通过仿真预测地下水中的溶质迁移

2018年 1月 18日

虽然我们的日常生活明显受到水循环中“明亮的”(雨、雪等)部分的影响,但其他循环,比如我们脚下流动的地下水,也同样重要。地下水常用于灌溉和饮用,并影响着自然过程和栖息地。在研究地下水时,了解各种溶质在水中的迁移通常很重要。要预测溶质的迁移,科研人员可以使用多物理场仿真。

通过追踪溶质监测地下水质量

如果能看到地球表面以下,你会看到什么?你将发现大量的淡水,因为地球上大约 30% 的淡水位于地表以下。地下水不像地下河水那样流动,而是像海绵中的水一样充满土壤和岩石颗粒之间的空隙。

地下水示意图。
地下水示意图。

确保地下水不受污染至关重要。这些水不仅可用于饮用和灌溉,而且还影响着不同栖息地的健康,对河流和溪流的流动也有帮助。工程师们致力于预防地下水遭受污染(可能会伤害人类和野生动物),并定期监测地下水的流动和健康状态。他们的工作包括检测地下水中的污染物,使用人工示踪物等设备研究地下水的流动和迁移。

为了准确预测污染物和示踪剂等溶质在地下流体中的迁移,环境和地球科学工程师可以使用 COMSOL Multiphysics® 软件及其附加的地下水流模块进行建模和仿真。借助仿真技术,工程师可以防止地下水被污染以及优化地下水示踪物的设计。

模拟已知地下水流中的溶质迁移

在下面的示例中,我们追踪了一个已知地下水流中的溶质,并考虑了纵向和横向分散性。这些溶质在 1000 天内通过了 16 平方公里的区域。这种特定设置通常用作基准来验证模拟物质迁移的不同方法。在这里,我们使用 Zimmermann 等人在 2001 年发表的一个基准设置。

使用 COMSOL 中的 稀物质传递 接口,求解模型的初始浓度,该浓度遵循高斯分布。

仿真图显示了溶质迁移模型的几何结构。
模型几何结构由一个边长为 4 公里的正方形组成。如图所示,初始浓度遵循高斯分布。

为了确认该模型的准确性,我们将其与 Wilson 和 Miller 的解析解(教程文档中的参考文献 1)进行了比较。为此,将他们的解析解在 COMSOL Multiphysics 中定义为一个函数。由于生成的表达式很长并且仅用于比较,我们只需加载一个已经包含解析解的预设文件就可以了。

1000 天后地下水中浓度分布的解析解。
解析解,显示 1000 天后的浓度分布。

仿真结果与解析解的比较

为了将仿真结果与解析结果进行比较,我们生成了一个描绘 1000 天后浓度分布的图。如下图所示,仿真结果(黑色等高线)与解析解(黑色等高线内的白色等高线)一致。

地下水浓度分布的解析解和模拟值比较绘图。
1000 天后的浓度分布。指定的流动方向由红色箭头表示。

溶质迁移穿透模拟和分析结果的表明,二者的结果也一致。这种一致性进一步验证了地下迁移仿真的准确性。

COMSOL Multiphysics®中溶质迁移穿透图。
比较了数值解和解析结果的溶质迁移穿透图。

下一步

单击下面的按钮,尝试自己动手模拟文中讨论的溶质迁移模型:

阅读以下博客,了解在 COMSOL Multiphysics® 中模拟地下流动的更多信息


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