地下水源热泵系统水源侧故障预测诊断研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 主要符号表 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第17页 |
| 1.3 问题提出及研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法和措施 | 第18-19页 |
| 第2章 回灌井堵塞诊断的理论基础 | 第19-38页 |
| 2.1 地下水及多孔介质的性质 | 第19-20页 |
| 2.1.1 地下水渗流的基本定律 | 第19-20页 |
| 2.1.2 地下水的压缩性 | 第20页 |
| 2.2 多孔介质的性质 | 第20-21页 |
| 2.2.1 多孔介质的空隙性 | 第20-21页 |
| 2.2.2 多孔介质的压缩性 | 第21页 |
| 2.3 含水层分类及其性质 | 第21-22页 |
| 2.4 给水度、贮水系数及贮水率 | 第22-25页 |
| 2.5 地下水运动的微分方程 | 第25-30页 |
| 2.5.1 地下水渗流的连续性方程 | 第25-26页 |
| 2.5.2 承压水运动的基本微分方程 | 第26-28页 |
| 2.5.3 潜水运动的微分方程 | 第28-30页 |
| 2.6 地下水向水井的流动 | 第30-33页 |
| 2.6.1 地下水向承压水井的流动 | 第30-31页 |
| 2.6.2 地下水向潜水井的流动 | 第31-33页 |
| 2.7 地下水向井群的流动 | 第33-37页 |
| 2.7.1 渗流区存在多个边界条件时解的叠加 | 第33-35页 |
| 2.7.2 渗流区内存在两口水井时解的叠加 | 第35-37页 |
| 2.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 地下水源热泵系统回灌井堵塞的预测诊断 | 第38-53页 |
| 3.1 回灌井堵塞的概述 | 第38-39页 |
| 3.2 回灌井堵塞形成的原因 | 第39页 |
| 3.3 回灌井堵塞诊断的研究进展 | 第39-40页 |
| 3.4 回灌井堵塞预测诊断的一般方法 | 第40-42页 |
| 3.5 工程实例分析 | 第42-50页 |
| 3.5.1 工程概况 | 第42页 |
| 3.5.2 水井流量及水位的测量 | 第42-45页 |
| 3.5.3 数据处理 | 第45页 |
| 3.5.4 回灌井渗透系数及其演化规律 | 第45-48页 |
| 3.5.5 溢井发生所需时间预测计算 | 第48-50页 |
| 3.6 回灌井堵塞的防治措施 | 第50-51页 |
| 3.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 地下水传热的数值模拟及热贯通的影响因素 | 第53-64页 |
| 4.1 热贯通的概述 | 第53-54页 |
| 4.2 热贯通影响因素的分析 | 第54-62页 |
| 4.2.1 FlowHeat 简介 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基础物理模型及边界条件的设置 | 第55-56页 |
| 4.2.3 含水层岩性对热贯通的影响 | 第56-58页 |
| 4.2.4 含水层厚度对热贯通的影响 | 第58-59页 |
| 4.2.5 抽灌量对热贯通的影响 | 第59-60页 |
| 4.2.6 井间距对热贯通的影响 | 第60-61页 |
| 4.2.7 抽灌温差及流量对热贯通的交互影响 | 第61-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于人工神经网络的热贯通预测诊断 | 第64-79页 |
| 5.1 人工神经网络的概述 | 第64页 |
| 5.2 人工神经网络的构成及工作原理 | 第64-66页 |
| 5.3 BP 人工神经网络及其学习机理 | 第66-69页 |
| 5.4 热贯通对机组能效影响的描述 | 第69-71页 |
| 5.5 工程实例诊断 | 第71-77页 |
| 5.5.1 人工神经网络输入与输出的选取 | 第71-72页 |
| 5.5.2 网络的设置及训练 | 第72-74页 |
| 5.5.3 热贯通强度的预测及评价 | 第74-77页 |
| 5.6 热贯通的防治措施 | 第77页 |
| 5.7 本章小结 | 第77-79页 |
| 第6章 结论与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 结论 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 附录 | 第86页 |
