Ren Guangjun 1 Zhang Yong 2
(1. Instituto de Estudios de Ingeniería Geológica Lunan de la provincia de Shandong, Yanzhou 272000; 2. Grupo Co., Ltd. de Ingeniería Geológica y Mineral de la provincia de Shandong, Jinan 250013)
p>Sobre el autor: Ren Guangjun (1972—), hombre, ingeniero, dedicado principalmente a hidrogeología, geología ambiental, etc.
Resumen: Este artículo utiliza datos de pruebas de bombeo de flujo inestable y utiliza un algoritmo genético decimal mejorado para optimizar automáticamente los parámetros hidrogeológicos del acuífero en la computadora. En comparación con el método de cableado utilizado tradicionalmente, este método puede ahorrar tiempo, reducir los errores de cableado manual, obtener parámetros realistas y puede resolver algunos problemas lineales y no lineales, por lo que tiene un alto valor de promoción y aplicación.
Palabras clave: algoritmo genético; simulación estocástica; optimización de parámetros hidrogeológicos
0 Introducción
Uso del algoritmo genético decimal mejorado, según la prueba de bombeo. Los datos para comprender las condiciones hidrogeológicas y, a la inversa, encontrar parámetros hidrogeológicos son cuestiones básicas en los cálculos hidrogeológicos. Específicamente, sobre la base de determinar el alcance y el tipo del acuífero, se establece un modelo que describe el movimiento del flujo de agua del acuífero y los parámetros hidrogeológicos se determinan utilizando los datos del proceso de cambio del nivel del agua subterránea durante la prueba de bombeo.
Aunque las condiciones de aplicación de la fórmula de prueba de bombeo inestable son muy duras, puede reflejar algunas características básicas del flujo inestable en el acuífero, y el principio de superposición también se puede utilizar para resolver algunos flujos inestables más complejos. problemas. Además, como base importante para probar la precisión de los métodos numéricos, tiene amplias perspectivas de aplicación y desarrollo.
En la actualidad, los métodos de implementación específicos para determinar parámetros hidrogeológicos debido a pruebas de bombeo de flujo inestable incluyen principalmente métodos de cableado manual o métodos de cableado asistidos por cálculo, pero el efecto de este método depende completamente de la observación a simple vista. es muy subjetivo. El autor de este artículo seleccionó algunos ejemplos típicos y utilizó algoritmos genéticos para establecer un método de optimización global para la parametrización por computadora completamente automática. Al compararlo con el análisis de cableado manual, se determinó la alta precisión y confiabilidad de la parametrización por computadora de este método.
Los parámetros se obtienen mediante el mejor grado de ajuste (simulación) de los resultados medidos y los resultados del cálculo del modelo. La precisión de los parámetros depende en gran medida de la exactitud de los datos medidos.
1 Introducción a los algoritmos genéticos
La evolución de los organismos es un maravilloso proceso de optimización que produce excelentes especies que se adaptan a los cambios ambientales mediante selección y eliminación, mutación repentina, herencia genética y otros. leyes. El algoritmo genético es un algoritmo de optimización global inspirado en la idea de la evolución biológica.
El concepto de algoritmo genético fue propuesto por primera vez por Bagley J.D en 1967; la investigación sistemática sobre la teoría y el método del algoritmo genético comenzó en 1975. Este trabajo pionero fue realizado por J.H. por Holanda. En aquel momento, su objetivo principal era ilustrar los procesos adaptativos en sistemas naturales y artificiales.
El algoritmo genético, denominado GA (algoritmo genético), es esencialmente un método de búsqueda directa que no se basa en problemas específicos. Los algoritmos genéticos se han aplicado en reconocimiento de patrones, redes neuronales, procesamiento de imágenes, aprendizaje automático, control de optimización industrial, control adaptativo, ciencias biológicas, ciencias sociales, etc. En la investigación de la inteligencia artificial, ahora se cree que "los algoritmos genéticos, los sistemas adaptativos, los autómatas celulares y la teoría del caos, como la inteligencia artificial, son tecnologías clave que tendrán un impacto significativo en la tecnología informática en la próxima década".
2 Determinación de la función objetivo
Al considerar de manera integral el tiempo de cálculo, la velocidad y el tipo de acuífero del programa de cálculo, el grado de ajuste de los datos de bombeo de agua medidos y los datos calculados. se establece como la función objetivo. La fórmula de cálculo es:
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En la fórmula: s es la reducción real medida del pozo de observación de la prueba de bombeo s se calcula como la reducción calculada; del pozo de observación de la prueba de bombeo NT es el período de cálculo.
3 Ejemplos de cálculo y análisis de resultados
3.1 Fórmula para el abatimiento de aguas subterráneas en acuíferos confinados
La fórmula para el abatimiento de aguas subterráneas en acuíferos confinados es:
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En la fórmula: S es la caída del nivel del agua (m) en cualquier momento a una distancia r del pozo de bombeo cuando se bombea agua a un caudal fijo Q; T es la conductividad hidráulica; Q es el flujo de agua; W(u) es la función del pozo, que es una función integral exponencial:
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Dónde : u es la variable independiente de la función del pozo, donde s es el coeficiente de almacenamiento del acuífero confinado; T es la conductividad hidráulica del acuífero;
Ejemplo 1: Se realizó una prueba de bombeo de flujo inestable en un área determinada. El perfil estratigráfico regional es: de 18 a 25 m debajo de la superficie se encuentra un acuífero compuesto por capas de arena gruesa gravilla, su suelo está compuesto por sedimentos arcillosos y por encima de los 18 m se encuentra una capa de arcilla y turba. Los filtros para pozos de bombeo se instalan en todo el espesor del acuífero. El pozo de observación está a 30 m del pozo de bombeo y los datos de observación se muestran en la Tabla 1. El pozo principal bombea agua a un caudal fijo, Q=788m3/d, y bombea agua durante casi 14 horas. Intente obtener parámetros hidrogeológicos basándose en datos de observación.
(1) Parámetros requeridos por el método de cableado lgS-lgt: cableado T=439m2/d, cableado s=1.694×10-4;
(2) Parámetros S requeridos por método de diagrama de línea recta lgt: Cableado T = 450,7m2/d, cableado s = 1,392×10-4
(3) Parámetros requeridos por computadora: T = 383,0088m2/d, s = 1,78×10 -4.
Para ilustrar de manera más intuitiva la confiabilidad de los parámetros anteriores, la reducción calculada obtenida a partir de los parámetros anteriores se compara con la reducción medida (Figura 1). A través de la comparación, se confirma aún más la alta precisión y estabilidad de la parametrización por computadora. Análisis comparativo de los parámetros de cableado del acuífero confinado y parámetros óptimos: T cableado = 439m2/d, s cableado = 0.0001694; T cálculo = 383.0088m2/d, s cálculo = 0.0001780.
Tabla 1 Tabla de resultados de la reducción del nivel de agua calculada mediante algoritmo genético y la reducción del nivel de agua medida
Figura 1 Cuadro comparativo de la reducción del nivel de agua calculada y la reducción del nivel de agua medida
3.2 En la fórmula para la reducción de aguas subterráneas en acuíferos confinados con recarga por desbordamiento
La fórmula para la reducción de aguas subterráneas en acuíferos confinados con recarga por desbordamiento es:
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En la fórmula: u es lo mismo que la fórmula (3); es la función del pozo de desbordamiento, y en este artículo se utiliza la integración numérica:
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Ejemplo 2: Hay un acuífero confinado distribuido de 20 m de espesor. El fondo es una capa de arcilla absolutamente impermeable; la parte superior es una capa de suelo subarenoso débilmente permeable, de 2 m de espesor; La capa permeable es un acuífero freático. Hay un pozo de bombeo completo en el acuífero confinado y el caudal estable durante el bombeo es Q = 5530 m3/d. Hay un pozo de observación r=17,34 m alejado del pozo de bombeo. Según las observaciones, el nivel del agua en el sumergible superior permanece sin cambios durante el proceso de bombeo. El valor de reducción del nivel de agua de la capa de bombeo se muestra en la Tabla 2. Intente calcular los parámetros hidrogeológicos del acuífero.
(1) Parámetros requeridos por el método de cableado lgS-lgt: cableado T=853,50 m2/d, cableado s=4,20×10-4; cableado B=568,50 m;
( 2) Parámetros requeridos por el método de cableado lgS-lgt: cálculo T=817,19m2/d, cálculo s=4,31×10-4 cálculo B=482,80m.
Para ilustrar de forma más intuitiva la confiabilidad de los parámetros anteriores, la reducción calculada a partir de los parámetros anteriores se compara con la reducción medida (Figura 2). A través de la comparación, se confirma aún más la alta precisión y estabilidad de la parametrización por computadora. Análisis de error de parámetros óptimos del acuífero confinado cuando hay desbordamiento: T cableado = 853.50m2/d, s cableado = 0.00042, B cableado = 568.50m; T cálculo = 817.1950m2/d, s cálculo = 0.00043103, B cálculo =482.798 metro.
Tabla 2 Resultados de la reducción del nivel de agua calculado mediante algoritmo genético y la reducción del nivel de agua medida
Continuación de tabla
Figura 2 Comparación de la reducción del nivel de agua calculada y la reducción del nivel de agua medida reducción de nivel
3.3 La fórmula de reducción de agua subterránea para acuíferos freáticos considerando la recarga retrasada
Según la teoría de Bolton, la fórmula de cálculo para la fórmula de reducción de agua subterránea para acuíferos freáticos se puede dividir en la etapa inicial del bombeo, la etapa intermedia del bombeo y la etapa tardía del bombeo. La selección de parámetros se obtiene principalmente ajustando los datos en las etapas temprana y tardía del bombeo:
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Donde D es el factor de desecación.
La fórmula de cálculo para la etapa inicial de bombeo:
La fórmula de cálculo para la etapa posterior de bombeo: igual que la fórmula (2).
4 Conclusiones y deficiencias
4.1 Conclusiones
Los resultados del cálculo de los ejemplos anteriores muestran que: en comparación con el método de cableado manual asistido por computadora, los resultados del cálculo son La precisión de los parámetros hidrogeológicos es alta y la dependencia del valor inicial de los parámetros es baja. Tiene ventajas incomparables en la optimización global para problemas complejos lineales, no lineales, polimórficos y de múltiples picos que otros métodos no pueden igualar, y tiene una alta. potencial de generalización y valor de aplicación.
4.2 Deficiencias
Aunque los algoritmos genéticos pueden tener aplicaciones prácticas en una variedad de campos y también han demostrado su potencial y amplias perspectivas, los algoritmos genéticos todavía tienen muchos problemas; Hay que estudiarlo y todavía existen varias deficiencias. En primer lugar, cuando hay muchas variables y un rango de valores grande o ningún rango determinado, la velocidad de convergencia disminuye; en segundo lugar, se puede encontrar la proximidad de la solución óptima, pero la posición de la solución óptima no se puede determinar con precisión; "No hay método cuantitativo para la selección de parámetros de algoritmos genéticos". Para los algoritmos genéticos, en primer lugar, es necesario estudiar más a fondo su teoría matemática básica; en segundo lugar, es necesario demostrar teóricamente sus ventajas y desventajas en comparación con otras técnicas de optimización y, en tercer lugar, es necesario estudiar los algoritmos genéticos basados en hardware; ; y la aplicación universal de algoritmos genéticos. Programación y forma, etc. Además, aunque existen ejemplos exitosos de soluciones numéricas a los problemas de filtración de aguas subterráneas, todavía resulta muy difícil calcular diversos parámetros hidrogeológicos.
Referencias
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