基于Winpest反演分析的降雨入渗补给量分区

在水文地质条件复杂地区进行地下水数值模拟时,需要对降雨入渗补给量进行主观确定,参数识别过程比较复杂。利用Modflow软件,建立了Winpest反演模型对渗透系数进行优化,并通过分析反演过程中观测孔模拟水位和实测水位的拟合情况,进行降雨入渗补给量分区优化。将该模型运用于壁板坡隧道隧址区,结果表明:研究区需先按表层出露的不同层位进行降雨入渗补给量初次分区,再对已有分区按不同高程范围进行二次分区和降雨入渗补给量优化方能实现地下水初始渗流场的高精度拟合。利用Winpest反演分析方法,降低了人为设定降雨入渗补给量的盲目性,为水文地质条件复杂地区的地下水初始渗流场数值模拟提供了一种更加快捷高效的途径。

基于平均速度分析的近地表纵波速度反演

面波频散曲线对于横波速度、纵波速度、层厚等近地表地球物理参数的敏感度相差较大,现阶段通过频散曲线可以获得较为精确的近地表横波速度与厚度信息,但无法直接对纵波速度进行反演.研究表明,泊松比对于波长(W)-探测深度(D)关系较为敏感.基于这一发现,本文根据频散曲线与反演获取的横波速度结构计算平均速度,获取W-D关系曲线.但合成数据测试证明,因近地表浅层对应的W-D曲线变化较小,且浅层纵波速度反演不准确会使误差累积,直接反演W-D曲线无法获取可靠的纵波速度剖面.本文改进了基于平均速度分析的近地表纵波速度反演方法,在目标函数中加入了对浅层信息较为敏感的W/D-D信息,同时对W-D曲线与W/D-D曲线进行联合反演.合成数据测试证明可以获取较为准确地浅层与深层纵波速度.将该方法应用于实际地震数据中,联合反演得到的纵波速度剖面与微测井数据较为吻合,证明本文提出的方法可以不借助其他信息,仅通过面波频散信息,获取更为准确地近地表纵波信息.

河北省涿州市“23.7”洪水模拟反演分析及思考

河北涿州“23.7”洪水影响大、损失重。为分析其原因,以及为灾后的恢复重建与今后的防洪治理等提供参考思路,建立了涿州市相关区域二维洪水数值仿真模型,对涿州市“23.7”洪水进行模拟反演及淹没影响对比分析。结果表明:除极端暴雨引发的洪水量级大外,涿州市特殊的地理位置,防洪工程薄弱,蓄滞洪区内建设用地大量增加,是本次洪水影响大、损失重的主要原因。涿州市今后的防洪治理及其蓄滞洪区内的土地开发建设,除参考相关区域的开发经验外,更应加强防洪工程建设、完善洪水防御体系、加强蓄滞洪区的建设与管理,强化洪水风险分析及实时预报预警,提高公众的洪水风险防范意识等。

基于输入−状态联合估计的漂浮式风机塔架结构载荷反演及状态分析

[目的]旨在研究波浪作用下漂浮式风机塔架的结构载荷反演方法及动力响应状态。[方法]以半潜型风机为研究对象,通过时域仿真模拟测量数据,并且基于漂浮式风机的频域仿真模型计算塔架的质量归一化模态,将二者作为输入−状态联合估计(joint input-state estimation,JIS)算法的输入,对漂浮式风机塔架开展结构载荷反演以及实时状态分析。[结果]结果表明:基于JIS算法,以塔架节点的仿真数据作为算法的输入,估计的塔根载荷以及塔架节点响应与仿真结果具有良好的一致性,实现了高精度的反演。[结论]反演结果验证了JIS算法的有效性,可以用于漂浮式风机的实时状态分析,保障漂浮式风机长期安全稳定运行。

基于RF-GWO的水利工程地质渗透系数智能反演分析

地质渗透系数是准确分析水利工程渗流的关键参数。针对传统反演方法计算效率低、精度差的问题,采用有限元正演模型和正交试验设计构建渗透系数反演样本集,建立了基于随机森林(RF)算法的渗流计算代理模型;在此基础上,引入灰狼优化(GWO)算法,提出了基于RF-GWO的渗透系数智能反演方法,并以Z抽水蓄能电站为研究案例进行了验证。结果表明:RF模型对各钻孔水位预测结果均接近实测值,性能优于CART和BP模型;GWO可搜寻到地质最佳渗透系数,钻孔水位反演结果合理,相对误差最大为0.42%,精度满足工程要求,计算的天然渗流场分布形态也符合一般山体渗流场分布规律。建立的反演模型能够快速准确地推断工程区地层渗透系数,具有实际工程应用价值。

长江上游卫星反演与再分析降水数据的适用性评估

为评估不同降水数据在长江上游的适用性,基于气象站点观测数据,采用多种评价指标,定量评估了卫星反演降水数据(IMERG-Final、GSMaP-Gauge)及再分析降水数据(ERA5-Land)在长江上游的应用精度,并分析了各降水数据在不同等级降水的误差结构。结果表明:3套降水数据均能准确捕捉流域降水东高西低的空间格局,与观测降水有着良好的相关性,且2015—2019年表现平稳,有可长期应用的潜力;各降水数据时间分辨率越高,误差相对越大,在流域地形变化剧烈的中部误差更大;对弱降水易错报高估,对强降水的低估随降水强度上升而加剧;两套卫星反演降水数据总体误差较小,适用性良好,IMERG-Final有更好的误差控制能力,GSMaP-Gauge对降水发生的识别更为准确;ERA5-Land明显高估流域降水,尤其在西南部地区。

基于沙猫群优化算法的拱坝热学参数反演分析

在混凝土温度场计算中,热学参数对计算结果的准确性有着很大影响。为了得到更加符合现场实际情况的热学参数值,提出了一种基于沙猫群优化算法的拱坝热学参数反演方法。通过12种不同的测试函数,验证了沙猫群优化算法的性能相比于其他3种传统优化算法有着一定的优势。同时,考虑到环境温度变化和多级冷却通水的影响,应用沙猫群优化算法对白鹤滩拱坝混凝土浇筑仓热学参数进行了反演。通过反演结果证明了沙猫群优化算法应用到工程实践中的合理性和可靠性,可以满足实际工程的精度需求。

星载雷达降水反演算法敏感性分析

以全球降水测量卫星(GPM)Ku PR的实测资料作为代理数据,评估了风云三号G星降水测量雷达(FY-3G PMR)原型算法的精度。在此基础上,对降水率和质量加权平均直径(R-D_(m))初始关系、降水相态以及不均匀波束充塞效应(NUBF)订正因子(param NUBF)进行了降水反演的敏感性分析。首先对调层云和对流云的R-D_(m)初始关系,比较初值调整前后滴谱廓线、雷达反射率因子廓线及降水率廓线的变化;其次设计敏感性试验,分析相态的误判对降水反演精度的影响;最后通过设置不同的param NUBF,评估param NUBF对降水反演的敏感性。结果表明,FY-3G PMR原型算法反演的降水结构及强弱分布和GPM Ku PR具有很好的一致性,反演的相对误差小于10%,相关系数大于0.95。敏感性分析显示雷达反射率因子廓线和降水率廓线的反演对R-D_(m)初始关系不敏感,但滴谱廓线的反演对R-D_(m)初始关系比较敏感。0℃亮带层相态误判尤其是混合相态和固态以及混合相态和液态的误判,影响0℃层附近的空中降水反演,但对地面降水反演影响不大。param NUBF作为高敏感性因子,与真值的差异越大降水率廓线反演的误差越大。开展星载雷达降水反演算法的敏感性分析不仅可以加深对降水反演理论和算法的认识,提高降水反演精度,还可以为FY-3G PMR即将开展的外场试验提供设计思路。

泥石流次声特征分析及流量智能反演方法

次声技术已被广泛应用于泥石流监测预警中,泥石流次声的某些特征可从一定程度上反映泥石流的流量。泥石流流量是评估泥石流规模的重要参数,准确预测泥石流流量对泥石流监测预警具有重要意义。围绕影响泥石流次声特性的关键物理参量,通过定量化配比水槽实验模拟泥石流产生次声的物理过程,采集次声信号并测算流量。通过分析泥石流流量与次声之间的关联,揭示泥石流流量对次声特性的影响规律。经特征提取和特征选择提炼出可表征泥石流流量的次声特征因子并构建特征向量集。通过对比分析k近邻算法(k-nearest neighbor,KNN)、神经网络、随机森林和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)算法在流量预测方面的表现性能,构建了具有较高预测准确率的泥石流流量智能反演模型。通过该智能反演模型可实现泥石流流量的有效预测,从而为泥石流次声监测提供更丰富的报警信息。

大型地下厂房水压致裂法地应力测量及地应力场反演分析

岩体初始地应力是地下工程研究中的重要内容,依托大型地下厂房工程,采用三维水压致裂法和常规水压致裂法对洞内孔ZK1和地表孔ZK2分别进行地应力测量,获得岩体初始地应力;基于实测数据利用三维数值模拟方法进行地应力场反演计算,获得所需工程区的地应力场分布规律。研究表明:水压致裂法可以有效地获得初始地应力,三维水压致裂法获得的地下应力情况更为准确且可以与垂直孔测试数据互相印证;数值模拟获取的地应力计算值和实测值具有一致性,厂房隧洞布置较为合理且工程区发生岩爆概率较低;现场原位测试结果与回归地应力场分布规律可为工程设计提供有效的科学支撑。

基于分段反演的岩质边坡力学参数反分析方法

为反映岩质边坡力学参数随时间演化的真实特性,文章采用分段反分析遗传算法,基于位移增量结合外部因素(开挖、降雨、防渗措施等),划分南俄Ⅲ水电站厂房后边坡的反分析时段。研究发现降雨对岩体弱化影响随风化减小,各时段位移增量拟合值与实测值平均相对误差分别为11.61%、7.81%。监测结果显示各时段增量变形值与拟合值吻合良好,满足工程需求。研究成果可为复杂赋存环境下边坡工程参数反分析提供技术支持。

基于线性贝叶斯和改进的典型相关分析法的地震岩石物理反演

岩石物理反演作为一种直观的定量解释手段,是储层表征的一个重要研究课题,其中岩石物理模型是联系储层物性参数与弹性参数的桥梁.传统岩石物理反演往往需要在井位处校准岩石物理模型,而在地下介质复杂时,常规的岩石物理模型难以准确描述二者之间的关系,极大地影响了岩石物理反演的准确性.为降低岩石物理模型校准带来的误差,本文引入改进的典型相关分析(BP-CCA)法来构建储层物性参数与弹性参数之间的统计岩石物理关系,从而获得地下储层物性参数的空间展布信息.此外,该方法采用线性贝叶斯理论从叠前地震数据反演得到纵、横波速度及密度等弹性参数,具有较高的反演精度和计算效率.本文对提出的方法进行了合成数据实验和实际数据应用测试.结果表明,该方法可实现对储层参数的准确刻画,验证了其可靠性.

基于混合机器学习模型的地层电阻率反演及不确定性分析

在大位移井及水平井钻探过程中,建立有效的反演模型从随钻测井资料中快速准确地获取地层信息,对地质导向工作意义重大.随着机器学习技术的发展,利用机器学习方法进行地球物理反演已得到广泛应用.但主要集中在确定性方法上,难以评估反演结果的可靠性.评估反演结果的可靠性至关重要,这种评估可以通过不确定性估计来实现.本文利用NG‐Boost算法构建概率反演模型用以量化反演结果的不确定性.选择合适的机器学习模型作为NGBoost算法的基学习器,构建混合机器学习模型可提升反演结果的准确度.根据随钻方位电磁感应测井仪器在层状各向同性地层中的测井资料,本文对比六种不同的机器学习模型在地层电阻率反演中的表现,实验表明XGBoost算法在反演精度和速度等方面具有明显优势.将XGBoost算法作为基学习器与NGBoost算法框架相结合构建N-XGBoost概率反演模型.并通过仿真实验对该概率反演模型的准确性、可靠性、鲁棒性进行验证,结果表明该模型能够有效评估反演结果的不确定性并获得可靠的反演结果,该方法将为地质导向工作提供可靠的测井解释.

迪拜罗塔纳超高层框架核心筒结构风荷载反演分析

风荷载是超高层建筑结构设计的关键荷载,风荷载的时变特性导致其难以准确预测。以迪拜超高层五星级酒店公寓SABAH ROTANA项目为研究对象,采用仿真分析方法研究超高层框架核心筒结构表面风压场和平均风压系数。研究结果表明,核心筒结构表面正风压整体上呈从建筑底部向顶部逐渐增大的趋势,最大正风压出现在迎风面1/3建筑高度以上部分;核心筒结构表面负风压分布不均,最大负风压出现在1/3建筑高度附近;核心筒结构迎风面负风压明显大于侧风面,背风面和侧风面负风压变化较接近;最不利工况下核心筒结构迎风面存在较大的正风压,背风面存在较稳定的负风压,随着风向角的增加,平均风压系数峰值不断增大。

基于切口梁弯曲响应的UHPC受拉性能反演分析

为了更加快速、准确地获取超高性能混凝土(UHPC)材料的拉伸性能,该文基于切口梁四点弯曲试验获得的荷载-切口张开位移(CMOD)响应,提出了一种UHPC拉伸性能简化反演分析方法。该方法采用了考虑裂纹局部化的非线性铰模型和可描述拉伸应变硬化或应变软化特征的多折线UHPC受拉应力-应变关系。通过5种钢纤维掺量的UHPC切口梁弯曲试验和轴拉试验的验证以及模型参数分析表明:在切口梁弯曲响应的离散性较低时,提出的计算模型能够准确地预测应变硬化和应变软化UHPC的受拉初裂强度和极限强度;随弯曲响应的离散性增大,轴拉应力的预测值与实测值的偏差越大;特征长度及特征点数量对应变软化UHPC受拉应力-缝宽曲线预测结果的影响较小,但对于应变硬化UHPC,特征长度的增大和特征点的减少都会导致其极限强度预测值偏高。通过应用表明:采用基于荷载-CMOD响应的非线性铰模型预测UHPC的受拉性能具有较好的可行性。

基于群井抽水试验的承压含水层水文参数反演分析

城市区域复杂环境条件下的深基坑工程往往涉及复杂的承压水处理问题,当承压含水层深度较大且采用悬挂帷幕结合坑内减压降水方案时,需合理评估承压水降水对周边环境的影响,而其关键是要确定合理的水文地质参数。本文结合位于长江漫滩地貌单元的某深基坑工程,在基坑实施前针对其深厚承压含水层开展了现场群井抽水试验,根据单井抽水试验的解析方法给出了初步的水文地质参数,在此基础上,建立了群井抽水试验的地下水渗流数值分析模型,基于反演分析确定了合理的水文地质参数,为分析基坑承压水降水对周边环境影响提供了直接依据。

面板堆石坝主要分区渗透系数反演及敏感性分析

参数反演是工程渗流分析中确定材料合理的渗透系数的常用手段,但对材料分区较多的面板堆石坝等工程,若对所有分区渗透系数进行反演,将会降低反演效率和精度。对此,以某面板堆石坝工程为例,建立其三维有限元稳定渗流分析模型。通过设计5因子3水平正交试验,并采用测点水头值为分析指标,开展了各分区材料渗透系数对渗流场的敏感性分析,最终确定对渗流场影响较大的材料分区。利用ELM-GA算法对其渗透系数进行反演,结果表明测点水头计算值与实测值最大相对误差仅为2.2%,得到的渗透系数可用于坝址区的渗流计算分析。研究结果可为类似工程提供借鉴。

基于贝叶斯卷积神经网络的渗透系数反演与不确定性分析

地下水资源的科学管理及决策高度依赖于精确的地下水模型,其中渗透系数这一水文地质参数发挥着至关重要的作用。为了全面理解和有效利用地下水,不仅需要准确估计渗透系数空间分布,还需对参数的不确定性进行量化,以评价其可信度。研究利用贝叶斯卷积神经网络(BCNN)探讨了渗透系数的参数反演和不确定性分析问题。为了检验该方法的有效性,进行了二维稳态水力层析抽水试验的虚拟数值实验。基准模型是具有编码-解码器结构的卷积神经网络,通过建立一个逆向映射模型,能够直接从空间插值得到的水头场中估计出参数场。在这个确定性模型的基础上,训练了贝叶斯卷积神经网络。结果表明,BCNN在不同训练数据规模下,都比确定性模型精度更高,特别是在数据量较少时,优势更加突出。通过对测试集样本进行分析,发现模型对不同区域的估计值有不同的可信度。训练良好的BCNN能够可靠地捕捉渗透系数分布的大致模式。此外,与生成式模型相比,BCNN在估计更加具挑战性的多峰非高斯对数渗透系数场时也有良好表现,这证明了BCNN在不同地质介质条件下的广泛适用性。贝叶斯卷积神经网络的使用能准确反演渗透系数并评估不确定性,为后续的地下水流模拟等物理过程提供了坚实的基础。

基于NaI(Tl)伽马谱仪的反演分析法在海水放射性探测中的应用

伴随着核能的快速发展和应用,海洋放射性环境安全监测受到了越来越多的关注。因具有成本低、功耗低、探测效率高等优点,NaI(Tl)伽马谱仪成为海洋放射性自动连续监测主要应用的仪器。但是,该谱仪探测分辨能力尚存在不足,导致核素甄别和定量检测存在困难。为了解决该困难,本研究采用理论计算、仿真模拟和实验测量等技术手段,开展基于反演分析的海水伽马能谱处理分析方法研究。研究结果表明:仿真实验中经过反演分析法计算的重构谱线的分辨率得到大幅改善,与仿真能谱中核素的道址和活度的参考值相比,重构谱线的^(134)Cs、^137Cs、^(60)Co和^(40)K核素峰的道址误差在2道以内,活度计算误差在4%以内。在位于青岛的海洋科学实验站进行的海水现场实验结果表明反演分析法对_(40)K核素的活度分析结果为1.218×10^(4) Bq·m^(-3)。该方法能够有效解决NaI(Tl)伽马谱仪探测分辨能力不足的问题,实现准确的海水放射性核素分析。

三芯电缆接头轴向温度反演模型及其材料参数敏感性分析

三芯电缆中间接头热点温度的实时感知对研究电缆安全运行、温升及动态载流能力评估具有重要意义。因此,以10 kV三芯电缆中间接头为研究对象,针对不同型号中间接头的结构、材料及现场工艺分散性的实际情况,构建了电缆接头温度场仿真模型,分析了中间接头的温度场分布规律。建立了基于轴向热流的导体轴向温度统一反演模型。采用单因子变化与正交组合方式,分析了材料参数分散性对接头导体轴向反演模型的拟合度及灵敏度的影响。仿真结果表明,轴向温度反演模型的灵敏度系数和拟合优度变化均较小,对于不同结构、材料及现场工艺分散性具有较好的鲁棒性。