Water Resources Research · 期刊更新· Daniele Pedretti·· 2 天前AI 评分58
随机游走粒子追踪优化非均质介质水力屏障:弥散、粒子离散与算法初始化的影响
Hydraulic Barrier Optimization Using Random‐Walk Particle Tracking in Heterogeneous Media: Effects of Dispersion, Particle Discretization and Algorithmic Initialization
原文来源 · Water Resources Research · 期刊更新
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AI 导读
研究提出一种模拟-优化(SO)框架,将热启动遗传算法与并行随机游走粒子追踪(RWPT)耦合,用于在污染含水层中确定水力屏障(HB)维持溶质羽流捕获所需的最小累计抽水速率 Qtot。作者在随机水力传导率场上开展蒙特卡洛研究,粒子数 Np 取 10^3 至 10^6。 结果显示,最优 Qtot 同时受输运过程、粒子离散和算法初始化影响:仅考虑平流时 Qtot 对 Np 几乎不敏感;加入局部弥散后,Qtot 及其变异性随 Np 增大而上升。粒子离散的影响强烈依赖所采用的回收准则,允许不完全粒子回收时该影响明显减弱。忽略局部弥散可能低估抽水需求,在严格回收准则和高粒子分辨率下尤为明显。热启动初始化通常得到比冷启动更低的 Qtot,并减少计算时间。 研究据此建议在水力屏障优化中显式考虑粒子离散、局部弥散与回收准则,并指出热启动策略可提高 RWPT 模拟-优化流程的计算效率。上述结论来自随机场条件下的数值模拟,摘要未给出具体场地观测或实测验证信息。
来源:Water Resources Research · 期刊更新 · agupubs.onlinelibrary.wiley.com