Коэффициентом избытка воздуха называется: Запрашиваемый документ не найден | АвиаПорт.Ru

Когда объемный анализ газообразного топлива известен, мы можем легко определить объемный анализ сухого дымового газа. Когда известен объемный анализ, анализ по массе может быть получен с помощью метода. Иллюстрация взята для пояснения метода определения объемного анализа дымовых газов.

Пример :

Генераторный газ имеет следующий процентный состав по объему:

Н ₂ – 15; СН ₄ – 2; СО – 20; СО ₂ – 6; О ₂ = 3; № ₂ – 54.

Для горения подается 50% избыток воздуха. Рассчитать объем воздуха, подаваемого на м ³ газа и провести анализ по объему сухих продуктов сгорания.

Решение:

Количество кислорода, необходимое для полного сгорания водорода

= 0,5 х 0,15 = 0,075 м ³ .

Количество кислорода, необходимое для полного сгорания метана

= 2 х 0,02 = 0,04 м ³ .

Количество кислорода, необходимое для полного сгорания монооксида углерода

= 0,5 х 0,2 = 0,1 м ³ .

Определение количества подаваемого воздуха на м ³ газа по сухому анализу дымовых газов в случае газообразного топлива:

Для определения количества подаваемого воздуха требуется анализ газа, а также анализ выхлопных газов. Из объемного анализа газа можно определить минимально необходимое количество воздуха, общий объем продуктов сгорания и образовавшегося водяного пара. Когда пар сконденсировался, можно рассчитать объем сухих продуктов сгорания. При анализе выхлопных газов пар конденсируется.

Пусть V ₁ м ³ — количество воздуха, подаваемого на ³ м газа сверх необходимого для полного сгорания, а V — объем сухих продуктов сгорания при подаче минимального количества воздуха.

∴ Суммарный объем фактических продуктов сгорания = (V ₁ + V) м ³ .

Пусть O будет процентным содержанием кислорода (по объему), присутствующим в выхлопных газах, тогда избыточное количество воздуха, которое будет содержать этот объем кислорода, будет O/21 м ³ .

Когда известен избыток воздуха и известно минимальное необходимое количество воздуха, мы можем определить количество воздуха, подаваемого на ³ м газа.

Главная ›› Термодинамика ›› Топливо ›› Как ›› Определить количество воздуха, необходимого для горения

стр.9

Введение Типичные вопросы, которые рассматриваются в этом разделе о горении: Ссылка на: апплет продуктов сгорания Ссылка на: Апплет параметров производительности двигателя с типом топлива Ссылка на: апплет параметрического исследования Воздух и топливо смешиваются в поршневом цилиндре, образуя реагенты горения. Если предположить, что все топливо будет израсходовано в ходе реакции, при температурах менее 1000 К, химическая реакция может написано как: Где: знак равно коэффициент эквивалентности знак равно молярное соотношение топливо/воздух a,b,c,d = компоненты топлива v s = количество молей продукта на моль воздуха Равновесные продукты сгорания Если температура конечного продукта ниже 1000 K, продуктами являются CO2, h3O, N2, O2, CO и h3 с точными концентрациями в зависимости от температуры реакции и соотношения топливо/воздух. При высоком соотношении топливо/воздух не хватает кислорода для превращать весь углерод в топливе в двуокись углерода, что приводит к образованию монооксид углерода. При температуре выше 1000 К диссоциация реакции в процессе горения приведет к дополнительным видам, включая OH, NO, H и O. В двигателе внутреннего сгорания NO образуется в период горения при температурах реакции выше 2000 К. Скорость разложения NO очень медленно действует при температурах ниже 2000 K, поэтому концентрация NO «замерзает» при концентрациях выше равновесные значения при более низких температурах. Определения Соотношение топливо/воздух Молярное соотношение топливо/воздух (для 21% кислорода и 79% азота): Коэффициент эквивалентности Коэффициент эквивалентности определяется как отношение фактического соотношения топливо/воздух к стехиометрическому соотношение топливо/воздух. Стехиометрическое горение происходит, когда расходуется весь кислород. в реакции, а в продуктах нет молекулярного кислорода (O2). Если коэффициент эквивалентности равен единице, горение стехиометрическое. Если он равен 1, сгорание богатое с неполным сгоранием. Топливо Шесть распространенных видов топлива: CH 4       Метан CH 3 OH      Метанол C 3 H 8      Пропан C 2 H 5 OH    Этанол С 8 Н 18    Октан Н 2 Водород   Низкотемпературный (T Раствор для молей CO на моль воздуха, v5 , равен предоставлено: Таблица I. Решения для молярных коэффициентов продуктов   Продукция СО 2 v1   Н 2 О v 2 Н 2 v 3 О 2 v4 0 СО v 5 0  v 5 Н 2 v6 0 Следующий апплет вычисляет молярные коэффициенты продукта для данного типа топлива, равновесная температура и давление: Апплет продуктов сгорания. Следующий апплет является расширением параметров производительности двигателя. Апплет: Производительность двигателя Апплет параметров с типом топлива. Этот апплет сравнивает эффект типа топлива на производительность двигателя, а также включая эффекты передачи тепла. корреляция Вошни использовался коэффициент теплопередачи. На следующей странице обсуждается метод, используемый для определить Цинь.

Модель с сосредоточенными параметрами для оценки релевантности избыточного воздуха в качестве индикатора обменных потоков между передающими и емкостными отсеками карстовых систем

Введение

Карстовые системы состоят из известняковых образований (карбонатных пород), часто осмысляемых через совместное наличие трех типов пористости: (i) межзерновая пористость, (ii) трещинная пористость и (iii) крупные и широкие каналы (Palmer, 1991). Относительные пропорции каждого типа пористости в карстовых водоносных горизонтах вызывают сильную пространственную изменчивость гидравлической проводимости (Jeannin, 2001) со значительными последствиями для кинетики потока (Ford and Williams, 2013). Это приводит к неоднородному полю проницаемости и нелинейному гидравлическому поведению. Дренаж в карстовых водоносных горизонтах представляет собой самоорганизующуюся структуру, ведущую к предпочтительному пути потока через сеть трубопроводов, встроенную либо в пористую матрицу, которая иногда является высокопроницаемой, либо в трещиноватую матрицу с низкой проницаемостью (Ford and Williams, 2013). Предпочтительные пути потока могут быть соединены с поверхностью через воронки или стоки, что обеспечивает быструю инфильтрацию поверхностных вод, что может повлиять на химический состав подземных вод (Aquilina et al., 2005), а также сопряжено с серьезным риском карстового загрязнения подземных вод (Hartmann). и др., 2021; Лукач Реберски и др., 2022).

В то время как дренажная система контролирует перенос загрязняющих веществ внутри водоносного горизонта, матрица может накапливать загрязняющие вещества из-за бокового обмена между предпочтительным путем потока и окружающей матрицей. Таким образом, карстовые водоносные горизонты очень уязвимы из-за быстрого распространения загрязняющих веществ и их потенциального накопления в материнской породе с течением времени. Понимание и рассмотрение латерального обмена между этими двумя видами карстовой пористости, по-видимому, необходимы для надлежащего качественного (химическая уязвимость) и количественного (наличие ресурсов) управления ресурсами подземных вод карстового водоносного горизонта.

Шоле и др. (2017) предложили совместную деконволюцию весеннего гидрографа и массового химографа для оценки латерального вклада с точки зрения потока и минерализации в карстовой системе с преобладанием водоводов. Исследование показывает, что поток слабоминерализованной воды может возникнуть из водовода в матрицу после крупных осадков в ненасыщенной зоне. Митрофан и др. (2015) также обратили внимание на вызванный паводком поток из карстового канала в окружающую матрицу, о чем свидетельствуют потоки хлоридов. Мартин и Дин (2001) показали, что водообмен из канала в матрицу может также иметь существенное значение в процессах карстификации из-за проникновения воды, недонасыщенной кальцитом, в матрицу. Численное моделирование также может дать представление о динамике латерального обмена (Bailly-Comte et al. , 2010; Reimann et al., 2011; Sivelle et al., 2019).; Даль Соглио и др., 2020 г.; Ширафкан и др., 2021). Вклад обмена от систем с медленным течением к системам с быстрым течением в трех карстовых водосборах, расположенных на юге Китая, оценивается между 64 и 87% (Zhang et al., 2017). В пределах мелового водоносного горизонта Норвиль (север Франции) потоки из материнской породы в водовод составляют примерно 10 % весеннего стока (Duran et al., 2020). В пределах сильно закарстованных водоразделов Багет и Алиу (Французские Пиренеи) годовой вклад матрицы в общий весенний сток составляет ~3% и может увеличиваться до 25% в периоды с малым количеством осадков (Sivelle et al., 2019).). Кроме того, при численном моделировании обменного потока могут быть полезны вспомогательные переменные, такие как температура (Berglund et al., 2020) или концентрация ионов Ca ²⁺ и Mg ²⁺ (Zhang et al., 2017) для калибровки модели. Другой подход заключается в анализе результатов моделирования вместе с физико-химическими свойствами, такими как электропроводность (Duran et al. , 2020), чтобы лучше оценить физическое значение моделируемых внутренних потоков.

Среди них изучение растворенных благородных газов в недрах может представлять интерес для улучшения понимания динамики подземных вод в карстах за счет предоставления информации о пути течения и связях между компонентами водоносного горизонта. Исторически инертные газы использовались в качестве индикаторов окружающей среды для различных целей, таких как реконструкция палеоэкологических и палеоклиматических условий или определение зон питания (Heaton and Vogel, 19).81; Уилсон и Макнейл, 1997 г.; Эшбах-Хертиг и др., 2000; Питерс и др., 2002; Ингрэм и др., 2007 г.; Сано и др., 2017; Томонага и др., 2017 г.; Попп и др., 2021 г.; Шиллинг и др., 2022). В то время как равновесие растворимости атмосферных газов в основном контролируется температурой зоны пополнения, многие исследования показывают, что концентрации инертных газов в подземных водах часто отличаются от этих атмосферных равновесий и, по-видимому, модифицируются другим повсеместным явлением, называемым «избыток воздуха». Работа Holocher et al. (2002) удалось экспериментально показать, что образование избыточного воздуха можно объяснить полным или частичным растворением захваченных пузырьков воздуха под действием гидростатического давления (Heaton and Vogel, 19).81; Стьюте и Шлоссер, 2000 г.; Эшбах-Хертиг, 2004). Следовательно, избыток воздуха можно рассматривать как трассер, который может дать дополнительную полезную информацию о типе питания, то есть насыщенном или ненасыщенном, и амплитуде колебаний уровня грунтовых вод (Clark et al., 2005; Massmann and Sültenfuß, 2008; Schilling). и др., 2021). Избыток воздуха обычно выражается в виде объема при стандартных условиях температуры и давления (СТД), единицей измерения является см ³ СТД.кг ^-1 . Работа Перотен и др. (2021) показали на карсте Дюрзон с большой зоной аэрации (>200 м), что перенос воды по зоне аэрации вызывает небольшой избыток воздуха (+0,8 см ³ ст.ст.кг ^-1 ), который остается небольшим по сравнению с наблюдаемым у источника Дюрзон (+ 5,5 см ³ ст. ст.кг ^-1 ), что свидетельствует о том, что избыток воздуха в основном формируется за счет вариаций уровень воды зоны насыщения этого карста.

В этом исследовании мы исследовали актуальность использования ЭА для характеристики водообмена между трансмиссивными и емкостными отсеками в карстовой системе Дюрзона. Используя модель стока осадков с сосредоточенными параметрами, ЭА был смоделирован в предположении образования в емкостной части водоносного горизонта, когда происходит значительное пополнение, и путем добавления обменных потоков между трансмиссивной и емкостной частями карстовой системы Дюрзона. Сначала мы представляем геологический, гидрогеологический и метеорологический контекст исследуемой области. Затем описывается формирование ЭА, а также информация об условиях перезарядки, полученная в результате измерений концентрации инертных газов. Наконец, объясняется модель расхода дождевых осадков с сосредоточенными параметрами и способ учета EA в модели, прежде чем представить результаты калибровки, учитывающие как весенний расход, так и EA, и их значение с точки зрения параметрической неопределенности рассматриваемой модели расхода дождевых осадков с сосредоточенными параметрами.

Область исследования

Местная геология и гидрогеология

Карстовая система Дюрзона расположена в районе Гранд-Косс в Южном Центральном массиве (Франция) со средней высотой около 700 м над уровнем моря, варьируя от 500 до 900 м над уровнем моря ( Форес, 2016). Район исследования является частью природного регионального парка Гранд-Косс (PNRGC). Это один из исследовательских сайтов Французской национальной службы наблюдения H+ (http://hplus.ore.fr/), который является частью европейской инфраструктуры Elter (https://www.lter-europe.net/elter- Эсфри). Геология в этом районе состоит из юрских карстовых карбонатов: карбонатная серия Хеттанга отделена от серии карбонатов Доггера и Мальма мергелевой серией тоара, которая считается непроницаемым геологическим слоем (рис. 1). Мергелевые образования играют важную роль в гидрогеологическом функционировании гидрогеологической системы, разделяя два основных водоносных горизонта, которые представляют собой две упомянутые выше карбонатные толщи. Надвиг Госпиталет приводит мергель Лиас в контакт с водоносным горизонтом Доггер-Мальм и обеспечивает выход источника (рис. 1). Источник Дюрзона является единственным известным выходом одинарной карстовой системы, т. е. имплювий сложен только закарстованными породами и состоит из воклюзианского источника, т. е. сток организован ниже уровня источника (Марсо, 19).96). Родник расположен на высоте 533 м над уровнем моря и дренирует бассейн питания, площадь которого, оцененная по балансам массы, колеблется от 98 до 117 км ² (Ricard, Bakalowicz, 1996; Tritz et al., 2011; Fores, 2016). ). Пространственные границы бассейна были определены на основе искусственных трассерных испытаний и геологических особенностей, накладывающих границу на границе раздела с непроницаемыми мергелями.

Рисунок 1 . (Слева) Геологическая карта карстовой системы Дурзон (с изменениями из Fores, 2016 г.) (Справа) Схематический разрез источника Дурзон с проекцией различных точек отбора проб вдоль ненасыщенной зоны с гипотетическим положением воды уровень зоны насыщения (с изменениями из Pérotin et al. , 2021).

Система характеризуется зоной инфильтрации толщиной 200 м, и ни одна скважина на этой площади не достигает зоны насыщения. Поэтому только изменение весеннего расхода может дать необходимую информацию для гидродинамической характеристики зоны насыщения.

Климат

Район характеризуется средиземноморским климатом и влиянием океана. Годовое совокупное количество осадков колеблется от 929 до 1729 мм (2007–2019 гг.), При этом среднегодовое количество осадков составляет ~ 1180 мм, распределенных на ~ 92 дождливых дня в году (количество осадков > 1 мм.день ^-1 ). Средняя температура воздуха колеблется от 2,5°C зимой до 18°C ​​летом, при среднегодовой температуре воздуха около 10°C. Среднегодовая потенциальная эвапотранспирация (ПЭТ), рассчитанная по формуле Пенмана-Монтейта (Penman, 1948) национальным метеорологическим агентством MétéoFrance на станции Кайлар, колеблется от 830 до 1020 мм (2007–2019 гг.) При среднегодовом ПЭТ примерно 927 мм. . Среднее значение ПЭТ менее 1 мм. сут ^-1 зимой и повышается примерно до 5 мм.день ⁻¹ в летний период. Осень характеризуется интенсивными дождливыми эпизодами, называемыми «севеноловыми эпизодами», когда кумулятивное количество осадков может достигать 286 мм в сутки ⁻¹ (17 сентября 2014 г.). Такие метеорологические явления в значительной степени способствуют пополнению водоносного горизонта и могут вызвать наводнения, динамика которых зависит от водного состояния водоносного горизонта. Например, выброс цевенола в 2014 г. произошел в конце длительного периода рецессии и привел к весеннему максимальному расходу всего 5 м 9 .0666 3 .s ⁻¹ у источника Дурзон. Следующий эпизод дождей, гораздо менее интенсивный, с максимальной интенсивностью осадков около 100 мм.сутки 90 666 -1 90 667 , вызвал максимальный весенний сток 16 м 90 666 3 90 667 .с 90 666 -1 90 667 (рис. 2).

Рисунок 2 . (Вверху) Временные ряды осадков (Pr) и эвапотранспирации (ET), измеренные на станции Кайлар, и временные ряды расхода, измеренные в источнике Дурзон, и отбор проб растворенных газов – (Внизу) Увеличение периода с 2014 по 2016 год.

Материалы и методы

Образование избытка воздуха

Избыток воздуха возникает в результате захвата пузырьков воздуха в пористой среде после значительного перезаряда. Гидростатическое давление, воздействующее затем на пузырьки воздуха, вызывает их растворение, вызывая приток воздуха больше, чем можно ожидать при равновесном обмене между воздухом и водой (Holocher et al., 2002; Aeschbach-Hertig, 2004; Klump et al., 2007). ). EA рассчитывали на основе концентраций Ne-Ar-N ₂ , как N ₂ не производится и не потребляется в значительных количествах на исследуемом участке (Heaton and Vogel, 1981; Plummer et al., 2004; Chatton, 2017). Благодаря процессу своего формирования ЭА может использоваться в качестве качественного индикатора изменения пьезометрического напора в водоносном горизонте.

Wilson и McNeill (1997) исследовали взаимосвязь между улавливанием пузырьков воздуха и литологией путем сравнения средних значений EA (рассчитанных на основе изотопов Ne) в пробах подземных вод из водоносных горизонтов, образовавшихся в известняках, песчаниках и гранитах. Образцы из гранитных водоносных горизонтов практически не имели ЭА, в то время как образцы из карбонатных водоносных горизонтов имели самые высокие значения ЭА (~1,0 см ³ STP.kg ⁻¹ ). Несколько авторов (Herzberg and Mazor, 1979; Heaton and Vogel, 1981; Mazor et al., 1983) сообщили о высоких значениях EA в карстовых водоносных горизонтах. Было предложено несколько концептуальных моделей для объяснения образования ЭА во время перезарядки. Согласно Хитону и Вогелю (1981), наличие пузырьков воздуха, захваченных под действием капиллярных сил в капиллярной кайме (в микроскопическом масштабе), могло бы объяснить образование ЭА. При инфильтрации поверхностных вод пузырьки воздуха переносятся на уровень зоны насыщения. Когда к захваченным пузырькам воздуха прикладывается достаточное гидростатическое давление, они растворяются в грунтовых водах. Герцберг и Мазор (1979), предположил, что высокопроницаемая трещиноватая природа большинства карстовых водоносных горизонтов часто связана с быстрой подпиткой, которая может быть ответственна за образование EA в макроскопическом масштабе. Таким образом, карбонаты представляются подходящей литологией для образования EA, хотя физический процесс остается гипотетическим.

Эшбах-Хертиг и др. (2002) предполагают, что изменения концентрации неона (и, следовательно, EA) могут быть показателем изменения пьезометрического напора в водоносном горизонте. Такое утверждение подтверждается многими другими исследованиями (Beyerle et al., 2003; Kulongoski et al., 2004; Ingram et al., 2007; Manning and Caine, 2007; Osenbrück et al., 2009).; Чжу и Кипфер, 2010). Холочер и др. (2002) экспериментально исследовали образование ЭА в квазинасыщенных пористых средах с использованием вертикальных столбов песка. При моделировании вариаций уровня воды наблюдалась корреляция между этими вариациями и измеренной ЭА. Затем ЭА изменялась от 0,14 до 1,62 см 90 666 3 90 667 стп.кг 90 666 -1 90 667 с максимальным изменением пьезометрического напора 1 м. Согласно Holocher et al. (2002), общее давление, оказываемое на захваченный воздух, является доминирующим параметром, определяющим общее количество растворенного воздуха в подземных водах. Таким образом, образование ЭА будет зависеть от количества захваченных пузырьков воздуха и от гидростатического давления, вызывающего их растворение. В некоторых карбонатных породах, таких как доломиты, пористая матрица является подходящей средой для улавливания пузырьков воздуха, учитывая межзерновую пористость и значительное и быстрое изменение пьезометрического напора с быстрым переходом от поверхности к зоне насыщения. Для простоты и во избежание чрезмерной параметризации в подходе к моделированию (см. раздел Включение избытка воздуха в модель с сосредоточенными параметрами) предполагается, что выделение избытка воздуха линейно связано с пьезометрическими флуктуациями.

Оценка условий пополнения по температуре благородных газов и избытку воздуха

Температура пополнения подземных вод (NGT, температура благородных газов) и EA (Heaton and Vogel, 1981; Plummer et al., 2004; Chatton, 2017) можно оценить с использованием концентрации растворенных благородных газов (Ne, Ar) и азота (N ₂ ). Последний является основным атмосферным газом, который, кроме того, может образовываться в результате биологических реакций, таких как денитрификация в бескислородных системах (Mariotti, 1986; Smith et al., 19).91; Блихер-Матизен и др., 1998). В карстовых системах редко наблюдаются бескислородные условия, особенно в безнапорном водоносном горизонте. Принимая во внимание карстовую систему Дюрзона, измеренное содержание растворенного кислорода всегда выше 7,6 мг·л ^-1 , что исключает наличие денитрификации. По этой причине предполагается, что концентрация растворенного N ₂ остается стабильной в течение гидрологического цикла и использовалась для расчета как NGT, так и EA.

Оценки проводились с использованием концептуальной модели нефракционированного избытка воздуха (UA) путем полного растворения пузырьков воздуха в соответствии с методологией, описанной Aeschbach-Hertig and Solomon (2013). Эта модель не включает дегазацию или разделение газа. Уравнения модели, разработанные Эшбахом-Хертигом и Соломоном (2013), не подробно описаны в этой статье. Полная методология оценки EA представлена ​​в предыдущих исследованиях (Pérotin, 2021; Pérotin et al., 2021). Средняя высота пополнения была установлена ​​на уровне 700 м над уровнем моря. Изменчивость высоты изучаемой области вызывает < 1°C и 0,2 см ³ стп.кг ⁻¹ неопределенности параметров NGT и EA соответственно.

Отбор проб и анализ

Пробы воды были отобраны на различных глубинах в пределах аэративной зоны исследуемого участка (см. Pérotin, 2021). Пробы Canalettes и Reynelles, взятые на глубине 5 и 9 м (691 и 685 м над уровнем моря соответственно), позволяют охарактеризовать эпикарстовую зону, а скважина глубиной 45 м (655 м над уровнем моря) позволяет охарактеризовать перенос воды в ненасыщенной зоне (Jasse). . Подземная река на глубине 120 м в ненасыщенной зоне (Бизе, 580 м над ур. м.) позволяет более комплексно охарактеризовать потоки в зоне аэрации, эта вздымающаяся подземная река расположена почти на 55 м выше уровня источника Дюрзон (535 м над уровнем моря). м над уровнем моря). Были проведены две кампании по отбору проб в условиях паводка и маловодья (март 2018 г. и сентябрь 2019 г.)., соответственно) для оценки сезонного гидрологического влияния на газопереносы. Были проведены две кампании по отбору проб в периоды половодья и маловодья (март 2018 г. и сентябрь 2019 г. соответственно) для характеристики характеристик растворенного газа в аэрационной зоне. Пробы растворенных газов были собраны в источнике Дурзон с 2009 по 2019 год с месячным шагом по времени между февралем 2010 года и ноябрем 2011 года.

Растворенные в воде инертные газы были собраны в стеклянные бутылки емкостью 500 мл, закрытые резиновыми пробками и запечатанные металлическим кольцом. Небольшой погружной насос (Mini Twister 12 вольт, стандартный ПВХ — sdec-France) использовался для отбора проб воды пещеры Рейнель (9м) и мониторинг проводился на источнике Дюрзон. В пещере Каналеттес (глубина 5 м) потребовался перистальтический насос из-за очень малого количества воды в естественном бассейне. Отбор проб производится непосредственно в пещере, поэтому насос и резервуар с водой находились на одной высоте, чтобы избежать потери давления и, следовательно, декомпрессии в насосе. Применительно к скважине Яссе (глубина 45 м) использовался насос Grundfos MP1, а пробы растворенного газа отбирались под водой (непосредственно в скважине или в ведре) во избежание загрязнения воздуха после 3-кратного обновления воды. Для каждого образца отбирали по две-три повторности. Также с помощью портативного мультиметра HACH HQ40D регистрировали физико-химические параметры (температуру, рН, удельную электропроводность и растворенный кислород) для каждой пробы растворенного газа. Температура подземных вод в скважине Джассе измерялась с помощью CTD Diver, расположенного в скважине, а не после отбора проб.

Растворенные газы (Ne, Ar, N ₂ ) проб воды анализировали на аналитической платформе CONDATE Eau (Университет Ренна) методом газовой хроматографии. Газы Ne-Ar-N ₂ экстрагировали парофазным методом (Sugisaki and Taki, 1987) и измеряли методом газовой хроматографии с использованием катарометрического детектора (μGC 3000 — SRA) с точностью 8% для Ne и 5 % для Ar и N ₂ .

Подход к моделированию

Моделирование с сосредоточенными параметрами

Предлагаемая модель (рис. 3) рассматривает три отсека, каждый из которых соответствует физическому объекту (эпикарст, канал, матрица). Отсеки организованы в виде двухуровневой структуры: верхний уровень модельной структуры включает в себя отсек Е (эпикарст), а нижний уровень состоит из двух связанных между собой отсеков М (матрица) и С (кондуит). Как было предложено в предыдущем исследовании (Tritz et al., 2011), отсек E представляет собой почвенно-эпикарстовую подсистему и представляет собой зону перехвата, где часть полученных осадков Pr возвращается в атмосферу через скорость эвапотранспирации ET. Вода, содержащаяся в отсеке E, перетекает в нижний отсек M. В периоды высокого уровня воды часть воды, содержащейся в отсеке E, образует гистерезисный перелив Q _hy (Tritz et al., 2011), достигая отсека С или пружина. Перераспределение потока для Q _hy в отделение C или пружину параметризуется коэффициентом разделения X _хай . В нижней части модельной конструкции обмен между отсеками M и C пропорционален разности уровней воды между двумя отсеками. Это позволяет воспроизвести взаимодействие матрицы и канала, что подтверждается прямыми наблюдениями в других карстовых системах (Bailly-Comte et al., 2010). Модель может быть реализована с помощью платформы моделирования KarstMod, разработанной в рамках сети карстовых обсерваторий SNO KARST (www.sokarst.org), инициированной французским институтом INSU/CNRS (Jourde et al., 2018). Модель основана на уравнениях баланса массы, данных Mazzilli et al. (2019), предполагая закон линейного выписки для каждого компартмента модели:

dedt = pr — et — qem — qhy (1)

dmdt = qem — qmc (2)

dcdt = (xhy × qhy)+qmc — QCS    (3)

, где:

QEM=kEM×hE(t)Lrefif E(t)>0, иначе QEM= 0    (4)

QMC=kMC × [hM(t) − hC(t)] Lref    (5)

QCS=kCS ×hC(t)Lref    (6)

Qhy=εhy × khy × (hE − EhyLref)    (7)

где hE, hM и hC — уровни воды [мм] в отсеках Е, М и С соответственно k _EM , k _MC , k _CS , k _hy [мм. сут ⁻¹ ] – удельные расходные коэффициенты для расхода Q _EM , Q _MC 20 0,02 QCS 20 , и Q _hy [мм.сут ⁻¹ ], соответственно, X _hy [-] — коэффициент разделения, который разделяет потоки Q _{hy 9020 отсека непосредственно в отсеке к пружине, L № — единица длины [мм] и ε hy [-] — бинарный показатель активации гистерезисного разряда (Tritz et al., 2011).}

Рисунок 3 . Структура модели с сосредоточенными параметрами. Входные переменные выделены синим цветом, отсек и внутренние потоки выделены черным цветом, рабочая гипотеза для моделирования EA выделена зеленым цветом, а свободный параметр выделен красным. Информация о параметрах модели приведена в таблице 1.

Имитация пружинного разряда Q _sim [m ³ .s ⁻¹ ] зависит от области подпитки, например: где Ra [км ² ] — площадь питания водосбора, деленная на константу постоянства единицы для преобразования расхода воды на единицу поверхности [мм·день ⁻¹ ] в расход [м ³ . с ⁻¹ ] .

Включение избытка воздуха в модель с сосредоточенными параметрами

Включение ЭА в предлагаемую модель учитывает, что формирование ЭА в основном происходит в отсеке М в результате увеличения пьезометрического напора. Действительно, образование ЭА происходит за счет захвата пузырьков воздуха в пористой среде, которые растворяются при значительном увеличении гидростатического давления. В случае изучаемой карстовой системы относительно высокая пористость доломитовых образований позволяет рассматривать эту гипотезу. Для представления такого физического процесса в модели предполагается, что формирование ЭА в отсеке М пропорционально изменениям пьезометрического напора:

EAM*(t) = a×Δh(t) if Δh(t) > 0 else = 0    (9)

где EAM* (t) – концентрация ЭА [см ³ СТП.кг ^{− 1} ] в отсеке М в момент времени t, являющийся результатом изменения пьезометрического напора Δ ч ( t ) в момент времени t в зависимости от коэффициента пропорциональности a . Если Δ h ( t ) отрицательно, формирование ЭА не происходит и ЭАМ* (t) = 0. Характеристика ЭА в отсеке М зависит от баланса масс между притоком из отсека Е и оттоком в отсек С:

EAM(t+1)=hM(t)×EAM(t)+QEM(t)×EAE×Δt−QMC(t)×EAM(t)×ΔthM(t)+QEM(t)×Δt- QMC(t)×Δt + EAM*(t), если QMC(t)> 0       (10)

EAM(t+1)=hM(t)×EAM(t)+QEM(t)×EAE×Δt− QMC(t)×EAC(t)×ΔthM(t) + QEM(t)×Δt− QMC(t)×Δt + EAM*(t), если QMC(t)  <  0      (11)

, где Q _EM и Q _MC [мм·день ⁻¹ ] — скорости внутреннего разряда на единицу площади поверхности, а EA _E , EA _M и EA _C — концентрации EA [см ³ стп.кг ^-1 ] в отсеках Е, М и С соответственно, а Δt — единичный временной шаг модели [сутки].

Сигнатура EA в отсеке C зависит от баланса масс между притоком из C и оттоком к источнику.

EAC(t+1)=hC(t)×EAC(t)+QMC(t)×EAM×Δt+QhyEC(t)×EAE(t)×Δt-QCS(t)×EAC(t) × ΔthC(t)+QMC(t)×Δt+QhyEC(t)×Δt−QCS(t)×Δt если QMC(t)> 0          (12)

EAC(t+1)=hC(t)×EAC (t)+QMC(t)×EAC×Δt+QhyEC(t)×EAE(t)×Δt−QCS(t)×EAC(t)×ΔthC(t)+QMC(t)×Δt+QhyEC(t )×Δt − QCS(t)×Δt если QMC(t)< 0      (13)

где Q _hyEC — расход на единицу площади поверхности из отсека E в C [мм. сут ⁻¹ ], Q _CS — расход на единицу площади поверхности из отсека C в родник [мм.сут. ^-1 ].

Сигнатура ЭА у родника зависит от баланса масс между истечением из отсека С и истечением из отсека Е непосредственно к роднику:

EAsim(t+1)=QCS(t)×EAC(t) + QhyES(t) ×EAE(t)QCS(t) + QhyES(t)    (14)

, где Q _hyES — слив из отсека Е на родник.

Калибровка модели

Предлагаемая модель ливневых стоков насчитывает 6 параметров (Таблица 1), а моделирование ЭА на источнике дает еще один параметр. Концептуальное представление формирования EA считается максимально простым, чтобы избежать чрезмерной параметризации и ограничить потенциальную параметрическую эквифинальность (Perrin et al., 2001). На основании прежних исследований область питания была определена как Ra = 116 км ² . Модель реализована в среде Python (Summerfield, 2010), а оценка параметров выполнялась с использованием процедуры оптимизации роя частиц (PSO) (Eberhart and Kennedy, 19). 95), реализованный в пакете «pyswarm» (Lee, 2014). Кроме того, применяется выборка латинского гиперкуба (LHS) для учета параметрических неопределенностей и исследования распределения параметров в соответствии с критериями эффективности модели. Калибровка производится в течение 10 лет (с сентября 2009 г. по декабрь 2019 г.). Поскольку модель не предназначена для целей прогнозирования или экстраполяции изучаемых климатических условий, в этом исследовании не рассматривается период проверки. Калибровка производится с учетом широко используемой эффективности Нэша-Сатклиффа (NSE; Nash and Sutcliffe, 19).70) criterion on both spring discharge ( Q _obs and Q _sim ) and excess air ( EA _obs and EA _sim ) measurement at весна. Тогда целевая функция Φ состоит из взвешенной суммы:

Φ=ω×NSE(Qsim)+(1-ω)×NSE(EAsim)    (15)

, где ω изменяется от 0 до 1 для учета различных важность обоих Q _obs и EA _obs в процедуре калибровки. Следует отметить, что в период калибровки Q _obs состоит из непрерывного суточного ряда (3760 наблюдений), тогда как временной ряд EA _obs насчитывает 18 наблюдений в пределах 3 гидрологических циклов.

Результаты

Анализ измерений EA

EA источника Дюрзон показывает важные изменения во время гидрологического цикла. Самые низкие значения EA меньше 1 см ³ стп.кг ⁻¹ и наблюдались во время паводков с расходом от 3,9 до 5,4 м ³ .с ⁻¹ . Периоды спада характеризуются высокими значениями избытка воздуха до 11 см ³ ст.ст.кг ^-1 при весеннем стоке ниже 0,8 м ³ .с ^-1 . Измерения растворенного газа, проведенные в мелководной эпикарстовой зоне в периоды половодья, показывают, что EA низкая, около 0,5 см 90 666 3 90 667 ст. ст. кг-1 для Canalettes и Reynelles (Pérotin et al., 2021). Низкие значения измерены также для подземной реки Бизе (1,3 см ³ стп. кг-1), что позволяет более обобщенно квалифицировать характер потоков, протекающих в дренажной сети авадозной зоны. Измерение ЭА на разных глубинах ненасыщенной зоны над водосбором Дюрзона свидетельствует о том, что формирование ЭА, наряду с переносом воды в насыщенную зону, невелико (менее 2 см ³ стп.кг ^-1 ) и появляется недостаточны для объяснения значений ЭА, измеренных на источнике Дюрзон, где значения ЭА возрастают до 11 см ³ стп.кг ⁻¹ в маловодные периоды. По-видимому, наблюдается убывающая зависимость экспоненциального типа между измеренным значением EA и весенним расходом (рис. 4). В карстовых средах быстрое и значительное пополнение запасов с поверхности в зону насыщения может привести к изменению пьезометрического напора от нескольких метров до десятков метров в пределах зоны пропускания. Когда происходит такое пополнение, наблюдаются инверсии потока между основными элементами дренажа (т. е. пещерами, каналами, незасоренными трещинами) и окружающей пористой матрицей (Martin and Dean, 2001; Meyerhoff et al. , 2012; Mitrofan et al., 2015). .

Таблица 1 . Описание параметров модели.

Рисунок 4 . Эволюция сигнатуры ЭА на источнике Дюрзон в зависимости от расхода источника. EA _obs соответствуют измерениям EA на источнике Дурзон, а EA _sim находится в доверительном интервале (CI) с долей 0,1% из 50 000 симуляций в пространстве параметров, выбранном с помощью Процедура Latin Hypercube Sampling (LHS).

Когда градиент давления индуцирует поток из основной дренажной сети в окружающую пористую матрицу, это способствует пополнению матрицы вблизи дренажных элементов (т. к увеличению гидростатического давления вслед за быстрыми потоками воды через основные дренажные сооружения в сторону зоны насыщения. Чем больше увеличение пьезометрического напора, тем больше гидростатическое давление, действующее на пузырьки воздуха, и, следовательно, выше образование ЭА. Предполагается, что такой процесс объясняет образование ЭА в пористой матрице при увеличении пьезометрического напора после перезарядки. В периоды рецессии родниковый сток в основном снабжается подземными водами из материнской породы с незначительным стоком из водоводных сетей (Plagnes, 19).97). Такое поведение объясняет как высокие значения весеннего EA при низком весеннем расходе, так и уменьшающуюся экспоненциальную зависимость между измеренным EA и измеренным весенним расходом (рис. 4). В маловодные периоды основной вклад в сток родника вносит матрикс, поэтому значения ЭА у родника увеличиваются за счет поступления воды, характеризующейся более высокими значениями ЭА.

В периоды высокого стока (т. е. высокого пьезометрического уровня в зоне насыщения) родниковый сток в основном обеспечивается быстрым течением через основную дренажную сеть с поверхности в зону насыщения. В эти периоды измерения циркуляции воды через зону инфильтрации, по-видимому, указывают на то, что инфильтрационная вода имеет низкую характеристику ЭА (<1,3 см ³ стп.кг ⁻¹ ), и, таким образом, образование ЭА в подземных водах с быстрым течением. Это могло бы объяснить низкие значения EA, измеренные в источнике Дюрзон в периоды высокого стока, при условии отсутствия дегазации. Когда пьезометрический напор уменьшается в масштабе водоносного горизонта и в пределах карстовой дренажной сети, латеральный обмен с окружающей пористой матрицей меняется на противоположный, вызывая дренирование грунтовых вод, хранящихся в матрице, через дренажную сеть. Этот поток подземных вод из матрицы способствует сбросу в источнике и, таким образом, вызывает увеличение значений EA в источнике. Этот процесс формирования и переноса ЭА из недр в родник предполагает, что более низкие значения ЭА, измеренные в источнике, будут репрезентативными для значений ЭА эпикарстовых вод.

Кроме того, четыре измерения растворенного газа, выполненные на разных глубинах в пределах ненасыщенной зоны, показали, что EA колеблется от 0,5 до 1,2 см ³ STP.kg ⁻¹ (Pérotin et al., 2021). Этот диапазон изменчивости на один порядок меньше, чем вариация ЭА, измеренная у родника, где измерения показывают вариацию до 11 см ³ стп. кг ^-1 . Для моделирующего подхода примем, что избыток воздуха воды в ненасыщенной зоне равен 0,9, т. е. промежуточное значение к измеренным в эпикарсте и на Бисе.

Совместное моделирование потока и ЭА

Модель откалибрована с учетом весеннего расхода и измерений ЭА (таблица 2). На рис. 5 показаны различные временные ряды, позволяющие анализировать внутреннее функционирование водоносного горизонта Дурзон. Периоды сосредоточены на 2010–2012 годах с более высокой плотностью измерений EA, хотя периоды калибровки длились до 2019 года (последнее измерение EA на источнике Дурзон). Калибровка модели показывает вполне удовлетворительное согласие с NSE( Q _sim ) = 0,75 и NSE ( EA _sim ) = 0,53. Смоделированный сток, по-видимому, воспроизводит крупное наводнение, но не воспроизводит некоторые незначительные наводнения, как в декабре 2011 г. и в период с мая по июнь 2012 г. Смоделированный весенний сток состоит из отсека непосредственно к роднику, что происходит, когда уровень воды в отсеке E превышает порог срабатывания E _hy = 295,9 мм. Этот быстрый сток вносит основной вклад в весенний сток во время паводков, особенно после эпизодов со значительным накоплением осадков. Кроме того, часть перетока из отсека E способствует подпитке отсека C через потоки Q _hyEC и составляет основную часть перетока из отсека E. Действительно, коэффициент перераспределения X _hy равен оценивается в 0,84, что означает, что 84% из Q _hy способствует пополнению отсека C, и эти 16% стекают непосредственно в родник и, таким образом, участвуют в наводнениях, наблюдаемых после сильных осадков. В остальное время года потоки из отсека C в родник Q _CS обеспечивают базовый сток родника. Модель, по-видимому, завышает весенний сток в периоды рецессии. Сложное поведение потока в источнике Дюрзона, впервые объясненное рассмотрением гистерезисного поведения (Tritz et al., 2011), было лучше воспроизведено при рассмотрении бесконечной характеристической передаточной функции времени (Guinot et al. , 2015). Однако такая структура модели не позволяет моделировать формирование ЭА, а также обмены между емкостной и проницаемой частями водоносного горизонта, что позволяет учитывать задержку между подпиткой (формированием ЭА) и возрастанием весенних значений ЭА в периоды маловодья (рис. 4). .

Таблица 2 . Пространство параметров и значения параметров, оцененных с помощью процедуры Particle Swarm Optimization (PSO), реализованной в пакете «pyswarm» (Lee, 2014) в соответствии с различными целевыми функциями.

Рисунок 5 . (i) Временные ряды осадков и потенциальной эвапотранспирации, (ii) наблюдаемые и смоделированные весенние расходы, (iii) наблюдаемые и смоделированные весенние временные ряды EA, (iv) временные ряды уровня воды в отсеках E, M и C. Периоды, отмеченные синим цветом цвет фона соответствует периодам, когда уровень воды в C больше, чем уровень воды в M, поэтому Q _MC > 0 (отсек C питает отсек M). И наоборот, периоды, окрашенные оранжевым фоном, соответствуют периодам, когда отсек M кормится отсеком C.

Несмотря на скудное временное разрешение временных рядов EA, весенняя вариация EA выглядит довольно хорошо воспроизведенной. Действительно, модель позволяет воспроизвести наблюдаемое весеннее снижение ЭА после выпадения осадков в марте и ноябре 2011 г. Это происходит одновременно с появлением Q _hyES , что соответствует быстрому течению с поверхности к источнику без значительного образования ЭА и, таким образом, позволяет воспроизвести характеристику ЭА, наблюдаемую у источника, поскольку вода из отсека Е имеет низкую концентрацию ЭА, которая, по оценкам, составляет около = 0,9 см ³ стп.кг ^-1 (Pérotin et al., 2021). Учитывая разворот потока в марте 2011 г., весенний ЭА увеличивается после короткого периода, и хотя модель занижает сигнатуру весеннего ЭА, динамика воспроизведена достаточно хорошо.

Уровень воды в E (hE) демонстрирует значительную годовую изменчивость с полностью засушливыми периодами в конце лета. И наоборот, уровни воды в M (hM) и C (hC) плавно меняются, хотя в отсеке C наблюдается гораздо более динамичная реакция на подпитку. Предлагаемая модель учитывает, что ЭА может формироваться в отсеке М линейно с интенсивностью подпитки. Коэффициент оценивается равным 0,1, тогда модель считает, что интенсивность питания 1 мм.сут ^-1 даст EA 0,1 см ³ STP.kg ^-1 . Следует отметить, что максимальная интенсивность питания в отсеке М оценивается примерно в 3 мм.сут ^-1 , поэтому максимальное создание ЭА за одни сутки составляет 0,3 см ³ ст.ст.кг ^-1 . В предлагаемой модели ЭА, сформированный на временном шаге (здесь равный 1 дню), смешивается с запасом воды, имеющимся на рассматриваемом временном шаге, с его унаследованной сигнатурой ЭА (т.е. рассчитанной на предыдущем временном шаге). Численная модель рассматривает мгновенное идеальное смешивание, которое представляет собой довольно простую модель смешивания, но кажется разумной, учитывая плохое временное разрешение временных рядов EA, измеренных на выходе.

Параметрические неопределенности

Процедура LHS применяется для исследования пространства параметров с 50 000 симуляций, где для оценки доверительного интервала учитывается только 0,1% часть наилучшего значения Φ (рис. 6). Параметрические неопределенности приводят к значительным ошибкам прогнозирования. Действительно, доверительный интервал может охватывать широкий диапазон значений временных рядов весеннего стока. Например, для паводка в ноябре 2011 г. доверительный интервал (ДИ) охватывает диапазон пиковых значений от 4,5 до 11 м9.0666 3 .s ⁻¹ , для наблюдаемого весеннего стока около 8,5 м ³ .s ⁻¹ . Кроме того, некоторые симуляции не воспроизводят паводки умеренной амплитуды, например, в январе 2011 г. Принимая во внимание данные EA, измеренные на выходе, доверительный интервал показывает согласующуюся динамику с наблюдаемым временным рядом. Хотя параметрические неопределенности приводят к ошибкам прогнозирования, ошибки не меняют динамику смоделированных временных рядов. Кроме того, учитывая ранее обсуждавшийся эпизод в марте и ноябре 2011 г., все модели позволяют воспроизвести уменьшение EA, наблюдаемое на выходе.

Рисунок 6 . Наблюдаемые и смоделированные временные ряды в доверительном интервале (ДИ) с долей 0,1% из 50 000 симуляций в пространстве параметров, отобранных с помощью процедуры Latin Hypercube Sampling (LHS): (вверху) весенний выпуск Q и ​​(внизу) весенний избыток воздуха EA . Q _prob и EA _prob состоит из средневзвешенного моделирования в доверительном интервале. Вес соответствует целевой функции Φ, например, чем меньше ошибки прогнозирования, тем выше вес.

Такие результаты показывают, что построение модели стока дождевых осадков с учетом концепции формирования EA согласуется с моделированием весеннего EA, но может внести существенную погрешность в моделирование весеннего стока. Кроме того, параметрические неопределенности могут быть менее чувствительными с учетом временных рядов EA из-за низкого временного разрешения весенних временных рядов EA, доступных для оценки параметров.

Процедура LHS применяется с учетом трех Φ, поэтому при калибровке учитывается либо только напор пружины, и напор пружины, и пружинный EA, либо только пружинный EA. Соответственно, вес ω, на который влияет каждая калибровочная переменная (пружинный разряд и пружинный EA), изменяется, например, ω = [0, 0,5, 1]. На рис. 7 показаны графики рассеяния значений целевой функции (период калибровки) в зависимости от значений параметров и соответствующая оценка плотности ядра (KDE) для каждой целевой функции. KDE нормализован до 1 для облегчения сравнения распределения в соответствии с различными целевыми функциями. По всем параметрам модели можно наблюдать разные случаи относительно KDE:

• KDE показывает различные распределения, если модель откалибрована в соответствии с пружинным разрядом или весенним EA, как это наблюдается для параметров k _hy и k _CS .

• KDE показывает близкое положение пика распределения, в то время как распределение имеет другую форму, как это наблюдается для параметров k _EM , E _hy , X _hy и k _MC . Учитывая k _EM , KDE кажется бимодальным при учете только разряда пружины, в то время как KDE кажется унимодальным при рассмотрении пружинного EA для калибровки модели. Кроме того, KDE кажется центрированным около 4 × 10 ⁻⁴ мм.сут ⁻¹ . Такие результаты также относятся к k _MC , где разброс распределения, по-видимому, уменьшается при рассмотрении пружинного ЭА для оценки параметров, в то время как оптимальное значение находится между 7 и 9 × 10 ^-2 мм.день ^-1 .

Рисунок 7 . Оценка плотности ядра для каждого параметра модели в зависимости от целевой функции Φ. Здесь изменяется только вес, на который влияют переменные калибровки (либо весенний разряд, либо весеннее измерение EA).

Анализ распределения параметров показывает, что введение измерений ЭА родника может внести неопределенность в оценку параметров, определяющих непосредственно динамику потока у родника, то есть k _hy и k _CS . И наоборот, учет весеннего ЭА, по-видимому, уменьшает параметрическую неопределенность параметров, определяющих динамику внутри отсека М (представителя емкостной части водоносного горизонта), то есть k _EM и k _MC . Такие результаты согласуются с рабочей гипотезой, поскольку предложенная модель стока дождевых осадков основана на концептуальном представлении о формировании ЭА в карстовых водоносных горизонтах.

Обсуждение

Процедура оценки параметров, учитывающая только измерения ЭА на источнике, показывает, что смоделированные гидрографы по-прежнему воспроизводят основные компоненты поведения стока родника (рис. 8). Действительно, крупные паводки кажутся довольно хорошо воспроизводимыми, если рассматривать только весеннюю ЭО для оценки параметров. Тем не менее, некоторые паводки, такие как в январе 2010 г. и январе 2011 г., не воспроизводятся при рассмотрении весеннего ЭО только для оценки параметров, а воспроизводятся при учете только весеннего стока для оценки параметров. Предлагаемая модель расхода осадков имеет некоторые недостатки в моделировании весеннего гидрографа по сравнению со структурой модели, предложенной в предыдущих исследованиях (Tritz et al., 2011; Mazzilli et al. , 2012, 2013; Guinot et al., 2015). Однако предложенная модель позволяет воспроизвести динамику наблюдаемых весенних вариаций ЭА и дает согласованные весенние гидрографы. Такие результаты дают ответы на следующие вопросы:

• Каково информационное содержание (т. е. ценность данных) дополнительных наблюдений, таких как весенний EA?

Рисунок 8 . Наблюдаемые и смоделированные временные ряды весенних расходов с учетом различных целевых функций.

В карстовой гидрологии модели стока осадков обычно калибруются только на основе наблюдений за весенним стоком. Однако несколько исследований проявили интерес к рассмотрению дополнительных наблюдений, таких как NO ₃ и SO _.4 концентраций (Hartmann et al., 2013) или электропроводности (Chang et al., 2021), особенно для определения реалистичных структур модели стока дождевых осадков. В карстовой системе Дурзон Mazzilli et al. (2013) попытались откалибровать модель водохранилища с дождевыми стоками с учетом наземных измерений силы тяжести. Результаты исследования показывают, что гравиметрические измерения не помогают лучше ограничить калибровку модели расхода осадков. Среди других причин таких результатов авторы ставят вопрос о репрезентативности данных. Другие исследования пытались включить пьезометрические изменения напора с противоречивыми результатами. Например, Сивель и Журд (2020) определили сложную взаимосвязь между временными рядами пьезометрических напоров и временными рядами весеннего стока в пределах водосбора родника Оэйяль (юг Франции) и поэтому не рассматривали изменение пьезометрического напора для калибровки модели дождевого стока. И наоборот, для карстовой системы Лез (юг Франции) учет изменения пьезометрического напора при оценке параметров, помимо расхода, позволил предложить экономную модель с лучшими характеристиками, чем предыдущие модели (Mazzilli et al., 2011; Cousquer and Jourde). , 2022). Кроме того, изменение пьезометрического напора, полученное на основе наземных измерений силы тяжести, может представлять интерес для калибровки модели стока дождевых осадков, но информативность таких данных может быть спорной с точки зрения пространственного рассмотрения, а также геометрии водоносного горизонта (Mazzilli et al. , 2013).

В нашем исследовании мы попытались откалибровать предлагаемую модель расхода дождевых осадков с учетом весенних измерений ЭА, рассматриваемых как показатель процессов пополнения в масштабе водосбора. Тем не менее, лежащая в основе численного моделирования гипотеза рассматривает линейную зависимость между изменениями уровня воды в отсеке M (представителем емкостной функции водоносного горизонта) и формированием EA. Кроме того, в исследовании не учитываются наблюдаемые изменения пьезометрического напора, поскольку ни одна скважина на этом участке не достигает зоны насыщения. Таким образом, в результатах недостаточно информации для обсуждения физического реализма взаимосвязи между формированием ЭА и изменениями пьезометрического напора. Хотя некоторые эксперименты в лабораторном масштабе (Holocher et al., 2002) выявили некоторую связь между изменением пьезометрического напора и характеристикой ЭА на песчаных столбах, ни одно исследование не исследовало такую ​​связь в естественных гидрогеологических системах, особенно в карстовых водоносных горизонтах. Как было предложено Перотином и соавт. (2021) « неизвестно, существует ли прямая связь между EA и интенсивностью пополнения запасов осадков ». Результаты настоящего исследования показывают, что учет линейной зависимости между EA и скоростью пополнения оказывается эффективным для воспроизведения изменений EA, наблюдаемых весной, с помощью модели расхода осадков.

• Как выбрать подходящую структуру модели?

Было предложено несколько моделей расхода осадков для имитации родникового стока Дюрзона. Девиль и др. (2013) предложили двухуровневую модельную структуру, в которой верхний отсек (C1) подвергается воздействию осадков и эвапотранспирации, а нижний уровень (C2) принимает поток, когда содержание воды превышает порог активации в C1. Нижний отсек C2 обеспечивает пружинный разряд. Модель откалибрована в соответствии с наземными измерениями силы тяжести и показывает результаты, согласующиеся с наблюдениями. Проведен дополнительный анализ за более длительный период, который показывает, что сила тяжести сама по себе не может ограничивать модель стока дождевых осадков, поскольку измерение силы тяжести в этом районе кажется более чувствительным к медленному переносу (Fores et al. , 2017). Триц и др. (2011) предложили гистерезисную модель для лучшего учета как гистерезиса кривой всасывания в зоне почвы/эпикарста, так и влияния связности этой зоны, что позволяет быстро увеличить весенний сток в периоды важной подпитки. Авторы подчеркивают, что использование гистерезисной функции позволяет лучше воспроизводить пики первого паводка, которые дополняют наземные гравиметрические данные. Тем не менее, Mazzilli et al. (2013) показали, что информация, полученная с помощью силы тяжести, может не ограничивать оценку параметров модели стока дождевых осадков. Гино и др. (2015) представили передаточную функцию с бесконечным характерным временем, обеспечивающую удовлетворительные критерии эффективности с меньшим количеством параметров. В этом исследовании калибровка проводилась с учетом только весеннего стока, а калибровка не проводилась с учетом дополнительных наблюдений, таких как наземные гравиметрические или гидрохимические наблюдения.

Настоящее исследование предлагает новую модель структуры карстовой системы Дюрзон. Структура модели основана на водообмене между емкостной и трансмиссивной частями карстового водоносного горизонта, который считается необходимым условием для объяснения весеннего изменения ЭА. Введение ЭА пружины в процедуру оценки параметров позволяет не только воспроизвести динамику разрядки пружины, но и уменьшить параметрические неопределенности, особенно для параметра, определяющего динамику опорожнения емкостных отсеков, а именно k _EM и k _MC . Наоборот, параметры, определяющие смоделированный весенний сток, а именно, k _hy и k _CS , кажутся не более ограниченными при рассмотрении EA в калибровке, и производительность модели для моделирования весенних гидрографов оказывается ниже, чем та, которая была получена в прежних исследования (Tritz et al., 2011; Mazzilli et al., 2013; Guinot et al., 2015).

Заключение

В исследовании оценивается актуальность использования ЭА для характеристики взаимодействий между матрицей и каналом в карстовых системах с использованием модели ливневых стоков в сочетании с моделированием измерений ЭА на выходе из исследуемой системы. Основные результаты показывают, что учет измерения EA может уменьшить параметрическую неопределенность. Действительно, параметры, управляющие динамикой емкостного отсека (E и M), кажутся более ограниченными, когда, помимо родникового разряда, измерения EA на роднике рассматриваются как дополнительные наблюдения при калибровке модели. Кроме того, модель расхода осадков позволяет воспроизвести весенние гидрографы, даже если в целевой функции учитывается только EA, измеренная у источника. Такие результаты подтверждают, что вариации EA, измеренные весной, информативны в отношении внутренней динамики карстового водоносного горизонта Дюрзон.

Наконец, предложенная численная модель позволяет обосновать концептуальную модель, предложенную для объяснения образования ЭА в карстовых водоносных горизонтах. Кроме того, исследование дает обнадеживающие результаты по использованию EA в качестве индикатора обмена потоками. Перспективы исследования могут включать следующее:

• Уточнение взаимосвязи между EA, измеренной в источнике, и пьезометрическими вариациями в зоне насыщения (что остается неизвестным для системы Дюрзона из-за отсутствия глубокого бурения),

• Объединение информационного содержания измерений EA в источнике с другими наблюдениями, такими как наземные измерения силы тяжести, электропроводности и температуры,

• Оценка как структурных, так и параметрических неопределенностей, связанных с различными типами доступных наблюдений за осадками. Калибровка модели расхода осадков,

• Оценка чувствительности прогнозов модели расхода дождевых осадков к наблюдениям, а также оценка информационного содержания каждого типа наблюдений для калибровки модели расхода дождевых осадков,

• Разработка более надежных моделей стока осадков, предназначенных для карстовых водоносных горизонтов, с использованием гидрохимических наблюдений.

Заявление о доступности данных

Данные, проанализированные в этом исследовании, подпадают под действие следующих лицензий/ограничений: Данные предоставлены Региональным природным парком Гранд-Косс (PNRGC) и Французской национальной службой наблюдения H+. Запросы на доступ к этим наборам данных следует направлять на http://hplus.ore.fr/.

Вклад авторов

VS: концептуализация, методология, программное обеспечение, формальный анализ и написание — первоначальный вариант. LP: концептуализация, обработка данных, методология, формальный анализ и написание — первоначальный проект. BL: администрирование проекта, методология, надзор и написание — обзор и редактирование. VM: администрирование проекта, получение финансирования и надзор. VB-C: методология и руководство. CC: методология, контроль и написание — обзор и редактирование. HJ: концептуализация, методология и написание — обзор и редактирование. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Финансирование

Эта работа была выполнена при финансовой поддержке докторской программы региона Окситания и Французской геологической службы BRGM, которые выражают благодарность.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить инициативу Французской национальной службы наблюдений KARST (http://sokarst.org/) в INSU/CNRS, которая направлена ​​на усиление распространения знаний и содействие междисциплинарным исследованиям карста. систем в национальном масштабе за их поддержку использования модели KarstMod. Авторы также благодарят Региональный природный парк Гранд-Косс (PNRGC) за предоставление данных о стоке, а также Французскую национальную службу наблюдений H+ (http://hplus. ore.fr/) за предоставление метеорологических данных по карстовой системе Дюрзон. . Французские национальные службы наблюдения KARST и H+ являются частью европейской инфраструктуры Elter (https://www.lter-europe.net/elter-esfri). Анализы растворенного газа были выполнены в рамках аналитической платформы CONDATE-EAU, которые также получили признание за обсуждения.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечания издателя

Все требования, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно отражают претензии их дочерних организаций, издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Ссылки

Aeschbach-Hertig, W. (2004). «Избыток воздуха в грунтовых водах: проблемы и возможности». на ежегодном собрании GSA (Денвер).

Google Scholar

Эшбах-Хертиг В., Петерс Ф., Бейерле У. и Кипфер Р. (2000). Реконструкция палеотемпературы благородных газов в подземных водах с учетом уравновешивания с вовлеченным воздухом. Природа 405, 1040–1044. doi: 10.1038/35016542

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Эшбах-Хертиг, В., и Соломон, Д.К. (2013). «Термометрия благородных газов в гидрологии подземных вод», в «Благородные газы как геохимические индикаторы достижений в изотопной геохимии» , изд. П. Бернард (Берлин, Гейдельберг: Springer Berlin Heidelberg), 81–122.

Google Scholar

Эшбах-Хертиг В., Штут М., Кларк Дж. Ф., Ройтер Р. Ф. и Шлоссер П. (2002). Запись палеотемпературы, полученная по растворенным благородным газам в подземных водах водоносного горизонта Аквиа (Мэриленд, США). Геохим. Космохим. Acta 66, 797–817. дои: 10.1016/S0016-7037(01)00804-3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Аквилина Л., Ладуш Б. и Дёрфлигер Н. (2005). Процессы питания в карстовых системах исследованы на основе корреляции химического и изотопного состава дождевых и родниковых вод. Заяв. Геохим. 20, 2189–2206. doi: 10.1016/j.apgeochem.2005.07.011

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Bailly-Comte, V., Martin, JB, Jourde, H., Screaton, E.J., Pistre, S., and Langston, A. (2010). Водообмен и передача давления между водоводами и матрицей и их влияние на гидродинамику двух карстовых водоносных горизонтов с опускающимися водотоками. J. Hydrol. 386, 55–66. doi: 10.1016/j.jhydrol.2010.03.005

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Берглунд Дж. Л., Торан Л. и Герман Э. К. (2020). Можно ли калибровать модели карстовых каналов? Двойной подход с использованием трассировки красителя и температуры. Подземные воды 58, 924–937. doi: 10.1111/gwat.12988

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Байерле У., Руиди Дж., Лойенбергер М., Эшбах-Хертиг В., Петерс Ф., Кипфер Р. и др. (2003). Доказательства периодов более влажного и прохладного климата в Сахеле между 6 и 40 тыс. лет назад получены из подземных вод. Геофиз. Рез. Письмо . 30, 1173–1177. дои: 10.1029/2002GL016310

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Блихер-Мэтисен Г., Маккарти Г. В. и Нильсен Л. П. (1998). Денитрификация и дегазация в подземных водах по растворенным диазоту и аргону. J. Hydrol. 208, 16–24. дои: 10.1016/S0022-1694(98)00142-5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Чанг Ю., Хартманн А., Лю Л., Цзян Г. и Ву Дж. (2021). Идентификация более реалистичных модельных структур по наблюдениям за электропроводностью карстового источника. Водный ресурс. Рез . 57, e2020WR028587. дои: 10.1029/2020WR028587

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Чаттон, Э. (2017). Вклад растворенных газов в понимание гидробиогеохимической динамики подземных вод . Доступно в Интернете по адресу: http://www.theses.fr/2017REN1S131 (по состоянию на 2 февраля 2022 г.).

Google Scholar

Шоле К., Шарлье Ж.-Б., Мусса Р., Стейнманн М. и Денимал С. (2017). Оценка боковых потоков и переноса растворенных веществ во время наводнений в карстовой системе с преобладанием водоводов с использованием обратной задачи для уравнения адвекции-диффузии. Гидр. Земля Сист. науч. 21, 3635–3653. doi: 10.5194/hess-21-3635-2017

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Кларк Дж. Ф., Хадсон Г. Б. и Ависар Д. (2005). Перенос газа под искусственными водоемами для подпитки: выводы из растворенных инертных газов и эксперимента по трассировке двойного газа (SF6 и 3He). Окружающая среда. науч. Технол. 39, 3939–3945. doi: 10.1021/es049053x

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Кускер, Ю. , и Журд, Х. (2022). Снижение неопределенности моделирования карстовых водоносных горизонтов с дополнительными гидрологическими наблюдениями для устойчивого управления ресурсами подземных вод. Дж. Гидрол . 612, 128130. doi: 10.1016/j.jhydrol.2022.128130

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Даль Сольо, Л., Данкиньи, К., Маццелли, Н., Эмбланч, К., и Массоннат, Г. (2020). Моделирование обмена матрицей и каналом как в эпикарсте, так и в зоне передачи карстовых систем. Вода 12, 3219. doi: 10.3390/w12113219

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Девиль С., Джейкоб Т., Шери Дж. и Шампольон К. (2013). О влиянии рельефа и строения маски на меняющуюся во времени силу тяжести, обусловленную местной гидрологией. Геофиз. Дж. Междунар. 192, 82–93. дои: 10.1093/gji/ggs007

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Дюран Л., Массей Н., Лекок Н., Фурнье М. и Лабат Д. (2020). Анализ многомасштабных гидродинамических процессов в карсте с помощью концептуального моделирования и подхода к декомпозиции сигналов. J. Hydrol. 583, 124625. doi: 10.1016/j.jhydrol.2020.124625

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Эберхарт Р. и Кеннеди Дж. (1995). «Оптимизация роя частиц», в Материалы Международной конференции IEEE по нейронным сетям (Citeseer) 1942–1948.

Google Scholar

Форд Д. и Уильямс П. (2013). Карстовая гидрогеология и геоморфология. Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons .

Google Scholar

Форес, Б. (2016). Гравиметрия и система наблюдения за гидрологической моделью в карстовой среде: приложение в бассейне Дюрзона (Ларзак, Франция) . Доступно в Интернете по адресу: http://www.theses.fr/2016MONTT128 (по состоянию на 31 января 2022 г.).

Google Scholar

Форес Б., Шампольон К., Ле Муань Н., Байер Р. и Шери Дж. (2017). Оценка точности сверхпроводящего гравиметра iGrav для гидрологических моделей и идентификации карстовых гидрологических процессов. Геофиз. Дж. Междунар. 208, 269–280. дои: 10.1093/gji/ggw396

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Гино В., Савеан М., Журд Х. и Неппель Л. (2015). Концептуальная модель осадков–стока с двухпараметрической бесконечной характеристической передаточной функцией времени. Гидр. Процесс. 29, 4756–4778. дои: 10.1002/hyp.10523

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Хартманн А., Ясечко С., Глисон Т., Вада Ю., Андрео Б., Барбер Дж. и др. (2021). Риск загрязнения подземных вод сильно недооценивается из-за быстрого поступления в водоносные горизонты. Проц. Нац. акад. науч. 118, е20244

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Хартманн А., Вагенер Т., Риммер А., Ланге Дж., Брильманн Х. и Вейлер М. (2013). Проверка реалистичности модельных структур для выявления процессов карстовой системы с использованием признаков качества и количества воды. Водный ресурс. Рез. 49, 3345–3358. дои: 10.1002/wrcr.20229

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Хитон Т. Х. Э. и Фогель Дж. К. (1981). «Избыток воздуха» в подземных водах. J. Hydrol. 50, 201–216. дои: 10.1016/0022-1694(81)

-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Герцберг О. и Мазор Э. (1979). Гидрологические применения инертных газов и измерения температуры в системах подземных вод: примеры из Израиля. J. Hydrol. 41, 217–231. дои: 10.1016/0022-1694(79)

-5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Холочер Дж., Петерс Ф., Эшбах-Хертиг В., Хофер М., Бреннвальд М., Кинзельбах В. и др. (2002). Экспериментальные исследования образования избыточного воздуха в квазинасыщенных пористых средах. Геохим. Космохим. Acta 66, 4103–4117. дои: 10.1016/S0016-7037(02)00992-4

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Ингрэм, Р. Г. С., Хискок, К. М., и Деннис, П. Ф. (2007). Избыток воздуха в благородных газах применяется для определения условий пополнения запасов подземных вод. Окружающая среда. науч. Технол. 41, 1949–1955. doi: 10.1021/es061115r

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Жаннин П.-Ю. (2001). Моделирование течения во фреатических и эпифреатических карстовых каналах в пещере Хёллох (Муотаталь, Швейцария). Водный ресурс. Рез. 37, 191–200. дои: 10.1029/2000WR

7

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Журде Х., Массеи Н., Маццелли Н., Бине С., Батио-Гилье К., Лабат Д. и др. (2018). SNO KARST: французская сеть обсерваторий для междисциплинарного изучения процессов критической зоны в карстовых водоразделах и водоносных горизонтах. Зона Вадозе J. 17, 180094. doi: 10.2136/vzj2018.04.0094

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Кламп С., Томонага Ю., Кинцлер П., Кинзельбах В., Бауманн Т., Имбоден Д. М. и др. (2007). Полевые эксперименты позволяют по-новому взглянуть на газообмен и образование избыточного воздуха в природных пористых средах. Геохим. Космохим. Acta 71, 1385–1397. doi: 10.1016/j.gca.2006.12.006

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Кулонгоски Дж. Т., Хилтон Д. Р. и Селаоло Э. Т. (2004). Изменчивость климата в Ботсване Калахари с позднего плейстоцена до наших дней. Геофиз. Рез. Письмо . 31. Дои: 10.1029/2003GL019238

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Ли, А. (2014). Pyswarm: оптимизация роя частиц (PSO) с поддержкой ограничений . Доступно в Интернете по адресу: https://github.com/tisimst/pyswarm (по состоянию на 27 мая 2021 г.).

Google Scholar

Лукач Реберски Дж., Терзич Дж., Морис Л. Д. и Лапворт Д. Дж. (2022). Возникающие органические загрязнители в карстовых подземных водах: оценка на глобальном уровне. J. Hydrol. 604, 127242. doi: 10.1016/j.jhydrol.2021.127242

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Мэннинг А. Х. и Кейн Дж. С. (2007). Инертные газы подземных вод, возраст и температурные сигнатуры в альпийском водоразделе: ценные инструменты для разработки концептуальной модели. Водный ресурс. Рез . 43. DOI: 10.1029/2006WR005349

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Мариотти, А. (1986). Денитрификация в подземных водах, принципы и методы идентификации сына: Une revue [Денитрификация в подземных водах, принципы и методы ее идентификации: обзор]. Дж. Гидрол . 88, 1–23. дои: 10.1016/0022-1694(86)-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Марсо, Б. (1996). Структура и функционирование новой зоны карста в части результатов экспериментов . Доступно в Интернете по адресу: http://www.theses.fr/1996PA112532 (по состоянию на 31 декабря 2019 г.).

Google Scholar

Мартин, Дж. Б., и Дин, Р. В. (2001). Обмен водой между трубопроводами и матрицей в водоносном горизонте Флориды. хим. геол. 179, 145–165. doi: 10.1016/S0009-2541(01)00320-5

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Массманн Г. и Зюльтенфусс Дж. (2008). Выявление процессов, влияющих на образование избыточного воздуха при естественной береговой фильтрации и управляемом питании водоносных горизонтов. J. Hydrol. 359, 235–246. doi: 10.1016/j.jhydrol.2008.07.004

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Мазор Э., ван Эвердинген Р. О. и Крауз Х. Р. (1983). Свидетельство геотермальной активности благородных газов в карстовой местности: скалистые горы, Канада. Геохим. Космохим. Acta 47, 1111–1115. дои: 10.1016/0016-7037(83)

-7

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Mazzilli, N., Guinot, V., and Jourde, H. (2012). Анализ чувствительности калибровки концептуальной модели к систематической ошибке инициализации. Применение к моделям расхода карстовых источников. Доп. Вода Res. 42, 1–16. doi: 10.1016/j.advwatres.2012.03.020

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Mazzilli, N., Guinot, V., Jourde, H., Lecoq, N., Labat, D., Arfib, B. , et al. (2019). KarstMod: Платформа моделирования осадков — анализ стока и моделирование карстовых систем. Окружающая среда. Модель. Мягкий. 122, 103927. doi: 10.1016/j.envsoft.2017.03.015

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Mazzilli, N., Jourde, H., Guinot, V., Bailly-Comte, V., and Fleury, P. (2011). Гидрологическое моделирование карстового водоносного горизонта при активном управлении подземными водами с использованием экономной концептуальной модели. в h3Karst (Безансон, Франция) 908:20 . Доступно в Интернете по адресу: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01844603 (по состоянию на 27 апреля 2022 г.).

Google Scholar

Mazzilli, N., Jourde, H., Jacob, T., Guinot, V., Le Moigne, N., Boucher, M., et al. (2013). О включении наземных гравиметрических измерений в процесс калибровки глобальной модели резервуара с осадками и стоками: случай карстовой системы Дюрзона (Ларзак, юг Франции). Environ Earth Sci 68, 1631–1646. дои: 10.1007/s12665-012-1856-z

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Мейерхофф С. Б., Караулис М., Фибиг Ф., Максвелл Р. М., Ревил А., Мартин Дж. Б. и др. (2012). Визуализация различий проводимости канала и матрикса в карстовом водоносном горизонте с использованием удельного электрического сопротивления во времени. Геофиз. Рез. Письмо . 39, 2012GL053933. дои: 10.1029/2012GL053933

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Митрофан Х., Марин К. и Повар А. И. (2015). Возможные признаки водообмена между каналом и матрицей, обозначенные у карстового источника. Подземные воды 53, 113–122. doi: 10.1111/gwat.12292

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Нэш, Дж. Э., и Сатклифф, Дж. В. (1970). Прогнозирование речного стока с помощью концептуальных моделей, часть I — обсуждение принципов. J. Hydrol. 10, 282–290. дои: 10.1016/0022-1694(70)

-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Озенбрюк К. , Штадлер С., Зюльтенфус Дж., Суков А. О. и Вайзе С. М. (2009). Влияние изменений пополнения на качество воды, о чем свидетельствует избыток воздуха в грунтовых водах Калахари, Ботсвана. Геохим. Космохим. Acta 73, 911–922. doi: 10.1016/j.gca.2008.11.006

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Палмер, А. Н. (1991). Происхождение и морфология известняковых пещер. Геол. соц. Являюсь. Бык . 103, 1–21.

Google Scholar

Петерс Ф., Эшбах-Хертиг В., Холочер Дж. и Кипфер Р. (2002). «Коррекция избытка воздуха в датировании подземных вод с помощью изотопов He». в geochimica et космохимика акта (pergamon-elsevier science ltd, бульвар, langford lane, kidlington), A587.

Google Scholar

Penman, HL (1948). Естественное испарение с открытой воды, голой почвы и травы. Проц. Р. Соц. Лонд. А. Мат. физ. Наука . 193, 120–145. doi: 10.1098/rspa.1948.0037

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Перотен, Л. (2021). Характеристика перезарядки и передачи карстовых водоносных горизонтов по принципу использования газа . Доступно в Интернете по адресу: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03655132 (по состоянию на 6 мая 2022 г.).

Google Scholar

Перотен Л., де Монти В., Ладуш Б., Байи-Конт В., Лабаск Т., Верно В. и др. (2021). Перенос растворенных газов через мощную карстовую аэрационную зону – последствия для характеристики питания и определения возраста подземных вод в карстовых водоносных горизонтах. J. Hydrol. 601, 126576. doi: 10.1016/j.jhydrol.2021.126576

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Перрен К., Мишель К. и Андреасян В. (2001). Повышает ли большое количество параметров производительность модели? Сравнительная оценка общих моделей моделей водосбора на 429водосборы. J. Hydrol. 242, 275–301. дои: 10.1016/S0022-1694(00)00393-0

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Plagnes, V. (1997). Структура и функционирование карстовых водоносных горизонтов : характеристика геохимии вод . Доступно в Интернете по адресу: https://www.theses.fr/1997MON20193 (по состоянию на 3 марта 2022 г.).

Google Scholar

Пламмер Л. Н., Бузенберг Э. и Видман П. К. (2004). Применение растворенных N2 и Ar в подземных водах 908:20 . Рестон, Вирджиния: Геологическая служба США.

Реферат PubMed | Google Scholar

Попп А. Л., Пардо-Альварес А., Шиллинг О. С., Шайдеггер А., Муси С., Пил М. и др. (2021). Структура для распутывания переходного перемешивания грунтовых вод и времени прохождения. Водный ресурс. Рез. 57, e2020WR028362. дои: 10.1029/2020WR028362

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Reimann, T., Geyer, T., Shoemaker, WB, Liedl, R., and Sauter, M. (2011). Эффекты динамически изменяющейся насыщенности и связи матрикс-канал потока в карстовых водоносных горизонтах. Водный ресурс. Рез. 47. doi: 10. 1029/2011WR010446

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Рикард Дж. и Бакалович М. (1996). Разведка, благоустройство и охрана ресурсов в септентриональной воде Ларзак, Аверон (Франция) . Отчет R38953, BRGM, Орлеан.

Google Scholar

Сано Ю., Киношита Н., Кагошима Т., Такахата Н., Саката С., Токи Т. и др. (2017). Происхождение природного газа, богатого метаном, на границе сходящихся плит Западной части Тихого океана. Науч. Rep. 7, 15646. doi: 10.1038/s41598-017-15959-5

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Schilling, O.S., Parajuli, A., Tremblay Otis, C., Müller, T.U., Antolinez Quijano, W., Tremblay, Y., et al. (2021). Количественная оценка динамики пополнения подземных вод и процессов в зоне ненасыщения в водосборах с преобладанием снега с помощью анализа растворенного газа на месте. Водный ресурс. Рез. 57, e2020WR028479. дои: 10.1029/2020WR028479

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Schilling, O. S., Partington, D.J., Doherty, J., Kipfer, R., Hunkeler, D., and Brunner, P. (2022). Обнаружение подземных палеоканалов с помощью модели подземных вод, наблюдений на основе трассеров и пространственно меняющейся предпочтительной калибровки пилотной точки анизотропии. Геофиз. Рез. лат. 49, e2022GL098944. дои: 10.1029/2022GL098944

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Ширафкан М., Мохаммади З., Сивель В. и Лабат Д. (2021). Влияние обменного стока на гидрограф карстовых источников при различных режимах течения: подход синтетического моделирования. Вода 13, 1189. doi: 10.3390/w130

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Сивель В. и Журд Х. (2020). Методология оценки изменчивости ресурсов подземных вод в карстовых водосборах с редкими временными измерениями. Гидрогеол. J. 29, 137–157. doi: 10.1007/s10040-020-02239-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Сивель В., Лабат Д. , Маззилли Н., Массей Н. и Журд Х. (2019). Динамика обмена потоками между матрицей и водоводами в закарстованных водоразделах в различных временных масштабах. Вода 11, 569. doi: 10.3390/w11030569

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Smith, R.L., Howes, B.L., and Duff, JH (1991). Денитрификация в загрязненных нитратами подземных водах: возникновение в крутых вертикальных геохимических градиентах. Геохим. Космохим. Acta 55, 1815–1825 гг. дои: 10.1016/0016-7037(91)

-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Стьют М. и Шлоссер П. (2000). «Атмосферные благородные газы», ​​в Индикаторы окружающей среды в подповерхностной гидрологии , ред. П. Г. Кук и А. Л. Герцег (Бостон, Массачусетс: Springer US), 349–377.

Google Scholar

Сугисаки Р. и Таки К. (1987). Упрощенные анализы He, Ne и Ar, растворенных в природных водах. Геохим. Дж. 21, 23–27. doi: 10.2343/geochemj.21.23

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Саммерфилд, М. (2010). Программирование на Python 3: полное введение в язык Python . Хобокен, Нью-Джерси: Addison-Wesley Professional.

Google Scholar

Томонага Ю., Марцокки Р., Пера С., Пфайфер Х.-Р., Кипфер Р., Декруи Л. и др. (2017). Использование данных по инертным газам и стабильным изотопам для определения происхождения и режимов течения подземных вод: приложение к базовому туннелю ceneri (Швейцария). J. Hydrol. 545, 395–409. doi: 10.1016/j.jhydrol.2016.11.043

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Триц С., Гино В. и Журд Х. (2011). Моделирование поведения водосбора карстовой системы с использованием нелинейной гистерезисной концептуальной модели. J. Hydrol. 397, 250–262. doi: 10.1016/j.jhydrol.2010.12.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Wilson, G.B., and McNeill, G.W. (1997). Температуры перезарядки благородных газов и составляющая избытка воздуха. Заяв. Геохим. 12, 747–762. дои: 10.1016/S0883-2927(97)00035-8

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Чжан З., Чен Х. и Соулсби К. (2017). Концептуальное моделирование переноса воды и растворенных веществ в масштабе водосбора в системе двойного потока карстовой критической зоны. Гидр. Процесс. 31, 3421–3436. дои: 10.1002/hyp.11268

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Чжу, К., и Кипфер, Р. (2010). Сигнатуры благородных газов в виде импульсов высокой перезарядки и мигрирующего струйного течения в позднем плейстоцене над Черной Мезой, Аризона, США. Геология 38, 83–86. дои: 10.1130/G30369.1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Google Scholar

Соотношение воздух-топливо – x-engineer.org

Содержание

• Определение соотношения воздух-топливо
• Формула соотношения воздух-топливо
• Соотношение воздух-топливо для различных видов топлива
• Как рассчитывается стехиометрическое соотношение воздух-топливо
• Лямбда-соотношение воздух-топливо
• Соотношение воздух-топливо и мощность двигателя
• Калькулятор соотношения воздух-топливо
• Влияние соотношения воздух-топливо по выбросам двигателя
• Лямбда-регулирование сгорания с обратной связью

Определение соотношения воздух-топливо

Тепловые двигатели используют топливо и кислород (из воздуха) для производства энергии посредством сгорания. Для обеспечения процесса сгорания в камеру сгорания необходимо подавать определенное количество топлива и воздуха. А полное сгорание происходит, когда все топливо сгорает, в выхлопных газах не будет несгоревшего топлива.

Соотношение воздух-топливо определяется как соотношение воздуха и топлива в смеси, приготовленной для сжигания. Например, если у нас есть смесь метана и воздуха с соотношением воздух-топливо 17,5, это означает, что в смеси у нас 17,5 кг воздуха и 1 кг метана.

Идеальное (теоретическое) соотношение воздух-топливо для полного сгорания , называется стехиометрическое соотношение воздух-топливо . Для бензинового (бензинового) двигателя стехиометрическое соотношение воздух-топливо составляет около 14,7: 1. Это значит, что для полного сгорания 1 кг топлива нам потребуется 14,7 кг воздуха. Возгорание возможно, даже если АТР отличается от стехиометрического. Для процесса сгорания в бензиновом двигателе минимальное значение AFR составляет около 6:1, а максимальное может достигать 20:1.

Когда соотношение воздух-топливо выше стехиометрического соотношения, смесь воздух-топливо называется постный . Когда соотношение воздух-топливо ниже стехиометрического соотношения, топливовоздушная смесь называется богатой . Например, для бензинового двигателя AFR 16,5:1 соответствует обедненной смеси, а 13,7:1 – богатой смеси.

Назад

Формула соотношения воздух-топливо

Применительно к двигателям внутреннего сгорания соотношение воздух-топливо (AF или AFR) определяется как соотношение между массой воздуха m _a и массой топлива m _f , используется двигателем при работе:

\[\bbox[#FFFF9D]{AFR = \frac{m_a}{m_f}} \tag{1}\]

Обратное соотношение называется топливно-воздушным соотношением (FA или FAR) и рассчитывается как:

\[FAR = \frac{m_f}{m_a} = \frac{1}{AFR} \tag{1}\]

Вернуться назад

Соотношение воздух-топливо для различных видов топлива

В таблице ниже мы можем см. стехиометрическое соотношение воздух-топливо для нескольких ископаемых видов топлива.

Топливо	Химическая формула	AFR
Methanol	CH 3 OH	6.47:1
Ethanol	C 2 H 5 OH	9:1
Butanol	C 4 H 9 OH	11.2:1
Diesel	C 12 H 23	14.5:1
Gasoline	C 8 H 18	14.7:1
Propane	C 3 H 8	15.67:1
Methane	CH 4	17.19:1
Hydrogen	H 2	34,3:1

Источник: wikipedia. org

Например, чтобы полностью сжечь 1 кг этанола, нам нужно 9 кг воздуха, а чтобы сжечь 1 кг дизельного топлива, нам нужно 14,5 кг воздуха.

Искровое зажигание (SI) Двигатели обычно работают на бензине (бензине) в качестве топлива. AFR двигателей SI колеблется в диапазоне от 12:1 (богатая смесь) до 20:1 (бедная смесь) в зависимости от режима работы двигателя (температура, частота вращения, нагрузка и т. д.). Современные двигатели внутреннего сгорания работают, насколько это возможно, в пределах стехиометрического AFR (в основном из-за доочистки газа). В таблице ниже вы можете увидеть пример AFR двигателя SI, функции частоты вращения двигателя и крутящего момента.

Изображение: Пример зависимости соотношения воздух-топливо (AFR) от частоты вращения и крутящего момента двигателя

Воспламенение от сжатия (CI) Двигатели обычно работают на дизельном топливе. Из-за характера процесса сгорания двигатели с системой внутреннего сгорания всегда работают на бедных смесях с AFR от 18: 1 до 70: 1. Основное различие по сравнению с двигателями SI заключается в том, что двигатели CI работают на стратифицированных (неоднородных) воздушно-топливных смесях, а SI работают на гомогенных смесях (в случае двигателей с распределенным впрыском).

Приведенная выше таблица вводится в сценарий Scilab, после чего создается контурный график.

 EngSpd_rpm_X = [500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500];
EngTq_Nm_Y = [10;20;30;40;50;60;70;80;90;100;110;120;130;140];
EngAFR_rat_Z = [14 14,7 16,4 17,5 19,8 19,8 18,8 18,1 18,1 18,1 18,1 18,1 18,1;
                14 14,7 14,7 16,4 16,4 16,4 16,5 16,8 16,8 16,8 16,8 16,8 16,8;
                14 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 15,7 15,7 15,3 14,9 14,9 14,9;
                14,2 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 13,9 13,3 13,3 13,3;
                14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,5 12,912,9 12,9;
                14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,3 13,3 12,6 12,1 11,8;
                14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 13,6 12,9 12,2 11,8 11,3;
                14,1 14,2 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 14,7 13,3 12,5 11,9 11,4 10,9;
                13,4 13,4 13,8 14,3 14,3 14,7 14,7 13,6 13,1 12,2 11,5 11,1 10,7;
                13,4 13,4 13,4 13,4 13,4 13,6 13,6 12,1 12,1 11,6 11,2 10,8 10,5;
                13,4 13,4 13,4 13,4 13,1 13,1 13,1 11,8 11,8 11,2 10,7 10,5 10,3;
                13,4 13,4 13,4 13,4 12,912,9 12,5 11,6 11,3 10,5 10,4 10,3 10,2;
                13,4 13,4 13,4 13,4 12,9 12,9 12,5 11,6 11,3 10,5 10,4 10,3 10,2;
                13,4 13,4 13,4 13,4 12,9 12,9 12,5 11,6 11,3 10,5 10,4 10,3 10,2];
контур(EngSpd_rpm_X,EngTq_Nm_Y,EngAFR_rat_Z',30)
сетка()
xlabel('Обороты двигателя [об/мин]')
ylabel('Момент двигателя [Нм]')
название('x-engineer. org')
 

Выполнение приведенных выше инструкций Scilab создаст следующий контурный график:

Изображение: контурный график воздуха и топлива в Scilab

Назад

Как рассчитывается стехиометрическое соотношение воздух-топливо

Чтобы понять, как рассчитывается стехиометрическое соотношение воздух-топливо, нам нужно рассмотреть процесс сгорания топлива. Горение – это в основном химическая реакция (называемая окислением ), в которой топливо смешивается с кислородом и образуется двуокись углерода (CO ₂ ), вода (H ₂ O) и энергия (тепло). Учтите, что для того, чтобы произошла реакция окисления, нужна энергия активации (искра или высокая температура). Кроме того, чистая реакция сильно экзотермична (с выделением тепла).

\[\text{Топливо}+\text{Кислород}\xrightarrow[высокая \text{ } температура \text{ (CI)}]{искра \text{ (SI)}} \text{Углекислый газ} + \ text{Вода} + \text{Энергия}\]
Пример 1. Для лучшего понимания рассмотрим реакцию окисления метана . Это довольно распространенная химическая реакция, так как метан является основным компонентом природного газа (в пропорции около 94 %).

Шаг 1 . Напишите химическую реакцию (окисление)

\[CH_4 + O_2 \rightarrow CO_2 + H_2O\]

Шаг 2 . Сбалансируйте уравнение

\[CH_4 + {\color{Red} 2} \cdot O_2 \rightarrow CO_2 +{\color{Red} 2} \cdot H_2O\]

Шаг 3 . Запишите стандартный атомный вес для каждого атома

\[ \begin{split}
\text{Водород} &= 1,008 \text{ а.е.м.}\\
\text{Углерод} &= 12,011 \text{ а.е.м.}\\
\text{Кислород} &= 15,999 \text{ а.е.м.}
\end{split} \]

Шаг 4 . Рассчитайте массу топлива, которое составляет 1 моль метана, состоящего из 1 атома углерода и 4 атомов водорода.

\[m_f =12,011 + 4 \cdot 1,008 = 16,043 \text{g}\]

Шаг 5 . Вычислите массу кислорода, состоящего из 2 молей, каждый из которых состоит из 2 атомов кислорода.

\[m_o =2 \cdot 15,999 \cdot 2= 63,996 \text{g}\]

Шаг 6 . Рассчитайте необходимую массу воздуха, содержащего расчетную массу кислорода, принимая во внимание, что воздух содержит около 21 % кислорода.

\[m_a = \frac{100}{21} \cdot m_o=\frac{100}{21} \cdot 63,996 = 304,743 \text{g}\]

Шаг 7 . Рассчитайте соотношение воздух-топливо, используя уравнение (1)

\[AFR = \frac{m_a}{m_f} = \frac{304,743}{16,043} = 18,995 \]

Расчетное значение AFR для метана не совсем соответствует указанному в литература. Разница может заключаться в том, что в нашем примере мы сделали несколько допущений (воздух содержит только 21 % кислорода, продукты сгорания – только углекислый газ и вода).
Пример 2. Тот же метод можно применить для сжигания бензина. Учитывая, что бензин состоит из изооктана (C ₈ H ₁₈ ), рассчитайте стехиометрическое соотношение воздух-топливо для бензина .

Шаг 1 . Напишите химическую реакцию (окисление)

\[C_{8}H_{18} + O_2 \rightarrow CO_2 + H_2O\]

Этап 2 . Сбалансируйте уравнение

\[C_{8}H_{18} + {\color{Red} {12,5}} \cdot O_2 \rightarrow {\color{Red} 8} \cdot CO_2 +{\color{Red} 9} \cdot H_2O\]

Шаг 3 . Запишите стандартный атомный вес для каждого атома

\[ \begin{split}
\text{Водород} &= 1,008 \text{ а.е.м.}\\
\text{Углерод} &= 12,011 \text{ а.е.м.}\\
\text{Кислород} &= 15,999 \text{ а.е.м.}
\end{split} \]

Шаг 4 . Рассчитайте массу топлива, которое составляет 1 моль изооктана, состоящего из 8 атомов углерода и 18 атомов водорода.

\[m_f =8 \cdot 12,011 + 18 \cdot 1,008 = 114,232 \text{g}\]

Шаг 5 . Вычислите массу кислорода, который состоит из 12,5 молей, каждый моль состоит из 2 атомов кислорода.

\[m_o =12,5 \cdot 15,999 \cdot 2= 399,975 \text{g}\]

Шаг 6 . Рассчитайте необходимую массу воздуха, содержащего расчетную массу кислорода, принимая во внимание, что воздух содержит около 21 % кислорода.

\[m_a = \frac{100}{21} \cdot m_o=\frac{100}{21} \cdot 399,975 = 1904,643 \text{g}\]

Шаг 7 . Рассчитайте соотношение воздух-топливо, используя уравнение (1)

\[AFR = \frac{m_a}{m_f} = \frac{1904,643}{114,232} = 16,673 \]

Опять же, расчетное стехиометрическое соотношение воздух-топливо для бензина равно несколько отличается от приведенного в литературе. Таким образом, результат приемлемый, так как мы сделали много допущений (бензин содержит только изооктан, воздух содержит только кислород в пропорции 21 %, единственные продукты сгорания – углекислый газ и вода, горение идеальное).

Назад

Лямбда соотношение воздух-топливо

Мы увидели, что такое и как рассчитать стехиометрическое (идеальное) соотношение воздух-топливо. В реальности двигатели внутреннего сгорания работают не именно с идеальным AFR, а с близкими к нему значениями. Таким образом, мы будем иметь идеальное и фактическое соотношение AFR воздух-топливо. Соотношение между фактическим соотношением воздух-топливо (AFR _{фактическое} ) и идеальным/стехиометрическим соотношением воздух-топливо (AFR _{идеальное} ) называется эквивалентным соотношением воздух-топливо 9.0482 или лямбда (λ).

\[\bbox[#FFFF9D]{\lambda = \frac{AFR_{actual}}{AFR_{ideal}}} \tag{3}\]

Например, идеальное соотношение воздух-топливо для бензина ( бензиновый) двигатель 14,7:1. Если фактическое/реальное значение AFR равно 13,5, коэффициент эквивалентности лямбда будет равен:

\[\lambda = \frac{13,5}{14,7} = 0,92\]

В зависимости от значения лямбда двигатель запускается с обедненной, стехиометрической или богатой воздушно-топливной смесью.

Коэффициент эквивалентности	Тип воздушно-топливной смеси	Описание
λ < 1,00	Богатое количество воздуха недостаточно для полного сгорания; после сгорания в выхлопных газах присутствует несгоревшее топливо
λ = 1,00	Стехиометрический (идеальный)	Масса воздуха точна для полного сгорания топлива; после сгорания нет избыточного кислорода в выхлопе и нет несгоревшего топлива
λ > 1,00	Бедная	Кислорода больше, чем требуется для полного сжигания количества топлива; после сгорания в выхлопных газах присутствует избыток кислорода

В зависимости от вида топлива (бензин или дизель) и типа впрыска (прямой или непрямой) двигатель внутреннего сгорания может работать на бедной, стехиометрической или богатой смеси топливные смеси.

Изображение: 3-цилиндровый бензиновый двигатель Ecoboost с непосредственным впрыском топлива (схема лямбда)
Кредит: Ford

Например, 3-цилиндровый двигатель Ford Ecoboost работает со стехиометрическим соотношением воздух-топливо на холостом ходу и средних оборотах двигателя и во всем диапазоне нагрузок, а также с обогащенной топливно-воздушной смесью на высоких оборотах и ​​нагрузке. Причина, по которой он работает с обогащенной смесью при высоких оборотах двигателя и нагрузке, заключается в охлаждении двигателя . Дополнительное топливо (которое останется несгоревшим) впрыскивается для поглощения тепла (путем испарения), тем самым снижая температуру в камере сгорания.

Изображение: Дизельный двигатель (лямбда-карта)
Авторы и права: wtz.de

Двигатель с воспламенением от сжатия (дизельный) работает все время на обедненной воздушно-топливной смеси , значение коэффициента эквивалентности (λ) зависит от рабочая точка (скорость и крутящий момент). Причиной этого является принцип работы дизеля: регулирование нагрузки не за счет массы воздуха (которого всегда в избытке), а за счет массы топлива (времени впрыска).

Помните, что коэффициент стехиометрического эквивалента (λ = 1,00) означает соотношение воздух-топливо 14,7:1 для бензиновых двигателей и 14,5:1 для дизельных двигателей.

Назад

Соотношение воздух-топливо и мощность двигателя

Мощность двигателя и расход топлива сильно зависят от соотношения воздух-топливо. Для бензинового двигателя наименьший расход топлива достигается при обедненной смеси AFR. Основная причина заключается в том, что кислорода достаточно для полного сжигания всего топлива, что выражается в механической работе. С другой стороны, максимальная мощность достигается при обогащении топливно-воздушных смесей. Как объяснялось ранее, подача большего количества топлива в цилиндр при высокой нагрузке и скорости двигателя охлаждает камеру сгорания (за счет испарения топлива и поглощения тепла), что позволяет двигателю развивать максимальный крутящий момент и, следовательно, максимальную мощность.

Изображение: Функция мощности двигателя и расхода топлива от соотношения воздух-топливо (лямбда)

На рисунке выше видно, что мы не можем получить максимальную мощность двигателя и наименьший расход топлива при одном и том же соотношении воздух-топливо. Наименьший расход топлива (наилучшая экономия топлива) достигается при использовании бедных воздушно-топливных смесей с AFR 15,4: 1 и коэффициентом эквивалентности (λ) 1,05. Максимальная мощность двигателя достигается при обогащении топливно-воздушных смесей с AFR 12,6:1 и коэффициентом эквивалентности (λ) 0,86. При стехиометрической топливовоздушной смеси (λ = 1) существует компромисс между максимальной мощностью двигателя и минимальным расходом топлива.

Двигатели с воспламенением от сжатия (дизельные) всегда работают на бедных воздушно-топливных смесях (λ > 1,00). Большинство современных дизельных двигателей работают с λ между 1,65 и 1,10. Максимальная эффективность (наименьший расход топлива) достигается при λ = 1,65. Увеличение количества топлива выше этого значения (приблизительно к 1,10) приведет к увеличению количества сажи (несгоревших частиц топлива).

Р. Дуглас провел интересное исследование двухтактных двигателей. В своей докторской диссертации « Исследования замкнутого цикла двухтактного двигателя 93; график (lmbd_g, eff_lmbd_g, ‘b’, ‘Ширина линии’, 2) держать график (lmbd_d, eff_lmbd_d, ‘r’, ‘Ширина линии’, 2) сетка() xlabel(‘$\лямбда\текст{[-]}$’) ylabel(‘$\eta_{\lambda} \text{[-]}$’) название(‘x-engineer. org’) легенда(‘бензин’,’дизель’,4)

Выполнение приведенных выше инструкций Scilab выводит следующее графическое окно.

Изображение: Функция полноты сгорания от коэффициента эквивалентности

Как видите, двигатель с воспламенением от сжатия (дизельный) при стехиометрическом соотношении воздух-топливо имеет очень низкую полноту сгорания. Наилучшая полнота сгорания достигается при λ = 2,00 для дизельных двигателей и λ = 1,12 для двигателей с искровым зажиганием (бензиновых).

Go back

Air fuel ratio calculator

m a [g]	Fuel type MethanolEthanolButanolDieselGasolinePropaneMethaneHydrogen	λ [-]
m f [g]		η λ [%]

Наблюдение : Эффективность сгорания рассчитывается только для дизельного топлива и бензина (бензин) с использованием уравнений (4) и (5). Для других видов топлива расчет полноты сгорания недоступен (NA).

Назад

Влияние соотношения воздух-топливо на выбросы двигателя

Выбросы выхлопных газов двигателей внутреннего сгорания сильно зависят от соотношения воздух-топливо (коэффициент эквивалентности). Основные выбросы отработавших газов в ДВС приведены в таблице ниже.

Exhaust gas emission	Description
CO	carbon monoxide
HC	hydrocarbon
NOx	оксиды азота
Сажа	частицы несгоревшего топлива CO и HC в основном образуются при обогащении воздушно-топливной смеси, а NOx — при обедненной смеси. Итак, не существует фиксированной воздушно-топливной смеси, для которой мы можем получить минимум для всех выбросов выхлопных газов. Изображение: функция эффективности катализатора бензинового двигателя от соотношения воздух-топливо Трехкомпонентный каталитический нейтрализатор (TWC), используемый в бензиновых двигателях, имеет наивысшую эффективность, когда двигатель работает в узком диапазоне вокруг стехиометрического соотношения воздух-топливо. TWC преобразует от 50 до 90 % углеводородов и от 90 до 99 % оксида углерода и оксидов азота при работе двигателя с λ = 1,00. Вернуться назад Лямбда-регулирование сгорания с замкнутым контуром Чтобы соответствовать нормам по выбросам отработавших газов, для двигателей внутреннего сгорания (особенно бензиновых) крайне важно иметь точный контроль соотношения воздух-топливо. Поэтому все современные двигатели внутреннего сгорания имеют Регулятор соотношения воздух-топливо (лямбда) с обратной связью . Изображение: Двигатель внутреннего сгорания с замкнутым контуром лямбда-регулирования (бензиновые двигатели) датчик массового расхода воздуха первичный катализатор вторичный катализатор топливная форсунка верхний лямбда-зонд (кислород) нижний по потоку лямбда-зонд датчик контур подачи топлива впускной коллектор выпускной коллектор Важным компонентом для работы системы является лямбда-зонд (кислород) . Этот датчик измеряет уровень молекул кислорода в выхлопных газах и отправляет информацию в электронный блок управления двигателем (ECU). Основываясь на показаниях датчика кислорода, ЭБУ бензинового двигателя регулирует уровень массы топлива, чтобы поддерживать соотношение воздух-топливо на стехиометрическом уровне (λ = 1,00). Например (бензиновые двигатели), если уровень молекул кислорода выше порога стехиометрического уровня (поэтому мы имеем бедную смесь), то при следующем цикле впрыска количество впрыскиваемого топлива будет увеличено, чтобы использовать лишний воздух. Имейте в виду, что двигатель всегда будет переходить с обедненной смеси до богатой смеси между циклами впрыска, что даст «среднее» соотношение стехиометрических воздушно-топливных смесей. Для дизельных двигателей, поскольку они всегда работают на бедной топливной смеси, лямбда-регулирование осуществляется другим способом. Конечная цель осталась прежней — контроль выбросов выхлопных газов. Если у вас есть какие-либо вопросы или замечания относительно этого урока, пожалуйста, используйте форму комментариев ниже. Не забудьте поставить лайк, поделиться и подписаться! Соотношение и процессы сжигания с расходом воздуха – Control Guru Allen Houtz 1 и Дуг Купер аналогичные процессы сжигания топлива. Это связано с тем, что соотношение воздуха и топлива в зоне сгорания этих процессов напрямую влияет на эффективность сгорания топлива и выбросы в окружающую среду. Требование для реализации управления соотношением заключается в том, что как скорость подачи топлива, так и скорость подачи воздуха для горения измеряются и доступны в виде сигналов переменных процесса (PV). Ниже (щелкните, чтобы увеличить) показана концептуальная стратегия управления соотношением воздух/топливо. В этой репрезентативной архитектуре расход топлива регулируется для поддержания температуры теплоносителя на выходе из печи. В других процессах скорость потока топлива может регулироваться для поддержания давления в паровом коллекторе, температуры в канале после горелки или аналогичной переменной, которая должна регулироваться для эффективной работы. Скорость подачи воздуха для горения затем регулируется регулятором доли потока (соотношения) для поддержания желаемого соотношения воздух/топливо. Хотя выше показан простой датчик и клапан, мы будем расширять и изменять эту концептуальную архитектуру по мере продвижения в этом обсуждении, потому что: ▪ Конечный элемент управления (FCE) для потока воздуха для горения, а не клапан, чаще представляет собой вентилятор с регулируемой скоростью, возможно, с регулируемыми заслонками или жалюзи. ▪ Измерение расхода воздуха для горения является сложной задачей и может включать измерение перепада давления на участке пути выхлопных газов для горения. ▪ В различных приложениях скорость потока воздуха может быть дикой подачей, а скорость потока топлива – регулируемой подачей. ▪ Анализаторы дымовых газов повышают ценность и сложность, поскольку они контролируют химический состав, связанный с эффективностью сгорания и выбросами в окружающую среду. Почему важно соотношение воздух/топливо В процессах горения соотношение воздух/топливо обычно выражается по массе. Мы получаем максимальную полезную тепловую энергию, если мы подаем воздух в зону горения с массовым расходом (например, фунт/мин, кг/ч), соответствующим массовому расходу топлива на горелку. Рассмотрим это общее уравнение для химии горения топлива: Где: CO 2 = двуокись углерода CO = окись углерода H 2 O = вода Воздух = 21 % кислорода (O 2 ) и 79 % азота (N 2 ) Топливо = углеводород, такой как природный газ или жидкое топливо Воздух в основном состоит из кислорода и азот. Это кислород в воздухе, который соединяется с углеродом в топливе в высокоэнергетической реакции, называемой горением. При сжигании углеводородов природа сильно предпочитает двойные углерод-кислородные связи двуокиси углерода и будет выделять значительную тепловую энергию в экзотермической реакции для достижения этого CO 9Форма 0019 2 . Таким образом, двуокись углерода является обычным парниковым газом, образующимся при полном сгорании углеводородного топлива. Водяной пар (H 2 O) также является нормальным продуктом сгорания углеводородов. Примечание: загрязняющие вещества оксид азота (NOx) и оксид серы (SOx) не включены в наше уравнение химии горения. Они производятся в промышленных процессах сжигания в основном из азота и серы, содержащихся в топливе. По мере повышения температуры в зоне горения часть азота в воздухе также может превращаться в NOx. Химия сжигания NOx и SOx выходит за рамки этой статьи, но подробное обсуждение можно найти здесь. Слишком мало воздуха приводит к загрязнению окружающей среды и увеличению отходов Топливо Кислород, необходимый для сжигания топлива, поступает из воздуха, который мы подаем в процесс. Если соотношение воздух/топливо слишком мало в нашем нагревателе, котле или печи, не будет достаточно кислорода для полного преобразования углеводородного топлива в углекислый газ и воду. Слишком маленькое соотношение воздух/топливо приводит к неполному сгоранию нашего топлива. По мере снижения доступности кислорода в первую очередь будут образовываться вредные выхлопные газы, включая окись углерода. По мере дальнейшего снижения соотношения воздух/топливо в выхлопной трубе может появляться частично сгоревшее и несгоревшее топливо, часто проявляющееся в виде дыма и сажи. Угарный газ, частично сгоревшее и несгоревшее топливо — все это яды, выбросы которых регулируются правительством (Агентство по охране окружающей среды в США). Неполное сгорание также означает, что мы тратим впустую дорогое топливо. Топливо, которое не сгорает, чтобы обеспечить полезную тепловую энергию, включая окись углерода, которая может давать энергию при преобразовании в двуокись углерода, буквально утекает вверх по нашей выхлопной трубе как упущенная выгода. Слишком много отходов воздуха Топливо Проблема, которая делает процесс горения таким интересным, заключается в том, что если мы подаем слишком много воздуха в зону горения (если соотношение воздух/топливо слишком велико), мы также тратим топливо впустую. , хотя и совершенно по-другому. Как только у нас будет достаточно кислорода в зоне горения для полного сгорания углеводородного топлива до углекислого газа и воды, мы приступим к части загрязнения окружающей среды в нашем уравнении химии горения. Любой воздух, подаваемый в технологический процесс сверх этого количества, становится дополнительной технологической нагрузкой, подлежащей нагреву. Когда соотношение воздух/топливо превышает необходимое для полного сгорания, лишний азот и ненужный кислород поглощают тепловую энергию, снижая температуру пламени и газов в зоне сгорания. По мере того как рабочая температура падает, у нас меньше возможностей извлекать полезную тепловую энергию для нашего предполагаемого применения. Таким образом, когда соотношение воздух/топливо слишком высокое, мы производим избыток горячего воздуха. И этот горячий воздух просто переносит свою тепловую энергию вверх и наружу из выхлопной трубы в виде упущенной выгоды. Теоретический (стехиометрический) Воздух Взаимосвязь между соотношением воздух/топливо, образованием загрязнений и отработанной тепловой энергией служит основой для проектирования системы управления. В тщательном лабораторном эксперименте с точными измерениями, идеальным перемешиванием и неограниченным временем мы смогли определить точное количество воздуха, необходимого для завершения преобразования углеводородного топлива в углекислый газ и воду. Это минимальное количество называется «теоретическим» или «стехиометрическим» воздухом. К сожалению, реальные процессы горения имеют несовершенное смешивание воздуха с топливом. Кроме того, газы имеют тенденцию течь настолько быстро, что смесь воздуха и топлива имеет ограниченное время контакта в зоне сгорания. Таким образом, если мы подаем воздух в точной теоретической или стехиометрической пропорции к топливу, у нас все равно будет неполное сгорание и упущенная выгода. Настоящие горелки обычно работают примерно так, как показано на графике ниже. Стоимость, связанная с работой при повышенном соотношении воздух/топливо, — это энергия, потраченная впустую на нагрев дополнительного количества кислорода и азота. Однако при снижении соотношения воздух/топливо потери из-за неполного сгорания и образования загрязняющих веществ быстро возрастают. Для любой конкретной конструкции горелки существует целевое соотношение воздух/топливо, которое уравновешивает конкурирующие эффекты для минимизации общих потерь и, таким образом, максимизации прибыли. Как следует из приведенного выше графика (обратите внимание, что на вертикальной оси нет шкалы), газовая или жидкотопливная горелка обычно уравновешивает потери, работая где-то между 105% и 120% теоретического воздуха. Это обычно называют работой с избытком воздуха от 5% до 20%. Датчики должны быть быстрыми, дешевыми и простыми Пламенные нагреватели, котлы и печи в процессах с потоками, состоящими из газов, жидкостей, порошков, суспензий и расплавов, используются в широком диапазоне производственных, производственных и опытно-конструкторских операций. Знание того, что состав топлива, конструкция горелок, конфигурация зоны горения и цель процесса могут различаться для каждой реализации, намекает на ошеломляющий набор возможностей проектирования и настройки стратегии управления. Для разработки стандартной стратегии управления нам требуется гибкий метод измерения избытка воздуха, чтобы мы могли контролировать целевое соотношение воздух/топливо. Как обсуждалось в этой статье, мы обычно ищем датчики, которые являются надежными, недорогими, простыми в установке и обслуживании и быстро реагирующими. Если мы не можем получить эти качества с помощью прямого измерения интересующей переменной процесса (PV), то эффективной альтернативой является измерение связанной переменной, если это можно сделать с помощью «быстрого, дешевого и простого» датчика. Примером PV, который очень сложно измерить непосредственно в зоне горения, является избыток воздуха, однако приемлемой альтернативой является содержание кислорода и энергии в дымовых газах. Как оказалось, работа с избытком воздуха от 5% до 20% соответствует содержанию кислорода в дымовых газах от 1% до 3% по объему. Измерение дымовых газов Измеряя состав выхлопных дымовых газов, мы получаем информацию, необходимую для надлежащего контроля и управления соотношением воздух/топливо в зоне сгорания. Анализаторы дымовых труб делятся на две большие категории: ▪ Анализаторы экстрактивных газов на сухой основе извлекают пробу газа из дымовой трубы и охлаждают ее для конденсации воды из пробы. Затем проводится анализ сухого дымового газа.  ▪ Анализаторы Wet Basis In Situ размещаются в непосредственной близости от штабеля. Измеряемый горячий образец все еще содержит водяной пар, образующийся при сгорании, что обеспечивает анализ влажных дымовых газов. Можно приобрести множество анализаторов дымовых газов (или дымовых газов), измеряющих O 2 . Анализаторы на влажную основу дают более низкое значение кислорода, чем анализаторы на сухую основу, возможно, на 0,3–0,5% по объему. Широко доступны приборы, которые наряду с измерением кислорода также включают измерение угарного газа. Обычный подход заключается в пропускании дымового газа через каталитическую камеру и измерении энергии, высвобождаемой при преобразовании моноксида углерода и несгоревшего топлива в диоксид углерода. Результаты анализатора выражаются в виде эквивалентного процента CO в образце. Одно число, выраженное в виде измерения CO, но представляющее собой потери топлива из-за недостатка воздуха, упрощает разработку стратегии управления и управление технологическим процессом. Благодаря измерению O 2 и CO (представляющего все потери топлива) в стеке нашего процесса сгорания, у нас есть важные измерения PV, необходимые для реализации стратегии контроля соотношения воздух/топливо. Обратите внимание, что производитель горелки и/или персонал, занимающийся разработкой технологического процесса, несет ответственность за указание целевых значений уставки для конкретной системы сжигания до настройки контроллера. Измерение расхода воздуха В процессах горения воздух для горения обычно подается одним из трех способов: ▪ В процессе принудительной тяги используется воздуходувка для подачи воздуха в зону горения. ▪ Процесс с принудительной тягой имеет вентилятор после горелки, который втягивает или всасывает воздух через зону горения. ▪ Процесс с естественной тягой основан на пустоте, остающейся после того, как горячие выхлопные газы естественным образом поднимаются вверх по дымовой трубе и втягивают воздух в зону горения. В данном обсуждении мы предполагаем, что воздуходувка используется либо для принудительной подачи воздуха для горения, либо для обеспечения подачи воздуха для горения, поскольку системы с естественной тягой не предназначены для активного управления воздушным потоком. Даже с помощью воздуходувки измерение расхода воздуха, подаваемого при низком давлении через изгибы и повороты воздуховодов неправильной формы и огнеупорного кирпича, недешево и не просто. Популярной альтернативой является измерение перепада давления в некоторой части потока выхлопных газов. Основную часть отработавших газов составляет азот, который поступает с воздухом для горения. До тех пор, пока регулировка соотношения воздух/топливо незначительна, скорость потока отработавших газов будет довольно близко соответствовать скорости подачи воздуха для горения. Таким образом, правильно реализованное измерение перепада давления является «быстрым, дешевым и простым» методом определения скорости подачи воздуха для горения. На рисунке ниже (щелкните, чтобы увеличить) показано такое измерение в секции теплопередачи и вверх по выхлопной трубе. Также показано, что выходной сигнал контроллера от контроллера доли (соотношения) потока, COC, регулирует жалюзи для модуляции потока через зону сгорания. По мере того, как жалюзи открываются и закрываются, чтобы обеспечить больший или меньший поток, измерение дифференциального давления будет соответственно увеличиваться или уменьшаться. Как обсуждалось в статье об архитектуре контроллера соотношения, сигнал от датчиков дикого и регулируемого расхода должен изменяться линейно в зависимости от расхода. Датчик перепада давления, подключенный к участку пути выхлопных газов, становится датчиком линейного расхода газа, поскольку он определяет, что общий расход газа F пропорционален квадратному корню из перепада давления (∆P) или . Таким образом, регулируемый сигнал переменной процесса подачи, PVC, линейно зависит от расхода, когда извлекается квадратный корень из сигнала дифференциального давления, как показано на диаграмме. Примечание для практикующего врача. Измеритель дифференциального давления не должен подключаться к той части пути потока газа, которая включает регулируемые жалюзи. Каждое изменение положения жалюзи изменяет соотношение F и ∆P. Для успеха потребуется, чтобы во время калибровки мы каким-то образом определяли разные коэффициенты a для каждого положения жалюзи. Этой нереальной задачи легко избежать, правильно расположив краны перепада давления. Калибровка сигнала перепада давления для определенной скорости подачи воздуха обычно достигается, когда пламенный нагреватель, котел или печь работают с регулятором соотношения воздух/топливо в ручном режиме. Калибровка максимального или полного перепада давления определяется путем доведения расхода топлива до максимума (или настолько близкого к нему, насколько это практически возможно), а затем регулировки расхода подаваемого воздуха до тех пор, пока конструкция O 2 измеряется уровень дымового газа. Перепад давления, измеряемый этими датчиками, очень мал, а выхлопной газ содержит водяной пар, который может конденсироваться в измерительных линиях. Даже один-два дюйма конденсата на одной стороне преобразователя дифференциального давления могут существенно исказить сигнал измерения. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт