【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水力学及河流动力学领域，具体涉及复杂河网数字孪生计算中的汊点处理方法。
技术介绍
1、河网是由交错纵横的河道构成的水系，河道交汇处被称为汊点。河网计算由一维河道计算和汊点计算两部分组成，在传统的河网水动力计算中，针对河道，通常采用圣维南方程隐式求解，迭代次数多、计算量大、效率较低，仅适用于长河段和简单河网计算；针对汊点，往往忽略其形状结构，将其概化为一个简单的蓄水单元，仅根据汊点进出水的质量守恒而不考虑动量守恒和能量守恒进行计算。因此，汊点的水动力精细计算一直是河网计算的重难点之一。
2、我国幅员辽阔，流域广泛，河网水系复杂。以流域为单元，构建国家水网智慧水利体系，实现数字孪生并提升水情测报能力是时下的研究热点。然而，流域智慧水利管理需要更大的河网计算规模；数字孪生流域要求河网模型具有实时性，需要更高的计算效率；在数字孪生流域中，短河道数量众多，相互连接，汊点密布纷繁，计算复杂程度与过去相比有极大的提升；同时，复杂河网汊点数量增多，在河网计算中的占比增大，汊点的动量和能量的局部损失在整个河网计算中随着累积效应将会被放大，因此需要更高的计算精度。
3、由于传统方法只考虑汊点处质量守恒，未考虑动量守恒和能量守恒，不满足复杂河网数字孪生的精度要求；而采用三维水动力精确计算的方法虽然可以准确描述汊点处质量、动量和能量守恒的水动力结构，但是运算规模大，计算效率较低，不具有实时性。因此，当前亟需一种能够适应数字孪生水网计算规模、计算效率和计算精度要求的算法，快速精准预测河网汊点水动力结构，计算汊点分流比
技术实现思路
1、专利技术目的：为了克服上述技术不足，本专利技术提供了一种数据驱动的汊点处理方法及系统，旨在计算复杂河网水动力条件，为数字孪生流域建设提供支撑。
2、技术方案：一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法，包括以下步骤：
3、步骤1、采集与处理汊点形态数据：通过多种方式采集河道宽度、河道夹角地形数据，并依据汊点形状将汊点分为三岔状与多岔状汊点，将多岔状汊点拆分为多个三岔状汊点，根据河道流向将三岔状汊点分为分流型汊点和汇流型汊点，分流型汊点存在一条上游河道和两条下游河道，汇流型汊点存在两条上游河道河一条下游河道，将复式河道的断面概化为等腰梯形，无量纲化各汊点形态数据；
4、步骤2、建立汊点样本工况库：将步骤1得到的汊点x的河道宽度、河道夹角形态数据与无量纲参数组合，并存入向量ax；汇总所有河网汊点样本工况，建立汊点样本工况库矩阵a；
5、步骤3、采集汊点边界条件：水动力数据包括上游断面水位-时间函数关系h(t)和流量-时间函数关系q(t)，确定流量特征量并设置上游水位、流量的无量纲参数，计算弗劳德数fr，确定河流流态系数；
6、步骤4、获取汊点精细水动力数据：根据上游断面的流程参数，采用计算流体动力学cfd仿真模拟计算获取下游水位、流量并无量纲化，并计算分流比n和水头损失系数ξ；
7、步骤5、建立汊点水动力信息库：将步骤3和步骤4得到的汊点x的水动力特征量与无量纲参数组合，并存入向量bx中，将不同汊点的信息向量合并为矩阵b，形成汊点水动力信息库；
8、步骤6、从汊点样本工况库和汊点水动力信息库提取数据，分割数据集为训练集和测试集，利用训练集数据训练机器学习模型，利用测试集数据进行参数率定验证，建立河网汊点水动力预测模型；
9、步骤7、将上游一维河道水动力数据和河网汊点地形数据输入河网汊点水动力预测模型中，利用模型输出下游河道水动力预测值，将所得结果作为边界条件输入下游河道的圣维南方程中，采用显式有限体积法求解一维河道水动力条件。
10、其中，步骤1中，汊点形态数据无量纲化包括：
11、对于河道宽度，以河道宽度平均值为特征量，设置无量纲参数：是汊点x的河道i的宽度；
12、对于河道夹角，将河道夹角为本身作为无量纲数。
13、步骤3中，对于上游水位，设置无量纲参数：为河道宽度平均值，hu为上游河道u的水位；
14、对于流量，取上下游河道平均流量为特征量，设置无量纲参数：qu为上游河道u的流量；
15、计算弗劳德数流速uu由上游河道流量qu和断面面积au相除算出，g为重力加速度，hu为上游河道水位；
16、确定河流流态系数包括：根据弗劳德数fr与河流流态的关系确定流态系数
17、步骤4中，采用雷诺时均应力rans方程计算得到下游的水深和流量，rans方程通过湍流模型来封闭，其中，
18、连续方程：
19、
20、动量方程：
21、
22、其中，ui,uj表示雷诺平均速度，ν为动力粘滞系数，νt为涡粘系数，ρ为水体密度，p为压强，gj为体积力，且g1＝g2＝0,g3＝-g，i,j＝1,2,3分别表示x,y,z三个轴上的分量。
23、进一步地，步骤4中，计算下游水位无量纲数：为河道宽度平均值，hd为下游河道d的水位；
24、计算下游流量无量纲数：为河道平均流量，qd表示下游河道d的流量；
25、对于分流型汊点，记上游河道为①，下游河道为②、③，分别按以下两式计算分流比n和水头损失系数ξ：其中，下标①、②、③为河道序号，表示针对该河道的计算；q为流量；h为河道水位；p为压力；ρ水体密度；g为重力加速度；u为河道断面流速；kq2和kq3分别为河道②和的③下游流量无量纲数；
26、对于汇流型汊点，则分流比n＝nan；记上游河道为①'和②'，下游河道为③'，则水头损失系数
27、步骤6中，利用训练集数据训练机器学习模型包括：
28、输入训练集汊点样本：河道宽度b、河道夹角θ；
29、输入训练集流量条件：断面水位-时间函数关系h(t)和流量-时间函数关系q(t)；
30、利用机器学习，建立输入与输出的映射关系：f(x)＝n、g(y)＝ξ，其中，x和y分别表示的计算分流比n和水头损失系数ξ所需要用到的输入参数，步骤如下：
31、第一步、利用spearman相关性分析与卡方检验处理训练集，找出与分流比n和水头损失系数ξ相关的变量；
32、第二步、采用随机森林分类的方法建立输入与输出的映射关系：
33、第三步、利用测试集对模型进行率定验证，同时增加扰动数据，验证模型对测量误差是否敏感；若验证不通过，则返回第一步，优化神经网络后重新计算；若验证通过，则输出完善的河网汊点水动力预测模型。
34、步骤7的具体实现方法包括：
35、获取上游河道断面水位-时间函数关系和流量-时间函数关系边界条件，并将信息输入河网汊点水动力预测模型中；
36、利用河网汊点水动力快速精准预测模型进行预测，输出下游河道的水动力预测值，得到分流比n和水头损失系数ξ；
37、将所得结果作为边界条件本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，汊点形态数据无量纲化包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，对于上游水位，设置无量纲参数：为河道宽度平均值，hu为上游河道u的水位；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，采用雷诺时均应力RANS方程计算得到下游的水深和流量，RANS方程通过湍流模型来封闭，其中，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，计算下游水位无量纲数：为河道宽度平均值，hd为下游河道d的水位；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤6中，利用训练集数据训练机器学习模型包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤7包括：
8.一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种面向数字孪生水网数据驱动的汊点处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，汊点形态数据无量纲化包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3中，对于上游水位，设置无量纲参数：为河道宽度平均值，hu为上游河道u的水位；
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，采用雷诺时均应力rans方程计算得到下游的水深和流量，rans方程通过湍流模型来封闭，其中，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中，计算下游水位无量纲数：为河道宽度平均值，hd为下游河道d的水位；
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤6中...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐洪武，陆钰涵，肖洋，许栋，高长松，冉启华，袁赛瑜，叶枫，周瑛，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。