2استادیار گروه هیدروانفورماتیک، مرکز پژوهشی آب و محیط زیست شرق، مشهد، ایران
3استاد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
4دانشیار گروه مهندسی آب، مرکز آموزش عالی کاشمر، کاشمر، ایران
تاریخ دریافت: 31 مرداد 1398،
تاریخ بازنگری: 01 خرداد 1399،
تاریخ پذیرش: 11 مرداد 1400
چکیده
هدف: طبیعت پیچیده محیط های متخلخل، هرگونه پیش بینی خصوصیات هیدرولیکی مرتبط را نیز پیچیده می سازد. برای نشان دادن کاستیهای مدلها در پیشبینی هدایت هیدرولیکی، مفهوم اعوجاج معرفی شد. از آنجاییکه برای ضریب اعوجاج دادههای اندازهگیری شده وجود ندارد و اعوجاج با هدایت هیدرولیکی ارتباط مستقیمی دارد، از اینرو در این مطالعه به توسعه یک معادله ریاضی کلی بهمنظور تعیین ضریب اعوجاج پرداخته شده است. روش: در این راستا یک کد بهینهسازی در محیط MATLAB R2014a با استفاده از الگوریتم جستجوی مونتکارلو با هدف حداقلسازی ریشه میانگین مربعات خطای لگاریتمی (RMSLD) میان مقادیر هدایت هیدرولیکی پیشبینی شده بر اساس مدلهای شپارد (1993) و ونگنختن (1980)، بهمنظور تعیین ضریب اعوجاج در ظرفیتهای مختلف رطوبتی، برای 69 نمونه خاک از بانک UNSODA در دامنهای از بافتهای متفاوت، توسعه داده شد. سپس با تکیه بر مفاهیم فرکتالی، یک معادله خطی تجربی برای تعیین اعوجاج هیدرولیکی بهعنوان تابعی از درجه اشباع مؤثر، بعد فرکتالی منفذی، تخلخل، عکس آستانه فشار ورود هوا و مقدار رطوبت حجمی خاک، در دامنه وسیعی از درجه اشباع، استخراج شد. یافتهها: طبق نتایج، مقادیر اعوجاج محاسبه شده، از مقادیر پیشنهادی شپارد در حدود 30% بیشتر است. بهمنظور ارزیابی معادله، از پارامترهای آماری ریشه میانگین مربعات خطای لگاریتمی (RMSLD) و معیار اطلاعاتی آکائیک (AICc) برای 17 نمونه خاک مختلف، استفاده شد. مطابق با پارامترهای آماری محاسبه شده، مقادیر اعوجاج تخمین زده شده بر اساس معادله پیشنهادی، نتایج معادله شپارد را بهطور معناداری بهبود داد. بهطور کلی نتایج نشان داد بهرغم اینکه معادله پیشنهادی دارای ساختار نسبتاً پیچیدهای است، اما از عملکرد قابل قبولی برخوردار است.
1Assistant Professor, Water Engineering Department, Kashmar Higher Education Institutue, Kashmar, Iran
2Researcher, East Water & Environmental Research Institute, Mashhad, Iran
3Professor, Water Engineering Department, Ferdowsi university of Mashhad, Mashhad, Iran
4Associated Professor, Water Engineering Department, Kashmar Higher Education Institutue, Kashmar, Iran
چکیده [English]
Complex nature of porous media complicates any prediction of their hydraulic properties. To demonstrate shortcoming of hydraulic conductivity models predictions, the concept of tortuosity was introduced. Since there is no measured data of tortuosity, and tortuosity has a direct relationship to hydraulic conductivity, so in this study we aimed to develop a general mathematical relationship to determine tortuosity. An optimization code were run in MATLAB R2014a software, using Monte Carlo algorithm, aimed to minimize Root Mean Square of Logarithmic Deviation (RMSLD) between calculated hydraulic conductivity values based on Shepard (1993) and van Genuchten (1980) models, to determine tortuosity on different water contents for 69 soil samples of UNSODA database with a wide range of soil textures. Considering fractal concepts, we developed a linear equation empirically to determine hydraulic tortuosity as a function of effective saturation, pore fractal dimension, porosity, inverse of air entry pressure and soil water content, covering whole ranges of degree of saturation. Based on results, calculated values of tortuosity were greater than proposed values by Shepard about 30%. To evaluate developed equation, statistical parameters of Root Mean Square of Logarithmic Deviation (RMSLD) and Akaike’s Information Criterion (AICc) was adopted for 17 different soil samples. According to the calculated statistical parameters, using developed equation to estimate tortuosity has improved the results of Shepard’s method significantly. Totally, the results show that, despite the developed equation has a relatively complicated structure, in terms of the compromise between accuracy and complexity has an acceptable performance.
کلیدواژهها [English]
Hydraulic tortuosity, Shepard’s model, Van Gneuchten’s model, Unsaturated hydraulic conductivity
Burdine, N.T. 1953. Relative permeability calculations from pore-size distribution data. Pet. Trans. Am. Inst. Min. Metall. Eng. 198:71–77. http://dx.doi.org/10.2118/225-g
Du Plessis, J.P., and J.H. Masliyah. 1991. Flow through isotropic granular porous media. Transp. Porous Media 6:207–221. https://doi.org/10.1007/BF00208950
Ghanbarian, B. Hunt, A.G. Ewing, R.P. and Sahimi, M. 2013. Tortuosity in Porous Media: A Critical Review. Soil Sci. Soc. Am. J. 77: 1461-1477. https://doi.org/10.2136/sssaj2012.0435
Hager, J., M. Hermansson, and R. Wimmerstedt. 1997. Modeling steam drying of a single porous ceramic sphere: Experiments and simulations. Chem. Eng. Sci. 52:1253–1264. https://doi.org/10.1016/S0009-2509(96)00493-9
Kravchenko, A., Zhang, R., 1997. Estimating soil hydraulic conductivity from soil particle-size distribution. Proceedings of the International Workshop on Characterization and Measurement of the Hydraulic Properties of Unsaturated Porous Media.
McQuarrie, A. D. R. and Tsai, C.-L. 1998. Regression and time series model selection. World Scientific, London, UK. 455 pp. https://doi.org/10.1142/3573
Moldrup, P., T. Olesen, J. Gamst, P. Schjønning, T. Yamaguchi, and D.E. Rolston. 2000a. Predicting the gas diffusion coefficient in repacked soil: Water-induced linear reduction model. Soil Sci. Soc. Am. J. 64:1588–1594. https://doi.org/10.2136/sssaj2000.6451588x
Mualem, Y. 1976. A new model for predicting the hydraulic conductivity of unsatuwww.soils.org/publications/sssaj 1477 rated porous media. Water Resour. Res 12:2187–2193
Sahimi, M. 1993. Flow phenomena in rocks: From continuum models to fractals, percolation, cellular automata, and simulated annealing. Rev. Mod. Phys. 65:1393–1534. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.65.1393
Schaap, M.G., and F.J. Leij. 2000. Improved prediction of unsaturated hydraulic conductivity with the Mualem–van Genuchten model. Soil Sci. Soc. Am. J. 64:843–851. https://doi.org/10.2136/sssaj2000.643843x
Shinomiya, Y., K. Takahashi, M. Kobiyama, and J. Kubota. 2001. Evaluation of the tortuosity parameter for forest soils to predict unsaturated hydraulic conductivity. J. For. Res. 6:221–225. https://doi.org/10.1007/BF02767097
Tye, F.L. 1983. Tortuosity. J. Power Sources 9:89–100.
Wheatcraft, S.W., and S.W. Tyler. 1988. An explanation of scale-dependent dispersivity in heterogeneous aquifers using concepts of fractal geometry. Water Resour. Res. 24:566–578. https://doi.org/10.1029/WR024i004p00566
Xu, Y. 2004. Calculation of unsaturated hydraulic conductivity using a fractal model for the pore-size distribution. Computers and Geotechnics. 31:549-557. http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.compgeo.2004.07.003
Xu, Y.F., and D.A. Sun. 2002. A fractal model for soil pores and its application to determination of water permeability. Physica. 316(1-4): 56–64. http://dx.doi.org/10.1016/S0378-4371(02)01331-6
Zhang, X., and M.A. Knackstedt. 1995. Direct simulation of electrical and hydraulic tortuosity in porous solids. Geophys. Res. Lett. 22:2333–2336. https://doi.org/10.1029/95GL02230