[口头报告]基于数据驱动方法的地下水DNAPL运移模拟

基于数据驱动方法的地下水DNAPL运移模拟
编号:1476 稿件编号:2601 访问权限:私有 更新:2023-04-10 21:29:53 浏览:316次 口头报告

报告开始:2023年05月07日 08:12 (Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会议:[15B] 15B、水文地球科学 » [15B-1] 15B-1 水文地球科学

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摘要
地下水是一个复杂、开放的巨系统,受到地表、地下以及人类活动等众多因素的影响。在实际情况下,研究者无法洞悉地下水系统的全部细节,建立模型时需对地下水系统进行概化,以及有限的观测(识别)数据,从而导致地下水模型不能准确、可靠的描述地下水流及污染物运移过程的现象,称之为地下水模拟不确定性。众多不确定性因素通过地下水模型的建立与识别等过程,影响了模型输出及预测结果的可靠性,损害了相关地下水管理决策的科学性,而模型结构偏差是导致模型预测不确定性的重要因素之一。高斯过程回归(Gaussian process regression, GPR)作为一种高效的数据驱动机器学习算法,其优点是能够在贝叶斯框架下进行模型不确定性定量分析与控制。本次研究基于一个地下水DNAPL(重非水相液体)运移室内砂箱试验,通过三维、变饱和、多相流数值模拟模型-TMVOC刻画地下水中DNAPL的运移过程,并利用GPR刻画地下水运移模型的结构偏差。结果表明,不考虑模型结构误差,直接进行模型参数识别,可能导致参数补偿效应,引起模型预测偏差。同时,GPR能够很好地描述地下水DNAPL运移模型的结构偏差,通过构建模型结构误差模型,能够提高地下水DNAPL运移模型的预测性能。
 
关键字
数据驱动,地下水,污染,数值模拟
报告人
曾献奎
南京大学

稿件作者
曾献奎 南京大学
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