【技术实现步骤摘要】
一种土壤热物性参数辨识方法
本专利技术涉及地源热泵设计
，尤其涉及一种土壤热物性参数辨识方法。
技术介绍
地源热泵系统运行效率高，具有良好的节能性和环境友好性，地埋管换热器作为地源热泵重要组成部分，其换热性能的优劣直接影响着地源热泵系统的能效、运行性能以及经济效益。土壤热物性参数是地埋管换热器设计时的重要参数，其数值影响着钻井设计数量及深度，进而影响热泵系统的初投资和运行性能，因此，如何准确获得土壤热物性参数变得十分重要。目前的土壤热物性辨识是在热响应测试的基础上，应用传热模型求解土壤热物性参数的反问题，这一过程存在以下缺陷：首先，利用现有的辨识模型(线热源模型和圆柱热源模型)进行热物性辨识时，由于模型很多方面存在理想化的建设，给辨识结果带来或多或少的误差，从而影响着辨识精度，目前改进的辨识模型虽然精度有所提高，但大大增加了复杂性，计算量较大，在实际工程中难以应用；其次，现有的热响应实验的所需测量参数仅局限于地埋管进出口水温，测量形式比较单一，因此提出一种准确性与实用性兼具的土壤热物性辨识方法具有十分重要的意义。
技术实现思路
(一)要解决的技术问题为了解决现有...
【技术保护点】
1.一种土壤热物性参数辨识方法，其特征在于，包括：S1、对待辨识土壤进行现场热响应实验测试，并获取待辨识土壤热物性参数辨识所需的测量参数；S2、将待辨识土壤热物性参数辨识时所需的测量参数输入到预先训练得到的神经网络中，获取所述待辨识土壤的热物性参数；所述预先训练得到的神经网络是采用实验条件可控的仿真实验得到的训练数据进行训练得到的。
【技术特征摘要】
1.一种土壤热物性参数辨识方法，其特征在于，包括：S1、对待辨识土壤进行现场热响应实验测试，并获取待辨识土壤热物性参数辨识所需的测量参数；S2、将待辨识土壤热物性参数辨识时所需的测量参数输入到预先训练得到的神经网络中，获取所述待辨识土壤的热物性参数；所述预先训练得到的神经网络是采用实验条件可控的仿真实验得到的训练数据进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实验条件可控是指实验中采用的土壤为工程中常见的各种类型土壤，且加热功率，循环水流速可控，以确保模型的通用性和精确性。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中的预先训练得到的神经网络是通过如下步骤获得：1)建立高精度三维全尺度仿真实验平台；2)通过实验条件可控的对比实验对仿真实验平台进行验证和修正；3)建立土壤热物性辨识神经网络模型；4)利用建立的高精度三维全尺度仿真实验平台进行热响应实验，获取训练数据库，并采用训练数据库训练建立的神经网络模型，使其达到良好的辨识精度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤2)包括以下步骤：S21：使用高精度测量方法测量出真实土壤热物性参数；S22：将该真实土壤热物性参数分别输入到对比实验与高精度三维全尺度仿真实验平台的热响应实验中，并分别得到对比实验与仿真实验的土壤热物性参数辨识所需的测量参数；S23：比较对比实验与仿真实验的真实土壤热物性参数辨识所需的测量参数，对高精度三维全尺度仿真实验平台进行验证和修正。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述高精度三维全尺度仿真实验平台包括：三维全尺度数值传热模型模块，数值算法求解模块，可视化后处理模块。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待辨识土壤的热物性参数包括：土壤导...
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