摘要：刻画裂隙含水层在地下水污染、地热、油气资源开采等研究中起关键作用。由于裂隙介质的强非均质性,其渗透率场一般呈现出显著的非高斯特性,该特性给水文地质参数的推估带来了极大的困难与挑战。为解决裂隙介质参数推估难的问题,本研究利用集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据推估裂隙介质参数场,设计多个数值算例,探究该数据同化框架刻画裂隙介质参数场的有效性,分析同化3种不同类型的观测数据对参数推估结果的影响,并探讨裂隙密度以及观测井的数量对参数推估效果的影响。研究结果表明:(1)基于集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据的方法,可有效地推估裂隙介质水文地质参数空间分布;(2)对比3种类型的观测数据推估结果,可知同时融合水头和自然电位观测数据(水文地球物理数据)的参数推估效果最佳;(3)研究区的裂隙密度以及观测井的数量同样对数据同化结果产生影响,因此建议在实际应用中应选择合理的观测井数量从而获得最优的参数推估方案。该研究可为裂隙介质参数场的刻画提供一种有效的方法,进一步为裂隙水资源的开发和管理提供可靠的理论依据。

摘要：基于野外实际含水层参数存在空间变异性的客观事实,研发概率Pareto遗传算法(Probabilistic Pareto genetic algorithm,PPGA),用于求解考虑含水层参数空间变异性下地下水污染监测网多目标优化设计问题。PPGA在ε-改进非劣支配遗传算法(epsilon-dominance non-dominated sorted genetic algorithm II,ε-NSGAII)的基础上通过添加概率择优排序和概率拥挤度技术,寻求考虑参数空间变异条件下地下水污染监测网模拟—优化耦合模型的Pareto最优解。将优化结果与蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)模拟分析结果进行对比,验证优化结果的可靠性。算例求解结果表明:在求解考虑参数空间变异性条件下地下水污染监测网多目标优化设计问题时,PPGA优化所得Pareto最优解变异性小,可靠性高,可为决策者提供一系列稳定可靠的监测方案。

摘要：采用模拟-优化方法建立了一个用于地下水污染监测网设计的多目标优化模型,该模型包括最小化监测费用、污染物质量评估误差、污染羽一阶矩评估误差和二阶矩评估误差等4个目标函数,以充分揭示减少地下水污染监测费用与提高污染监测精度之间的权衡关系。将改进小生境Pareto遗传算法与地下水流模拟程序和污染物运移模拟程序相耦合用于求解地下水污染监测网多目标设计模型。算例研究表明,采用进化算法求解监测网的多目标模型,能真实地反映各个目标函数间的权衡关系,并且不用考虑传统方法中惩罚因子的影响。与单目标优化模型相比,多目标优化模型可在较短的时间内得到优化问题的一系列Pareto权衡解,以利于相应条件下决策者选择最为经济有效的地下水污染监测方案。

摘要：为了对非干扰条件下二维多孔介质中溶质运移现象进行量化研究,进而探索介质条件、水动力条件对二维溶质运移的影响。文章设计了二维承压含水层物理模型,运用图像分析法监测示踪剂质量浓度,开展了不同流速、不同粒径条件下多孔介质溶质运移实验研究,使用交互式地下水(Interactive Groundwater,IGW)模型对溶质运移穿透曲线进行了模拟,研究结果表明:相同流速不同粒径条件下,介质粒径小,亮蓝溶液先穿透,对应的峰值质量浓度小,且弥散系数随着介质粒径的减小而增大;相同粒径不同流速条件下,流速越大,到达峰值质量浓度的时间越短且峰值质量浓度越大,弥散系数随着流速的增大而增大;IGW模型总体拟合精度较高,存在拖尾现象,且这种现象随着流速减小及粒径减小而更明显。