地下水污染物迁移数值模拟
数值模拟技术在地下水资源开发中的应用研究

数值模拟技术在地下水资源开发中的应用研究一、引言随着人口增长和经济发展,地下水资源的管理和保护变得愈发重要。
为了更有效地开发和利用地下水资源,数值模拟技术被广泛应用于地下水资源开发中。
本文将探讨数值模拟技术在地下水资源开发中的应用研究。
二、地下水模型构建地下水模型是数值模拟技术的核心。
地下水模型通过建立地下水系统的数学方程组来描述地下水流动规律,并运用计算机算法进行求解。
地下水模型的构建包括收集地质、水文数据,选择合适的数学模型,以及制定数值模拟的边界条件等。
三、地下水资源开发与管理1. 地下水开采模拟数值模拟技术可以模拟地下水开采过程中的水位变化、水质变化以及地下水补给量等。
通过数值模拟,可以预测不同开采方案下的水位变化,找到最佳的水源配置方案,以及评估开采对地下水系统的影响。
2. 地下水污染模拟地下水污染是严重威胁地下水资源安全的问题之一。
数值模拟技术可以模拟污染物在地下水中的传输和扩散过程,预测污染物的传播范围和浓度变化,并评估污染物对地下水质量的影响。
这些模拟结果可以为地下水污染防治提供科学依据。
四、数值模拟技术的优势与挑战1. 优势:数值模拟技术具有模拟范围广、模拟结果可视化、预测能力强等优势。
它能够模拟复杂的地下水系统,提供直观的模拟结果,并为决策提供科学依据。
2. 挑战:数值模拟技术在地下水资源开发中也存在一些挑战。
首先,数值模型的建立需要大量的地质、水文数据,数据的质量和准确性对模拟结果有重要影响。
其次,地下水系统的复杂性导致模型的参数不确定性增加,模拟结果的可靠性有待提高。
此外,模型的计算量大,需要高性能计算机设备支持。
五、数值模拟技术在地下水资源开发中的案例应用1. 案例一:某地地下水资源开发规划通过建立地下水模型,模拟不同的开采方案,预测地下水位的变化,并分析开采对地下水系统的影响。
在此基础上,提出合理的开采方案,保证地下水资源的可持续利用。
2. 案例二:某城市地下水污染防治通过建立污染物传输模型,模拟污染物在地下水中的传播过程。
地下水污染物迁移转化模型及数值解_Parts 3

有限差分与有限元数值解法的 主要差异: 主要差异: (1)网格刨分灵活性方面 (2)质量守恒方面
地下水污染控制与修复——王明玉
地下水模拟建模过程与方法
地下水污染控制与修复——王明玉
Introduction to Modeling Approaches
地下水污染控制与修复——王明玉
地下水污染控制与修复——王明玉
PRIMARY ISSUES OF CONCERN AT LARGE AND COMPLEX SITES
Data availability – How many sampling points are there? For how long? Data spatial distribution – Where are they located relative to the plume / source? Data quality / data management – Where is the data housed? Who uses it? Characterization and conceptualization of Site Conditions - How can they be represented conceptually?
地下水污染控制与修复——王明玉
National Academy of Sciences:
Thus, when models form the basis for decision-making, uncertainty will be an inescapable component of environmental management and regulation. A key consideration in any modeling process is whether the model has undergone sufficient development and testing to address the problem being analyzed in a sufficiently meaningful manner.
第六章(3) 地下水数值模拟模型的应用实例xiugai

图5-51 距垃圾场中心约150m(cell Id:4227) 溶解氧浓度变化曲线
3、硫酸根在地下水中的浓度分布规律
图5-60 垃圾场中心(cell Id:4867)硫酸根浓度变化曲线
图5-63 距垃圾场中心约200m污染羽边缘(cell Id:4147) 硫酸根浓度变化曲线
在所有点中硫酸根都随季节有轻微的 波动,这可能是由于雨季降雨对地下 水中随酸根的稀释作用。 在填埋场中心,由于硫酸根是补给源, 硫酸根的浓度是持续上升的,并在 6000d左右时基本稳定。 随着距填埋场的距离增加,硫酸根上 升的速率逐渐降低。 在污染羽边缘(约200m)处,硫酸根 先是降低然后增加,这是因为一开始 该区域固有的硫酸根先与BTEX反应, 而垃圾渗滤液中的硫酸根还没有补给 到这一区域,所以硫酸根离子先降低, 随后硫酸根逐渐补给,故其浓度又开 始逐渐增加。 在污染羽范围之外,硫酸根离子则是 逐渐降低。
a:概念模型
场区为三面环山地形,与单斜地层基本构成一独立的水文地质单元。 填埋场地下方分布有新生界第四系及中生界侏罗系、古生界二叠系地层。 本区第四系地层分布不甚规律,缺少全新统。上更新统下段洪积层(莲花组 PLQ3)以黄色粘土、亚粘土组成,缺少砂砾层位。平均厚度约3米左右;中更 新统洪积层(之江组PLQ2)以棕红色粘土、亚粘土组成,结构紧密,层厚一 般为7米左右。 第四系下覆有埋藏型裂隙岩溶水,含水层由古生界二叠系下统栖霞组 (P3q)、石炭系上统船山组(C3c)、中统黄龙组(Czh)灰岩、白云质灰岩 组成。
(2)厌氧状态下在反硝化细菌作用下,NO3-作为电子接受体,接 受电子氧化BTEX。 (3)厌氧状态下在铁还原菌的作用下,Fe(Ⅲ)还原为Fe(Ⅱ)接受 电子,氧化BTEX。 (4)厌氧状态下在硫酸根还原菌的作用下,S6+还原为S2-接受电 子,氧化BTEX。
污染物迁移与修复的数值模拟与实验研究

污染物迁移与修复的数值模拟与实验研究近年来,随着工业化和城市化的加快,环境污染问题日益突出。
为了更好地理解和应对污染物的迁移与修复过程,科学家们进行了一系列的数值模拟与实验研究工作。
通过这些研究,人们可以更好地预测和控制污染物的扩散范围,并探索有效的修复方法。
首先,让我们来了解一下数值模拟在污染物迁移研究中的应用。
数值模拟通过建立数学模型,对污染物的运移过程进行模拟和预测。
数值模拟不仅可以考虑到各种环境因素的影响,还可以提供一种经济高效的手段,以减少大量的现场试验。
例如,在地下水污染物扩散方面,科学家们利用有限元方法等数值模拟技术,可以有效地模拟水体中污染物的扩散速度和方向。
然而,数值模拟也存在一定的局限性。
由于模型建立中包含了众多的假设条件,模拟结果可能与实际情况存在一定的差异。
因此,为了验证模拟结果的准确性,科学家们还需要进行大量的实验研究。
实验研究可以通过控制变量和场地布置来模拟真实情况,更直观地展现污染物的迁移和修复过程。
在实验研究中,科学家们通常会选择合适的样品,并进行采样和分析。
例如,在土壤污染物修复研究中,科学家们常常采集受污染的土壤样品,并通过化学分析等手段,确定其中的污染物类型和浓度。
此外,为了模拟现场实际环境,科学家们还会进行室内的土壤培养试验,以观察和评价不同修复方法对污染物的去除效果。
除了实验研究,现场调查也是污染物迁移与修复研究中重要的一环。
科学家们需要实地考察不同地点的环境特征,并进行取样和监测。
在水体污染物迁移研究中,科学家们可能会沿着河流或湖泊设置采样点,定期测量水质指标,并分析污染物输运状况。
这对于污染防治工作的规划和评估具有重要的指导意义。
在污染物修复方面,数值模拟和实验研究的结果可以提供宝贵的参考。
通过数值模拟和实验研究,科学家们可以系统地评估不同修复方法的效果,以及对环境的潜在影响。
例如,对于土壤污染物的修复,科学家们可以通过模拟不同的修复措施,如生物修复、物理修复和化学修复,来评估其对土壤中有害物质的去除效果。
地下水流动及污染的数值模拟方法

地下水流动及污染的数值模拟方法地下水资源一直是人类生存和发展的重要依托,但是随着工业发展以及人口的不断增加,地下水污染问题也日渐突出。
因此,对于地下水流动和污染的数值模拟方法的研究和应用显得尤为重要。
地下水流动的数值模拟方法主要是基于Darcy定律来进行的。
Darcy定律是描述地下水流动的最基本,最普遍应用的原理。
该定律的基本假设是,地下水流动速度与渗透率、水头梯度和介质的孔隙度有关。
即地下水在多孔介质中的流动是由于渗透压或水头差驱动的,流速与驱动水头的梯度成正比。
在进行地下水流动的数值模拟时,需要根据地下水系统的参数建立各方面的数学模型。
包括渗透率、初始水位、流体密度、饱和度、抽水和注水等参数。
这些参数都将会对地下水流动和污染的数值模拟结果产生重要的影响。
在进行地下水污染的数值模拟时,需要考虑到污染源的强度、时间、位置和污染物的特性等。
此外,还需要考虑地下水污染的扩散与传输规律、各种生物化学反应等复杂过程。
在地下水污染数值模拟中,广泛使用的方法主要包括有限差分法、有限元法、边界元法等。
其中,有限差分法是一种特别常用的方法。
该方法通过对污染源经过一定计算后把方程分块,分别请各种分裂方法来求解所得到的代数方程组。
最终得到的数值模拟结果,对于根据污染源和污染物特性的处理和防治提供了重要的参考和指导。
除了数值模拟方法外,还有一些先进的技术和方法可以用于地下水的污染控制和治理,例如:多孔介质水净化技术、人工硅氧烷生物反应器、植物修复技术等。
这些技术的应用使得地下水污染防治工作更加高效和精确,可以满足不同场地污染治理的需求。
总之,地下水流动和污染的数值模拟方法是地下水资源管理和保护中的重要内容。
通过对其做深入的研究和应用,可以为地下水资源的可持续利用与保护提供重要的科学依据。
数值模拟在污染地下水抽出-处理-回灌修复技术中的应用

数值模拟在污染地下水抽出-处理-回灌修复技术中的应用杜 川1,2,陈素云1,2,李厚恩1,2(1. 北京市勘察设计研究院有限公司,北京 100038;2. 北京市环境岩土工程技术研究中心,北京 100038)摘 要: 受污染地下水对人体健康和生态环境有较深影响,采取经济合理的地下水修复技术尤为关键。
抽出-处理-回灌技术是修复污染地下水的典型代表,溶质运移数值模拟是研究地下水污染物迁移转化的重要技术支撑手段。
以北京某地块石油类污染地下水为研究对象,针对重污染区域采用中心抽水-四周回灌和对整个污染区采用逐排处理两种方案,运用数值模拟分析不同模式下地下水中污染物的时空迁移规律,确定污染物去除效果。
结果表明:针对重污染区优先处理时,将污染物处理达标需要约23 d;针对整个污染区采用逐排处理时,则需要6~7个处理周期(每周期24 d)。
对重污染区域优先处理的模式可短期内使污染物浓度大幅降低,有效削减高浓度峰值,结合逐排抽出-回灌的修复模式,可更有效地使全区污染物浓度达到修复目标,两种模式结合使用具备技术可行性与高效性。
关键词: 地下水污染修复;抽出-处理-回灌技术;数值模拟;污染物运移预测中图分类号: X523文献标志码: A DOI:10.16803/ki.issn.1004 − 6216.2022090004Application of numerical simulation in pump-treat-recharge remediation technology ofpolluted groundwaterDU Chuan1,2,CHEN Suyun1,2,LI Houen1,2(1. BGI ENGINEERING CONSULTANTS LTD, Beijing 100038 , China;2. The Environmental Geotechnical EngineeringTechnology Research Center of Beijing, Beijing 100038 , China)Abstract: Polluted groundwater had a serious impact on human health and ecological environment, so it’s critical to adopt economic and reasonable groundwater remediation technology. Pump-treat-recharge technology was a typical representative method for the remediation of contaminated groundwater, and numerical simulation of solute transport was an important technical support means to study the migration and transformation of groundwater pollutants. Taking the petroleum-contaminated groundwater of a certain site in Beijing as the research object, two schemes were adopted for the heavily polluted area, namely, central pumping and peripheral reinjection, and the whole polluted area was treated row by row. Numerical simulation was used to analyze the temporal and spatial migration of pollutants in groundwater under different modes and determined the pollutant removal effect. The results showed that 23 days were taken about for pollutants to reach the standard when priority treatment was given to the heavily polluted area, and 6~7 treatment cycles (24 days per cycle) were required when adopting row-by-row treatment in the whole pollution area. The priority treatment mode for heavily polluted areas could significantly reduce the pollutant concentration in a short period. It could reduce the peak value of high concentration, and in combination with the row-by-row repair mode, the pollutant concentrationcan effectively reach the remediation goal. The combination of the two modes showed technical feasibility and efficiency.Keywords: remediation of groundwater pollution;pump, treat and recharge remediation technique;numerical simulation;pollutant transport predictionCLC number: X523收稿日期:2022 − 09 − 01 录用日期:2022 − 10 − 18作者简介:杜 川(1989—),男,硕士、工程师。
地下水数值模拟的研究与应用进展

地下水数值模拟的研究与应用进展1. 引言1.1 地下水数值模拟简介地下水数值模拟是指利用数学模型和计算机技术对地下水系统进行模拟和预测的方法。
通过模拟地下水系统的水文地质特征、水文动力过程和水文化学过程,可以更好地理解地下水运动规律,预测地下水资源的变化趋势,指导地下水资源的合理开发和利用。
地下水数值模拟的基本原理包括建立地下水数学模型、确定模型参数、选择数值计算方法、进行模拟计算和模拟结果分析。
地下水数值模拟常用的模型包括地下水流模型、地下水热盐模型、地下水污染迁移模型等,可以根据实际问题的不同选择合适的模型进行建模。
地下水数值模拟在水资源管理、环境保护、地质灾害防治等领域有着重要的应用价值。
通过地下水数值模拟,可以预测地下水位变化、地下水资源补给和排泄规律,为科学合理地开发利用地下水资源提供参考依据。
地下水数值模拟还可以用于评估地下水污染风险、指导地下水污染防治,保护地下水资源环境。
地下水数值模拟是一种强大的工具,为研究人员提供了深入理解地下水系统运行机制和分析地下水问题的方法。
通过不断地研究和应用,地下水数值模拟将在未来发展中发挥更加重要的作用。
1.2 地下水数值模拟的重要性地下水作为重要的水资源之一,对人类生存和发展具有重要意义。
地下水数值模拟是研究地下水流动规律和预测地下水变化的重要手段。
其重要性主要体现在以下几个方面:1.优化地下水资源管理:地下水数值模拟可通过对地下水流动模式的研究和模拟,优化地下水资源的开发和利用。
通过模拟可以更好地预测地下水位变化、水质变化等情况,有助于科学合理地规划地下水资源的开发和利用方案。
2.保护地下水环境:地下水数值模拟可以帮助研究人员识别地下水受到威胁和污染的情况,从而采取合适的措施进行保护和修复。
通过模拟可以及时发现地下水受到污染的源头和扩散路径,指导环境保护工作的开展。
3.灾害预警和防范:地下水数值模拟可以用于预测地下水位变化、地下水涌出、地下水泛滥等情况,为灾害预警和防范提供科学依据。
地下水系统的数值模拟研究

地下水系统的数值模拟研究近年来,随着城市化进程不断加快和人口增长的逐步加剧,地下水资源的开发利用也变得越来越重要。
然而,地下水的数量、品质和空间分布都受到地质、气候等多方面因素的影响,给其管理和利用带来了极大的挑战。
因此,建立地下水数字模型,深入研究地下水系统是非常重要的。
一、地下水数值模拟的意义和现状地下水数值模拟研究是指通过对地下水流动、输运、化学行为等过程进行数学建模和模拟,以预测和评估地下水资源的分布情况和变化趋势,指导地下水资源的合理开发、管理和保护。
地下水数值模拟可以提供与地下水相关的诸如水文循环、地表地下水联系、水资源调控等决策支持,做好保障和利用水资源的工作。
目前,国内外已经对地下水数值模拟开展研究多年,应用范围也十分广泛。
国内一些城市、地区已经将地下水模型应用于地下水资源开发规划和绩效评估,而国外地下水模型研究则更加成熟,应用领域也包括了陆地水文、地质学、土力学等技术领域,具有较高的应用价值和现实意义。
二、地下水数值模拟的主要方法与技术地下水数值模拟研究方法主要依赖于计算机仿真和实验研究。
两者不同的是,仿真是通过计算机数值分析地下水流动、输运、地下水化学等液体流体力学行为,而实验则是在实际环境中监测和记录地下水的物理化学参数并进行实时分析,从而得出各种地下水特性,如渗透性、毒性、温度等。
数值模拟必要的步骤:1.设计数学模型:需要将地下水系统分成空间块,建立相应的液体物理力学方程组。
2.模型参数的处理和确定:需要了解并确定涉及该地区的一些物理、化学参数,如渗透性、温度、水化学含量和地表地层结构等参数,以及地表地下水的特性。
3.选定模拟参数和计算方法:通常文件计算流密度和地表流速、影响其流体行为的参数,以及计算规模和方法。
4.数值计算、分析结果和模型修正:利用数值方法对地下水流动、转移、质量变化等进行数值模拟计算。
通过模拟进行结果分析并对模型进行修正。
三、常见的地下水数值模拟技术与流程总的来讲,地下水模拟有三种基本技术:格网式有限元模拟(FE)、边界元模拟(BEM)和拉格朗日模拟(LSM)。
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2c
There is a famous analytical solution to this form of the ADE with a continuous line source boundary condition. The solution is called the Ogata & Banks solution.
Figure from Freeze & Cherry (1979)
Dispersivity () is a measure of the heterogeneity present in the aquifer.
A very heterogeneous porous medium has a higher dispersivity than a slightly heterogeneous porous medium.
Continuous point source
Average linear velocity
Uniform:均匀的
Instantaneous(瞬时的) point source
center of mass
Figure from Freeze & Cherry (1979)
Instantaneous Point Source
(i.e., a medium with connected pore space or a densely fractured medium with a single network of connected fractures)
2. Miscible flow(混相流动)
(i.e., solutes dissolve in water; DNAPL’s(重非轻亲 水相液体) and LNAPL’s (轻非轻亲水相液体) require a different governing equation. See p. 472, note 15.5, in Zheng and Bennett.)
How about Fick’s law (见下一张PPT) where D is the effective d of diffusion? diffusion coefficient.
c2 c1 FDiff DdA x
Fick’s law describes diffusion of ions on a molecular scale as ions diffuse from areas of higher to lower concentrations.
Effects of dispersion on the concentration profile
no dispersion dispersion
t1
t2 t3 t4
(Freeze & Cherry, 1979, Fig. 9.1)
(Zheng & Bennett, Fig. 3.11)
Effects of dispersion on the breakthrough curve
Figure from Freeze & Cherry (1979)
Macroscopic Dispersion (caused by the presence of heterogeneities(异质性)) Plug:栓子;dilution:稀释
Homogeneous aquifer
Heterogeneous aquifers
In fact, particles travel at different velocities v>q/θ or v<q/θ
Derivation(推导) of the Advection-Dispersion Equation (ADE) Assumptions
1. Equivalent(当量) porous medium (epm)
Dx Lv D*
D D0
*
D* is the effective molecular diffusion coefficient [L2T-1]
is the tortuosity(扭转) factor [-]
1
Assume 1D flow
Case 2
and a point source
Dispersion in a 3D flow field
z
global
z’
local
x’
Kxx Kxy Kxz
x
K’x 0
0
K=
Kyx Kyy Kyz
Kzx Kzy Kzz
0
0
K’y
0
0
K’z
[K] = [R]-1 [K’] [R]
h h h qx Kxx Kxy Kxz x y z h h h qy Kyx Kyy Kyz x y z h h h qz Kzx Kzy Kzz x y z
Instantaneous Point Source
Gaussian
Figure from Wang and Anderson (1982)
Breakthrough Curve (浓度比值和时间的曲线)
long tail
Concentration Profile (浓度比值和距离的曲线)
Microscopic or local(局部的) scale dispersion
(e.g., a point source in a uniform flow field)
vx = a constant vy = vz = 0
f = fA + fD Mass Balance: Flux out – Flux in = change in mass
Definition of the Dispersion Coefficient in a 1D uniform flow field
vx = a constant vy = vz = 0
Dx = xvx + Dd
Dy = yvx + Dd
Dz = zvx + Dd
where x y z are known as dispersivities(弥散度). Dispersivity is essentially(本质上) a “fudge (蒙混) factor” to account for the deviations of the true velocities from the average linear velocities calculated from Darcy’s law. Rule of thumb: y = 0.1x ; z = 0.1y
3. No density effects
Density-dependent flow requires a different governing equation. See Zheng and Bennett, Chapter 15.
Figures from Freeze & Cherry (1979)
(Zheng & Bennett, Fig. 3.8.)
Transverse:横向
We need to introduce a “law” to describe dispersion, to account for(解释) the deviation (偏差) of velocities from the average linear velocity calculated by Darcy’s law.
porosity
c2 c1 fD D x
where D is the dispersion coefficient.
Case 1
Advective flux Assume 1D flow
porosity
h2 h1 fA qxc [K ]c vxc x
Dispersive flux
Adective flux
h1 h2
Darcy’s law:
h2 h1 Q KA s
q = Q/A
advective flux fA = q c f = F/A
How to quantify the dispersive flux?
h1 h2 fA = advective flux = qc f = fA + fD
Tracer:示踪剂
Advective c1 fDx Dx ( ) x
Dispersive fluxes
c 2 c1 fDy Dy ( ) y
c2 c1 fDz Dz ( ) z
Dx represents longitudinal dispersion (& diffusion); Dy represents horizontal transverse (水平横波)dispersion (& diffusion); Dz represents vertical transverse dispersion (& diffusion).
Simpler form of the ADE
c c D 2 v x t x
Uniform 1D flow; longitudinal dispersion; No sink/source term; no chemical reactions Question: Is this equation valid for both point and line source boundaries?
Average linear velocity
True velocities
We will assume that dispersion follows Fick’s law, or in other words, that dispersion is “Fickian(费克方程)”. This is an important assumption;it turns out that the Fickian assumption is not strictly valid(有效的) near the source of the contaminant.