CN117951962B - 一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统 - Google Patents
一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117951962B CN117951962B CN202410281577.8A CN202410281577A CN117951962B CN 117951962 B CN117951962 B CN 117951962B CN 202410281577 A CN202410281577 A CN 202410281577A CN 117951962 B CN117951962 B CN 117951962B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- aquifer
- heterogeneous
- seawater
- model
- simulation
- 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.)
- Active
Links
- 239000013535 sea water Substances 0.000 title claims abstract description 129
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 106
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 82
- 230000009545 invasion Effects 0.000 title claims abstract description 81
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 claims abstract description 8
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 15
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 claims description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 12
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 10
- 239000013505 freshwater Substances 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 6
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000005653 Brownian motion process Effects 0.000 claims description 3
- 241000218202 Coptis Species 0.000 claims description 3
- 235000002991 Coptis groenlandica Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 7
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 1
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012067 mathematical method Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 230000003204 osmotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000005325 percolation Methods 0.000 description 1
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 1
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005086 pumping Methods 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明属于海水入侵模拟技术领域，提供了一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统，首先根据所述含水层海水入侵概念模型，建立含水层海水入侵数学模型；然后，对含水层海水入侵数学模型进行求解，得到均质下的模型参数；最后，以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画；具体的，对于不同的含水层，充分考虑水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值，选择不同的方法进行模拟以简单的方法，实现了对非均质含水层海水入侵模拟，并且充分考虑水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值，选择不同的方法进行模拟，能够高效、精确地对非均质含水层海水入侵演化规律进行模拟。
Description
技术领域
本发明属于海水入侵模拟技术领域，尤其涉及一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统。
背景技术
随着滨海地区海水入侵现象频发，人们对海水入侵的研究方法不断丰富，从最初的理论研究拓宽到现在的海水入侵指标判定和动态监测。对海水入侵的研究方法技术主要包括水化学、同位素、微生物、物探以及数值模拟等。其中，数值模拟是预测分析含水层海水入侵演化规律的重要分析工具，能够定量刻画地下水渗流和海水入侵动态过程。
发明人发现，在海水入侵数值模拟过程中，通过数值求解相关数学方程来描述含水层地下水流动和海水盐度分布，以便分析地下水流动和盐度变化的不同影响因素。然而，含水层海水入侵模型在应用时具有一定困难，首先，含水层海水入侵模型的建立需要大量的水文地质参数，包括渗透率和孔隙率等，获取完整、准确的水文地质参数比较困难，其次，地下含水层通常具有复杂的非均质性，比如裂隙介质，其渗透率在不同位置可能有较大变化，增加了模拟的复杂性。综上，现有的含水层海水入侵模型，仅仅局限于对均质含水层或者地质构造比较简单场地的分析，含水层海水入侵模型中的渗透率和孔隙度等参数设置比较简单，不足以概括复杂地质条件的含水层。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统，本发明能够高效、精确地对非均质含水层海水入侵演化规律进行模拟。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
第一方面，本发明提供了一种非均质含水层海水入侵模拟方法，包括：
根据获取的地质背景和数据资料，确定模拟区范围；
根据确定的模拟区范围，以及预设的含水层海水入侵数学模型，进行海水入侵模拟分析；其中，根据所述含水层海水入侵数学模型，得到均质下的模型参数；以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画，具体的，对于无观测数据控制的模拟区域，采用高斯随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法建立非均质含水层。
进一步的，根据获取的地质背景和数据资料，建立含水层海水入侵概念模型，确定模拟区范围；所述含水层海水入侵概念模型为二维非均质含水层海水入侵模型；确定所述含水层海水入侵概念模型的尺寸后，进行网格化；设定所述含水层海水入侵概念模型的两侧分别为海水和淡水。
进一步的，所述含水层海水入侵数学模型的偏微分方程为Richards方程和溶质运移方程，Richards方程用于描述非饱和介质中地下水渗流过程：
；
其中，为含水率；/>为偏导数；t为时间；K/>为与含水率有关的渗透系数；/>水头；/>为源汇项；/>为梯度算子；/>为散度算子；
非饱和介质中溶质运移方程表示为：
；
其中，表示水动力弥散系数；/>表示溶质浓度；/>表示地下水实际平均流速；/>表示溶质源汇项。
进一步的，利用有限元法对所述含水层海水入侵数学模型进行求解。
进一步的，采用高斯随机场法建立非均质含水层包括：
创建高斯协方差模型，包括协方差和相关函数；
定义高斯协方差模型的参数定义，包括维数、方差、主尺度长度尺度、再尺度因子、各向异性比和旋转角度；
根据高斯协方差模型生成一个结构化随机场，利用谱密度的随机化方法，在傅里叶空间中逼近维纳过程：
；
其中，为方差；N为逼近的傅里叶模态数；/>为随机变量；k i为相互独立的随机样本；i为整数；x为评估点x方向上的坐标。
进一步的，协方差和相关函数/>为：
；
；
其中，r为滞后距离；l为相关长度；s为调整模型表示的再尺度因子；为方差；为模型定义方法。
进一步的，采用克里金法建立非均质含水层时，将观测数据点导入模型，计算彼此之间的距离并求取它们之间的半方差，计算半变异函数值并画出散点图，选择合适的模型函数，并拟合模型函数曲线；利用模型表达式和克里金线性方程组计算权重系数；计算预测点的参数值，给出预测值。
第二方面，本发明还提供了一种非均质含水层海水入侵模拟系统，包括：
模拟区确定模块，被配置为：根据获取的地质背景和数据资料，确定模拟区范围；
模拟分析模块，被配置为：根据确定的模拟区范围，以及预设的含水层海水入侵数学模型，进行海水入侵模拟分析；其中，根据所述含水层海水入侵数学模型，得到均质下的模型参数；以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画，具体的，对于无观测数据控制的模拟区域，采用高斯随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法建立非均质含水层。
第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了第一方面所述的非均质含水层海水入侵模拟方法的步骤。
第四方面，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了第一方面所述的非均质含水层海水入侵模拟方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画，对于不同的含水层，充分考虑了水文地质参数的空间分布情况，选择了不同的方法进行模拟，具体的，对于无观测数据控制的非均质含水层模型，采用高斯随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法建立非均质含水层；以简单的方法，实现了对非均质含水层海水入侵模拟，充分考虑水文地质参数的空间分布，选择了不同的方法进行模拟，能够高效、精确地对非均质含水层海水入侵演化规律进行模拟。
附图说明
构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。
图1为本发明实施例1的方法的流程图；
图2为本发明实施例1的基于高斯随机场法获得的渗透率非均质场分布图；
图3为本发明实施例1的非均质海水入侵模拟结果所形成的第一个稳态的浓度分布；
图4为本发明实施例1的随时间变化，在海水与淡水交界面浓度变化的对比。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
实施例1：
海水入侵是一个重要的环境水文地质问题，特别是对于沿海地区和岛屿，这种情况更加常见。海水入侵是指沿海地区陆地含水层的淡水水位下降或海平面上升等原因而导致的海水和淡水间的动态平衡被打破，海水沿陆地含水层向内陆方向侵入的现象。海水入侵对人类生活和环境会造成多方面的危害，包括对生态系统的破坏、土地盐渍化、地下基础设施被破坏以及人类日常饮用水的安全问题。
随着滨海地区海水入侵现象频发，人们对海水入侵的研究方法不断丰富，从最初的理论研究拓宽到现在的海水入侵指标判定和动态监测。对海水入侵的研究方法技术主要包括水化学、同位素、微生物、物探以及数值模拟等。其中，数值模拟是预测分析含水层海水入侵演化规律的重要分析工具，能够定量刻画地下水渗流和海水入侵动态过程。
现有的含水层海水入侵模型仅仅局限于均质含水层或者地质构造比较简单的场地，含水层海水入侵模型中的渗透率和孔隙度等参数设置比较简单，不足以概化复杂地质条件的含水层。
基于上述问题，本实施例提供了一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，包括：
根据地质背景和数据资料，建立含水层海水入侵概念模型，确定模拟区范围；
根据确定的模拟区范围，以及预设的含水层海水入侵数学模型，进行海水入侵模拟分析；其中，根据所述含水层海水入侵概念模型，建立含水层海水入侵数学模型；以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画；具体的，对于不同的含水层，充分考虑水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值，选择不同的方法进行模拟；对于无观测数据控制的模拟区域，采用高斯随机场法或者分形随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法、序贯高斯模拟法或者分形随机场法建立非均质含水层。观测数据是指模拟区域内的原始数据，保存在数据库中的数据。
本实施例以简单的方法，实现了对非均质含水层海水入侵模拟，并且充分考虑水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值，选择不同的方法进行模拟，能够高效、精确地对非均质含水层海水入侵演化规律进行模拟。本实施例中方法的具体步骤为：
S1、根据地质背景和数据资料，建立含水层海水入侵概念模型。
所述含水层海水入侵概念模型建立过程中，对研究区地质和水文地质条件相关数据资料进行整理分析，主要考虑地层岩性、地质构造、地下水赋存条件、水力性质、源汇以及地下水的化学特征等，确定模拟区范围。
S2、在所述含水层海水入侵概念模型的基础上，建立含水层海水入侵数学模型，就是在确定的模拟区范围内建立含水层海水入侵数学模型；建立含水层海水入侵数学模型主要包括偏微分方程、初始条件和边界条件；
所述含水层海水入侵数学模型涉及的偏微分方程为Richards方程和溶质运移方程。所述初始条件包括设置整个含水层水头分布、海水与淡水浓度值。所述边界条件包括设置模拟区域的边界处的水头、渗流速度和浓度等。
具体的，Richards方程用于描述非饱和介质中地下水渗流过程：
其中，为含水率；/>为数学符号，偏导数；t为时间；K/>为与含水率有关的渗透系数；/>为水头；/>为源汇项。
非饱和介质中溶质运移方程表示为：
其中，表示水动力弥散系数；/>表示溶质浓度；/>表示地下水实际平均流速，或称孔隙流速；/>表示溶质源汇项。
S3、根据所述含水层海水入侵数学模型，选取合适的离散化方法。
离散化方法主要包括有限差分法、有限体积法和有限元法。有限差分法的原理及计算方法相对简单；有限体积法能够保证网格内的流量或质量守恒，适用于流体计算；有限元法其剖分网格灵活，求解精度较高。
本实施例可选的为有限元法，首先利用区域离散化将求解区域划分为若干个有限元，构建有限元网格，并在每个元上定义适当的形函数然后在每个元内，利用适当的数学方法得到局部的解析解函数，并将其带入偏微分方程或代数方程中，得到该元上的局部方程组。将各个元的局部方程组组成一个整体方程组并且为方程组设定适当的边界条件，构建成完整的线性或非线性方程组组。最后将方程组转化为知阵，选取伽辽金法进行求解。
S4、根据非均质含水层的水文地质参数观测数据，建立非均质水文地质参数场。
可选的，通过高斯随机场法和克里金法进行非均质含水层的刻画。对于不同的含水层，应充分水文地质参数的空间分布，以及是否存在特异值等，进而选择不同的方法对其进行插值或模拟。对于无观测数据控制的非均质含水层模型，采用高斯随机场法或者分形随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法、序贯高斯模拟法或者分形随机场法建立非均质含水层。
具体的，首先，创建高斯协方差模型，相关的协方差和相关函数/>由下式给出：
其中，r为滞后距离；l为相关长度；s为调整模型表示的再尺度因子，默认为1；为方差或偏基台；/>为模型定义方法；相关函数/>依赖于无量纲距离/>。
每个高斯协方差模型至少由6个参数定义，包括维数、方差、主尺度长度尺度、再尺度因子、各向异性比和旋转角度；其中各向异性比和旋转角度是维数依赖的。
然后，定义一个结构化网格，对网格进行范围确定以及网格划分。可选的，利用Python软件的套件GSTools中空间随机场生成器类SRF（Space Random Field），根据高斯协方差模型生成一个结构化随机场，利用谱密度的随机化方法，在傅里叶空间中逼近维纳过程：
；其中，N为逼近的傅里叶模态数；随机变量/>符合N(0，1)相互独立，取自标准正态分布；k i为相互独立的随机样本，取自谱密度，借助用于马尔科夫链蒙特卡洛抽样；x为评估点x方向上的坐标。
最后直接在python编译器中绘制生成的渗透场。
克里金法的内容为，首先将观测数据点导入模型，计算彼此之间的距离并求取它们之间的半方差，计算半变异函数值并画出散点图，选择合适的模型函数，并拟合模型函数曲线；利用模型表达式和克里金线性方程组计算权重系数，然后计算预测点的参数值，给出预测值。
S5、进行非均质含水层海水入侵数值模拟，运用实测数据对模型进行验证，基于验证的模型进行海水入侵预测分析。
可选的，将海水入侵过程中实测咸水浓度分布与数值模拟获得的咸水浓度分布进行对比，从而对数值计算模型进行验证。
本实施例通过观测数据，选取合适的方法构建含水层非均质参数场，结合含水层海水入侵数学模型、离散化求解方法以及观测数据，建立能够考虑不同非均质程度的含水层海水入侵模拟方法，能够高效、精确地模拟非均质含水层海水入侵演化规律，可以帮助水资源管理者和决策者预测和评估海水入侵带来的环境风险，有助于提前采取预防措施，如改变抽水策略或加强沿海堤坝，以减缓或遏制入侵的发生。
实施例2：
为了对实施例1中的方法的进一步说明和补充，本实施例提供了一种非均质含水层海水入侵模拟方法，主要步骤包括：
S1、建立含水层海水入侵概念模型：
可选的，建立一个二维非均质含水层海水入侵模型，模型尺寸为0.53m×0.26m，对该区域网格化，网格化采取均匀离散为53×26个网格，单元长度为0.01m正方形。设定模型左侧为海水，右侧为淡水。
S2、利用Richards方程和溶质运移方程建立非均质海水入侵数学模型，既含水层海水入侵数学模型：
设定边界以及相关渗透系数。顶底部边界采用无流量边界，左右边界采用恒定水头边界，左边界水头为25.5cm，右边界水头为26.7cm。初始条件设置左边界处为海水，即咸水浓度为1mol/L，其他整个区域为淡水，咸水浓度为0mol/L。模拟区含水层相关水文地质参数如表1所示。
表1 含水层相关水文地质参数表
S3、选取伽辽金法有限元法对非均质海水入侵数学模型进行数值求解，将各个单元的局部方程组组成一个整体方程组，并为方程组设定边界条件，构建成完整的线性或非线性方程组，最后将方程组转化为矩阵求解。
S4、可选的，基于地质统计建模软件，如图2所示，运用高斯随机场法，建立一个非均质水文地质参数场模型，模型尺寸为0.53m×0.26m，设置渗透率均值为1×10-9㎡，方差为1，相关长度为0.05m。
S5、将非均质水文地质参数输入非均质海水入侵数学模型中，得到非均质海水入侵模型；可选的，利用OpenGeoSys软件进行模拟，得到海水入侵浓度的变化并与实测数据进行对比、验证，如图3所示。
如图4所示，可选的，利用Paraview软件进行可视化分析，获得非均质含水层地下水和海水交界面随时间演化特征。
图2、图3和图4中，X和Z分别代表图中的坐标方向；在模拟区域中X是在地质水平面上的方向，Z是在地质垂直与水平面上的方向。
与现有技术相比，本实施例提供的非均质海水入侵规律模拟方法具有高效准确，方便且成本较低的特点。
实施例3：
本实施例提供了一种非均质含水层海水入侵模拟系统，包括：
模拟区确定模块，被配置为：根据获取的地质背景和数据资料，确定模拟区范围；
模拟分析模块，被配置为：根据确定的模拟区范围，以及预设的含水层海水入侵数学模型，进行海水入侵模拟分析；其中，根据所述含水层海水入侵数学模型，得到均质下的模型参数；以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画，具体的，对于无观测数据控制的模拟区域，采用高斯随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法建立非均质含水层。
所述系统的工作方法与实施例1的非均质含水层海水入侵模拟方法相同，这里不再赘述。
实施例4：
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现了实施例1所述的非均质含水层海水入侵模拟方法的步骤。
实施例5：
本实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现了实施例1所述的非均质含水层海水入侵模拟方法的步骤。
以上所述仅为本实施例的优选实施例而已，并不用于限制本实施例，对于本领域的技术人员来说，本实施例可以有各种更改和变化。凡在本实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实施例的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，包括：
根据获取的地质背景和数据资料，确定模拟区范围；
根据确定的模拟区范围，以及预设的含水层海水入侵数学模型，进行海水入侵模拟分析；其中，根据所述含水层海水入侵数学模型，得到均质下的模型参数；以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画，具体的，对于无观测数据控制的模拟区域，采用高斯随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法建立非均质含水层。
2.如权利要求1所述的一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，根据获取的地质背景和数据资料，建立含水层海水入侵概念模型，确定模拟区范围；所述含水层海水入侵概念模型为二维非均质含水层海水入侵模型；确定所述含水层海水入侵概念模型的尺寸后，进行网格化；设定所述含水层海水入侵概念模型的两侧分别为海水和淡水。
3.如权利要求1所述的一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，所述含水层海水入侵数学模型的偏微分方程为Richards方程和溶质运移方程，Richards方程用于描述非饱和介质中地下水渗流过程：
；
其中，为含水率；/>为偏导数；t为时间；K/>为与含水率有关的渗透系数；/>水头；/>为源汇项；/>为梯度算子；/>为散度算子；
非饱和介质中溶质运移方程表示为：
；
其中，表示水动力弥散系数；/>表示溶质浓度；/>表示地下水实际平均流速；/>表示溶质源汇项。
4.如权利要求1所述的一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，利用有限元法对所述含水层海水入侵数学模型进行求解。
5.如权利要求1所述的一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，采用高斯随机场法建立非均质含水层包括：
创建高斯协方差模型，包括协方差和相关函数；
定义高斯协方差模型的参数定义，包括维数、方差、主尺度长度尺度、再尺度因子、各向异性比和旋转角度；
根据高斯协方差模型生成一个结构化随机场，利用谱密度的随机化方法，在傅里叶空间中逼近维纳过程：
；
其中，为方差；N为逼近的傅里叶模态数；/>为随机变量；k i为相互独立的随机样本；i为整数；x为评估点x方向上的坐标。
6.如权利要求5所述的一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，协方差和相关函数/>为：
；
；
其中，r为滞后距离；l为相关长度；s为调整模型表示的再尺度因子；为方差；/>为模型定义方法。
7.如权利要求1所述的一种非均质含水层海水入侵模拟方法，其特征在于，采用克里金法建立非均质含水层时，将观测数据点导入模型，计算彼此之间的距离并求取它们之间的半方差，计算半变异函数值并画出散点图，选择合适的模型函数，并拟合模型函数曲线；利用模型表达式和克里金线性方程组计算权重系数；计算预测点的参数值，给出预测值。
8.一种非均质含水层海水入侵模拟系统，其特征在于，包括：
模拟区确定模块，被配置为：根据获取的地质背景和数据资料，确定模拟区范围；
模拟分析模块，被配置为：根据确定的模拟区范围，以及预设的含水层海水入侵数学模型，进行海水入侵模拟分析；其中，根据所述含水层海水入侵数学模型，得到均质下的模型参数；以均质下的模型参数为基础，建立非均质水文地质参数场，进行非均质含水层的刻画，具体的，对于无观测数据控制的模拟区域，采用高斯随机场法建立非均质含水层，对于具有观测数据控制的模拟区域，采用克里金法建立非均质含水层。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的非均质含水层海水入侵模拟方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的非均质含水层海水入侵模拟方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410281577.8A CN117951962B (zh) | 2024-03-13 | 2024-03-13 | 一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410281577.8A CN117951962B (zh) | 2024-03-13 | 2024-03-13 | 一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117951962A CN117951962A (zh) | 2024-04-30 |
| CN117951962B true CN117951962B (zh) | 2024-05-31 |
Family
ID=90803863
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410281577.8A Active CN117951962B (zh) | 2024-03-13 | 2024-03-13 | 一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117951962B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117057221A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-11-14 | 河海大学 | 一种基于机器学习的滨海非均质含水层刻画实现方法及装置 |
| CN117131652A (zh) * | 2023-06-05 | 2023-11-28 | 天津科技大学 | 一种预测不同气候变化影响浅层地下水海水入侵的方法及应用 |
-
2024
- 2024-03-13 CN CN202410281577.8A patent/CN117951962B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117131652A (zh) * | 2023-06-05 | 2023-11-28 | 天津科技大学 | 一种预测不同气候变化影响浅层地下水海水入侵的方法及应用 |
| CN117057221A (zh) * | 2023-07-25 | 2023-11-14 | 河海大学 | 一种基于机器学习的滨海非均质含水层刻画实现方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Analytical solutions of seawater intrusion in sloping confined and unconfined coastal aquifers;Chunhui Lu 等;《Water Resources Research》;20160901;正文第3节 * |
| 地下水污染物在高度非均质介质中的迁移过程: 机理与数值模拟综述;郭芷琳 等;《中国科学：地球科学》;20211231;第51卷(第11期);1817-1836 * |
| 大连周水子地区海水入侵数值模型;赵洁;林锦;吴剑锋;吴吉春;;南京大学学报(自然科学);20160530;52(03);479-489 * |
| 海水入侵问题研究综述;郭占荣, 黄奕普;水文;20030625;23(03);10-15, 9 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117951962A (zh) | 2024-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Zhang et al. | Application of upscaling methods for fluid flow and mass transport in multi-scale heterogeneous media: A critical review | |
| Hardebol et al. | Multiscale fracture network characterization and impact on flow: A case study on the Latemar carbonate platform | |
| Molz et al. | Stochastic fractal‐based models of heterogeneity in subsurface hydrology: Origins, applications, limitations, and future research questions | |
| Illman | Hydraulic tomography offers improved imaging of heterogeneity in fractured rocks | |
| Latief et al. | Kozeny–Carman and empirical formula for the permeability of computer rock models | |
| Dai et al. | Uncertainty quantification for CO2 sequestration and enhanced oil recovery | |
| Qu et al. | Incorporation of deformation band fault damage zones in reservoir models | |
| Boano et al. | Modeling hyporheic exchange with unsteady stream discharge and bedform dynamics | |
| Qi et al. | Geostatistical three-dimensional modeling of oolite shoals, St. Louis Limestone, southwest Kansas | |
| CN109283597B (zh) | 一种碳酸盐岩地层超压预测方法 | |
| Kumar | Groundwater data requirement and analysis | |
| Kumar et al. | Concepts and modeling of groundwater system | |
| Liu et al. | Modeling sediment flocculation in Langmuir turbulence | |
| Schmdit et al. | IGMAS+ a new 3D Gravity, FTG and Magnetic Modeling Software. | |
| Serrano | Forecasting scale-dependent dispersion from spills in heterogeneous aquifers | |
| Raghavan | A review of applications to constrain pumping test responses to improve on geological description and uncertainty | |
| CN106597542A (zh) | 一种储层特征参数的预测方法及装置 | |
| Bierkens et al. | Upscaling hydraulic conductivity: theory and examples from geohydrological studies | |
| CN117951962B (zh) | 一种非均质含水层海水入侵模拟方法与系统 | |
| Wallace | Use of 3-dimensional dynamic modeling of CO₂ injection for comparison to regional static capacity assessments of Miocene sandstone reservoirs in the Texas State Waters, Gulf of Mexico | |
| Morén et al. | Cross‐Validating Hydromechanical Models and Tracer Test Assessments of Hyporheic Exchange Flow in Streams With Different Hydromorphological Characteristics | |
| Sakaki et al. | On the value of lithofacies data for improving groundwater flow model accuracy in a three‐dimensional laboratory‐scale synthetic aquifer | |
| Vogt | Optimization of geothermal energy reservoir modeling using advanced numerical tools for stochastic parameter estimation and quantifying uncertainties | |
| Carrera et al. | Groundwater flow and transport | |
| Budd et al. | Bed‐scale spatial patterns in dolomite abundance: Part II. Effect of varied fluid chemistry, flow rate, precursor mineralogy, temperature, textural heterogeneity, nucleation density and bed geometry |
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 |