黄河滩地砂卵石介质非达西渗流Forchheimer模型参数预测

发布时间：2017-07-17 14:13

  本文关键词：黄河滩地砂卵石介质非达西渗流Forchheimer模型参数预测

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【摘要】：随着山西省经济的不断发展，水资源短缺问题逐渐成为限制山西省发展的重要性因素。抽取黄河滩地地下水作为解决水资源短缺问题的一种手段开始被广泛利用，但工程实际可抽取地下水流量和理论取水流量总是相差过大，，由此需要建立能够描述取水渗流特性并能较精确地计算渗流流量的渗流模型。 本文以黄河中游河床自然沉积砂卵石介质为研究对象，进行了黄河河床天然砂卵石介质、同径砂卵石介质和不同级配的砂卵石介质中的渗流试验；分析了不同砂卵石介质中的渗流特性；建立了适宜描述黄河滩地砂卵石介质非达西渗流的渗流模型并确定了模型参数。分析了不同级配砂卵石介质的物理性指标与非达西渗流模型参数之间的关系及其影响程度；进行了输入变量为不均匀系数、曲率系数和有效孔隙率任意组合下的模型试算，通过比较模型计算精度最终建立了以不均匀系数、曲率系数和有效孔隙率为输入变量，以非达西渗流模型参数渗透率和惯性系数为输出变量的BP神经网络模型。本文研究结论： (1)黄河滩地砂卵石介质中渗流的水力梯度与渗透流速之间不是很好地符合达西定律，而呈非线性关系，Forchheimer方程能很好地描述这一阶段的水流运动过程；黄河河床天然砂卵石介质、剔除了≥9cm(大漂石)和≤0.01cm（特细颗粒）的砂卵石介质、平均粒径大于2mm的砂卵石介质、不同级配砂卵石介质的砂卵石介质中的渗流特性不能很好地符合达西线性定律，而符合Forchheimer方程，渗流流态处于紊流状态； (2)不均匀系数、曲率系数、有效孔隙率是影响砂卵石介质非达西渗流模型参数的主要影响因素，可以用不均匀系数、曲率系数、有效孔隙率预测砂卵石介质非达西渗流模型参数。但由于各主要影响因素与模型参数之间呈现出不同的拟合关系，如乘幂关系、指数关系、二项式关系，输入变量和预测变量之间呈现复杂的非线性关系，因此需选用具有复杂非线性输入输出特性的BP神经网络模型建模。 (3)建立的关于预测渗透率和惯性系数的BP神经网络模型能够给出比较满意的预测值。网络模型在较小的训练次数下即完成了训练，模型预测变量渗透率和惯性系数的预测精度可达89%以上，达到了目标精度。 本文就通过黄河滩地砂卵石介质的物理性指标预测砂卵石介质非达西渗流模型参数展开了较为深入的研究，所得结论对黄河滩地取水工程有着重要的理论意义和实际价值。
【关键词】：黄河滩地 砂卵石介质 非达西渗流 BP神经网络模型 渗透率 惯性系数
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV139.16
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 引言10-22
• 1.1 问题的提出与研究意义10-11
• 1.1.1 问题的提出10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 国内外研究动态11-18
• 1.3 论文的研究内容18-19
• 1.4 研究的技术路线19-22
• 第二章 试验条件与方案22-32
• 2.1 河床砂卵石介质22-24
• 2.1.1 试验所用砂卵石介质概述22-23
• 2.1.2 黄河滩地砂卵石介质质地23-24
• 2.1.3 试验所用砂卵石介质结构24
• 2.2 试验方案24-28
• 2.2.1 试验总体设计24-25
• 2.2.2 黄河河床天然砂卵石介质中渗流特性试验的研究方案25-26
• 2.2.3 同径砂卵石介质中渗流特性试验的研究方案26-27
• 2.2.4 不同级配砂卵石介质中渗流特性试验的研究方案27
• 2.2.5 砂卵石介质渗流模型参数预报模型的研究方案27-28
• 2.3 试验仪器28-29
• 2.3.1 砂卵石介质渗流试验装置28-29
• 2.3.2 辅助试验仪器29
• 2.4 试验方法29-32
• 2.4.1 试验过程29-30
• 2.4.2 所需物理量的测量30-32
• 第三章 黄河滩地砂卵石介质渗流模型的研究32-46
• 3.1 黄河河床天然砂卵石介质中渗流特性的试验研究32-35
• 3.2 同径砂卵石介质中渗流特性的试验研究35-39
• 3.3 不同级配砂卵石介质中渗流特性的试验研究39-43
• 3.4 黄河滩地砂卵石介质渗流模型选择及模型参数的确定43
• 3.5 小结43-46
• 第四章 影响砂卵石介质非达西渗流模型参数的主要因素46-70
• 4.1 砂卵石介质级配对模型参数的影响46-50
• 4.1.1 砂卵石介质特征粒径指标与渗透率之间的关系47-48
• 4.1.2 砂卵石介质特征粒径指标与惯性系数之间的关系48-50
• 4.2 砂卵石介质曲率系数与模型参数之间的关系50-54
• 4.2.1 砂卵石介质曲率系数与渗透率之间的关系50-52
• 4.2.2 砂卵石介质曲率系数与惯性系数之间的关系52-54
• 4.3 砂卵石介质不均匀系数与模型参数之间的关系54-63
• 4.3.1 不均匀系数和限制粒径对模型参数的影响54-57
• 4.3.2 不均匀系数和 d30对模型参数的影响57-60
• 4.3.3 不均匀系数和曲率系数对模型参数的影响60-63
• 4.4 砂卵石介质的有效孔隙率对模型参数的影响63-67
• 4.5 小结67-70
• 第五章 黄河滩地砂卵石介质非达西渗流模型参数预报模型70-100
• 5.1 BP 神经网络模型简介70-71
• 5.2 训练样本71-72
• 5.2.1 训练样本选取原则71
• 5.2.2 样本预处理71-72
• 5.3 BP 神经网络模型初始化72-74
• 5.3.1 算法的选择72-73
• 5.3.2 隐含层73
• 5.3.3 传递函数73-74
• 5.3.4 输入层74
• 5.3.5 输出层74
• 5.4 BP 神经网络模型训练74-77
• 5.4.1 学习率74-75
• 5.4.2 最大训练次数75
• 5.4.3 训练目标75
• 5.4.4 Matlab 程序实现75-77
• 5.5 BP 神经网络模型训练效果77-92
• 5.5.1 预测渗透率的 BP 神经网络模型77-88
• 5.5.2 预测惯性系数的 BP 模型88-92
• 5.6 BP 神经网络模型泛化能力验证92-98
• 5.7 小结98-100
• 第六章 结论与展望100-104
• 6.1 结论100-101
• 6.2 展望101-104
• 参考文献104-110
• 致谢110-112
• 硕士期间所获得的成果112

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：553959