大数据-算法-三维非结构波流耦合数值模型建立及应用研究.pdf

【大数据与算法在三维非结构波流耦合数值模型中的应用】 大数据技术在现代科学研究中扮演着至关重要的角色，特别是在复杂系统的模拟和预测方面。在本篇博士论文中，研究者利用大数据处理能力来构建和优化三维非结构波流耦合数值模型。大数据的运用使得海量的数据能够被有效地分析和处理，从而提高模型的精确性和效率。 论文所建立的模型采用了非结构网格技术，这种技术允许模型灵活适应复杂的海岸线边界，同时可以在需要精细化模拟的区域进行网格加密。这极大地增强了模型对于海岸线变化和局部动态现象的模拟能力。通过并行计算技术，该模型能够处理大规模的数据，提升了计算速度和模拟的实时性。 在算法层面，论文中提到的波流耦合模型遵守波能守恒方程，并考虑了诸如浅水效应、折射和波能耗散等因素。这些因素的引入确保了模型在模拟真实海洋环境中波浪行为时的准确性。模型将波浪模型与非结构有限体积水流模型完全耦合，涵盖了三维辐射应力、斯托克斯漂流和波浪耗散对紊流方程的影响，实现了物理过程的全面建模。 论文通过一系列案例验证了模型的性能，如模拟“卡特里娜”飓风引发的风暴潮，结果与实测数据吻合良好。此外，研究还探讨了波浪效应对水位的影响，揭示了辐射应力和波浪引起的表层及底层应力对水位变化的显著作用。 在研究渤海的环流特征时，论文运用拉格朗日方法，揭示了环流的三维结构，以及潮汐、风力、海气热交换和陆地径流对环流的影响。研究表明，风力对环流的形成起着关键作用，而季节性差异（夏季比冬季更强）也对环流强度产生了影响。 此外，论文还开发了一个三维溢油模拟系统，该系统结合水流模型和输移-归宿模块，采用粒子追踪法预测海上溢油的轨迹和消散情况。模型考虑了油膜的对流、扩展、紊动扩散、岸边附着和海底沉降等过程，以及挥发、溶解和乳化的转化过程。通过模拟渤海海峡的溢油事故，模型展示了其在应急响应和环境影响评估中的实用价值。 在水资源管理方面，论文针对大伙房水库进行了平均滞留时间、水龄和水质的数值模拟。结果显示，水库水体的滞留时间和水龄受到上游流量的影响，且在垂直方向上表现出明显的分层现象。温度导致的密度流是造成表底层水龄差异的主要原因。通过对模型参数的敏感性分析，研究者成功重现了水质变量的时间和空间分布，为水库管理和工程设计提供了科学依据。 这篇论文通过大数据的处理能力和高级算法，构建了一个全面的三维非结构波流耦合数值模型，用于水动力学、水质、环流和溢油模拟等多个领域的研究，为实际问题的解决提供了强有力的技术支持。