多孔介质中溶质扩散滞后的试验测定与建模研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41571215
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    70.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0709.基础土壤学
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Recent pore-scale studies have shown that liquid phase distribution in porous media is subject to the water saturation history. Soil water hysteresis refers to the unequal water contents during a wetting process and a drying process even at the same matric potential. Since the water present in soil pores is the dominant diffusive pathway, solute diffusion may be subject to the impact of water retention hysteresis as well, but this effect has not been systematically investigated. In this project, the hysteresis of solute diffusion will be studied by both experimental and modeling approaches. Based on the wetting and drying methods, effective solute diffusion coefficients (and thus diffusion tortuosity) at different water content/matric potentials of a siltstone and three soils of different textures will be measured. Then this complete set of data will be used to develop solute diffusion hysteresis models as a function of either water content or matric pressure. Physically based models for solute diffusion hysteresis in variably saturated porous media will also be developed by computational fluid dynamics (CFD) techniques, including the lattice Boltzmann method (LBM) and finite element method (FEM) for Navier-Stokes (N-S) equation. Since diffusion is one of the most important mechanisms of dissolved solute transport, quantifying solute diffusion hysteresis has significant consequences for accurately modeling solute transport in porous media, which is important for developing efficient fertilizer application, water conservation, and soil remediation best management practices, as well as for numerous engineering applications.
近来孔隙尺度研究表明,多孔介质中的液相分布会受到水分饱和历史的影响。土壤水分滞后指在变干和变湿过程中,同样的基质势条件下,土壤的含水量不相等。由于土壤孔隙中的水分是主要的溶质扩散路径,溶质扩散也可能会受到水分滞后效应的影响,但该效应尚未得到系统性的研究。本项目将通过试验和模拟途径研究溶质扩散的滞后效应。在利用干湿方法的基础上,我们将试验测定不同含水量和基质势条件下一种粉砂岩和三种不同质地的土壤的等效溶质扩散系数(也即相应的扩散曲折度)。随后该整批数据将用来建立溶质扩散滞后的统计模型,将其表示为含水量或基质势的函数。我们还将利用格子玻尔兹曼法和有限元求解纳维-斯托克斯方程等计算流体力学方法,为溶质扩散滞后过程建立起孔隙尺度的物理模型。由于扩散是溶质运移最重要的机理之一,量化溶质扩散滞后可以准确模拟多孔介质中的溶质运移,对于高效施肥、节水、土壤修复以及各种工程应用等方面都有重要的指导意义。

结项摘要

研究孔隙尺度上的土壤水流与溶质运移过程对于了解植物根际养分吸收、微生物活动、地下水污染过程有重要意义。由于在微观尺度上进行实验研究具有较大难度,利用微观CT技术获取较高精度的土壤孔隙结构信息,再基于CT图像进行直接建模已成为孔隙尺度研究的热点方法。进行直接建模已成为孔隙尺度研究的热点方法。在孔隙结构给定的情况下,水流过程的模拟可以通过计算流体力学方法求解Navier-Stokes方程实现。传统的数值模拟手段主要通过有限元法、有限体积法、有限差分法等对N-S方程进行离散求解。但是,这些方法在处理多孔介质的复杂边界时常常遇到困难,模拟结果难以收敛。本项目本文基于格子Boltzmann法在同步辐射X射线显微CT获取到的高精度多孔介质结构中进行水流运动和溶质运移的模拟,实现了对真实三维土壤团聚体(分辨率3.7μm,节点数达64,000,000)中水流运动和溶质运移过程的直接模拟探究了多孔介质空间异质性对土壤水力学特性以及溶质运移特性的影响,并利用发展起来的模型方法量化分析了生物质炭在改良土壤团聚体结构中的水力学效应及对溶质运移的影响。本项目最终开发了一套高性能孔隙尺度三维饱和壤水流与溶质运移的模拟方法,首次结合同步辐射X射线显微CT和孔隙尺度物理模型研究了生物质炭改良对土壤团聚体水力学特性和其内部的溶质运移过程的影响。论文中提出的理论和方法对于认识多孔介质中水流运动和养分迁移的微观机制有着重要意义。

项目成果

期刊论文数量(12)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An Iterative Local Updating Ensemble Smoother for Estimation and Uncertainty Assessment of Hydrologic Model Parameters With Multimodal Distributions
用于多峰分布水文模型参数估计和不确定性评估的迭代局部更新集合平滑器
  • DOI:
    10.1002/2017wr020906
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Water Resources Research
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Zhang Jiangjiang;Lin Guang;Li Weixuan;Wu Laosheng;Zeng Lingzao
  • 通讯作者:
    Zeng Lingzao
A process-based model for pentachlorophenol dissipation in a flooded paddy soil
淹水稻土中五氯苯酚消散的基于过程的模型
  • DOI:
    10.1016/j.envpol.2018.09.104
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Environmental Pollution
  • 影响因子:
    8.9
  • 作者:
    Ying Shanshan;Li Jia;Lin Jiajiang;He Yan;Wu Laosheng;Zeng Lingzao
  • 通讯作者:
    Zeng Lingzao
Improving parameter estimation with an efficient sequential probabilistic collocation-based optimal design method
使用基于高效顺序概率配置的优化设计方法改进参数估计
  • DOI:
    10.1016/j.jhydrol.2018.11.056
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    Journal of Hydrology
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Man Jun;Zheng Qiang;Wu Laosheng;Zeng Lingzao
  • 通讯作者:
    Zeng Lingzao
ANOVA-based multi-fidelity probabilistic collocation method for uncertainty quantification
基于方差分析的多保真度概率配置方法用于不确定性量化
  • DOI:
    10.1016/j.advwatres.2018.10.012
  • 发表时间:
    2018-12
  • 期刊:
    Advances in Water Resources
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Man Jun;Zhang Jiangjiang;Wu Laosheng;Zeng Lingzao
  • 通讯作者:
    Zeng Lingzao
Efficient evaluation of small failure probability in high-dimensional groundwater contaminant transport modeling via a two-stage Monte Carlo method
通过两阶段蒙特卡罗方法有效评估高维地下水污染物迁移模型中的小故障概率
  • DOI:
    10.1002/2016wr019518
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    WATER RESOURCES RESEARCH
  • 影响因子:
    5.4
  • 作者:
    Zhang Jiangjiang;Li Weixuan;Lin Guang;Zeng Lingzao;Wu Laosheng
  • 通讯作者:
    Wu Laosheng

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其他文献

优化法与贝叶斯估计法在非饱和水力参数反演中的比较
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    浙江大学学报(农业与生命科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    柯凤乔;满俊;曾令藻;吴劳生
  • 通讯作者:
    吴劳生
Strong non-classical induction forces in ion-surface interactions: General orgin of Hofmeister effects
离子-表面相互作用中的强非经典感应力:霍夫迈斯特效应的一般起源
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Scientific Reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    刘新敏;李航;李睿;谢德体;倪九派;吴劳生
  • 通讯作者:
    吴劳生

其他文献

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吴劳生的其他基金

多种源解析方法在水体硝态氮污染溯源中的应用研究
  • 批准号:
    41271470
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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