土壤中水动力弥散系数的研究进展

从溶质运移的基本方程出发 ,系统论述了国内外对土壤中水动力弥散系数测定方法的研究进展 。

土壤水动力弥散系数的室内测定

用粉砂壤土进行了室内非饱和水动力弥散试验 ,依据质量守恒原理 ,推导了水动力弥散系数的计算公式 ,根据垂直土柱法测定的土壤水盐动态数据 ,计算了非饱和粉砂壤土的水动力弥散系数 ,并建立了该土壤水动力弥散系数与孔隙流速之间的关系。该方法物理概念清楚 ,计算公式简单实用 。

基于分形理论的土壤水动力弥散系数尺度模型

采用粒子平均移动的概念和理论,推导出土壤水动力弥散系数分形模型。模型参数包括粒子实际的无规则运动所产生的的弥散系数α0,描述土壤结构和非均匀性对于水动力弥散系数影响的系数β和分形维数D。实测资料验证表明,所提出的模型能够较好的反映土壤水动力弥散系数与尺度的关系。参数分析表明,分形维数D和参数β分别描述土壤非均质性和土壤结构对水动力弥散系数的影响,移动距离方差有随α0的增大而增加的趋势。

非饱和土壤水动力弥散系数研究

在非饱和土壤中,分子扩散、机械弥散作用对不同质地土壤溶质扩散影响各不相同。本文以粉壤土为研究对象,采用三种形式水动力弥散系数计算公式(分子扩散作用、机械弥散作用、分子扩散与机械弥散共同作用)对溶质浓度进行数值模拟。以土壤含水率和Br^-浓度实测值与计算值均方差最小为优化目标,建立溶质运移参数识别模型,采用遗传算法对模型求解,将所得参数代入对溶质运移方程,计算1 345min时刻的Br^-离子浓度值。结果表明:分子扩散与机械弥散共同作用下的Br^-浓度计算值与实测值相关性最高、分子扩散次之、机械弥散最小,相关系数分别为0.949、0.916、0.793。在非饱和溶质运移的试验中,分子扩散和机械弥散共同影响着数值模拟的精度。

大孔隙对土壤水动力弥散系数影响的实验研究

以Br-作示踪剂,于室内实验测定原状土和扰动土的水动力弥散系数和弥散度,并进行了详细地分析研究。其中,用正态分布函数法求出了扰动土的水动力弥散系数,并通过水动力弥散系数与平均孔隙流速成正比的关系求出了其弥散度;然后,根据模拟得到的底孔出流液中离子浓度与实测值对比分析的结果,用反演方法得到原状土的水动力弥散系数及弥散度。结果表明,原状土的弥散度值与扰动土处在同一个数量级上,但其水动力弥散系数却比扰动土大2个数量级。

西北某粘土矿水动力弥散系数的室内测定

使用室内水平土柱吸渗法测试了西北某粘土矿水动力弥散系数,根据测定的土壤中含水量动态数据,计算了非饱和粘土的水动力弥散系数,并建立了该土壤水动力弥散系数与质量含水率之间的关系。该方法物理概念清楚,计算公式简单实用。

用对流扩散方程确定非饱和土壤水动力弥散系数

用非饱和土壤水动力弥散方程及其解析解 ,在室内试验的基础上 ,研究了非饱和土壤在不同初始含水量、不同入渗方式及不同加肥方式下的水动力弥散系数。研究结果表明 :土壤初始含水量、灌水方式对非饱和土壤水动力弥散系数影响大 ,而加肥方式对土壤水动力弥散系数影响小。所述方法 ,理论性强 ,概念清楚明潦 ,试验操作简便 。

非饱和土壤水动力弥散系数的研究

以棕壤土为对象,采用水平土柱入渗法对水动力弥散系数Dsh(θ)进行了分析。试验分2组进行,分别采用初始浓度为0.1%和1%的钾肥(K2SO4)和氮肥(尿素)两种溶液,测定了试验土柱不同刻度处土壤体积含水量θ、土壤溶质浓度C。采用电导率仪和火焰分光光度仪分别测定了土壤溶液的含盐量和水溶性K+浓度。结果表明,Dsh(θ)值与采用何种浓度表示形式无关;不同初始浓度时,同一溶质的水动力弥散系数随浓度的增大而减小;相同初始浓度条件下,尿素溶液的Dsh(θ)小于K2SO4溶液的相应值;非饱和土壤水动力弥散系数Dsh(θ)与扩散系数D(θ)呈现相同的变化趋势。

潮棕壤土水动力弥散系数研究

以下层潮棕壤土为对象,以硫酸铵为溶质,采用水平土柱入渗法对不同入渗溶液浓度(0、50、100和150g/L)的土壤水分扩散系数D(θ)和非饱和土壤水动力弥散系数Dsh(θ)进行了试验和分析。结果表明,土壤水分扩散系数和土壤水动力弥散系数随着含水率θ的增大而增大。θ较小时,土壤溶液的粘滞性对水分扩散有显著影响;θ较大时,粘滞性下降,其影响变弱。随着θ的增大,C0对Dsh(θ)的影响越来越明显。D(θ)始终大于Dsh(θ)。

黄土包气带土壤水动力弥散系数的测定研究

本文主要介绍了黄土包气带土壤水动力弥散系数的测定方法及用水平土柱法的测量结果 ,同时也给出了用水特征曲线计算法得出的水动力弥散系数。

土壤水动力弥散系数的室内测定

用粉砂壤土进行了室内非饱和水动力弥散试验,依据质量守恒原理,推导了水动力弥散系数的计算公式,根据垂直土柱法测定的土壤水盐动态数据,计算了非饱和粉砂壤土的水动力弥散系数,并建立了该土壤水动力弥散系数与孔隙流速之间的关系。该方法物理概念清楚,计算公式简单实用。

求解半无限长多孔介质柱体水动力弥散系数的一种最小二乘法

针对半无限长多孔介质柱体,一端为定浓度边界的水动力弥散反求参数问题,先用数值方法求解补余误差函数erfc(x)的反函数,再根据该问题的解析解,通过变量代换,构造一个基于解析解的最小二乘模型来反求水动力弥散系数。最后将该方法应用于一个实例,计算结果表明该方法比erfc(x)近似公式法、配线法、正态分布函数法等传统方法要好。

基于仿生原理的粒子群算法求解江安校区水动力弥散系数

水动力弥散系数是研究地下水溶质运移的一个重要参数。为了解污染物在地下水中的运移规律,利用基于仿生学原理的粒子群算法,求解四川大学江安校区弥散试验场中的潜水含水层天然流场下的水动力弥散系数,并与最小二乘法和标准曲线对比法的计算结果相比较。研究结果表明,标准曲线法的计算结果受人为主观影响误差较大;最小二乘法计算结果与实测数据拟合较好,但计算过程相对复杂;粒子群算法的求解精度最高,计算更快,具有良好的收敛性,是一种可靠的求解方法。

仿生算法在求解水动力弥散系数中的应用

地下水是保障生产生活的重要资源,为了可持续地利用和有效保护地下水资源,获得精度较高的水文地质参数是解决地下水资源问题的重要保障。将粒子群算法(PSO)、人工鱼群算法(IAFSA)和蝙蝠算法(BA)应用到求解水动力弥散系数的地下水数学模型中,以获得精度较高的水动力弥散系数。研究结果表明:应用PSO算法、IAFSA算法和BA算法等仿生算法求解水动力弥散系数具有计算精度高和运算速度快的优点,且仿生算法可同时求解多个参数,具有良好的推广意义。

基于活性炭的多孔介质水动力弥散系数测定

溶质在多孔介质运移过程中,水动力弥散系数不仅反映多孔介质的介质特性,同时也是描述溶质浓度随时空变化规律的重要参数。以颗粒状活性炭为研究对象,建立了水动力条件下的对流弥散方程进行溶质运移过程描述,并采用土柱扩散实验对其水动力弥散系数进行了测定。结果表明,借用反函数变化思路,可快速准确测定多孔介质的水动力弥散系数D;同时,变流速条件下D不为常量,且分子扩散的影响可忽略,其与渗流速度v之间满足D=9.328v1.796函数关系。由此建立的数学模型求解和D-v函数关系可为描述溶质在多孔介质中运移规律的研究提供一定的参考。

非饱和土壤水动力弥散系数确定方法述评

从溶质运移的基本方程出发，较系统地论述了国内外对非饱和土壤水动力弥散系数的测定方法，并对各种方法作了述评。

饱和-非饱和土壤中吸附性溶质水动力弥散实验研究

本文通过室内土柱对轻壤土和重壤土饱和、非饱和水动力弥散实验 ,得到了吸附性溶质水动力弥散参数的计算方法 .根据一维饱和弥散实验结果 ,由相应的解析解 ,用简化计算方法求得饱和水动力弥散系数Dsh 和阻滞因子R ;对于一维非饱和弥散实验 ,在分析溶质的水动力弥散理论的基础上 ,推导出求解非饱和土壤水动力弥散系数Dsh (θ)的计算公式 .

石河子垦区灌耕灰漠土饱和-非饱和土壤水动力弥散试验研究

根据室内水平土柱吸渗法和易混合置换试验,对石河子垦区灌耕灰漠土饱和-非饱和土壤水动力弥散进行试验,通过理论分析和计算,得到了非饱和土壤水分扩散率和水动力弥散系数及饱和条件下的溶质弥散度,结果表明,规律性较好,且有较好的重现性,说明方法是可行的,测定数据有较好的应用参考价值。

地下水系统中污染物变系数动力迁移模型解

本文分析了污染物在地下水系统中迁移转化规律，建立了变系数动力迁移模型，讨论了对流一扩散方程中动力弥散系数随时间的变化规律，推求出变系数迁移方程的解析解。运用土壤柱物理模型试验的实测资料进行验证比较，结果表明，变系数动力迁移模型的计算值与实测值吻合良好，得到了变系数与常系数动力迁移模型的适用范围。

饱和土壤与河流底泥水动力弥散研究

[目的]研究溴化钾在土壤与河道底泥中水动力弥散系数,为构建污染物在土壤中的迁移数值模型提供数据参考。[方法]通过高80 cm的土壤箱体和高60 cm的柱体进行模拟试验,研究南京化工园土壤与河道底泥的水动力弥散系数。[结果]南京化工园四柳河沿岸土壤KBr穿透时间比较长,为22.83 d,流出液中KBr的浓度变化比较平缓,液体流速为0.35 ml/min,弥散系数为0.001 638 m2/d;河道底泥KBr穿透时间短,为3.33 d,液体流速为8.83 ml/min,弥散系数为0.004 094 m2/d。土壤中KBr流出速度慢,在9.083 d时还未见KBr物质,在9.38 d才测出KBr浓度为0.03 mg/L;而河道底泥中KBr流出速度非常快,在0.49 d时测出KBr浓度达到3.70 mg/L,之后从3.70～4.10 mg/L间的浓度变化比较平稳,用了2.84 d的时间。[结论]污染物KBr在土壤中的穿透时间长,弥散系数值小,而在河道底泥中穿透的时间短,弥散系数值相对较高。