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平面交叉裂隙非线性渗流模型参数人工神经网络预测

发布时间:2021-11-02 00:39
  岩体裂隙网络渗流广泛存在于地下工程中,对地下工程的建设和运行安全具有重要的影响。因此,研究裂隙网络渗流有着重要的理论和实际意义。本文根据立方定律和Forchheimer方程推导所得的交叉裂隙渗流模型,运用数值模拟和人工神经网络方法,对平面交叉裂隙渗流模型非线性参数与模型几何条件的关系进行探究。通过数值模拟,获得了平面交叉裂隙非线性渗流模型的参数;运用人工神经网络遗传算法,探究了交叉裂隙几何条件与交叉裂隙渗流模型中非线性系数之间的关系,证明了平面交叉裂隙非线性渗流模型适用于描述交叉裂隙渗流规律,验证了神经网络方法预测非线性系数的可行性和准确性。同时,还对比分析了运用拟合数值表达式和人工神经网络两种方法的特点。 

【文章来源】:工程地质学报. 2020,28(05)北大核心CSCD

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

平面交叉裂隙非线性渗流模型参数人工神经网络预测


压差与入口流量线性区域对比图

示意图,人工神经网络,示意图,隐含层


人工神经网络包含输入层、隐含层及输出层(图2)。输入层用于输入数据的自变量(交叉裂隙开度、不同裂隙分支角度)。层与层之间的连接上存在权值,前一层的输出信号经过处理后作为下一层的输入信号。当信号到输出层时,所输出的信号与预期输出值(非线性系数)做比较,当误差较大时,将此误差作为依据重新调整不同神经元之间的连接权值,直至输出结果达到预期精度。隐含层数目与数据之间关系的复杂程度相关,关系越复杂,隐含层数目越多。隐含层之间的交叉影响在本次实验中表示同一模型的不同出入口组合的非线性系数之间是相互影响的,并不是孤立的。2.2 训练样本获取

模型图,网格划分,模型,流量


平面模型默认宽度为1im,边界条件设置为速度进口和压力出口。根据数值模拟的流量矢量图观察,交叉裂隙影响范围取Rr=10emax,emax为各分支的最大开度,在此范围边界取点,获得压力和流速等参数。设置数值计算残差精度为10-5。为了使出口流量不同,设置不同的出口压力。入口为流速设置,若入口分支为1个,则入口流量全从流入分支进入裂隙交叉点;若入口分支为2个,为了使工况结果具有代表性,在有限的工况数下包含尽可能多的流量组合值,将入口流速按照比值1︰4~1︰1设置。例如,在4T2E0.6A60工况中,入口流速采用0.004与0.006、0.02与0.08等组合。设置不同入口速度,计算出口流量和压差,并根据式(3)将不同流速下的出入口流量与压差值进行拟合,获得交叉裂隙非线性渗流模型中的非线性系数。数值模拟模型的网格按照最大开度的0.05倍进行设置,使网格数在100i000~250i000之间,这样划分使网格剖分能够满足计算精度,又具有较高的数值计算效率(图4)。2.3 训练样本处理

【参考文献】:
期刊论文
[1]冻融作用下含裂隙岩石力学特性及损伤演化规律试验研究[J]. 赵建军,解明礼,余建乐,赵伟华.  工程地质学报. 2019(06)
[2]海岛环境下地下水封油库竖直水幕系统水封可靠性研究[J]. 李玉涛,张彬,石磊,彭振华,李俊彦.  工程地质学报. 2019(02)
[3]三维交叉裂隙渗流传质特性数值模拟[J]. 李博,黄嘉伦,钟振,邹良超.  岩土力学. 2019(09)
[4]巴彦诺日公地段花岗岩微裂隙发育特征研究[J]. 董艳辉,宋凡,周鹏鹏,王礼恒,魏亚强,童少青,段瑞琪.  工程地质学报. 2018(03)
[5]岩体裂隙网络非线性渗流特性研究[J]. 刘日成,蒋宇静,李博,蔚立元,杜岩.  岩土力学. 2016(10)
[6]裂隙交叉联接对采动岩体中流体流动特性的影响研究[J]. 朱红光,易成,姜耀东,谢和平,杨鸣泽.  中国矿业大学学报. 2015(01)
[7]交叉裂隙水流的模型实验研究[J]. 速宝玉,詹美礼,郭笑娥.  水利学报. 1997(05)
[8]交叉裂隙水流N-S方程有限元分析[J]. 詹美礼,速宝玉.  水科学进展. 1997(01)
[9]裂隙水交叉流的水力特性[J]. 田开铭.  地质学报. 1986(02)

硕士论文
[1]岩体裂隙网络二维非线性渗流特性与模型[D]. 刘杰.山东大学 2019



本文编号:3470999

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