西北农林科技大学朱德兰获国家专利权
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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种基于量纲分析的固定式喷灌系统土壤水分均匀度预测方法及系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119180376B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411268136.0,技术领域涉及:G06Q10/04;该发明授权一种基于量纲分析的固定式喷灌系统土壤水分均匀度预测方法及系统是由朱德兰;张锐;王亚利设计研发完成,并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于量纲分析的固定式喷灌系统土壤水分均匀度预测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于量纲分析的固定式喷灌系统土壤水分均匀度预测方法及系统,包括:从喷头水力性能指标和土壤水力参数中选取若干个物理量;基于物理量,利用量纲分析的π定理法,得到若干个无量纲π项;建立土壤水分均匀度与喷头水力性能指标和土壤水力参数的函数关系;构建固定式喷灌系统土壤水分运移数值模型;设计正交试验,通过数值模型定量获取多种喷灌工况下土壤含水率;开展土壤水分均匀度与物理量的多元非线性回归,得到经验系数和各项的拟合指数,确定喷灌土壤水分均匀度的预测模型;基于预测模型,对喷灌土壤水分均匀度进行预测。本发明实现了通过常用土壤水力参数和喷头水力性能指标即可模拟喷灌土壤水分均匀度的目标。
本发明授权一种基于量纲分析的固定式喷灌系统土壤水分均匀度预测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于量纲分析的固定式喷灌系统土壤水分均匀度预测方法,其特征在于,包括以下步骤: 从喷头水力性能指标和土壤水力参数中选取若干个物理量,其中所述物理量包括:土壤基质势|Ψ|,饱和导水率Ks,喷洒区域总流量Q,灌水时间ti,水分运移时间tm,喷灌地面均匀度CUg; 基于所述物理量,利用量纲分析的π定理法,得到若干个无量纲π项; 基于所述无量纲π项,建立喷灌土壤水分均匀度CUs与喷头水力性能指标和土壤水力参数的函数关系; 基于所述函数关系,构建固定式喷灌系统土壤水分运移的三维数值模型; 设计正交试验,通过固定式喷灌系统土壤水分运移的三维数值模型定量获取多种喷灌工况下土壤含水率; 基于所述多种喷灌工况下土壤含水率,开展喷灌土壤水分均匀度CUs与土壤基质势|Ψ|、饱和导水率Ks、喷洒区域总流量Q、灌水时间ti、水分运移时间tm和喷灌地面均匀度CUg的多元非线性回归,得到经验系数和各项的拟合指数,确定固定式喷灌系统中喷灌土壤水分均匀度CUs的预测模型; 基于所述预测模型,对固定式喷灌系统中喷灌土壤水分均匀度CUs进行预测; 确定待预测的参数为喷灌土壤水分均匀度CUs,从喷头水力性能指标和土壤水力参数中选取6个物理量,6个物理量分别为,土壤基质势|Ψ|,饱和导水率Ks,喷洒区域总流量Q,灌水时间ti,水分运移时间tm和喷灌地面均匀度CUg;CUs的求解方程为:FCUs,|ψ|,Ks,Q,ti,tm,CUg=0; 选择2个基本量纲:土壤基质势|Ψ|和饱和导水率Ks,|Ψ|和Ks分别为几何学和运动学的量,其量纲分别为[L]和[L·T-1]; 基于所述物理量,利用量纲分析的π定理法,得到若干个无量纲π项的方法包括: 其中,CUs为喷灌土壤水分均匀度; 基于所述无量纲π项,建立喷灌土壤水分均匀度CUs与喷头水力性能指标和土壤水力参数的函数关系的方法包括: 其中,λ为经验系数;η1、η2……η4为拟合指数; 基于所述函数关系,构建固定式喷灌系统土壤水分运移的三维数值模型的方法包括: 喷头采用正方形布置,模拟区域深度为1m,边长为喷头安装高度1.7m,将雨量桶沿径向布置在从喷头引出的三条射线上,相邻雨量桶间距为0.5m,径向线夹角为30°,试验结束后,对距喷头相同距离雨量桶测得的水量取平均值,计算喷头沿射程方向的喷灌强度; 采用基于最小二乘法的六次多项式对沿射程方向的喷灌强度数值进行拟合,得到喷头径向水量分布曲线; 将径向水量分布曲线导入Surfer软件得到叠加区域内的网格状水量分布; 基于网格状水量分布,通过阶跃函数设置灌水时间; 设置上表面边界条件为大气边界,在灌溉期间为不随时间变化的非均匀降水边界和蒸发边界,非灌溉期间上表面边界仅存在蒸发; 设置底部边界为自由排水边界,侧面边界为零通量边界; 采用自由四面体网格设置数值计算域,对几何顶点附近区域进行局部网格加密,网格尺寸为“极细化”,平均网格尺寸为1.4×10-3m; 设计模拟时长为72h,时间步长为1h; 所述正交试验包括喷洒均匀度、土壤质地和初始土壤含水率三个因素,分别设置了6种喷洒均匀度:46.3%、81.9%、35.2%、57.1%、65.2%和74.0%,3种土壤质地:黏壤土、粉质黏土和壤土;3种初始土壤含水率:田间持水率的55%、65%和75%; 所述预测模型为: 其中,R2为拟合度。
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