Study on Density Stratified Flow due to Thermal Disturbances at Step Region in Shallow Standing Water Areas

浅层积水区阶梯区热扰动密度分层流研究

基本信息

  • 批准号:
    09660262
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.54万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    1997
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    1997 至 1998
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Flow and water temperature spatial structures caused by disturbances added to the water surface , which were concerned with water quality and pollution control in shallow standing water areas, were studied. Disturbances are thermal , which are the daily cycle of solar heating and cooling on the water surface.It was investigated that Strong thermal stability of the surface zone during heating on the surface prevented the vertical mass transfer between upper and lower layer through the density interface from field observation, On the other hand, it was founded that the thermal mixed layer developping during cooling from the surface increased the scale of thermal convective cells and produced the vertical mixing at the density interface.It was suggested that an Artificial Intelligence model ( a feedback artificial neural network model) was an effective techinique for the short-term water-stage prediction in a tidal river.It was showned that two dimensional vertical thermal convective model , which was based on field and experimental data, could be simulated forming and developping processes of thermal convective cells due to cooling on the water surface both with and witout thermal stratification.
研究了与浅层死水区水质和污染控制有关的水面扰动引起的流量和水温空间结构。扰动是热扰动,即太阳在水面上加热和冷却的日常循环。研究表明,在表面加热过程中,表面区域的强热稳定性阻止了上层和下层之间通过密度界面的垂直传质。另一方面,现场观察发现,从表面冷却过程中形成的热混合层增加了热对流单元的规模,并在密度界面处产生了垂直混合。人工神经网络模型)是一种有效的潮汐河流短期水位预测技术表明,基于现场和实验数据的二维垂直热对流模型可以模拟因冷却而产生的热对流单元的形成和发展过程。有和没有热分层的水面。

项目成果

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专利数量(0)
Hiramatsu K.: "The Use of Genetic Algorithm and Artificial Neural network for the Short-Term Prediction of water-Stages in a Tidal River" Proceedings of the 11th Congress of Asia and Pacific Division of the International Association for Hydraulic Research
Hiramatsu K.:“The Use of Genetic Algorithm and Artificial Neural Network for the Short-Term Prediction of water-Stages in a Tidal River” 国际水利研究协会亚太分会第 11 届大会论文集
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
平松和昭: "フィードバック型ニューラルネットワークによる低平地排水河川の水位予測" 応用水文. 11. 37-45 (1998)
Kazuaki Hiramatsu:“利用反馈神经网络预测低地排水河流的水位”《应用水文学》11. 37-45 (1998)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
森 健: "浅い閉鎖性水域の流動と水質" 平成9年度農業土木学会九州支部シンポジウム論文集. 63-82 (1997)
Ken Mori:“浅层封闭水体的流量和水质”1997年日本农业土木工程师学会九州分会研讨会论文集63-82(1997)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Kazuaki HIRAMATSU: "The Use of Genetic Algorithm and Artificial Neural network for the Shor Term Prediction of Water-Stages in a Tidal River" Proceedings of the 11th Congress of Asia and Pacific Division of the International Association for Hydraulic Rese
Kazuaki HIRAMATSU:“The Use of Genetic Algorithm and Artificial Neural Network for the Short Term Prediction of Water-Stages in a Tidal River” 国际水利研究协会第 11 届亚太分会大会论文集
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Kazuaki HIRAMATSU: "Prediction of water-stages in a Tidal River using Feedback Artificial Neural Network" Applied Hydrology. 11. 37-45 (1998)
Kazuaki HIRAMATSU:“使用反馈人工神经网络预测潮汐河水位”应用水文学。
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