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基于PINNs算法的一维潜水流方程的渗流参数反演
被引量：
3
1
作者
舒伟
孟胤全
+2 位作者
邓芳
蒋建国
吴吉春
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期317-327,共11页
在地下水领域中,渗流参数反演有助于了解地下水流动的性质,帮助确定地下水资源的分布、移动和质量,这对于地下水资源管理、水文模型开发和地下水补给的可持续性非常重要.近年来,神经网络方法快速发展,然而其针对潜水流渗流参数反演的研...
在地下水领域中,渗流参数反演有助于了解地下水流动的性质,帮助确定地下水资源的分布、移动和质量,这对于地下水资源管理、水文模型开发和地下水补给的可持续性非常重要.近年来,神经网络方法快速发展,然而其针对潜水流渗流参数反演的研究较少.基于此,首次将物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks,PINNs)方法结合软硬约束设置来解决潜水含水层渗透系数反演问题,以一维稳态非均质潜水流以及非稳态均质潜水流(含溶质运移)的渗透系数反演为例,对比了不同问题中PINNs软约束方法(PINNs-S)和硬约束方法(PINNs-H)反演渗透系数的表现.PINNs算例结果表明,PINNs算法反演渗透系数具有较高的计算精度.此外,PINNs硬约束算法和软约束算法各有优劣,在实际应用中应根据具体问题和实验效果来合理选择.
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关键词
物理信息神经网络
潜水
硬约束
软约束
渗流参数反演
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职称材料
基于PINNs算法的地下水渗流模型求解及参数反演
被引量：
7
2
作者
张升
兰鹏
+1 位作者
苏晶晶
熊海斌
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期376-383,F0003,F0004,共10页
地下水渗流模型的渗流流速计算(正向求解)和渗流参数反演(反向求解)工程意义重要,但目前能同时解决两类问题的算法较少。针对该问题,引入了物理信息神经网络(PINNs)算法,并加入硬约束进行改进,在正向求解方面,分别建立了渗流方程与达西...
地下水渗流模型的渗流流速计算(正向求解)和渗流参数反演(反向求解)工程意义重要,但目前能同时解决两类问题的算法较少。针对该问题,引入了物理信息神经网络(PINNs)算法,并加入硬约束进行改进,在正向求解方面,分别建立了渗流方程与达西定律耦合的水头、流速同时求解方法(PINNs-H-I),以及先计算水头再通过自动微分求解流速的计算方法(PINNs-H-II)。对于反向求解,分别采用单(多)物理场神经网络模型的PINNs算法反演均质(非均质)渗流参数。通过算例分析表明,相比软约束PINNs算法,通过施加硬约束可同时改善正向求解和反向求解的性能,另外在正向渗流速度计算中PINNs-H-II方法具有更高的计算精度,同时单(多)物理场神经网络模型PINNs算法反演的均质(非均质)渗流参数与实际值符合较好。
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关键词
地下水
渗流
模拟
渗流参数反演
物理信息神经网络
硬约束
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职称材料
某土工膜堆石坝帷幕后水位偏高成因初步分析
被引量：
5
3
作者
姜宇航
戴妙林
+2 位作者
刘晓青
吴玉江
张冀
《人民黄河》
CAS
北大核心
2020年第7期95-99,共5页
某土工膜堆石坝的坝基防渗体系包括趾板及坝基帷幕,帷幕后实测水位偏高,与上游水位连通性较强,需要对其成因进行分析。基于渗流观测资料建立回归模型进行初步分析,运用正交试验设计和渗流有限元计算生成训练样本,对各影响因素进行敏感...
某土工膜堆石坝的坝基防渗体系包括趾板及坝基帷幕,帷幕后实测水位偏高,与上游水位连通性较强,需要对其成因进行分析。基于渗流观测资料建立回归模型进行初步分析,运用正交试验设计和渗流有限元计算生成训练样本,对各影响因素进行敏感性分析。借助支持向量机在小样本中的高度非线性映射能力,建立渗流参数与渗压水位的对应关系。采用遗传算法对支持向量机模型进行参数优化,以支持向量机预测值与实测值误差作为适应度值,对坝基地层和防渗体各区域渗流参数进行优化搜索,并将反演结果进行反馈计算验证。结果表明,基于支持向量机-遗传算法反演渗流参数是可行的,帷幕后渗压水位偏高由趾板与帷幕间的裂缝及坝基渗流各向异性综合引起,可针对上述薄弱部位进行工程处理以降低幕后水位。
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关键词
土工膜堆石坝
回归模型
正交试验设计
敏感性分析
支持向量机
遗传算法
渗流参数反演
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职称材料
题名
基于PINNs算法的一维潜水流方程的渗流参数反演
被引量：
3
1
作者
舒伟
孟胤全
邓芳
蒋建国
吴吉春
机构
南京大学地球科学与工程学院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期317-327,共11页
基金
国家重点研发计划(2021YFA0715900)
文摘
在地下水领域中,渗流参数反演有助于了解地下水流动的性质,帮助确定地下水资源的分布、移动和质量,这对于地下水资源管理、水文模型开发和地下水补给的可持续性非常重要.近年来,神经网络方法快速发展,然而其针对潜水流渗流参数反演的研究较少.基于此,首次将物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks,PINNs)方法结合软硬约束设置来解决潜水含水层渗透系数反演问题,以一维稳态非均质潜水流以及非稳态均质潜水流(含溶质运移)的渗透系数反演为例,对比了不同问题中PINNs软约束方法(PINNs-S)和硬约束方法(PINNs-H)反演渗透系数的表现.PINNs算例结果表明,PINNs算法反演渗透系数具有较高的计算精度.此外,PINNs硬约束算法和软约束算法各有优劣,在实际应用中应根据具体问题和实验效果来合理选择.
关键词
物理信息神经网络
潜水
硬约束
软约束
渗流参数反演
Keywords
Physics-Informed Neural Networks
unconfined flow
hard constraints
soft constraints
inversion of seepage parameters
分类号
P641 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于PINNs算法的地下水渗流模型求解及参数反演
被引量：
7
2
作者
张升
兰鹏
苏晶晶
熊海斌
机构
中南大学土木工程学院
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期376-383,F0003,F0004,共10页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFE0119500)
湖湘高层次人才聚集工程-创新团队项目(2019RS1008)
+2 种基金
湖南省研究生科研创新项目(cx20220109)
中南大学研究生自主探索创新项目(2022zzts0018)
湖南省自然科学基金青年基金项目(2022JJ40566)。
文摘
地下水渗流模型的渗流流速计算(正向求解)和渗流参数反演(反向求解)工程意义重要,但目前能同时解决两类问题的算法较少。针对该问题,引入了物理信息神经网络(PINNs)算法,并加入硬约束进行改进,在正向求解方面,分别建立了渗流方程与达西定律耦合的水头、流速同时求解方法(PINNs-H-I),以及先计算水头再通过自动微分求解流速的计算方法(PINNs-H-II)。对于反向求解,分别采用单(多)物理场神经网络模型的PINNs算法反演均质(非均质)渗流参数。通过算例分析表明,相比软约束PINNs算法,通过施加硬约束可同时改善正向求解和反向求解的性能,另外在正向渗流速度计算中PINNs-H-II方法具有更高的计算精度,同时单(多)物理场神经网络模型PINNs算法反演的均质(非均质)渗流参数与实际值符合较好。
关键词
地下水
渗流
模拟
渗流参数反演
物理信息神经网络
硬约束
Keywords
groundwater numerical simulation
seepage parameter identification
physics-informed neural network
hard constraint
分类号
TU445 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
某土工膜堆石坝帷幕后水位偏高成因初步分析
被引量：
5
3
作者
姜宇航
戴妙林
刘晓青
吴玉江
张冀
机构
河海大学水利水电学院
南欧江流域发电有限公司
中国电建集团海外投资有限公司
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2020年第7期95-99,共5页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC0407102,2018YFC0407103)。
文摘
某土工膜堆石坝的坝基防渗体系包括趾板及坝基帷幕,帷幕后实测水位偏高,与上游水位连通性较强,需要对其成因进行分析。基于渗流观测资料建立回归模型进行初步分析,运用正交试验设计和渗流有限元计算生成训练样本,对各影响因素进行敏感性分析。借助支持向量机在小样本中的高度非线性映射能力,建立渗流参数与渗压水位的对应关系。采用遗传算法对支持向量机模型进行参数优化,以支持向量机预测值与实测值误差作为适应度值,对坝基地层和防渗体各区域渗流参数进行优化搜索,并将反演结果进行反馈计算验证。结果表明,基于支持向量机-遗传算法反演渗流参数是可行的,帷幕后渗压水位偏高由趾板与帷幕间的裂缝及坝基渗流各向异性综合引起,可针对上述薄弱部位进行工程处理以降低幕后水位。
关键词
土工膜堆石坝
回归模型
正交试验设计
敏感性分析
支持向量机
遗传算法
渗流参数反演
Keywords
geomembrane rockfill dam
regression model
orthogonal test design
sensitivity analysis
support vector machine
genetic algo⁃rithm
inversion of seepage parameters
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PINNs算法的一维潜水流方程的渗流参数反演
舒伟
孟胤全
邓芳
蒋建国
吴吉春
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PINNs算法的地下水渗流模型求解及参数反演
张升
兰鹏
苏晶晶
熊海斌
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
某土工膜堆石坝帷幕后水位偏高成因初步分析
姜宇航
戴妙林
刘晓青
吴玉江
张冀
《人民黄河》
CAS
北大核心
2020
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
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