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工程地下水(第2版)中用灵敏度分析法计算导水系数和贮水系数

【摘要】:图2-43灵敏度分析方法计算含水层水文地质参数程序框图如果T和μ*的初始值特别差,程序可能不会收敛。由上述可知,应用灵敏度分析、从最小二乘法判断中求得最佳的导水系数和贮水系数,从而使实际的抽水试验资料自动拟合泰斯公式,该法也可在更复杂的水文地质条件下应用。

2.7.2.1 灵敏度分析

在模拟一个含水层系统时,研究人员必须确定出容许偏差,在不明显影响模拟结果条件下,实际系统的参数可以不同。这些容许偏差常常是根据引入系统中参数的变动和观察系统特征的变化来确定。而应用灵敏度分析可更有效地确定这些容许偏差。

在承压含水层中,根据泰斯公式,有

式中

所以对于一个含水层模型的解,可写成如下形式:

h=h(x,y,t;T,μ,Q)

式中,h表示水头,m。

当考虑其中一个参数变化,例如,把T看作是变量,当T有一个增量ΔT时,则

h=h(x,y,t;T+ΔT,μ,Q)

假设该含水层模型的解在解析上取决于参数T和μ;而T,μ和Q均为自变量,则函数h(x,t,t;T+ΔT,μ,Q)可展开成泰勒级数,如果ΔT值很小,则第二项和高次项可忽略不计。

对于导水系数灵敏度UT(x,y,t;T,μ,Q),以下均用UT表示。

如果灵敏度UT和原始水头已知,则由于导水系数的改变量ΔT而产生的新水头可由式(2-75)计算。

同理,如果贮水系统μ的改变量Δμ,则变动的新水头可由下式得出:

对于贮水系数灵敏度以US(x,y,t;T,μ,Q),以下均用Us表示。

式(2-76)和式(2-78)表明,对于一个给定的模型,需要计算出UT和US。而对于各种变动下模型的反映,可以简单地从式(2-75)和式(2-77)简便地求出,而无须重新计算模型方程。

应用式(2-76)和式(2-78)所给的定义,可以从泰斯公式中求得灵敏度系数:

如果μ和T分别随Δμ和ΔT的变化而变化,那么,从式(2-78)和式(2-80)中求出的UT可用在式(2-75)和式(2-77)中求出降深值。有资料表明,当Δμ和ΔT分别小于或等于μ和T的20%时,式(2-75)和式(2-77)有效。

2.7.2.2 最小二乘法拟合

利用灵敏度分析的目的,是为了求得实际的抽水试验资料对泰斯方程的最小二乘法拟合,从而求得μ和T的最佳值。

用ΔT和Δμ改变的T和μ后,新的降深值s可按下式计算:

s=s+UTΔT+USΔμ (2-81)

令sc(t)表示t时刻测得的实际降深。假设对μ和T能作出适当的估计,则s(t)为用这些参数从泰斯公式中算出的降深。对于μ和T的初步估计值,可用Δμ和ΔT使之改变,应用式(2-81)计算新的降深值s,借助于下列误差函数减至最小,得到与实际抽水试验资料拟合得更好的结果:

ti表示任意时刻,在该时刻可取得一个降深的试验值。误差函数由所有实测值sc与s之差的平方和来确定,必须注意灵敏度系数UT和Uμ*取决于ti

取ΔT和Δμ的一阶导数并使其导数等于零,则误差为最小值,并解出ΔT,Δμ的方程:

从式(2-86)中可求得Δμ的最佳值(即最佳拟合结果)。将Δμ值代入式(2-85)中,可找出ΔT的最佳拟合值。

ΔT和Δμ的值可以用来校正T和μ的第一次估算值。这个被改进后的T和μ值,又重新被用在最小二乘法程序中,以便求得ΔT和Δμ的新值,如此继续进行,直至ΔT和Δμ小至可忽略不计时,迭代终止。第j次迭代后的最佳值,可用下列方程求得:

应用灵敏度分析方法计算含水层水文地质参数程序框图如图2-43所示。

图2-43 灵敏度分析方法计算含水层水文地质参数程序框图

如果T和μ的初始值特别差,程序可能不会收敛。已有资料表明,即使对于μ或T的初始值小于或大于两个数量级的情况下,也可获得好的收敛。

由上述可知,应用灵敏度分析、从最小二乘法判断中求得最佳的导水系数和贮水系数,从而使实际的抽水试验资料自动拟合泰斯公式,该法也可在更复杂的水文地质条件下应用。