Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument undersöker ett kopplat simuleringsoptimeringsförfarande baserat på en kombinerad tillämpning av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) och genetisk algoritm (GA) i syfte att utveckla en effektiv modell för multiobjektiv hantering av grundvattenlinser på små öar. Den simuleringsoptimering metod tillämpas på en verklig akvifer i Kish Island i Persiska viken för att bestämma den optimala grundvatten-extraktion samtidigt skydda sötvatten lins från havsvatten intrång. De första simuleringarna baseras på tillämpning av SUTRA, en numerisk modell för grundvattnet med variabel densitet. De numeriska modellparametrarna kalibreras genom automatiserad parameteruppskattning. För att optimera processens beräkningsmöjlighet ersätts den numeriska modellen därefter av en utbildad ANN-modell som en ungefärlig simulator. Även med ett måttligt antal indatamängder baserade på de numeriska simuleringarna kan ANN-metamodellen tränas effektivt. ANN-modellen är därefter kopplad till GA för att identifiera icke-dominerade eller Paretooptimala lösningar. För att ge flexibilitet i genomförandet av förvaltningsplanen bygger modellen på att optimera utvinning från ett antal zoner i stället för punkt-väl platser. Två frågor är av särskilt intresse för den forskning som redovisas i detta dokument: 1) hur den allmänna idén om att minimera intrång i havsvatten effektivt kan representeras av objektiva funktioner inom ramen för simuleringsoptimering paradigm, och 2) konsekvenserna av att tillämpa metoden på en verklig liten ö grundvattenlins. Fyra olika modeller har jämförts inom ramen för multiobjektiv optimering, inklusive (1) minimering av maximal salthalt vid observationsbrunnar, (2) minimering av den rotmedelvärde kvadrat (RMS) förändring av koncentrationer under planeringsperioden, (3) minimering av det aritmetiska medelvärdet och (4) minimering av det trimmade aritmetiska medelvärdet av koncentrationen i observationsbrunnarna. Den senare modellen kan ge en mer effektiv ram för att införliva det allmänna målet att minimera intrång i havsvatten. Detta dokument visar att integrering av de senaste innovativa verktygen kan ge möjlighet att lösa komplexa verkliga optimeringsproblem på ett effektivt sätt.
Ataie-Ashtiani m.fl. REF kombinerade ett simuleringsoptimeringsförfarande med ANN för att utveckla en effektiv modell för multiobjektivhantering av grundvattenlinser på små öar.
Optimal Management of a Freshwater Lens in a Small Island Using Surrogate Models and Evolutionary Algorithms
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Hydrologic Engineering', 'mag_field_of_study': ['Geology']}