恢复饱和系数的理论计算方法
恢复饱和系数的理论计算方法
-
κu 3 6 cωl
e
-κ6ucω3l
(33)
而由 (31) 式计算垂线平均含沙量为
∫ ∫ Sl
=
1 H
H
Sl ( y)
0
dy
=
η 1 S b e d , l -κ6ucω3lη
=
0
S
b
,
l
κu 3 6 cωl
1-
e -κ6ucω3l
计算有重要影响 ,因此 ,恢复饱和系数是泥沙数学模型计算的重要参数 。
目前研究恢复饱和系数α的代表性理论成果可以分为三种 :第一种α是在直接建立一维泥沙连续
方程时将α解释为泥沙沉降概率[1] ,其值小于 1 ;第二种α是在较简化的边界条件下 ,直接求解立面二维
扩散方程后导出[4] ,由于边界条件不尽合理 ,α恒大于 1 ,结果无法符合实际 ,也有研究成果试图沿横向
L4 ,l
=
1 μ4 , l
=q
hl
1 Uy , u ,l
+
1 Uy , d ,l
(16)
式中 Uy , u , l 为悬移质颗粒上升的平均速度
Uy ,u ,l =
u3
2πε4 , l
e-
1 2
ω
l u3
2
-
ω l
(17)
Uy , d , l 为悬移质颗粒下降的平均速度
Uy ,d ,l =
u3
2π(1 -
一般河流 , α的值通常小于 1 。如果令
ω(αS - α3 S 3 )
= αzω( S -
S3)
=
ρ′9y0 9t
(9)
则
αz
= 1-
1 S
有机物饱和度的计算公式
有机物饱和度的计算公式有机物饱和度，这可是化学里一个挺有意思的概念。
在咱们深入了解它的计算公式之前，先跟您说个我曾经遇到的事儿。
有一次我去参加一个化学教学研讨会，遇到了一位年轻的化学老师，他在讲解有机物饱和度的时候，学生们一脸迷茫。
会后我俩交流，他很苦恼地说：“这饱和度的计算，学生咋就弄不明白呢！”我笑着跟他说：“别着急，咱们得把这概念讲透。
”那咱就正式来说说有机物饱和度的计算公式。
有机物的不饱和度，通常用希腊字母Ω来表示。
对于烃类物质，其计算公式可以简单总结为：Ω = (2C + 2 - H) / 2 ，这里的 C 表示碳原子数，H 表示氢原子数。
比如说，对于甲烷（CH₄），C 是 1，H 是 4，那它的不饱和度就是：（2×1 + 2 - 4）÷ 2= 0 ，这说明甲烷是饱和烃。
要是有环存在的话，那就得另当别论啦。
比如说环己烷，虽然氢原子数看起来符合饱和烃的规律，但是因为有环的存在，它的不饱和度Ω = 1 。
再来说说含有双键和三键的情况。
一个双键会增加一个不饱和度，一个三键会增加两个不饱和度。
比如说乙烯（C₂H₄），它有一个双键，通过公式计算Ω = （2×2 + 2 - 4）÷ 2 = 1 。
还有含氮、氧等杂原子的有机物，计算不饱和度的时候也有相应的规则。
比如说含氧的有机物，氧原子的存在不影响不饱和度的计算；但含氮原子的有机物，氮原子要按照氢原子来处理。
举个例子，比如说分子式为 C₅H₆O₂的有机物，因为有氧原子，所以计算不饱和度时先不考虑氧，按照烃的计算方法，Ω = （2×5 + 2 - 6）÷ 2 = 3 ，说明这个有机物有 3 个不饱和度，可能有三个双键，或者一个双键一个三键，或者一个环和两个双键等等情况。
总之，有机物饱和度的计算看起来有点复杂，但只要掌握了这些规则和公式，多做几道练习题，就能熟练掌握啦。
就像我之前遇到的那个年轻老师，后来他按照这些方法去教学生，学生们也逐渐搞明白了。
恢复饱和系数初步研究
1997 年 9 月 泥 沙 研 究 Journal of Sediment Research 第3期
恢复饱和系数初步研究
韩其为 何明民
( 中国水利水电科学研究院 ,北京 ,100044)
Ξ
摘 要 悬移质不平衡输沙研究中 ,往往有一重要参数即恢复饱和系数难以确定 。本文首先根 据作者由泥沙运动统计理论建立的扩散方程在底部的边界条件 、 导出了恢复饱和系数的定义及 方程 。其次在某种假定下 ,给出有关参数及恢复饱和系数的表达式 , 并做了一些数值计算 。结 果表明 ,在一般水力因素条件下 。平衡时恢复饱和系数在 0. 02～ 1. 78 之间 ,平均接近 0. 5 。这 与我们以前采用的经验结果淤积时为 0. 25 ,冲刷时为 1 是一致的 。最后还引进了不同冲淤状 态 ,恢复饱和系数与平衡时的差别 ,以及其变化关系 。 关键词 悬浮高 单步距离 止动概率 交换强度
∫
∞ t ωl e 2 σ y
2
d(-
2
) -
ωl ε 2π 4. l
∫
∞ t2 ωl e 2 σ y
( 23)
=
1 (ωl ) 2 2 σ y
- ωl
考虑到 σ y = 1 . 05 u 3 ≈ u 3 故
U y.
u. l
ωl 同样 ,颗粒下降速度的数学期望为
U y. D.
l
=
ωl ε 2π 4. l
( 15) dS l = 0 则有 S = S dx
当冲淤强平衡时
3
, P4 . l = P4 . l , U 4 . l = U 4 . l 且
3
3
3
3 3 (1 - ε 0. l ) ( 1 - ε 4. l ) μ 4 . l P4 . l S
1、压力恢复系数
压力恢复和压力恢复系数在建立流量系数的计算公式时，都是把流体假想成理想流体，根据理想的简单条件来推导公式，没有考虑到阀门结构对流动的影响，也就是说，只把调节阀模拟为简单的结构形式，只考虑到阀门前、后的压差，认为压差直接从p1降为p2。
而实际上，当流体流过调节阀时，其压力变化情况如图3-1和图3-2所示。
根据流体的能量守恒定律可知，在阀芯、阀座处由于节流作用而附近的下游处产生一个缩流（图3-1），其流体速度最大，但静压最小。
在远离缩流处，随着阀内流通面积的增大，流体的速度减小，由图2于相互摩擦，部分能量转变成内能，大部门静压被恢复，形成了阀门压差△p。
也就是说，流体在节流处的压力急剧下降，并在节流通道中逐渐恢复，但已经不能恢复到p1值。
当介质为气体时，由于它具有可压缩性，当阀门的压差达到某一临界值时，通过调节阀的流量将达到极限。
这时，即使进一步增加压差，流量也不会再增加。
当介质为液体时，一旦压差增大到足以引起液体气化，即产生闪蒸和空化作用时，也会出现这种极限的流量，这种极限流量成为阻塞流。
由图3-1可知，阻塞流产生于缩流处及其下游。
产生阻塞流时的压差为△p T 。
为了说明这一特性，可以用压力恢复系数F L 来描述： p p p p F vcL --=121 即)(12p p F p vc L T -=∆上式中△p T = p 1-p 2，表示此时产生阻塞流，p 1和p 2是阀前、阀后的压力，p vc 表示产生阻塞流时缩流断面的压力。
F L 值是阀体内部几何形状的函数，它表示调节阀内流体流经缩流处之后动能变为静压的恢复能力。
一般，F L =0.5~0.98。
当F L =1时，p 1-p 2= p 1-p vc ,可以想象为p 1直接下降为p 2,与原来的推导假设一样。
F L 越小，△p 比p 1-p vc 小得越多，即压力恢复越大。
各种阀门因结构不同，其压力恢复能力和压力恢复系数也不相同。
有的阀门流路好，流动阻力小，具有高压力恢复能力，这类阀门成为高压力恢复阀。
voc饱和度 -回复
voc饱和度-回复题目：voc饱和度的定义、影响因素和调节方法引言：在环境保护方面，VOC（挥发性有机化合物）的控制是非常重要的。
然而，很多人对VOC饱和度这个术语不太熟悉。
本文将详细介绍VOC饱和度的定义、影响因素和调节方法，以期增加大家对于环境保护的认识和重视。
一、VOC饱和度的定义VOC饱和度指的是环境中存在的挥发性有机化合物的饱和程度。
具体来说，它反映了环境中VOC浓度与该环境中VOC的最大可能浓度之间的比值。
VOC饱和度的计算方法可以是简单的数学公式，比如浓度除以最大可能浓度后乘以100。
二、VOC饱和度的影响因素VOC饱和度受多种因素的影响，其中主要包括以下几个方面：1.环境温度：温度是VOC挥发的主要因素之一。
一般来说，温度升高会加速VOC的挥发，从而降低VOC饱和度。
2.湿度：湿度也会对VOC饱和度起到一定的影响。
过高的湿度会使环境中的水分子与VOC分子发生反应，降低VOC的浓度；而较低的湿度则有利于VOC的挥发，提高VOC饱和度。
3.空气流动：空气流动对VOC饱和度有很大的影响。
较高的空气流速有助于将VOC带走，减少VOC浓度，从而降低VOC饱和度；而较低的空气流速则有助于VOC在环境中累积，提高VOC饱和度。
4.环境容积：环境容积也会影响VOC饱和度的计算。
若环境容积较小，VOC浓度相对较高，则VOC饱和度也会相对较高。
三、VOC饱和度的调节方法为了控制环境中的VOC浓度和饱和度，我们可以采取以下几种调节方法：1.温度控制：根据VOC的挥发特性和环境要求，调节温度，以控制VOC 的挥发速率。
在需要降低VOC饱和度的环境中，降低温度可以减缓VOC 的挥发速率，提高VOC饱和度。
2.湿度控制：根据实际情况，调节湿度以控制VOC的浓度。
在需要减少VOC饱和度的环境中，提高湿度可以通过水分子与VOC发生反应来降低VOC的浓度。
3.通风系统：通过增加空气流动，加快VOC的传递速度，降低VOC的累积，从而控制VOC的饱和度。
饱和溶液的饱和度计算公式
饱和溶液的饱和度计算公式在化学和物理学中，饱和溶液指的是当溶液中溶质粒子的溶解速度等于其析出速度时达到动态平衡的状态。
饱和度则是用来描述溶液中溶质的相对溶解程度的指标。
通过计算饱和溶液的饱和度，我们可以更好地了解溶液的溶解性质，并在实验和工业应用中作出合理的判断。
本文将介绍饱和溶液的饱和度计算公式及其应用。
一、饱和度的定义和计算公式饱和度是指溶液中溶解物质的溶液浓度与其当温度和压强给定时的溶解度之比。
饱和度的计算公式可以根据溶液的浓度和溶解度来得出。
饱和度（S）= 实际溶解度 / 溶解度 × 100%其中，实际溶解度为溶液中溶质的浓度（以质量或摩尔浓度表示），溶解度是指在特定温度和压力下单位溶剂中最大溶质浓度（在常温下大多以摩尔/升表示）。
二、饱和度计算公式的应用1. 判断溶液是否饱和通过比较溶质的实际溶解度与溶解度，可以确定溶液是否达到饱和状态。
如果实际溶解度小于溶解度，则溶液是未饱和的；如果实际溶解度等于溶解度，则溶液是饱和的；如果实际溶解度大于溶解度，则溶液是过饱和的。
2. 计算饱和溶液中的溶质含量已知溶液的饱和度和溶解度，可以通过饱和度计算公式计算溶液中溶质的浓度。
由于饱和度是实际溶解度与溶解度的比值，可以通过简单的代数运算求得溶质的浓度。
溶质浓度 = 饱和度 ×溶解度 / 100%3. 饱和度与温度的关系温度是影响溶资溶解度的重要因素之一。
在一定的温度下，溶液的饱和度与溶解度呈正相关关系，即随着温度的升高，溶质的溶解度增加，溶液的饱和度也随之增加。
三、实例演示下面通过一个简单的实例来演示饱和度计算公式的应用。
假设有一饱和溶液，其溶解度为10 mol/L，实际溶解度为 5 mol/L。
那么，可以计算得出其饱和度为：饱和度（S）= 5 mol/L / 10 mol/L × 100% = 50%根据上述计算，可以得知该溶液的饱和度为50%。
四、总结饱和溶液的饱和度计算公式是通过比较实际溶解度与溶解度的关系来确定溶液的饱和状态的。
恢复系数定义
恢复系数定义
恢复系数（Recovery Coefficient）是一个定量指标，用以衡量物质在有限的条件下改变之前所取得结果的比例。
它指示了一种可回收性能或产物，考虑到限定部分而可以被恢复的特性。
它在化学、物理和生物学等不同学科中都有着广泛的应用，拥有重要的计量学意义和实践应用价值。
一般来说，恢复系数结果通常指用给定的限定因素得到的恢复产物与原来没有受到影响前能够得到的产物之间的比例。
恢复系数既是一种计量学指标，也是一种特殊特性，用来衡量在受限条件下恢复物质应有的性能。
通常来说，恢复系数的取值范围是0到1之间的一个小数，其中，0表示完全损失，而1表示完全保持不变。
另外还可以根据恢复系数的取值，将其分为高恢复系数和低恢复系数，高恢复系数代表了物质的复原程度高，低恢复系数则表示物质的复原程度低。
需要注意的是，恢复系数仅仅是一种抽象概念，它表示了在有限条件下物质所受影响程度，而不能够反映出物质在实际操作中所受影响的实际程度。
因此，恢复系数对于理解物质真实性能及其应用均有至关重要的意义。
动量中的恢复系数
动量中的恢复系数是一个重要的概念，它描述了系统在动量传递过程中，部分或全部动量恢复到原始状态的概率。
在许多物理和工程系统中，恢复系数都起着至关重要的作用。
本文将探讨动量中的恢复系数的概念、应用和意义。
首先，让我们了解一下动量的基本概念。
动量是一个物理量，描述了物体在一段时间内运动的量度。
动量的方向和大小取决于物体的质量和速度。
在许多物理和工程问题中，动量的传递和转化是不可避免的。
当两个物体相互作用时，它们之间的动量可能会发生变化，而恢复系数就是用来描述这种变化的概率。
恢复系数的值通常介于0和1之间。
如果恢复系数为1，意味着所有的动量都完全恢复了，没有任何损失。
如果恢复系数为0，则意味着所有的动量都发生了损失，没有任何部分能够恢复到原始状态。
在大多数实际情况下，恢复系数不会等于1或0，而是介于两者之间。
在许多物理和工程系统中，恢复系数有着广泛的应用。
例如，在机械系统中，两个物体之间的摩擦力可能会导致动量的损失。
在这种情况下，恢复系数可以用来评估摩擦力对系统动量的影响。
此外，在能量转换过程中，如热传递、化学反应等，恢复系数也可以用来评估能量转化效率以及动量传递的概率。
对于恢复系数的意义，首先，它提供了一种量化系统动量变化程度的方式。
通过了解恢复系数，我们可以更好地理解系统中动量的转化和传递机制。
其次，恢复系数可以帮助我们优化系统设计，以提高动量的恢复效率。
例如，在机械系统中可以通过改进摩擦性能来提高动量的恢复率。
此外，恢复系数对于安全评估和风险分析也具有重要意义。
在涉及高动量、高能量系统的工作环境中，了解动量的恢复概率有助于制定更安全的工作流程和应急预案。
总的来说，动量中的恢复系数是一个重要的概念，它描述了系统在动量传递过程中的概率。
在许多物理和工程系统中，恢复系数都起着至关重要的作用。
通过了解恢复系数的概念、应用和意义，我们可以更好地理解系统中动量的转化和传递机制，优化系统设计以提高动量的恢复效率，并制定更安全的工作流程和应急预案。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
为了不失一般性 ,我们不引用 (4) 式 ,即不引用下式
ω( Sb -
Sb3 )
=
ρ′9y0 9t
(5)
我们引进底部恢复饱和系数α0 。底部恢复饱和系数 α0 是由于直接采用水流底部挟沙力有关的项
ωSb 3 代替不平衡输沙的紊动掀起量εsy
9S 9y
而引进的修正系数 ,使得
b
α0ω( Sb - Sb 3 ) = ωSb + εsy
计算有重要影响 ,因此 ,恢复饱和系数是泥沙数学模型计算的重要参数 。
目前研究恢复饱和系数α的代表性理论成果可以分为三种 :第一种α是在直接建立一维泥沙连续
方程时将α解释为泥沙沉降概率[1] ,其值小于 1 ;第二种α是在较简化的边界条件下 ,直接求解立面二维
扩散方程后导出[4] ,由于边界条件不尽合理 ,α恒大于 1 ,结果无法符合实际 ,也有研究成果试图沿横向
q ( hl ) q
=
ηl + 01176ηl lnηl
= f (ηl )
(24)
根据泥沙运动统计理论[11] ,平均悬浮高 hl 由含沙量垂线分布决定 ,在平衡输沙条件下
ωS
+
ε sy
9S 9y
=0
(25)
而在不平衡输沙条件下
ωS
+
ε sy
9S 9y
≠0
(26)
引入非饱和调整系数 c ,令
ε4 , l )
e-
1 2
ω
l u3
2
+
ω l
(18)
q ( hl ) 为自河底至悬移质平均悬浮高 hl 的单宽流量
∫hl
q ( hl ) = V ( y) dy
(19)
0
本文流速分布公式采用卡曼 - 普兰特尔对数流速分布公式
V ( y)
=
V (η)
=
Vm
+
u3
κ
lnη
=
V
+
u3
κ
(1
+
lnη)
-
κu 3 6 cωl
e
-κ6ucω3l
(33)
而由 (31) 式计算垂线平均含沙量为
∫ ∫ Sl
=
1 H
H
Sl ( y)
0
dy
=
η 1 S b e d , l -κ6ucω3lη
=
0
S
b
,
l
κu 3 6 cωl
1-
e -κ6ucω3l
2008 年 12 月
泥沙研究 Journal of Sediment Research
第6期
恢复饱和系数的理论计算方法
韩其为 ,陈绪坚
(中国水利水电科学研究院 泥沙研究所 ,北京 100044)
摘要 :恢复饱和系数是泥沙数学模型计算的重要参数 ,本文从理论上进一步研究了悬移质不平衡输沙的恢复 饱和系数 ,提出了底部恢复饱和系数的概念 ,并推导了恢复饱和系数是底部恢复饱和系数和含沙量分布系数 的乘积 ,从理论上合理解释了恢复饱和系数的取值问题 。在既有研究成果的基础上 ,进一步推导了非均匀沙 恢复饱和系数的计算式 ,计算结果表明不同粒径组的恢复饱和系数值是不同的 ,非均匀沙的平均恢复饱和系 数应按沉速和级配的乘积加权平均计算 ,黄河下游通常水流条件 (摩阻流速 3～30cmΠs) 的平均恢复饱和系数 约为 011 ,平均底部恢复饱和系数为 0105～011 ,平均综合恢复饱和系数最小约为 0101 ,这和理论分析结果及黄 河水沙数学模型的经验采用值基本相符 。 关键词 : 不平衡输沙 ;泥沙统计理论 ;恢复饱和系数 ;底部恢复饱和系数 ;黄河下游 中图分类号 : TV14 文献标识码 :A 文章编号 :04682155X(2008) 0620008209
输沙的边界条件方程 ,得出不平衡输沙恢复饱和系数α的理论表达式[3] ,平衡输沙 α3 计算值可以大于
1 ,也可以小于 1 ,平均约 015 ,并建议不平衡输沙α值冲刷时取 2α3 , 淤积时取 015α3 。通常在数学模型
计算中按文献[6] 的建议采用经验值 ,即冲刷时α取 1 ,淤积时 α取 0125 。这种经验数值与所述研究成果
一般河流 , α的值通常小于 1 。如果令
ω(αS - α3 S 3 )
= αzω( S -
S3)
=
ρ′9y0 9t
(9)
则
αz
= 1-
1 S
3
α ΠS
-
1 SΠS 3
-
1α3
(10)
αz 即为数学模型中通常采用的综合恢复饱和系数[1] 。上述分析说明忽略 α0 或忽略 α1 及 α1 3 ,分析
扩散项难以确定 ,韩其为根据泥沙运动统计理论[11] ,直接从不平衡输沙的边界条件方程出发 ,提出了非 均匀沙统计理论的恢复饱和系数表达式[ 3 ]
αl = 1 - ε0 , l
1
-
ε4 , l
μ4
,
l
q
ω
=
1 - ε0 , l
l
1 - ε4 , l
L0 , l L4 , l
式中 αl 为第 l 组泥沙的恢复饱和系数 , q 为单宽流量 , ωl 为泥沙沉速 ,ε0 , l 为不止动概率
(20)
式中 Vm 为水面流速 ; V 为垂线平均流速 ; u 3 为摩阻流速 ; κ为卡门常数 ,可取为 014 ; η为相对水深
yΠH。(20) 式代入 (19) 式计算自河底至悬移质平均悬浮高 hl 的单宽流量
∫ q ( hl )
= q (ηl )
=
η
l
H
0
V
+
u3
κ
(1
+ lnη)
dη = H Vηl + uκ3ηl lnηl
ε0 , l =
∫ 1 e dt ∞
Vb
2π 2
, k0 u3
,
l
-
217
-
t2 2
(11) (12)
其中止动流速 Vb , k0 , l = 01916 5319 dl , dl 为第 l 组泥沙的粒径 ,ε4 , l 为悬浮概率
ε4 , l =
∫ 1
2π
∞
ω
l u3
e-
t2 2
dt
(13)
其中泥沙沉速 ωl 采用《河流泥沙颗粒分析规程》(SL42 - 92) 的规范公式计算 , L0 , l 为悬移质 (在层流中)
9S 9y
b
=
ρ′9y0 9t
其中α0 可大于 1 ,也可小于 1 。引入垂线平均含沙量 S 和挟沙力 S 3 ,令α1 = SbΠS ,α1 3
= Sb 3 ΠS 3
(6) ,则有
α0ω(α1 S - α1 3 S 3 )
=
ρ′9y0 9t
(7)
式中α1 为底部含沙量与垂线平均含沙量的比值 ,α1 > 1 ;α1 3 为底部挟沙能力与垂线平均挟沙能力的比
∫ hl =
H 0
2y HS l
S
l
(
y)
dy
(32)
将 (31) 式代入 (32) 式 ,则有
∫ hl =
H 0
2
yS b HS l
,
l
e
-κ6ucω3l
y H
∫ dy =
1 0
2
HS Sl
b
,
lηe
η d -κ6ucω3lη
=
2 HS b , l Sl
κu 3 6 cωl
2
1-
e -κ6ucω3l
积分以降低其数值[5] ,但这只考虑流速分布的影响 ,并未反应扩散及“恢复”的作用 。其次有假定不平衡
输沙和平衡输沙的河底含沙量梯度相同 ,积分二维扩散方程后得出α为底部含沙量 (或挟沙能力) 与垂
线平均含沙量 (或平均挟沙能力) 的比值[6] ,其值也大于 1 ;第三种是根据泥沙运动统计理论建立不平衡
ωS
ε
+
sy
c
9S 9y
=
0
(27)
式中 c 为非饱和调整系数 ,以近似反映不平衡时含沙量分布的影响 ,次饱和冲刷时 ,含沙量梯度增大 , c >
1 ;超饱和淤积时 ,含沙量梯度减小 , c < 1 ;饱和 (不冲不淤) 时 , c = 1。系数 c 可以反映含沙量非饱和度
SΠS 3 的调整变化 ,因此称为非饱和调整系数 。为了简便起见 ,泥沙扩散系数εsy 采用动量传递系数εm [12]
落距
L0 ,l
=
q
ω
l
(14)
μ4 , l 为悬移质单步距离的倒数
μ4 , l
=
1 L4 ,l
(15)
由 (10) 式可知 ,恢复饱和系数由悬移质的止动概率 (1 - ε0 , l ) 、止悬概率 (1 - ε4 , l ) 、落距 L0 , l 和单步
距离 L4 , l 决定 。其中悬移质单步距离 L4 , l 的计算比较复杂 ,为颗粒上升和下降的纵向距离之和[3] 。
恢复饱和系数在理论上是不完整的 ,本文对此予以澄清 。对于垂线恢复饱和系数α和α3 ,文献[ 3 ] 和[ 7 ]
利用泥沙运动统计理论已经给出了不平衡输沙时它们的理论表达式。利用 α、α3 及含沙量分布 ,即可解
出 α0 、α1 和 α1 3 ,从而给出确定 α0 的方法 。
2 恢复饱和系数
从上述推导过程可知 ,恢复饱和系数和河床变形方程密切相关 ,由于河床变形方程 (3) 的底部泥沙 9
值 , α1 3 > 1 。令 α = α0α1 ,α3 = α0α1 3 , 则有