异重流水卷吸经验式不确定性对层平均数学模型的影响

基于贝叶斯定理的Gibbs随机采样方法,结合现有异重流水卷吸实验数据,探讨了异重流水卷吸经验式中经验系数E1和E2的不确定性,获取的E1和E2样本总数为2×105.统计发现,其中概率最大的(E1,E2)样本取值与原式取值相近.将样本值输入异重流层平均水沙耦合数学模型,模拟陡坡上异重流演化过程.结果表明:计算异重流厚度、速度、泥沙体积分数、底床形变区间范围随运动距离的增加逐渐增大;采用概率最大经验系数值可能低估异重流厚度和泥沙体积分数,高估异重流速度和底床形变;95%样本输入异重流模型所得计算水力参数范围远大于25%样本所得计算水力参数范围,意味着模型对(E1,E2)的取值十分敏感.

基于贝叶斯定理的异重流水卷吸经验式不确定性研究

为获取了异重流水卷吸公式中经验系数(A、B)的大量样本,本文基于贝叶斯定理的Metropolis-Hastings随机采样方法,结合现有异重流水卷吸实验数据,经对样本统计分析表明:概率最大的A、B样本取值与原公式取值相近。95%A、B样本相对于概率最大的样本取值范围分别为[51%,630%]和[63%,1200%],比25%样本的经验系数取值范围明显扩大,因此,经验系数具有较大的不确定性,且B远大于A,当确定经验式时,尤其要注意B的取值。