贝叶斯网络在水资源管理中的应用

为了解决水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题,将贝叶斯网络方法引入水资源管理中.通过对实例系统中变量间相互关系的分析,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表,并在6个目标变量均达到预期目标的前提下进行概率推理.实例结果表明:当补偿款数额增加到500元/亩①时,所有的目标变量均可达到最优,因此确定出政府应给农民补偿款的数额为500元/亩的合理水资源决策方案.贝叶斯网络以图模型的方式直观地表达了实例系统中变量之间的不确定性关系,概率推理的结果兼顾了环境效益以及农民的利益,使多个预期目标均达到了最优,有效地解决了水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题.     

基于响应矩阵法的地下水系统开采方案

文中选择响应矩阵法作为模拟优化模型的耦合集成方法,将其应用于地下水系统开采方案优选中。首先针对具体问题建立了地下水流数值模拟模型,并用GMS中的MODFLOW模块进行求解,在此基础上,应用响应矩阵法表示开采量与地下水位之间的关系,最后以开采费用最小为目标函数,考虑用户的用水需求以及周边的生态环境要求,建立优化模型并进行求解,得到了最优的开采方案及对应的最优开采费用。     

DNAPLs污染含水层多相流数值模拟模型的替代模型

针对表面活性剂强化的重非水相流体(DNAPLs)污染的含水层修复问题,在建立多相流数值模拟模型的基础上,应用拉丁超立方采样(LHS)方法,在多相流模拟模型可控输入变量的可行域内采样,有效提高了采样效率和覆盖程度.根据采集的样品数据集,运用多元回归分析方法建立多相流模拟模型的替代模型--双响应面模型,为DNAPLs污染含水层修复过程的优化设计的耦合技术探索新的理论和方法.经栓验,替代模型计算结果的相对误差均小于10%,精度较高,说明其在功能上充分逼近模拟模型.运用替代模型实现模拟模型与优化模型的连接,可以大幅度减少优化模型计算过程中直接多次反复调用模拟模型所引起的庞大计算负荷.     

基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型

由天然气水合物（以下简称水合物）开采引起的含水合物沉积层力学变形问题不能被忽视，因其直接威胁到海域水合物的安全开采。为了找到甲烷累计产气量最优值与地层稳定性的关系，基于机器学习方法形成模拟—优化耦合技术，构建起水合物降压开采传热—流动—力学数值模拟模型、可以替代数值模拟模型的机器学习模型和以甲烷累计产气量最优为目标的混合整数非线性规划优化模型；在此基础上，选取南海北部神狐海域厚层Ⅱ类水合物藏W11站位为研究对象，获得了海底面沉降量约束下的水合物储层甲烷累计产气量及相对应的最优开采方案参数。研究结果表明：①模拟—优化耦合技术的关键是机器学习方法的运用，基于径向基函数人工神经网络方法而建立的替代模型计算精度较高，可以替代模拟模型来确定输入输出变量的关系，从而摆脱既定方案的限制，找到全局最优解；②模拟—优化耦合技术可以解决受含水合物沉积层力学响应特征影响的水合物开采方案优选问题，根据试采工程安全要求改变海底面沉降量最大允许值，可以计算得到相应的甲烷累计产气量，以及降压幅度、开采时间、井位布置、水平井段长度等最优开采方案参数；③随着最大允许沉降量增大，甲烷累计产气量增大，二者满足正相关关系；④海底面沉降量随着开采时间增长而增大，也随降压幅度增大而增大；⑤水合物开采引起海底面沉降主要发生在开采初期，为了获得较高甲烷累计产气量及较小海底面沉降量最大允许值，在开采初期必须减小降压幅度。结论认为，所形成的模拟—优化耦合技术适用性强，可以为水合物安全、高效规模化开采方案的制订提供支撑。     

基于改进时间序列分析法的镇赉地区地下水位动态分析

为提高时间序列分析法在地下水位预报中的准确性,本文对时间序列分析法进行了改进。调整随机项的自回归系数,使其代数和为1,可减小“蝴蝶效应”对预报期后段结果产生的影响,从而提高预报结果的准确性。通过对镇赉县10口井2000—2009年5日地下水位数据进行分析与检验,结果表明：用传统法检验结果的相对误差范围是8.8%~21.9%,而应用改进法检验结果的相对误差范围是2.1%~10.3%,其中6口井的相对误差提高了10%以上。模型经改进后,拟合精度得到了显著提高。改进法可以更有效地对地下水位动态进行预报。