14、基于循环神经网络解决地下水文问题的方法

基于循环神经网络解决地下水文问题的方法

1. 引言

许多社区的饮用水来自被称为含水层的地下水源。官方供水商或公共机构会在土壤和岩石含水层中钻井，寻找其中的地下水，以满足居民的饮用水需求。含水层是一种地质构造，能够为水井提供足够的水量，从而实现从该构造中取水。传统的勘探流量估算需要深入理解结构和物理参数之间的关系，而这些参数又受到土壤特性、水文和地质等多种因素的影响。

水通常通过潜水电动水泵输送到水库，电力是水生产的主要能源之一。随着获取新电力来源的难度不断增加，降低运营成本和全球能源消耗变得尤为重要。因此，在这些地下水文问题中，采取适当的运营措施来有效管理电力的使用至关重要。为了实现这一目标，需要确定一个能反映整个水提取系统能量行为的参数，即全球能量效率指标（GEEI）。本文将开发一种利用人工神经网络的方法，综合考虑与潜水电机泵能耗相关的多个实验测试。

GEEI的单位为Wh/m³·m，从量纲分析来看，GEEI的数值越小，表明从含水层取水的系统能量效率越高。

2. 水勘探过程

2.1 含水层的定义与类型

含水层是一种饱和地质单元，具有足够的渗透性，能够将经济数量的水输送到水井。它通常由未固结的沙子和碎石构成，沉积岩（如砂岩和石灰岩）以及火山岩和裂隙结晶岩也可归类为含水层。

2.2 阶式降深试验

在钻取地下水井后，会进行阶式降深试验。该试验通过持续抽水并逐渐增加流量，测量含水层深度的变化。含水层的深度关系被定义为动态水位，而水泵启动瞬间的含水层水位则为静态水位。此试验可以确定在考虑动态水位的情况下，从含水层中能够抽取的最大水流量。此外，试验还能确定降深 - 流量曲线，该曲线