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(1)
式中:为渗透系数;为水位高程;为底板高程;为源汇项;m为给水度为已知水头边界(第一类边界),为已知流量边界(第二类边界);为边界上某点处外法线方向上的单位向量,和为已知函数。
1.1.2 地下水污染质运移模型的建立 在地下水水流数值模型基础之上,建立地下水污染质运移数学模拟模型:
(2)
式中:t为时间变量;c为地下水中溶质浓度;Dx、Dv是x、y方向上的水动力弥散系数;,分别为实际平均流速向量在x、y轴方向上的分量;n为孔隙度;b为含水层厚度;I为源汇项;Rd为滞留因子;S为研究区;G3为已知浓度边界(第一类边界),G2,G4为已知水动力弥散通量边界(第二类边界);为已知函数。
1.2 替代模型
通过训练,替代模型可以得到与模拟模型相近的输入-输出响应关系[15-17]。作为模拟模型的近似替代,替代模型更易于解算,能够大幅度地减少程序计算负荷和时间[18-20]。替代模型通过对一定数量的已知样品特征的输入-输出拟合,来构建模拟模型的拟合函数,用于预测未知样品的特征输出响应[21].本文采用Kriging方法及BP 神经网络方法建立模拟模型的替代模型。
1.2.1 Kriging替代模型 其数学表达式如下:
(3)
式中:为替代模型中所输出的污染物浓度,为的估计值,由线性回归部分和随机部分组成.其中为已知回归模型的基函数;待定参数为基函数相对应的系数.随机部分满足下列条件:
(4)
式中:为任意2个采样点和点之间的空间相关关系方程,即关联函数,其数学表达形式为:
(5)
式中:为待定参数;为第i个样本的k维坐标.
根据Kriging模型,预测点x处的响应值的预测估计值为:
(6)
式中:为点与个训练样本采样点之间的相关向量,=;是个采样点对应的污染物浓度响应值,为n′1的向量;b为线性回归部分的待定参数,可以通过最优线性无偏估计求得:
(7)
反向传播过程通过梯度下降法不断沿目标函数负梯度方向更新权重使期望输出与神经网络实际输出的差异函数最小.具体公式如下:
(8)
方差估计值利用以下式子确定:
(9)
所以Kriging替代模型的建立实际上就是求解上面的非线性无约束优化问题.待求参数求出后,通过建立的Kriging模型可获得污染物浓度响应值,其中可以通过无约束优化式子求得:
(10)
1.2.2 BP神经网络替代模型 BP神经网络为多层前向网络,是一种多隐层堆叠或是多模型组合构造的具有强大计算能力的神经网络.每一层由数个神经元组成,通过神经元中的计算与权重更新来实现正向和反向传播,该模型中的神经元的计算方式模拟生物神经元突触信号传递方式,按照一定的函数计算方式来获得输出,将前一层的输出通过激活函数作为下一层的输入,最终获得预测值(正向传播),再通过反向传播使误差极小化,即选择神经网络权值使损失函数极小化(反向传播).其结构与求解过程如下所示:
图1 BP神经网络结构
Fig.1 Structure of BP Neural Network
(1)正向传播
假设建立的BP神经网络有m层,隐层k与输出层的各个神经元的非线性输入输出关系记为(k=2,3,¼,m),由第k-1层的第j个神经元到第k层的第i个神经元的连接权值为,另设第k层第i个神经元输入的总和为、输出为,则各变量之间的关系为:
(11)
当该神经网络输入数据(设输入层有个神经元),则从输入层依次经过各隐层节点可得到输出数据(设输出层有个神经元)。
R为n个采样点相关系数组成的阶相关矩阵:
(2)反向传播
(12)
式中:为学习步长,一般小于0.5。
本文采用的BP神经网络结构为3-30-5,如图2所示,其中输入层包含3个神经元(对应于源强S及两个分区的渗透系数K1、K2),隐含层包含30个神经元,输出层包含5个神经元(对应于5口监测井的污染质浓度).本文利用MATLAB代码,将上述数学公式应用于替代模型的建立。
图2 单隐层神经网络结构
Fig.2 Structure of Single-Hidden-Layer Neural Network
1.3 优化模型
优化模型通常由3个部分组成:决策变量、目标函数和约束条件.本文所对应的决策变量即为待求的地下水污染源源强及场地的渗透系数,目标函数则为各井污染质浓度实际监测值与模拟计算值之间差异函数的极小化,约束条件则需要各监测井污染质满足地下水溶质运移规律的同时,其浓度也处于合理的范围内。具体表达形式如下:
(13)
式中:为目标函数;为第口监测井污染质浓度实际监测值;为第口监测井污染质浓度模拟计算值;为污染物浓度;为污染源源强;为场地渗透系数;、为污染物浓度的上下界值;、为污染源源强上下界值。
2 案例应用
2.1 实际例子的正演预报
2.1.1 研究区概况 根据本次地下水数值模拟的研究目的,将研究区圈定在抚顺市某煤矸石堆至浑河的地区,东西长约9700m,南北宽约6100m,总面积约为52.35km2。模拟研究区示意图详见图3.本次研究的主要对象为一层潜水含水层,厚约8m.研究区根据含水层渗透性能可分为2个区域,概化为非均质各向同性含水层,水流为二维非稳定流。研究区北部边界Γ1为浑河,概化为已知水头边界;东北部边界Γ2和南部边界Γ4概化为零通量边界;将研究区东部边界Γ3概化为侧向径流补给边界;西南部边界Γ5概化为侧向径流排泄边界。侧向径流边界概化为已知流量边界.在溶质运移模型中,研究区北部边界Γ1和西南部边界Γ5概化为已知对流-弥散通量边界;东北部边界Γ2和南部边界Γ4概化为零通量的水动力弥散通量边界;东部边界Γ3概化为已知浓度边界。
为监测研究区水位及污染质浓度动态变化,依据前期踏勘结果,本次研究沿地下水水流大致流向(东南流向西北)设立3个水位控制点(J1~J3)及5个水质控制点(J4~J8)。
图3 研究区概况
Fig.3 Overview of the study area
表1 模型校正后水文地质参数取值
Table 1 Hydrogeology parameters through calibration of simulation model
表2 各井水位实测值与模拟值对比
Table 2 Contrast of observed and simulated water levels
2.1.2 模型的建立与求解 本次数学模拟模型使用GMS软件中的MODFLOW和MT3D模块来求解。本次模拟的求解方法是在计算区域内采用矩形剖分,应用有限差分法进行求解.经过细致的调参拟合,观测井计算水位与实测水位误差的平均绝对值为0.34m,各井拟合误差均小于0.5m;硫酸根计算浓度与实测浓度的平均相对误差为7.38%,所有观测井的相对误差均小于20%,可见模型校正取得了较好的结果。最终确定煤矸石堆向地下水释放硫酸根离子的强度为7000mg/d,研究区的水文地质参数如下:
图4 各井水位拟合情况
Fig.4 Contrast of observed and simulated water levels
表3 各井硫酸根浓度实测值与模拟值对比
Table 3 Contrast of observed and simulated concentration of sulfate
图5 各井硫酸根浓度拟合情况
Fig.5 Contrast of observed and simulated concentration of sulfate
2.1.3 模型的预报 对模型进行校正后,下一步是应用模型对研究区污染质未来的时空分布特征进行预测。本次模型预报以当前污染质浓度现状为初始条件,预测未来5a、10a和20a后污染质的时空分布特征。利用MODFLOW预测研究区流场分布情况,如图6所示,研究区地下水流向总体沿东南流向西北,利用MT3D模块预测5a、10a、20a后研究区硫酸根浓度分布情况如图7。
图6 研究区地下水流场分布
Fig.6 Distribution of groundwater flow
如模型预测污染质分布图所示,由于污染质在迁移中主要受对流因素的水动力影响,因此硫酸根离子迁移方向与地下水流向基本一致(东南流向西北)。整个模拟期内污染羽面积随时间逐渐扩大:5a后硫酸根污染羽最大运移距离4275m,污染面积21.7km2;10a后污染羽前沿到达浑河地表水体,届时浑河下游硫酸根浓度必定会有所提高;20a后污染羽将以更大规模侵入浑河,届时污染影响面积将达26.5km2。
图7 预测未来5~20a 研究区硫酸根浓度分布
Fig.7 Predicted distribution of sulfate ions after 5~20a
2.2 假想例子的反演求解
根据前文所述的研究区情况,本次研究构建了一个假想例子。假设研究区内存在如图8所示的5口监测井,其监测数据为已知条件,待求煤矸石堆的污染源源强和2个分区的渗透系数。
图8 研究假设区监测井分布
Fig.8 Distribution of monitoring wells in the study area
2.2.1 替代模型的建立 根据Jin(2005)的研究[22],为建立精度较高的Kriging替代模型,抽样组数P应满足以下公式:
P3(n+1)(n+2)/2 (14)
式中:n为待求变量的个数.
对两个分区的渗透系数K和污染源强S利用拉丁超立方抽样方法抽样40组,组合后输入模拟模型,以5个监测点的污染质浓度作为输出,由此建立了40组模拟模型的输入-输出数据集作为训练样本.另抽样10组检验组样本以验证替代模型精度.本文采用R2和平均相对误差MRE两个指标衡量替代模型精度.其中MRE的数学表达式如下:
(15)
式中:n为样本组数;yi为模拟模型输出值;ysi为替代模型输出值.
表4 替代模型与模拟模型拟合精度
Table 4 Fitting of surrogate model and simulation model
由表4可知,Kriging替代模型输出的平均相对误差为0.3%,BP神经网络替代模型输出的平均相对误差为1.5%。替代模型模拟结果拟合情况如图9所示.由此可见,两种方法建立的替代模型与模拟模型拟合精度较高,且Kriging方法优于BP 神经网络方法。
图9 替代模型和模拟模型输出对比
Fig.9 Contrast of output between surrogate model and simulation model
2.2.2 优化模型的建立与求解 本研究以各监测井模拟计算值和实际观测值之间的误差极小化为目标函数,以污染源源强和渗透系数为决策变量,构建了针对污染源源强及渗透系数反演识别的优化模型.将模拟模型的替代模型以约束条件的形式嵌入到优化模型中.构建的优化模型形式如下:
(16)
式中:为替代模型计算的各监测井浓度,表示实际浓度值满足地下水溶质运移规律;为各监测点实际浓度,表示实际场地浓度的非负性;为优化模型中的目标函数,即为各监测井的模拟计算值与实际观测值的差异函数。
利用模拟退火算法求解优化模型,两种方法计算识别值如表5所示。
表5 基于Kriging方法和BP神经网络方法的计算识别值与实际场地值与对比
Table 5 Contrast of Kriging and BP neural network output between simulation model and optimization model
由上表可知,优化模型取得了较好的反演结果.基于Kriging方法对污染源源强和渗透系数的反演识别相对误差均不大于1.2%,运行时间为63min; BP神经网络方法对污染源源强和渗透系数的反演识别相对误差均不大于5%, 运行时间为15min,两种方法识别精度较高.综合比较,Kriging替代模型与模拟模型的拟合精度较高,而BP 神经网络方法在优化模型中的调用速度更快.综上,基于两种耦合方法的模拟-优化方法均可有效完成反演的联合识别工作,为修复方案设计、污染风险评估和污染责任认定提供可靠依据。
3 结论
3.1 根据数值模拟的结果,预测整个模拟期内污染扩散范围随时间逐渐扩大:10a后污染羽前沿到达浑河地表水体,浑河下游硫酸根浓度将会有所提高; 20a后污染羽将以更大规模侵入浑河,届时污染影响面积将达26.5km2。
3.2 Kriging替代模型输出的平均相对误差为0.3%, BP神经网络替代模型输出的平均相对误差为1.5%.两种方法建立的替代模型与模拟模型拟合精度较高,且Kriging方法优于BP神经网络方法。
3.3 本次研究利用基于两种耦合方法的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行反演识别,利用Kriging方法对污染源源强和渗透系数的反演识别相对误差均不大于1.2%,利用BP神经网络方法对污染源源强和渗透系数的反演识别相对误差均不大于5%,二者识别精度均较高.综上,利用基于两种耦合方法的模拟-优化方法对污染源源强和渗透系数进行联合识别是切实可行的。
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