[发明专利]一种海岸带咸水入侵智能监测识别方法及系统

说明书

本发明公开的地下海水模拟设备技术领域，具体为一种海岸带咸水入侵智能监测识别方法及系统，包括有工作台，所述工作台底端固定连接有支撑柱，且工作台底端固定连接有模拟箱，所述模拟箱一侧嵌合连接有排料槽，且排料槽内壁固定连接有第一滤网，所述工作台一侧固定连接有收纳槽，且收纳槽一侧嵌合连接有排水阀。本发明中通过取样机构的作用下，液压杆可以带动着取样管升降移动，将取样管插入模拟箱内，可以对模拟箱内的模拟岩层进行取样，便于工作人员对模拟岩层进行数据检测记录，且通过挤压T型杆，可以带动着顶块向下移动，顶块可以将取样管内的样本岩层快速顶出，便于取出，操作简单，省时省力，并能够防止取样馆内残留样。

技术领域

本发明涉及咸水模拟设备技术领域，具体为一种海岸带咸水入侵智能监测识别方法及系统。

背景技术

咸水入侵，是滨海地区地下水动力条件变化导致的咸、淡水界面向陆地方向移动的现象，是全球海岸带地区普遍面临的地质灾害。传统上咸水入侵的研究方法主要有两种：水文地球化学法和地球物理法。水文地球化学法是通过钻探、测井、采取水样直接分析各盐度参数以评价咸水入侵等级。水文地球化学法的优点是简单直接、结果准确，缺点是资源投入大、工作周期长，难以完整覆盖调查区；地球物理法是通过地球物理方法获取地下电阻率、极化率等电性参数，通过反演获得地下盐度场分布信息，从而对咸水入侵程度进行评价。地球物理法的优点是部署快速、成本低廉、可实现大纵深勘探，缺点是由于地球物理方法的多解性问题，导致反演结果准确度低、可靠性差，难以直接被用户所使用。

以往的工作中，对咸水入侵的识别研究，需依赖大量的钻孔数据支撑，这种直接钻井取样成本高、难度大、效率低，难以满足各级用户对于环境治理和新型城镇化建设的实际需求，现有的咸水入侵程度模拟监测装置，在其使用的过程中，不具备模拟岩层取样的功能，作业人员无法灵活的对不同岩层进行取样操作，使得模拟检测具有一定的局限性，且模拟过程中用到的砂石与海水无法二次使用，提高模拟作业成本。

本发明采用一种咸水入侵程度模拟监测装置通过人工智能方法对地下水咸水入侵体系进行数值模拟，融合地球物理勘探与水文地质测试两种方法长处，使用装置模拟钻孔、水井的水文地质参数，训练识别大范围综合物探剖面的咸水入侵识别模式，结合地质、地球物理、地球化学等多方面信息循环训练模型，从而提高传统方法的评价精度，更准确、更高效地对海岸带地区咸水入侵进行识别和评价。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式，在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于现有的咸水入侵程度模拟监测装置，在其使用的过程中，不具备模拟岩层取样的功能，作业人员无法灵活的对不同岩层进行取样操作，使得模拟检测具有一定的局限性，且模拟过程中用到的砂石与海水无法二次使用，提高模拟作业成本的问题，提出了本发明。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

一种海岸带咸水入侵智能监测识别方法，包括以下步骤：

步骤1，通过地球物理勘探方法，采集地下空间不同位置的电阻率信息。

步骤2，依据模拟钻孔、水井的水文地质参数进行海水入侵指数分析，计算海水入侵指数与测井数据之间的相关性，分析测井数据与海水入侵程度的关联性，计算相关系数公式为：

这里，Y为海水入侵等级，X为测井数据。Cov()为协方差，Var()为方差。

步骤3，依据模拟的测井数据，采用机器学习方法中极限随机树进行海水入侵界限的标定，将获取的电阻率数据进行畸变点剔除、地形校正后，转化为二维稀疏矩阵，提取训练数据对应区域及邻域电阻率数据，按照以下方式构建原始数据矩阵：