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感潮河段的水流和泥沙运动均具有很强的非恒定性,采用有限体积法建立了一套感潮河段平面二维水流泥沙数学模型。模型采用同位网格的SIMPLEC法对水流方程进行离散和求解,较全面地考虑了非均匀悬移质及推移质运动,具有较好的普遍适用性。以长江下游口岸直河段和仪征河段为例,分别对模型作了定床和动床计算,计算结果与实测值符合较好,从而证明了模型的可靠性。 相似文献
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基于OpenGL的溃坝洪水实时交互仿真显示 总被引:1,自引:0,他引:1
随着计算机技术的突飞猛进,三维空间可视化技术逐步得到应用,将计算机图形学和虚拟现实技术应用于科学计算领域已成为当前研究热点之一.基于平面二维溃坝水流模型、VC和Fortran的混编技术以及OpenGL三维显示技术研制开发了实时交互可视化系统,本系统采用驾驭式交互视算,计算和显示同时进行,并实现人机交互,对溃坝洪水过程进行实时仿真显示,为溃坝洪水演进模拟和分析提供一种科学有效、身临其境的可视化途径. 相似文献
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三峡水库沙峰调度试验研究与思考 总被引:1,自引:0,他引:1
三峡水库蓄水运用以来,入库泥沙大幅减少,水库泥沙淤积大为减轻。但受局部暴雨影响,近几年入库泥沙主要集中在典型洪水期间,为水库在洪水期间进行沙峰排沙调度试验提供了有利条件。利用入库泥沙实时监测与泥沙预报技术,对三峡水库洪峰与沙峰传播特性、沙峰调度进行了研究,为2012,2013年汛期成功实施沙峰调度提供了技术支撑,并取得了较好的排沙减淤效果。为了掌握更精准的沙峰调度时机、制订更科学合理的沙峰排沙调度方案,提出了下一阶段沙峰调度观测与研究的重点和方向。 相似文献
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泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提,而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术,进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重要控制站——寸滩、清溪场、万县、黄陵庙站构建了含沙量预报模型,并从模型构建与评估、预报精度、输入因子重要性等角度开展了分析。研究结果表明:Azure AutoML技术可便捷地进行自动化机器学习模型的构建,基于该技术建立的预见期为1~3 d的模型针对沙峰消退阶段和含沙量较小阶段预报效果较好;预见期为1~2 d的模型可以对沙峰开展较为准确的预报;寸滩、清溪场站含沙量主要受到上游来沙的影响,而万县、黄陵庙站的含沙量自相关性较强。 相似文献
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长江上游高洪水期(汛期)泥沙输移特性是决定三峡库区泥沙淤积的关键因素,直接关乎三峡水库使用寿命及综合效益的发挥。借助干、支流长系列水沙资料,分析了长江三峡水库入库寸滩站高洪水期泥沙输移特性,结果表明:近40 a来,寸滩站场次洪水中7 d洪量未出现趋势性变化,而7 d沙量显著减少,高洪水期输沙经历了“涨水输沙占优—涨、落水基本持平—落水输沙占优”的变化过程。2013年以前,寸滩站高洪水期径流及泥沙均主要来自于金沙江,而向家坝、溪洛渡水电站陆续投运后,2013—2019年寸滩站洪水场次(洪峰流量30 000 m3/s以上)共计14场。从径流来源来看,仅4场主要来自于金沙江,其余9场主要来自于嘉陵江,1场来自岷江;从泥沙来源来看,9场主要来自于嘉陵江,其余5场分别来自于沱江、岷江、横江,金沙江已不是寸滩站高洪水期过程中泥沙的主要来源区。研究成果可为三峡水库沙峰排沙调度、库尾减淤调度提供理论支撑,为长江泥沙治理提供保障。 相似文献
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水库水温数学模型及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
对标准k-ε紊流模型进行浮力修正,建立了剖面二维及三维水库水温计算的浮力流模型并采用已建漫湾水库库区实测水温资料对模型进行了检验。将检验后的模型应用于瓯江滩坑水库的水温分布预测研究中,其中采用剖面二维模型进行全库水温分布预测,并为坝前三维模型提供进口边界;采用三维模型对近坝段水流结构以及水电站下泄水温进行精确模拟,从而实现下泄水温的精确模拟。根据计算结果,分析了水库建成后下泄水温与天然水温的差异,对比了各典型年不同电站开机组数和不同电站取水口高程条件下水库下泄水温的差别,为该电站取水口高程和机组运行方式的制定提供了一定的参考依据。 相似文献
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