| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3-4页 |
| 1 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-17页 |
| 1.2.1 对水文地质参数的研究进展 | 第11-12页 |
| 1.2.2 抽水试验确定水文地质参数方法的研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.3 地下水逆问题的研究进展 | 第13-17页 |
| 1.3 主要内容结构与技术路线 | 第17页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第17-19页 |
| 2 研究区概况及试验设计 | 第19-33页 |
| 2.1 地理位置 | 第19页 |
| 2.2 水文气象 | 第19-22页 |
| 2.3 区域地质与水文地质 | 第22-25页 |
| 2.3.1 地层 | 第22-23页 |
| 2.3.2 水文地质条件 | 第23页 |
| 2.3.3 地下水补给、径流、排泄条件 | 第23-25页 |
| 2.3.4 地下水动态特征 | 第25页 |
| 2.4 野外试验设计 | 第25-29页 |
| 2.4.1 核磁共振试验设计方案 | 第25-26页 |
| 2.4.2 抽水实验设计方案 | 第26-28页 |
| 2.4.3 试验步骤及注意事项 | 第28-29页 |
| 2.5 抽水试验原始数据分析 | 第29-33页 |
| 3 基于野外试验联合推定含水层(组)系统参数 | 第33-46页 |
| 3.1 基于核磁共振数据解译的含水层(组)系统辨析 | 第33-37页 |
| 3.1.1 核磁共振地下水探测技术基本原理 | 第33页 |
| 3.1.2 核磁共振地下水探测技术反演方法 | 第33-34页 |
| 3.1.3 核磁共振点解译结果 | 第34-36页 |
| 3.1.4 含水层(组)系统的联合推断 | 第36-37页 |
| 3.2 基于AquiferTest求解水文地质参数 | 第37-42页 |
| 3.2.1 抽水阶段试验数据AquiferTest求参结果 | 第38-41页 |
| 3.2.2 恢复阶段试验数据配线求参结果 | 第41-42页 |
| 3.3 人工智能方法反演含水层(组)系统参数 | 第42-44页 |
| 3.4 不同参数推求方法的对比讨论 | 第44页 |
| 3.5 小结 | 第44-46页 |
| 4 基于水力层析法反演水文地质参数 | 第46-58页 |
| 4.1 水力层析法基本理论 | 第46-49页 |
| 4.1.1 基本理论 | 第46-49页 |
| 4.1.2 计算流程 | 第49页 |
| 4.2 水文参数估算结果评价方法 | 第49-50页 |
| 4.3 水力层析法反演水文地质参数 | 第50-56页 |
| 4.3.1 不同观测井间距对渗透系数K的估值影响 | 第50-52页 |
| 4.3.2 抽水井间距对渗透系数K的估值影响 | 第52-53页 |
| 4.3.3 抽水流量对渗透系数K的估值影响 | 第53-54页 |
| 4.3.4 时间采集对渗透系数K的估值影响 | 第54-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-58页 |
| 5 基于向导点-正则化方法反演水文地质参数 | 第58-82页 |
| 5.1 PEST程序概述 | 第58-65页 |
| 5.1.1 Gauss-Marquardt-Levenberg迭代算法 | 第59-60页 |
| 5.1.2 向导点-正则化方法 | 第60-61页 |
| 5.1.3 正则化方法 | 第61-65页 |
| 5.2 地下水模型 | 第65页 |
| 5.3 向导点-正则化方法反演水文地质参数 | 第65-73页 |
| 5.3.1 Tikhonov正则化方法 | 第66-67页 |
| 5.3.2 T-SVD正则化方法 | 第67-69页 |
| 5.3.3 SVD-Assist正则化方法 | 第69-73页 |
| 5.4 向导点的数量对正则化方法反演结果的影响 | 第73-81页 |
| 5.5 小结 | 第81-82页 |
| 6 反演模型解的精度和尺度效应 | 第82-88页 |
| 6.1 等效均质法 | 第82页 |
| 6.2 稀疏参数化法 | 第82-84页 |
| 6.3 高度参数化法 | 第84-87页 |
| 6.3.1 向导点-正则化方法 | 第84-85页 |
| 6.3.2 水力层析法 | 第85-87页 |
| 6.4 小结 | 第87-88页 |
| 7 结论与展望 | 第88-90页 |
| 7.1 结论 | 第88-89页 |
| 7.2 展望 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-98页 |
| 作者简介 | 第98页 |
