摘要
本发明公开了一种矿井水回灌贮水储量快速预测方法,属于水文地质、地下水模拟与预测技术领域。本发明首先构建基础模型并进行参数优化,通过FloPy库实现地下水模拟的自动化操作,建立并修正基础MODFLOW模型;然后根据各工况标准与范围生成多工况耦合数据集,批量修改基础模型参数建立MODFLOW模型组并运行;最后,计算不同工况下回灌层的贮水量,基于反向传播算法神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)构建预测模型,形成能够根据实际注采工况预测贮水量的模型。该方法在提升预测效率的同时,能够实现不同工况条件下单井贮水储量的精准预测。解决了传统方法效率低、工况覆盖单一、非线性预测能力不足等瓶颈,为矿山地下水管理提供了参考工具,具有重要的实际意义。
技术关键词
矿井水
工况参数
水文地质参数
参数敏感性分析
回灌井
水头
基础
矿山地下水
数据
构建预测模型
工况特征
模块
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样本
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训练集
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