積鼎CFDPro水文水動力模型,專為中小流域洪水“四預”研發的流體仿真技術

水動力模型與水文模型是水利工程與水文學研究中不可或缺的兩大工具。水動力模型著重于流體運動的動力學機制,通過一系列方程組捕捉水流的時空變化,而概念性水文模型則側重于流域尺度的水文循環過程,利用物理概念與經驗關系進行近似模擬。兩者相互補充,共同構成了現代水文學與水資源管理領域的核心分析手段。積鼎科技結合了水文的產流機制和水動力的對流動的準確計算,創新研發CFDpro—水文水動力模型,這是一種充分適用于中小流域洪水四預的基于二維不規則網格的精細化產匯流模型。

CFDPro水文水動力模型:適用于中小流域洪水四預的精細化產匯流模型

經過多年研發和實踐打磨,積鼎科技結合了水文的產流機制和水動力的對流動的準確計算,創新研發CFDpro—水文水動力模型,這是一種充分適用于中小流域洪水四預的基于二維不規則網格的精細化產匯流模型。針對中小流域的暴雨洪水具有洪水反應快,洪水空間分布及推進反應真實等特點,能夠一次計算同時完成洪水預報和淹沒分析,可通過雨量站的實測數據和數值氣象預報的網格數據進行預報和演進計算。具體特征如下所述。

· 二維不規格網格空間劃分

在研究對象的集水范圍內,通過二維網格的形式對空間進行離散,網格的節點保存高程值。

read-normal-img

圖1 研究區域影像圖

read-normal-img

圖2 研究區域網格離散圖

· 針對不同土地特征的下墊面設置

下墊面根據降雨到產流的不同特征分為水體、水泥地、裸土、草地以及林地等多種土地特征。根據相關的土地利用性質影像圖資料就可方便快捷的進行自動映射到網格上,如下圖所示。

read-normal-img

圖3 土地屬性網格圖

整個垂直空間的降雨截流、產流及下滲架構如下表

read-normal-img

· 靈活精準的面雨量計算

面雨量的計算是根據監測雨量的點的位置關系進行空間距離權重插值。既可以使用傳統的水文站點數據,也可以使用數值氣象預報的大網格數據。相對而言,采用數值天氣的網格數據能夠相對更準確的反應面雨量的空間不均衡性。在實際項目實施中,若雨量站較少,則一般考慮全部站點的權重分布;若采用數值氣象預報,降雨數據點等距分布且數量較多,則每個網格點只選用距離最近的適當數量權重數據點進行插值。

CFDPro水文水動力模型優勢

由于中小流域的暴雨洪水過程線的特性受該流域的空間分布特性影響較大,通過網格的離散形式,加強了對空間信息和狀態的描述。舍棄了地表徑流過程線這種統計性的經驗描述方法,讓跨臨界流動力波去自由計算地表徑流的流動狀態,采用此方式能夠在時間上動態、細致的對山洪進行演算。通過網格的離散形式,能夠對錯綜復雜的土地類型進行區分,從而在產流的計算上實現不同屬性的土地空間有不同產流量的真實效果。也能夠處理復雜集水區域或出口區域的流域形態,并且能實現集預報計算和淹沒分析于一體的多功能一體化計算進程。本模型解決方案適用于普遍的中小流域場景,特別適用于無水文資料的流域,若采用數值氣象預報數據,還可以應用于不方便建設地面雨量站和水文站的流域。模型計算可用GPU并行加速,計算時間短,一般流域十二小時預報計算可在1~2分鐘內完成,完全滿足預報計算的時效要求。

  • 計算準確率高,項目準確率高達85%
  • 計算效率高,同等算力條件下耗時節省40%
  • 算法強大,可解決洪水頂托、水工建筑調度等問題
  • 計算結果時空分辨率高,實現全流域水情動態演進
  • 擴展性強,可實現產匯流、水動力、水質、泥沙等水利業務模型耦合計算

· 適用場景

該模型可以廣泛的滿足各類水利數字孿生的應用需求(如河道、湖庫等水利對象),準確性也是歷經多場次洪水的對比驗證,特別適用于中小流域的暴雨洪水“四預”建設,在配合數字孿生平臺建設時采用標準化數據交互接口,空間模型搭建完成后即插即用快速響應。

上海積鼎信息科技有限公司(簡稱:積鼎科技)成立于2008年,是專注于自主知識產權的流體仿真軟件研發及技術服務的國家級高新技術企業,致力于打造好用、易用的國產流體仿真軟件。更多解決方案,歡迎關注“多相流在線”。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/bicheng/19346.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/bicheng/19346.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/bicheng/19346.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

Windows系統部署YOLOv5 v6.1版本的訓練與推理環境保姆級教程

文章目錄 一 概述二 依賴環境(prerequisites)2.1 硬件環境2.2 軟件環境 三 環境安裝3.1 創建并激活虛擬環境3.2 安裝Pytorch與torchvision3.3 校驗Pytorch安裝3.4 下載 YOLOv5 v6.1 源碼3.5 安裝 YOLOv5 依賴3.6 下載預訓練模型3.7 安裝其他依賴3.8 測試環境安裝3.9 測試訓練流…

jupyter notebook更改位置

1.找到jupyer的配置文件 一般在c盤用戶的.jupter文件夾下 2. 用記事本打開這個配置文件,定位到c.NotebookApp.notebook_dir /path_to_your_directory 替換你的位置 3.找到jupyer圖標的位置,打開屬性 添加要存放的位置在目標文件的末尾,重新…

python | spacy,一個神奇的 Python 庫!

本文來源公眾號“python”,僅用于學術分享,侵權刪,干貨滿滿。 原文鏈接:spacy,一個神奇的 Python 庫! 大家好,今天為大家分享一個神奇的 Python 庫 - spacy。 Github地址:https:/…

一個全面了解Xilinx FPGA IP核的窗口:《Xilinx系列FPGA芯片IP核詳解》(可下載)

隨著摩爾定律的逐漸放緩,傳統的芯片設計方法面臨著越來越多的挑戰。而FPGA以其并行處理能力和可編程性,為解決復雜問題提供了新的途徑。它允許設計者在同一個芯片上實現多種不同的功能模塊,極大地提高了資源的利用率和系統的綜合性能。 FPGA…

領域數據模型建設步驟

領域數據模型建設步驟 以某音樂app為例: 1.數據調研和業務調研,識別業務過程,實體,關鍵指標 業務過程:播放,收藏,下載,點擊,購買,支付 實體:音樂&#xff0c…

HCIA-ARP

ARP的由來 ARP這一種協議它會是在我們HCIA中第一個需要完全掌握的一個協議,不然對于數據通訊來說大家都會一直覺得很繞圈 協議棧,網線,網卡,它們組成了我們最小的數據通信的小脈絡注:可以了解ARP攻擊(冒充訪…

使用Java和MyBatis獲取表頭與數據

使用Java和MyBatis獲取表頭與數據 在數據處理與展示中,經常需要將數據庫查詢結果中的表頭(列名)與實際數據提取出來。本文將介紹如何通過Java的JDBC和MyBatis來實現這一需求。 1. 使用JDBC獲取表頭與數據 在JDBC中,可以使用Res…

文獻解讀-群體基因組第二期|《中國人群中PAX2新生突變的檢測及表型分析:一項單中心研究》

關鍵詞:應用遺傳流行病學;群體測序;群體基因組;基因組變異檢測; 文獻簡介 標題(英文):Detection of De Novo PAX2 Variants and Phenotypes in Chinese Population: A Single-Cente…

new CCDIKSolver( OOI.kira, iks ); // 創建逆運動學求解器

demo案例 new CCDIKSolver(OOI.kira, iks); 在使用某個特定的庫或框架來創建一個逆運動學(Inverse Kinematics, IK)求解器實例。逆運動學在機器人學、動畫和計算機圖形學等領域中非常重要,它用于根據期望的末端執行器(如機器人的…

Compose第四彈 Compose項目

目標: 1.可供學習的Compose項目 一、官方提供項目 谷歌官方提供的Compose項目: GitHub - android/compose-samples: Official Jetpack Compose samples. 項目及主要頁面展現 1.1 Reply項目 1.首頁底部TAB欄 2.側邊欄菜單:拖動滑出和收起…

建設現代智能工業-智能化、數字化、自動化節能減排

建設現代智能工業-智能化節能減排 遵循“一體化”能源管理(Integrated Energy Management)的設計宗旨,集成城市各領域(如工業.交通、建筑等)的能源生產和消費信息,面向城市政府、企業、公眾三類實體,提供“一體化”的綜合能源管理…

uniapp h5項目切換導航欄及動態渲染按鈕顏色

1.效果圖 2.html,動態渲染按鈕樣式---三元判斷 <!-- 切換欄 --><view class"statusList"><block v-for"(item,index) in list" :key"index"><view class"swiper-tab-list" :class"current item.id?activ…

CEEMDAN +組合預測模型(CNN-Transfromer + XGBoost)

注意&#xff1a;本模型繼續加入 組合預測模型全家桶 中&#xff0c;之前購買的同學請及時更新下載! 往期精彩內容&#xff1a; 時序預測&#xff1a;LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析與比較-CSDN博客 VMD CEEMDAN 二次分解&#xff0c;Transformer-BiGRU預測模…

靜態加速和動態加速是啥區別

以下是兩者之間的主要區別&#xff1a; 加速對象與內容&#xff1a; 靜態加速&#xff1a;主要針對網頁中的靜態資源&#xff0c;如HTML文件、CSS文件、JavaScript文件、圖片、Flash動畫等。這些資源的特點是更新頻率較低&#xff0c;適合通過緩存技術加速。 動態加速&#xf…

網絡學習(11) |深入解析客戶端緩存與服務器緩存:HTTP緩存控制頭字段及優化實踐

文章目錄 客戶端緩存與服務器緩存的區別客戶端緩存瀏覽器緩存應用程序緩存優點缺點 服務器緩存優點缺點 HTTP緩存控制頭字段Cache-ControlExpiresLast-ModifiedETag 緩存策略的優化與實踐經驗分享1. 使用合適的緩存頭字段2. 結合使用Last-Modified和ETag3. 利用CDN進行緩存4. 實…

【JAVA WEB實用與優化技巧】如何自己封裝一個自定義UI的Swagger組件,包含Swagger如何處理JWT無狀態鑒權自動TOKEN獲取

目錄 一、Swagger 簡介1. 什么是 Swagger&#xff1f;2. 如何使用 Swagger3. Springboot 中swagger的使用示例1. maven 引入安裝2. java配置 二、Swagger UI存在的缺點1.不夠方便直觀2.請求的參數沒有緩存3.不夠美觀4.如果是JWT 無狀態登錄&#xff0c;Swagger使用起來就沒有那…

STL-stack的使用及其模擬實現

在C標準庫中&#xff0c;stack是一種容器適配器&#xff0c;它以后進先出的方式組織數據&#xff0c;其刪除只能從容器的棧頂進行元素的插入與取出操作。 stack的使用 stack的構造函數 stack的成員函數 empty&#xff1a;判斷棧是否為空back&#xff1a;返回當前棧中元素的數量…

docker之自制django鏡像

一&#xff0c;安裝docker&#xff08;本作者往期文章有docker安裝 &#xff0c;或者更詳細的有關docker安裝&#xff09; 二&#xff0c;拉取centos7鏡像 docker pull centos:7 三&#xff0c;創建容器 docker run -id -v /root/docker/soft:/soft -p 8000:8000 --name djang…

Redis實踐記錄與總結

最近生產環境緩存數據庫數據過大&#xff08;如何搭建單服務redis緩存數據庫&#xff1f;以及可視化工具Another Redis Desktop Manager使用&#xff09;&#xff0c;導致在對數據庫做rdb快照備份時消耗內存過大&#xff0c;緩存數據庫宕機一小時。基礎運維通過增加虛擬機內存暫…

spark相關知識

1.Spark的特點 Spark的設計遵循“一個軟件棧滿足不同應用場景”的理念&#xff0c;逐漸形成了一套完整的生態系統&#xff0c;既能夠提供內存計算框架&#xff0c;也可以支持SQL即席查詢、實時流式計算、機器學習和圖計算等。 運行速度快&#xff0c;易使用&#xff0c;強大的技…