纲关系式，根据指定参考量获取所有参考量。
5.一种水动力联合计算模型构建系统，其特征在于：用于实现如权利要求1至4中任一项所述的水动力联合计算模型构建方法；所述水动力联合计算模型构建系统包括：
模型构建模块，用于构建初始水动力联合计算模型，所述初始水动力联合计算模型包括依次连接的二维模型和三维模型，所述二维模型和所述三维模型的交界处嵌套设置有多层计算网格，且所述二维模型的该多层计算网格构成所述二维模型的内边界，所述三维模型的该多层计算网格构成所述三维模型的内边界；
模型初始化模块，与所述模型构建模块通信连接，用于分别对所述二维模型和所述三维模型进行初始化；
模型耦合模块，与所述模型初始化模块通信连接，用于根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，然后将所述三维定义参数赋值给所述三维模型的内边界；用于根据所述三维模型的内边界的三维定义参数，得到所述二维模型的内边界中计算网格的二维定义参数，然后将所述二维定义参数赋值给所述二维模型的内边界的计算网格；还用于将所述二维定义参数更新为新的二维初始参数，然后重新根据所述二维模型的内边界中计算网格的二维初始参数，得到所述三维模型的内边界的三维定义参数，直到计算收敛或达到预设的模拟时间时结束，得到水动力联合计算模型。
6.一种电子设备，其特征在于：包括：
存储器，用于存储计算机程序指令；以及，
处理器，用于执行所述计算机程序指令从而完成如权利要求1至4中任一项所述的水动力联合计算模型构建方法的操作。
7.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令被配置为运行时执行如权利要求1至4中任一项所述的水动力联合计算模型构建方法的操作。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015110599A1 (en) * 2014-01-24 2015-07-30 Ledaflow Technologies Da Method for transient quasi three-dimensional simulation of multiphase fluid flow in pipelines
CN108897940A (zh) * 2018-06-22 2018-11-27 中国科学院地理科学与资源研究所 基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法
CN109145316A (zh) * 2017-06-14 2019-01-04 浙江贵仁信息科技股份有限公司 一种二维水动力模型垂向分层耦合方法、系统及终端
CN112257352A (zh) * 2020-10-21 2021-01-22 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 一维水动力模型和二维水动力模型的耦合方法及系统
CN114332395A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 山脉科技股份有限公司 一种基于水力学模型与三维渲染技术实现洪水演进模拟的方法

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7542890B2 (en) * 2005-12-28 2009-06-02 Convergent Thinking, Llc Method and apparatus for implementing multi-grid computation for multi-cell computer models with embedded cells
US8744812B2 (en) * 2011-05-27 2014-06-03 International Business Machines Corporation Computational fluid dynamics modeling of a bounded domain
US20130218538A1 (en) * 2012-02-20 2013-08-22 Schlumberger Technology Corporation Simulation model optimization
US10088596B2 (en) * 2013-03-15 2018-10-02 Schlumberger Technology Corporation Meshless representation of a geologic environment
US20160131800A1 (en) * 2014-11-07 2016-05-12 Schlumberger Technology Corporation Modeling fluid-conducting fractures in reservoir simulation grids
US10409950B2 (en) * 2017-03-10 2019-09-10 General Electric Company Systems and methods for utilizing a 3D CAD point-cloud to automatically create a fluid model
US11180975B2 (en) * 2017-05-31 2021-11-23 Schlumberger Technology Corporation Geologic structural model generation
CA3018284A1 (en) * 2017-09-24 2019-03-24 Schlumberger Canada Limited Dynamic reservoir characterization
NO346146B1 (en) * 2018-12-11 2022-03-21 Univ I Stavanger Computational Platform
US11636240B2 (en) * 2020-10-14 2023-04-25 Schlumberger Technology Corporation Reservoir performance system
US20220309199A1 (en) * 2021-03-24 2022-09-29 Dassault Systemes Simulia Corp. Integrating calibrated models with computational physics simulations
CN113360984B (zh) * 2021-06-08 2022-03-11 西南石油大学 一种考虑壁面捕获效应的支撑剂输送数值模拟方法
US20230383622A1 (en) * 2022-05-27 2023-11-30 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for notching a target wellbore in a subsurface formation

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015110599A1 (en) * 2014-01-24 2015-07-30 Ledaflow Technologies Da Method for transient quasi three-dimensional simulation of multiphase fluid flow in pipelines
CN109145316A (zh) * 2017-06-14 2019-01-04 浙江贵仁信息科技股份有限公司 一种二维水动力模型垂向分层耦合方法、系统及终端
CN108897940A (zh) * 2018-06-22 2018-11-27 中国科学院地理科学与资源研究所 基于矩形网格的分布式水文模型和二维水动力模型的单向耦合方法
CN112257352A (zh) * 2020-10-21 2021-01-22 黄河水利委员会黄河水利科学研究院 一维水动力模型和二维水动力模型的耦合方法及系统
CN114332395A (zh) * 2021-12-30 2022-04-12 山脉科技股份有限公司 一种基于水力学模型与三维渲染技术实现洪水演进模拟的方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Three-Dimensional Numerical Method for Simulating Large-Scale Free Water Surface by Massive Parallel Computing on a GPU";Yongqin Peng 等;《water》;20191013;第11卷(第10期);第1-15页 *
二、三维耦合水动力模型研究I:模型的建立;黄玉新;张宁川;;水道港口;20130828(第04期);第304-310页 *
基于格子Boltzmann方法土体CT扫描切片细观渗流场的数值模拟;崔冠哲;申林方;王志良;唐正光;徐则民;;岩土力学;20160510(第05期);第1497-1502页 *
泥石流动力学模型和数值模拟研究综述;胡凯衡;崔鹏;田密;杨红娟;;水利学报;20121215(第S2期);第79-84页 *

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