本文關鍵詞：黃河灘地砂卵石介質非達西滲流Forchheimer模型參數預測

  更多相關文章： 黃河灘地 砂卵石介質 非達西滲流 BP神經網絡模型 滲透率 慣性系數

【摘要】：隨著山西省經濟的不斷發(fā)展，水資源短缺問題逐漸成為限制山西省發(fā)展的重要性因素。抽取黃河灘地地下水作為解決水資源短缺問題的一種手段開始被廣泛利用，但工程實際可抽取地下水流量和理論取水流量總是相差過大，，由此需要建立能夠描述取水滲流特性并能較精確地計算滲流流量的滲流模型。 本文以黃河中游河床自然沉積砂卵石介質為研究對象，進行了黃河河床天然砂卵石介質、同徑砂卵石介質和不同級配的砂卵石介質中的滲流試驗；分析了不同砂卵石介質中的滲流特性；建立了適宜描述黃河灘地砂卵石介質非達西滲流的滲流模型并確定了模型參數。分析了不同級配砂卵石介質的物理性指標與非達西滲流模型參數之間的關系及其影響程度；進行了輸入變量為不均勻系數、曲率系數和有效孔隙率任意組合下的模型試算，通過比較模型計算精度最終建立了以不均勻系數、曲率系數和有效孔隙率為輸入變量，以非達西滲流模型參數滲透率和慣性系數為輸出變量的BP神經網絡模型。本文研究結論： (1)黃河灘地砂卵石介質中滲流的水力梯度與滲透流速之間不是很好地符合達西定律，而呈非線性關系，Forchheimer方程能很好地描述這一階段的水流運動過程；黃河河床天然砂卵石介質、剔除了≥9cm(大漂石)和≤0.01cm（特細顆粒）的砂卵石介質、平均粒徑大于2mm的砂卵石介質、不同級配砂卵石介質的砂卵石介質中的滲流特性不能很好地符合達西線性定律，而符合Forchheimer方程，滲流流態(tài)處于紊流狀態(tài)； (2)不均勻系數、曲率系數、有效孔隙率是影響砂卵石介質非達西滲流模型參數的主要影響因素，可以用不均勻系數、曲率系數、有效孔隙率預測砂卵石介質非達西滲流模型參數。但由于各主要影響因素與模型參數之間呈現出不同的擬合關系，如乘冪關系、指數關系、二項式關系，輸入變量和預測變量之間呈現復雜的非線性關系，因此需選用具有復雜非線性輸入輸出特性的BP神經網絡模型建模。 (3)建立的關于預測滲透率和慣性系數的BP神經網絡模型能夠給出比較滿意的預測值。網絡模型在較小的訓練次數下即完成了訓練，模型預測變量滲透率和慣性系數的預測精度可達89%以上，達到了目標精度。 本文就通過黃河灘地砂卵石介質的物理性指標預測砂卵石介質非達西滲流模型參數展開了較為深入的研究，所得結論對黃河灘地取水工程有著重要的理論意義和實際價值。
【關鍵詞】：黃河灘地 砂卵石介質 非達西滲流 BP神經網絡模型 滲透率 慣性系數
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TV139.16
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 引言10-22
• 1.1 問題的提出與研究意義10-11
• 1.1.1 問題的提出10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 國內外研究動態(tài)11-18
• 1.3 論文的研究內容18-19
• 1.4 研究的技術路線19-22
• 第二章 試驗條件與方案22-32
• 2.1 河床砂卵石介質22-24
• 2.1.1 試驗所用砂卵石介質概述22-23
• 2.1.2 黃河灘地砂卵石介質質地23-24
• 2.1.3 試驗所用砂卵石介質結構24
• 2.2 試驗方案24-28
• 2.2.1 試驗總體設計24-25
• 2.2.2 黃河河床天然砂卵石介質中滲流特性試驗的研究方案25-26
• 2.2.3 同徑砂卵石介質中滲流特性試驗的研究方案26-27
• 2.2.4 不同級配砂卵石介質中滲流特性試驗的研究方案27
• 2.2.5 砂卵石介質滲流模型參數預報模型的研究方案27-28
• 2.3 試驗儀器28-29
• 2.3.1 砂卵石介質滲流試驗裝置28-29
• 2.3.2 輔助試驗儀器29
• 2.4 試驗方法29-32
• 2.4.1 試驗過程29-30
• 2.4.2 所需物理量的測量30-32
• 第三章 黃河灘地砂卵石介質滲流模型的研究32-46
• 3.1 黃河河床天然砂卵石介質中滲流特性的試驗研究32-35
• 3.2 同徑砂卵石介質中滲流特性的試驗研究35-39
• 3.3 不同級配砂卵石介質中滲流特性的試驗研究39-43
• 3.4 黃河灘地砂卵石介質滲流模型選擇及模型參數的確定43
• 3.5 小結43-46
• 第四章 影響砂卵石介質非達西滲流模型參數的主要因素46-70
• 4.1 砂卵石介質級配對模型參數的影響46-50
• 4.1.1 砂卵石介質特征粒徑指標與滲透率之間的關系47-48
• 4.1.2 砂卵石介質特征粒徑指標與慣性系數之間的關系48-50
• 4.2 砂卵石介質曲率系數與模型參數之間的關系50-54
• 4.2.1 砂卵石介質曲率系數與滲透率之間的關系50-52
• 4.2.2 砂卵石介質曲率系數與慣性系數之間的關系52-54
• 4.3 砂卵石介質不均勻系數與模型參數之間的關系54-63
• 4.3.1 不均勻系數和限制粒徑對模型參數的影響54-57
• 4.3.2 不均勻系數和 d30對模型參數的影響57-60
• 4.3.3 不均勻系數和曲率系數對模型參數的影響60-63
• 4.4 砂卵石介質的有效孔隙率對模型參數的影響63-67
• 4.5 小結67-70
• 第五章 黃河灘地砂卵石介質非達西滲流模型參數預報模型70-100
• 5.1 BP 神經網絡模型簡介70-71
• 5.2 訓練樣本71-72
• 5.2.1 訓練樣本選取原則71
• 5.2.2 樣本預處理71-72
• 5.3 BP 神經網絡模型初始化72-74
• 5.3.1 算法的選擇72-73
• 5.3.2 隱含層73
• 5.3.3 傳遞函數73-74
• 5.3.4 輸入層74
• 5.3.5 輸出層74
• 5.4 BP 神經網絡模型訓練74-77
• 5.4.1 學習率74-75
• 5.4.2 最大訓練次數75
• 5.4.3 訓練目標75
• 5.4.4 Matlab 程序實現75-77
• 5.5 BP 神經網絡模型訓練效果77-92
• 5.5.1 預測滲透率的 BP 神經網絡模型77-88
• 5.5.2 預測慣性系數的 BP 模型88-92
• 5.6 BP 神經網絡模型泛化能力驗證92-98
• 5.7 小結98-100
• 第六章 結論與展望100-104
• 6.1 結論100-101
• 6.2 展望101-104
• 參考文獻104-110
• 致謝110-112
• 碩士期間所獲得的成果112

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

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本文編號：553959