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单纯形模拟退火算法反演地下水污染源强度
被引量：
14
1
作者
江思珉
张亚力
+1 位作者
蔡奕
郑茂辉
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期253-257,共5页
基于单纯形模拟退火混合算法(SMSA混合算法),结合污染物迁移问题的解析解反演地下水污染源的强度变化历时曲线.SMSA混合算法结合了单纯形法的确定性搜索和模拟退火算法的全局概率搜索机制,是一种高效的混合优化算法;同时采用Yeh提出的...
基于单纯形模拟退火混合算法(SMSA混合算法),结合污染物迁移问题的解析解反演地下水污染源的强度变化历时曲线.SMSA混合算法结合了单纯形法的确定性搜索和模拟退火算法的全局概率搜索机制,是一种高效的混合优化算法;同时采用Yeh提出的解析解,它具有可靠性强、易于编程实现和扩展性强的特点.计算结果显示,1维、2维、3维情形下点污染源的反演浓度均较好地再现了真实的污染物释放过程,这表明基于SMSA混合算法和Yeh解析解的反演方法是一种有效的地下水污染源重建方法.
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关键词
污染源反演
地下水逆问题
单纯形法
模拟退火算法
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职称材料
基于稠密连接网络的地下水污染替代模型研究
被引量：
2
2
作者
江思珉
孔维铭
+3 位作者
吴延浩
刘金炳
张春秋
夏学敏
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期229-237,共9页
地下水污染溯源和含水层参数反演问题等地下水逆问题通常面临计算负荷量的制约,考虑使用替代模型作为解决方法,从而降低地下水反演问题的计算成本。借鉴卷积神经网络的图像识别过程,考虑将地下水流运动和污染物运移问题转化为输入场图像...
地下水污染溯源和含水层参数反演问题等地下水逆问题通常面临计算负荷量的制约,考虑使用替代模型作为解决方法,从而降低地下水反演问题的计算成本。借鉴卷积神经网络的图像识别过程,考虑将地下水流运动和污染物运移问题转化为输入场图像(渗透系数场、污染源信息等)与输出场图像(水头场、浓度场等)之间函数关系的图像回归问题,利用基于稠密连接网络的AR-Net-WL构建地下水流运动和污染物运移的替代模型。算例研究表明,针对替代模型的过拟合现象,尽可能选择较大的训练样本可获得约10%的精度提升;当没有条件增加训练样本时,采用最优正则项系数的AR-Net-WL在训练样本较少的情形下(训练样本500)也能够取得良好的性能,能够精确预测地下水流运动和污染物运移。
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关键词
地下水
污染
替代模型
地下水逆问题
深度学习
稠密连接网络
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职称材料
基于多源数据同化的非均质河床含水层渗透系数场识别
3
作者
高航
江思珉
+1 位作者
夏学敏
栗现文
《安全与环境工程》
北大核心
2025年第2期242-254,共13页
为了联合水头与温度数据反演河床含水层渗透系数场,采用水热耦合数值模型COMSOL Multiphysics和数据同化方法(迭代局部更新集合平滑器,ILUES)构建了非均质河床含水层渗透系数场识别的求解框架,并利用Karhunen-Loève展开技术实现渗...
为了联合水头与温度数据反演河床含水层渗透系数场,采用水热耦合数值模型COMSOL Multiphysics和数据同化方法(迭代局部更新集合平滑器,ILUES)构建了非均质河床含水层渗透系数场识别的求解框架,并利用Karhunen-Loève展开技术实现渗透系数场的参数降维,最后通过同化稀疏稳态水头和温度数据实现河床含水层渗透系数场的反演。结果表明:①对于不同类型的观测数据,ILUES算法能精确识别渗透系数场,且联合水头与温度数据反演的渗透系数场精度最高、不确定性最低,相比仅采用水头数据反演的精度提升了40.11%;②对于仅用部分深度温度数据场景,温度数据仅表征含水层小范围内的非均质性,且在观测数据量相近的情形下,反演结果的RMSE(均方根误差)和AES(平均集合离散度)相差不大;③河床表面水位变化将会改变上、下边界的水力梯度,较大的水力梯度反演得到的河床含水层渗透系数场精度较高。
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关键词
河床含水层
渗透系数场
数据同化方法
温度
地下水逆问题
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职称材料
题名
单纯形模拟退火算法反演地下水污染源强度
被引量：
14
1
作者
江思珉
张亚力
蔡奕
郑茂辉
机构
同济大学土木工程学院
同济大学上海防灾救灾研究所
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期253-257,共5页
基金
国家自然科学青年基金(41002078)
文摘
基于单纯形模拟退火混合算法(SMSA混合算法),结合污染物迁移问题的解析解反演地下水污染源的强度变化历时曲线.SMSA混合算法结合了单纯形法的确定性搜索和模拟退火算法的全局概率搜索机制,是一种高效的混合优化算法;同时采用Yeh提出的解析解,它具有可靠性强、易于编程实现和扩展性强的特点.计算结果显示,1维、2维、3维情形下点污染源的反演浓度均较好地再现了真实的污染物释放过程,这表明基于SMSA混合算法和Yeh解析解的反演方法是一种有效的地下水污染源重建方法.
关键词
污染源反演
地下水逆问题
单纯形法
模拟退火算法
Keywords
contaminant source identification
groundwater inverse problem~ simplex method
simulated annealing algorithm
分类号
P641.2 [天文地球—地质矿产勘探]
P641.8 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于稠密连接网络的地下水污染替代模型研究
被引量：
2
2
作者
江思珉
孔维铭
吴延浩
刘金炳
张春秋
夏学敏
机构
同济大学土木工程学院
长江生态环保集团有限公司
上海理工大学环境与建筑学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期229-237,共9页
基金
国家自然科学基金(42077176)
南京水利科学院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室重点基金(2019nkzd01)。
文摘
地下水污染溯源和含水层参数反演问题等地下水逆问题通常面临计算负荷量的制约,考虑使用替代模型作为解决方法,从而降低地下水反演问题的计算成本。借鉴卷积神经网络的图像识别过程,考虑将地下水流运动和污染物运移问题转化为输入场图像(渗透系数场、污染源信息等)与输出场图像(水头场、浓度场等)之间函数关系的图像回归问题,利用基于稠密连接网络的AR-Net-WL构建地下水流运动和污染物运移的替代模型。算例研究表明,针对替代模型的过拟合现象,尽可能选择较大的训练样本可获得约10%的精度提升;当没有条件增加训练样本时,采用最优正则项系数的AR-Net-WL在训练样本较少的情形下(训练样本500)也能够取得良好的性能,能够精确预测地下水流运动和污染物运移。
关键词
地下水
污染
替代模型
地下水逆问题
深度学习
稠密连接网络
Keywords
groundwater contamination
surrogate model
groundwater inverse problem
deep learning
DenseNet
分类号
P641.2 [天文地球—地质矿产勘探]
X523 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于多源数据同化的非均质河床含水层渗透系数场识别
3
作者
高航
江思珉
夏学敏
栗现文
机构
西北农林科技大学水利与建筑工程学院
同济大学土木工程学院
上海理工大学环境与建筑学院
出处
《安全与环境工程》
北大核心
2025年第2期242-254,共13页
基金
国家自然科学基金项目(42077176)。
文摘
为了联合水头与温度数据反演河床含水层渗透系数场,采用水热耦合数值模型COMSOL Multiphysics和数据同化方法(迭代局部更新集合平滑器,ILUES)构建了非均质河床含水层渗透系数场识别的求解框架,并利用Karhunen-Loève展开技术实现渗透系数场的参数降维,最后通过同化稀疏稳态水头和温度数据实现河床含水层渗透系数场的反演。结果表明:①对于不同类型的观测数据,ILUES算法能精确识别渗透系数场,且联合水头与温度数据反演的渗透系数场精度最高、不确定性最低,相比仅采用水头数据反演的精度提升了40.11%;②对于仅用部分深度温度数据场景,温度数据仅表征含水层小范围内的非均质性,且在观测数据量相近的情形下,反演结果的RMSE(均方根误差)和AES(平均集合离散度)相差不大;③河床表面水位变化将会改变上、下边界的水力梯度,较大的水力梯度反演得到的河床含水层渗透系数场精度较高。
关键词
河床含水层
渗透系数场
数据同化方法
温度
地下水逆问题
Keywords
riverbed aquifer
hydraulic conductivity field
data assimilation method
temperature
groundwater inverse problem
分类号
X14 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
单纯形模拟退火算法反演地下水污染源强度
江思珉
张亚力
蔡奕
郑茂辉
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
14
在线阅读
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职称材料
2
基于稠密连接网络的地下水污染替代模型研究
江思珉
孔维铭
吴延浩
刘金炳
张春秋
夏学敏
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多源数据同化的非均质河床含水层渗透系数场识别
高航
江思珉
夏学敏
栗现文
《安全与环境工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
已选择
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