堤坝管涌的室内试验与颗粒流细观模拟研究

本文对水流垂直方向的堤坝管涌现象分别进行了室内模型模拟和颗粒流模拟实验。在室内模型试验模拟中采用先进的数码成像跟踪设备在细观的尺度上对土样在管涌发生发展的全过程进行了观察和记录,为颗粒流细观模拟提供了必要的细观参数及宏观依据。提出的二维孔隙率与三维孔隙率转换的关系公式很好的将室内模型试验的孔隙率同颗粒流数值模拟结合,运用颗粒流程序采用固液耦合的分析模型对管涌现象作进一步的数值模拟分析。根据模拟结果,分析了管涌产生、发展在颗粒细观尺度的原因,对管涌产生发展中的试样细观变化规律及流速的变化规律进行了分析。这些结果为PFC2D在渗流和渗透破坏等方面的深入研究应用提供了一定的实用依据,同时也为在细观尺度上解释和分析管涌现象提供了一条新的途径。     

台风期间浮标和潜标上ADCP的空间变化、数据误差及校正#br#

基于南海北部浮标和潜标的声学多普勒流速剖面仪（ADCP）数据,通过一套几何算法计算了台风海鸥（1415）期间ADCP的空间变化和流速误差,并进行数据校正。浮标上,台风过后ADCP的水平位移最大可达2.61 km,水平流速误差最大可达0.27 m/s,垂向流速误差最大仅为5×10^-4 m/s;温跃层流速校正值在台风过后显著大于流速测值,这表明水平校正对于温跃层流速的质量控制很重要。潜标上,ADCP最大垂向位移增量为179 m,最大绳子倾角为35°,最大水平位移为1.5 km; ADCP水平流速误差和倾角误差都很小,在数据校正中可忽略不计,但对台风过后中层流速的垂向校正不能忽略。     

渗透破坏若干问题的解析解及机理分析

讨论了柱坐标下不同介质有限区域内用分离变量法求解Laplace 方程的问题。通过一系列计算试验,给出了柱坐标下Laplace 方程在不同介质有限区域内用分离变量方法求的解,并用该解对渗透破坏现象进行了讨论和实例验证。认为渗透系数分布不均匀是发生渗透破坏的根本原因,渗透破坏朝着渗透系数差异较大的方向发展,并对管涌的复杂机理进行了引申阐述。该工作对于流土、管涌机理的更深入研究具有重要的意义。     

基于多变量LSTM神经网络模型的PDO指数预测研究

利用1921–2020年的海平面气压、海平面高度、热含量数据以及海冰密集度作为太平洋年代际振荡（Pacific Decadal Oscillation, PDO）指数的预报要素,建立了关于PDO指数时间序列预测的多变量长短期记忆（Long Short Term Memory, LSTM）神经网络模型,对比分析了2011–2020年不同时间序列预测模型的PDO指数预测结果,最后利用多变量LSTM神经网络模型实现了2021–2030年的PDO指数预测。结果显示,多变量LSTM神经网络模型的预测值与观测值经过交叉验证后的平均相关系数和均方根误差分别为0.70和0.62;PDO未来10年将一直处于冷位相,PDO神经网络指数出现两次波动,于2025年出现最小值。相比于其他时间序列预测模型,本文采用的多变量LSTM神经网络模型预测结果误差小、拟合效果好,可以作为一种新型的预测PDO指数的手段。     

砂土管涌机理的细观试验研究

利用显微摄像可视化跟踪技术、数字信息计算机实时处理技术,结合数字图像识别分析手段,对砂土管涌的整个过程进行跟踪记录,从细观角度揭示渗流过程中系统几何特性和水力特性的复杂变化。得到水头,水力梯度,颗粒位移场和孔隙率等量的动态变化过程,并对整个渗流过程中加压速率对管涌发展的影响,颗粒的运动特点,颗粒流失的分布特点以及渗漏通道的贯穿进行分析,揭示水土相互作用贯穿于管涌发展的全过程。