Visual Modflow和FEFLOW都是当前世界上十分流行的可用于模拟三维地下水流和溶质运移模拟评价专业软件系统，属商业软件。它们都具有直观的、强有力的图形交互界面，模型剖分、输入参数和模拟结果，都可以用图形显示，并支持三维可视化和，做到了真正的人机对话，在许多行业和部门内得到了广泛的应用。但同时，它们之间却存在着许多差别，各有千秋：
（1）从软件功能上看，FEFLOW要比Visual MODFLOW更为全面一些，FEFLOW除了可以模拟Visual Modflow所能模拟的二维、三维饱和流状态的水流和溶质运移问题之外，还可以模拟多层自由表面含水系（包括滞水模拟）、热转递、可变密度流场（盐水或海水入侵问题）以及非饱和带流场及物质运移问题。
（2）从数值法的计算原理上，Visual Modflow采用的是有限差分法，而FEFLOW采用的是有限单元法。
（3）从离散化方面来说，由于Visual Modflow采用的是有限差分法，所以对所模拟的地质体采用矩形网格进行剖分，这种网格的优点在于，用户易于准备数据文件，便于输入文件的规范化，但是，当需要在所关注的地点附近（比如井附近）要增加计算单元的密度，就必须同时对经过该点附近区域的所有的行和列都进行加密，这样使得计算量大大增加。而FEFLOW不存在这个问题，由于其采用的是有限单元法，其剖分单元的形状可以是灵活多变（可以是三角形、也可以是矩形），一般采用三角形剖分，加密的时候，可以只对感兴趣的地方加密，相比Visual Modflow来讲，减少了运算量。用三角形剖分的另一个好处是，在刻画模拟区的外部边界时，可以利用三角形的边很好地控制外边界范围，这样刻画出来的边界比用Visual Modflow刻画出的外部边界要精确。以上两点通过两个软件的实例便可看出。另外，有限差分法对于处理复杂地质体中的地下水三维渗流场模拟方面存在着不足，没有有限元三角剖分灵活多变。
（4）FEFLOW具备地理信息系统数据接口，可以充分利用已有的 ARC/INFO GIS地理信息系统数据产生有限单元网，设置边界条件和参数。
（5）Visual Modflow采用的是模块化结构，在软件输入 *** 作过程便体现了这一点，如边界条件里面的定水头边界、河流边界、截渗墙边界、排水沟边界、补给边界和蒸发边界等，而FEFLOW的边界条件是按照一类、二类、三类和井流边界划分的。这两种形式各有优缺点，模块化结构对常见的几类边界进行了分类，用户可根据问题直接选择该边界模块进行输入编辑 *** 作，十分方便，但遇到特殊水文地质问题时就显得不足；FEFLOW中边界问题的分类采取了广义的边界条件分类，因此在处理水文地质边界条件时就非常的灵活，但是这种过于集中的输入方式也给输入工作带来了不便，比如源汇项的输入过于集中，用户需要对其数据进行整理或者预处理才能输入；另外，在非稳定流模拟中，对于蒸发输入的 *** 作在Visual Modflow中可以很容易实现，但是在FEFLOW中却要通过FEFLOW的二次开发工具IFM模块编程来实现。
（6）在混合井的模拟方面二者都存在不同程度上的不足。混合井流是在生产过程中十分常见的一种地下水开采方式。但混合井流的模拟一直是MODFLOW的一个缺陷。尽管MODFLOW建议“多层井的流量必须以某种形式人为地分配给每一单层，……把井流量按每一层的导水系数大小分配，即 ”，其中 和 分别为第 层流量和总（井口）流量，Ti和求和公式T分别为第i层导水系数和总导水系数。但实质上，这种方法是不妥的，它不是模拟，而是“处理”，一种与机理不符的“处理”。因此这个问题应引起地下水流数值模拟工作者的重视。FEFLOW以前的版本中在处理该问题时，也有类似的不足，其处理方法是在同一点上布置多口井（每个井开采的层位不同）来实现混合井开采问题，不过在新的Version5.3版本中已有改进,是否完善还有待进一步验证。（7）干涸单元问题。在Visual Modflow的计算过程中，如果计算水头低于该计算单元之地面标高，该计算单元则处于非饱和状态。这时，Visual Modflow并不考虑该计算单元在非饱和态下的渗透系数，而是将这个计算单元列为“干涸计算单元”（Dry cell），并将其导水系数赋值为零。一旦一个计算单元变为干涸单元，他就将被重新定义为不透水或非活动单元计算，从而被摒除出以后的模型计算。计算结果也可能因为干涸计算单元的出现而受到影响。所以，Visual Modflow中对于干枯单元的处理方法还不够完善。为了克服88年版MODFLOW中计算单元“一旦变干就永不能恢复”的问题，美国地调局的McDonald等人于1992年推出了一个新的子程序包，称为BCF2（Block Centered Flow Package)，允许干涸单元重新成为有效的计算单元，即出现了重新变湿（Rewetting）选项，但是其结果并不理想，虽然干涸单元格可以得已重新变湿，但是又造成了运算不易收敛的问题。
而在FEFLOW中，由于其没有采用这种处理方式，也就不存在这一问题。
（8）模型文件的保存形式不同。在Visual Modflow中，一个模型往往生成很多文件，模型构成数据及计算结果分别被保存成不同的文件类型，如各层标高文件保存为VMG文件，边界及参数保存在VMP文件中，井文件保存为VMW文件，输出结果水头数据保存为HDS文件，降深数据保存为DDN文件，水均衡数据保存为ZOT文件等，你可以直接对这些文件 *** 作，或者利用这些文件构建模型等。在FEFLOW中，一个模拟问题全部保存在一个fem文件内，模拟结果也保存为一个文件（DAC文件）。
（9）在利用Visual Modflow模拟非稳定流问题时，模拟计算可以随时停止、暂停，但若问题没有模拟结束就无法显示模拟结果。而在FEFLOW中，非稳定流模拟计算可以随时暂停，以便用户显示和分析中间模拟结果，并且工作窗口可以实时显示地下水非稳流场，温度场及污染物迁移模拟结果。
以上是对两软件的一些比较，大家可以根据自己需要学习或者选用这两款软件，当然，还有其它类似的一些软件，如Processing Modflow、GMS、Visual Groundwater等等。但是，需要注意的是，软件只是我们解决模拟问题的工具而以，最重要的还是对基础理论把握和对实际问题的正确认识，只有正确地认识和分析各类水文地质问题，才能做好水文地质模拟工作。
遥感数字图像可以用Google earth engine python API来实现定量反演。
用基于GEE的python API，主要实现以下内容：
站点数据和遥感影像匹配。
利用机器学习/深度学习模型进行匹配数据的训练。
将训练的模型用于GEE上的影像数据，实现参数反演结果成图。
提取影像的metedata，作为模型的输入数据。
注意，直接采用img.get( )得到的是computerobject这种类型的结果，无法在机器学习模型中输入和计算，应加上.getInfo()。
总结如下：
反演，在人工智能领域又称为人工智能反演(inversion with artificial intelligence),是指能够模仿人类智能的计算机程序系统即人工智能专家系统，它具有学习和推理的功能。例如模拟退火最优化系统、人工神经网络系统等。
在反问题求解过程中应用人工智能的方法技术，引导局部或全局寻优，这种反演方法称为人工智能反演技术。
采用三层H型模型进行直流电测深正演计算。模型参数为:第一层电阻率为100Ω·m，第二层电阻率为10Ω·m，第三层电阻率为300Ω·m，各层厚度均为5 m。正演计算所得理论电测深曲线如图3.2所示，将理论电测深曲线作为实测数据。
图3.2 理论视电阻率及初始模型的确定
用最小二乘法反演程序对图3.2电测深曲线进行反演。根据图3.2将初始模型选择为三层大地，利用勘探深度为AB/5选择层厚度，利用曲线的特征分层及设置层电阻率。
从图3.2可知为三层大地，作两条垂线把大地分为三层。第一条垂线对应AB/2为7m。根据勘探深度为AB/5的原则把第一层厚度定为h1=d1=14/5=2.8m，第二层深度d2=100m/5=20m，所以第二层厚度为h2=d2-d1=20m-2.8m=17.2m。从视电阻率曲线的首支可知第一层电阻率为100Ω·m从尾支可知第三层电阻率为300Ω·m中间层电阻率定为极小值40Ω·m。建立如下初始模型文本文件csmx.dat:
模型层数
3
单个测深点数据个数
20
各层电阻率
100
40
300
各层厚度
2.8
17.2
是否约束反演(0=否，1=是)
0
约束层厚度数 0
层号 厚度
约束层电阻率数 0
层号 电阻率
如果已知第二层电阻率，可进行约束反演。反演结果如图3.3、图3.4所示。
图3.3 无约束反演结果
图3.4 有约束反演结果
图3.3为无约束反演结果，给定反演中止精度为0.01，共迭代4次，电测深曲线拟合误差为0.6%。反演模型参数见表3.2。
表3.2 无约束反演结果
图3.4为有约束反演结果，给定反演中止精度为0.01，共迭代6次，电测深曲线拟合误差为0.86%。反演模型参数见表3.3。
表3.3 约束反演结果
从反演结果图3.3可以看出，当没有先验信息时，由于S2等值现象，反演的模型与理论模型误差较大。而从图3.4可以看出，加入了先验信息进行约束反演的模型与理论模型更接近，但图中所示电测深曲线的拟合误差大于无约束反演。可见不能把电测深曲线拟合精度作为反演好坏的唯一标准，一定要注重标本的采集、先验信息的收集，这样才能获得更接近实际的反演结果。
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）