吸附性土壤溶质运移参数识别的粒子群-差分算法

饱和黏性土中污染物运移一维模型试验研究胡钦君;杨会林;张檑【摘要】基于一维室内模型试验,以氯化钠溶液来模拟可溶性污染物,以饱和黏性土为介质,研究了污染物在饱和黏性土中的运移规律,分析了渗透路径的增加导致穿透曲线的相关变化,提出了弥散系数的测定方法.结果表明,随着渗透路径的增加弥散系数逐渐增大,同时证明了污染物与饱和黏性土在接触时间较短的情况下,依然存在较明显的离子的吸附解吸现象.为污染物运移模型的研究及场地的污染情况预测提供参考.【期刊名称】《地下水》【年(卷),期】2016(038)005【总页数】3页(P77-79)【关键词】可溶性污染物;饱和黏性土;弥散系数;吸附解吸【作者】胡钦君;杨会林;张檑【作者单位】天津市勘察院,天津300191;天津市勘察院,天津300191;天津市勘察院,天津300191【正文语种】中文【中图分类】X53由于经济的飞速发展，工业生产规模不断扩大，工业废水未经处理合格便被排放的现象普遍存在。

研究表明，我国七大水系普遍受到不同程度污染，随着地表水的污染、下渗，导致地下水污染问题日益严重[1]。

根据中国地质调查局的相关研究表明，全国90%的地下水遭受了不同程度的污染，其中60%污染严重[2]。

尤其以制造业为主的城市污染情况最为严重。

地下水污染具有过程缓慢、不易发现和难以治理的特点。

污染范围的不断扩大，污染程度的不断加深，引起了社会各界的广泛重视，因此，近年来许多学者对污染物的运移及修复方面做了大量的研究工作。

李霄等人利用室内动态土柱装置，模拟包气带岩性环境，运用弥散系数计算公式，分别计算了以亚粘土和亚砂土为主要岩性的包气带弥散系数[3]。

陈亮等人通过室内一维渗流和弥散试验，研究了不同水力梯度情况下，不同污染物对不同补给距离测量点的污染情况[4]。

谢焰等人将填埋场底部土体污染物浓度的实测值与一维对流弥散解析解的计算值进行了比较，并对30年后的影响深度进行了预测[5]。

本文的目的是通过一维模型试验，研究可溶性污染物在饱和黏性土中的运移规律。

利用加速差分进化算法反演非均匀介质电磁成像
王文娟;谢滨;潘克家;王景婷;冯宝宾
【期刊名称】《地球物理学进展》
【年(卷),期】2010(0)6
【摘要】本文研究了差分进化算法在地球物理反演中的几种应用.利用双频电磁波电导率成像原理建立成像方程后,根据其严重病态性质,将Tikhonov正则化方法与差分进化算法结合,反演其成像方程.为加速差分进化算法的收敛速度,提出了将种群熵的自适应差分进化(ARDE)算法以及粒子群差分进化混合(PSODE)算法分别与Tikhonov正则化方法结合.在大型反演计算中,这两种方法可以在不影响反演效果的前提下,不同程度地提高收敛速度,降低时间成本.适宜于在正则化参数选取困难情况时的地球物理反演问题的求解.
【总页数】7页(P2002-2008)
【关键词】差分进化算法;正则化参数;电导率成像
【作者】王文娟;谢滨;潘克家;王景婷;冯宝宾
【作者单位】成都理工大学数学地质四川省高校重点实验室;复旦大学数学科学学院;中南大学数学科学与计算技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】P313
【相关文献】
1.非均匀损伤介质中利用波传播理论对损伤参数的反演 [J], 罗松南;周正平;童桦;韦笑梅
2.差分进化优化的非均匀分簇算法 [J], 章力;徐保国
3.非均匀介质电磁参数成像理论方法 [J], 曹俊兴;贺振华;严洪瑞
4.基于混合粒子群算法和快速非均匀平面波算法的介质目标反演 [J], 钟卫军;童创明;耿艳;王飞
5.基于改进差分进化算法的大地电磁测深和重力宽范围物性约束联合反演 [J], 曾志文;陈晓;杨海燕;张志勇;郭一豪;刘星;叶益信
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土壤溶质运移模型土壤溶质运移模型是研究土壤中溶质迁移、分布和转化的数学模型，它在农业、环境科学等领域发挥着重要作用。

本文将介绍土壤溶质运移模型的基本原理、应用领域以及相关研究进展。

一、基本原理土壤溶质运移模型的基本原理是利用数学方程描述土壤中溶质的输运过程。

这些方程通常是基于质量守恒定律和动量守恒定律建立的，考虑到土壤水分运动、扩散、吸附、降解等因素。

通过解析或数值计算方法，可以模拟出溶质在土壤中的分布、迁移和转化规律。

二、应用领域土壤溶质运移模型在农业、环境科学等领域得到了广泛应用。

在农业方面，它可以用于评估农药、化肥等农业投入品对土壤和水体的污染风险，指导农田管理措施的制定。

在环境科学领域，土壤溶质运移模型可以用于预测地下水中污染物的传输速率和范围，提供科学依据用于地下水保护和污染防治。

三、研究进展近年来，土壤溶质运移模型研究取得了许多进展。

一方面，模型的建立变得更加精确，考虑到了更多土壤特性、水力参数和垂直流动等因素。

另一方面，模型的应用范围也得到了拓展，可以模拟多种污染物在土壤中的行为。

此外，随着计算机技术的发展，模型的计算效率和准确性也得到了提高。

土壤溶质运移模型是研究土壤中溶质迁移、分布和转化的重要工具，它可以有效预测土壤污染的风险和影响范围。

在实际应用中，我们需要根据具体情况选择适用的模型，并结合实地调查和实验数据对模型进行参数校正。

随着模型不断完善和发展，相信它将在农业和环境科学的实践中发挥更大的作用。

注意：本文所涉内容仅用于描述土壤溶质运移模型的基本原理、应用领域和研究进展，禁止进行商业化宣传、联系方式公布及其他与主题无关的内容。

请根据需要自行进行补充和修改，以满足具体需求。

生物炭胶体颗粒物协同土壤cr(vi)的迁移转化机制与数值模拟生物炭胶体颗粒物是一种具有高度吸附性和固结性的材料，能有效地吸附土壤中的有害物质。

其中一个重要的应用领域是土壤污染修复，特别是对Cr(VI)的迁移和转化具有显著的效果。

本文将着重探讨生物炭胶体颗粒物与土壤中Cr(VI)的相互作用机制，并通过数值模拟，为土壤污染修复提供有针对性的指导意义。

首先，生物炭胶体颗粒物能够通过表面吸附作用迅速吸附Cr(VI)。

生物炭表面的含氧官能团（如羟基和羧酸基）能与Cr(VI)中的CrO42-离子形成化学键。

此外，生物炭的碱性物质（如矿物质和灰分）还能吸附Cr(VI)中的阳离子。

通过这些吸附作用，生物炭胶体颗粒物能够有效减少Cr(VI)在土壤中的迁移和转化。

其次，生物炭还能通过电化学还原作用将Cr(VI)还原为Cr(III)。

生物炭内部的电荷转移过程能够将Cr(VI)中的电子转移给生物炭，将其还原为Cr(III)。

由于Cr(III)在土壤中的移动性较低，这种还原作用能够有效地降低Cr(VI)在土壤中的迁移速率。

此外，生物炭胶体颗粒物还能通过胶体颗粒物间的吸附和聚集作用，将Cr(VI)固结在土壤中。

由于生物炭胶体颗粒物的粒径较小，其表面积较大，因此能够与土壤中的颗粒物形成较稳定的胶体颗粒物。

这种胶体颗粒物的聚集作用可以有效地防止Cr(VI)的再溶解和迁移。

为了更好地理解生物炭胶体颗粒物与土壤中Cr(VI)的相互作用过程，我们还运用数值模拟方法对其进行了研究。

模拟结果表明，生物炭胶体颗粒物的吸附作用对Cr(VI)的迁移和转化具有显著的影响。

通过调节生物炭胶体颗粒物的质量浓度、粒径和表面性质等参数，可以有效地控制Cr(VI)的迁移速率和转化效果。

综上所述，生物炭胶体颗粒物通过表面吸附、电化学还原和胶体颗粒物的聚集作用等多种机制，能够显著影响土壤中Cr(VI)的迁移和转化过程。

通过数值模拟，我们可以更好地理解这些机制，并为土壤污染修复提供有针对性的指导意义。

一种基于粒子群优化算法和差分进化算法的新型混合全局优化
算法
栾丽君;谭立静;牛奔
【期刊名称】《信息与控制》
【年(卷),期】2007(36)6
【摘要】提出一种基于粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)相结合的新型混合全局优化算法——PSODE.该算法基于一种双种群进化策略,一个种群中的个体由粒子群算法进化而来,另一种群的个体由差分操作进化而来.此外,通过采用一种信息分享机制,在算法执行过程中两个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高PSODE算法的性能,摆脱陷入局部最优点,还采用了一种变异机制.通过4个标准测试函数的测试并与PSO和DE算法进行比较,证明本文提出的PSODE算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.
【总页数】7页(P708-714)
【关键词】粒子群优化算法;差分进化算法;混合算法;基准测试函数
【作者】栾丽君;谭立静;牛奔
【作者单位】辽宁工程技术大学机械工程学院;中国科学院沈阳自动化研究所【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于混沌和差分进化的混合粒子群优化算法 [J], 刘建平
2.基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法 [J], 池元成;方杰;蔡国飙
3.基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模 [J], 陈如清
4.一种基于差分进化算法和粒子群算法的双进化方式的全局优化算法 [J], 张宏;蒋德勇
5.一种基于差分进化和灰狼算法的混合优化算法 [J], 金星;邵珠超;王盛慧
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一维非饱和溶质垂向运移控制方程计算例子一维非饱和溶质垂向运移是指在垂直方向上，溶质在非饱和土壤中的迁移过程。

这个过程可以通过一维非饱和溶质垂向运移控制方程来进行计算。

通过这个方程可以确定污染物在土壤中的迁移速率和路程，从而评估土壤中的污染物迁移和传输的风险。

下面我将用一个具体的计算例子来说明如何应用这个方程。

假设有一个土壤柱，高度为H，并且在该柱的底部设置了一个收集器来收集土壤中的溶质。

土壤柱的初始湿度为θi，目标是计算在一定时间t内，溶质在土壤柱中的迁移距离x。

我们可以使用以下一维非饱和溶质垂向运移控制方程来计算x：(1)∂C/∂t=D*(∂²C/∂x²)-V*(∂C/∂x)其中，C是时间t内的溶质浓度，D是溶质在土壤中的弥散系数，V是土壤中水的速度，x是迁移距离。

为了简化问题，我们将假设土壤是均质的，并且D和V是常数。

此外，我们也可以假设土壤是吸附性的，溶质的运移受到吸附和解吸的影响，但在这个例子中我们将只考虑弥散和流动的影响。

为了解决这个方程，我们需要给出边界条件和初始条件。

在这个例子中，我们可以假设溶质的初始浓度为C0，C在土壤顶部为0，即边界条件为C(H,t)=0。

接下来，我们可以将方程(1)应用到这个例子中。

为了简化方程，我们可以用C代替溶质的浓度，假设D和V为常数，则方程可以简化为：(2)∂C/∂t=D*(∂²C/∂x²)-v*∂C/∂x为了解决这个方程，我们可以使用有限差分法，将时间t和距离x离散化。

假设Δt和Δx是相应的步长，则方程(2)可以近似为：(3)(C(i,j+1)-C(i,j))/Δt=D*(C(i-1,j)-2C(i,j)+C(i+1,j))/(Δx²)-v*(C(i+1,j)-C(i,j))/(Δx)其中，C(i,j)表示溶质在第i个位置、第j个时间的浓度。

通过重排方程，我们可以用C(i,j+1)表示为C(i,j)，从而使用下一个时间步长的浓度来表示当前时间步的浓度。

土壤污染物迁移扩散模拟与评价方法土壤污染是指由人类活动引起的土壤中存在有害化学物质，导致土壤功能受损或对生物环境造成危害的现象。

土壤污染物的迁移和扩散是土壤环境中的关键过程，对于评估土壤污染的风险和制定科学合理的治理方案至关重要。

为了准确评估土壤污染物的迁移扩散情况，科学家们发展了多种模拟和评价方法。

一、土壤污染物迁移扩散的模拟方法1. 方程模型：方程模型利用数学方程描述土壤中污染物的迁移和扩散过程。

其中最常用的模型是对流-弥散方程模型（Advection-Dispersion Equation，简称AD模型）。

AD模型假设污染物的迁移扩散主要受到对流和弥散两个过程的影响，通过求解该方程可以得到污染物在土壤中的浓度随时间和空间的变化规律。

2. 流域模型：流域模型将土壤作为一个整体，考虑土壤的水文特性和地形条件，模拟污染物在流域中的迁移扩散过程。

流域模型通常包括土壤水分传输模型、地表径流模型和地下径流模型等，通过模拟水文过程，间接模拟污染物的迁移与扩散过程。

3. 粒度模型：粒度模型利用土壤粒度分布参数来模拟土壤中污染物的迁移扩散。

土壤粒度参数直接影响土壤的水分传输和污染物的迁移扩散。

通过测定土壤的粒度分布参数，结合数学模型，可以预测土壤中污染物的迁移扩散行为。

二、土壤污染物迁移扩散的评价方法1. 污染物潜能评价：污染物潜能评价是评估土壤污染物迁移扩散风险的一种定量方法。

它通过分析土壤性质（如有机质含量、土壤颗粒组成等）以及污染物的特性（如溶解度、降解速率等），计算得到污染物在土壤中的潜在迁移和扩散能力。

2. 土壤污染指数评价：土壤污染指数是一种综合评价土壤污染程度的方法。

它利用化学分析数据，结合土壤环境质量标准和污染物排放标准，计算得到土壤污染指数值。

不同的污染物有不同的评价指标，可以用于定量分析和比较土壤污染的严重程度。

3. 土壤溶解模型评价：土壤溶解模型是评估土壤中污染物溶解度的一种方法。

通过测定土壤与污染物的相互作用及溶解速率，建立化学平衡和动力模型，预测土壤中污染物的迁移扩散情况。

差分进化混合粒子群算法求解装配式住宅项目进度优化问题赵平;吴昊
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2016(38)7
【摘要】针对装配式住宅项目进度优化问题,提出了基于差分算法(DE)和粒子群算法(PSO)的差分粒子群混合算法(DEPSO).建立了以项目工期最优为目标的进度优化模型,通过在DE和PSO之间建立信息交流机制,避免了单一算法容易落入局部最优和精度低的缺陷.最后以某装配式住宅项目为例,通过三种算法的比较,结果表明DEPSO在求解装配式住宅项目进度优化中合理高效、鲁棒性较强,能有效地解决装配式住宅项目工期优化问题,有较大的应用价值.
【总页数】7页(P1495-1501)
【作者】赵平;吴昊
【作者单位】西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安710055;西安建筑科技大学土木工程学院,陕西西安710055
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.求解自动化药房储位优化问题的GA-PSO混合粒子群算法 [J], 熊军华;沈海莲;吴莉莉;邱阳
2.求解自动化药房储位优化问题的GA-PSO混合粒子群算法 [J], 熊军华;沈海莲;
吴莉莉;邱阳;
3.差分进化混合粒子群算法求解项目调度问题 [J], 倪霖;段超;贾春兰
4.差分进化混合粒子群算法求解装配式建筑构件生产调度优化问题 [J], 刘骞;陈英杰;隋岩鹏;卢少壮
5.求解约束优化问题的混合粒子群算法 [J], 裴胜玉;周永权;罗淇方
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土壤中反应溶质运移的对流—弥散模型及其解析解土壤是地球上最重要的自然资源之一，它对于生态环境和农业生产都具有不可替代的作用。

但是，随着人类活动的不断加剧和气候变化的影响，土壤污染问题已经日益严重。

因此，研究土壤中污染物的迁移和转化规律具有重要意义。

本文将介绍土壤中反应溶质运移的对流—弥散模型及其解析解。

1.模型的假设和基本方程对于土壤中反应溶质的运移，我们可以采用对流—弥散模型进行描述。

该模型主要假设：1）土壤介质是均质、各向同性的；2）外场中的污染物浓度为恒定的；3）污染物的分布仅与时间和空间坐标有关，而与物质的特性无关。

在该假设下，可以得到以下模型方程：(1)对流项：∂C/∂t+u∂C/∂x，其中u为流速；(2)弥散项：D∂^2C/∂x^2，其中D为溶质扩散系数；(3)反应项：-kC，其中k为反应速率常数，C为污染物浓度。

将上述三项相加，得到土壤中反应溶质的运移方程：∂C/∂t+u∂C/∂x=D∂^2C/∂x^2-kC2.求解过程在得到模型方程后，我们可以进行求解。

下面介绍一种常用方法——分离变量法。

先假设C(x,t)=X(x)T(t)，代入模型方程中，得到：X(x)T'(t)+uX'(x)T(t)=DX''(x)T(t)-kX(x)T(t)将左边式子拆开，得到：X(x)/X'(x)=-u/[D(T(t)/T'(t))+kT(t)] 左边式子仅与x有关，右边式子仅与t有关，故它们的值必须等于一个常数，设为λ，则有：X(x)/X'(x)=-u/(Dλ+kT(t)/T'(t))将上式两边同时积分，得到：X(x)=C1exp[λx/(u+Dλ)]+C2exp[-λx/(u+Dλ)]其中C1、C2为常数。

此时，应根据求解问题的实际边界条件来确定C1、C2和λ的具体值。

将求得的X(x)和T(t)代回C(x,t)=X(x)T(t)，得到最终的解析解。

一类新颖的粒子群优化算法
王岁花;冯乃勤;李爱国
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2003(039)013
【摘要】粒子群优化(PSO)是一类有效的随机全局优化技术.它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域.提出一类新颖的PSO算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项.积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力.另外,该算法增加了限制搜索空间范围的机制,这对某些函数优化问题是必需的.用5个基准函数做的对比实验结果显示,该算法优于基本PSO算法以及自适应修改惯性因子的PSO算法.
【总页数】3页(P109-110,134)
【作者】王岁花;冯乃勤;李爱国
【作者单位】河南师范大学计算机科学系,河南,新乡,453002;河南师范大学计算机科学系,河南,新乡,453002;西安科技学院计算机科学系,西安,710054
【正文语种】中文
【中图分类】TP18;TP301.6
【相关文献】
1.基于粒子群优化算法的一类离散混沌系统的参数辨识 [J], 曹鹦鹉
2.基于空间收缩的新颖粒子群优化算法 [J], 许丽艳;沈继红;毕晓君
3.基于空间收缩的新颖粒子群优化算法 [J], 许丽艳;沈继红;毕晓君
4.一种改进的新颖的粒子群优化算法 [J], 顾大为;凌君
5.基于新颖S型转换函数的二进制粒子群优化算法求解具有单连续变量的背包问题[J], 王泽昆;贺毅朝;李焕哲;张发展
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考虑吸附和降解时溶质在土壤中运移的对流-弥散模型及其准解析解张德生;张建丰;沈冰【摘要】[目的]了解吸附性溶质在土壤中的运移规律,为土壤溶质运移机理研究和应用提供理论支持.[方法]利用溶质运移的对流-弥散理论、Laplace变换、超几何方程和特征有限元法,对溶质在土壤中的运移规律进行理论研究和数值模拟.[结果]给出了稳定流条件下,考虑随深度变化的一阶降解和随深度变化的线性平衡吸附时,一维溶质运移的对流一弥散方程;在初始浓度为0,半无限一维空间内第一类边界条件下,推导出了溶质相对浓度的准解析表达式;用特征有限元法建立了相应的数值模型.[结论]对比数值解和准解析解的计算数据可以看出,本研究所得准解析解是正确的;同时,数值计算所产生的误差很小,所得数值模型能满足实际工作对计算精度的要求,可用于实际工作.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2009(037)003【总页数】6页(P187-192)【关键词】溶质运移;对流-弥散方程;准解析解;特征有限元法【作者】张德生;张建丰;沈冰【作者单位】西安理工大学,理学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048;西安理工大学,水利水电学院,陕西,西安,710048【正文语种】中文【中图分类】S153.5溶质在土壤中运移时，常发生溶质与溶质之间、溶质与固相物质之间的相互作用，如沉淀与溶解、吸附与解吸、交换等过程，此外还会发生生物化学反应等[1-2],这些都会影响溶质在土壤中运移时溶质的组成和数量变化。

在土壤中，局部的反应过程(如吸附、降解等)常常与土壤中有机质的数量和类型以及土壤中微生物的活性有关。

例如：散落在土壤中的农药以及污染物,首先吸附在土壤内的有机质中,土壤内化学物质降解的速度往往与土壤内微生物的活性有关。

对于土壤内有机质的含量以及微生物的活性,人们进行了很多研究，Frobisher等[3]给出了肥沃土壤中细菌数目随土壤深度变化的规律；Buyanowski[4]研究了农药在土壤中经过潜伏后随有机质及微生物活动降解转化的规律。

土壤中反应溶质运移的对流—弥散模型及其解析解
《土壤中反应溶质运移的对流-弥散模型及其解析解》介绍了土壤中的反应溶质运移的对流-弥散模型，以及其解析解的求解方法。

该模型有助于揭示溶质在介质中的运动过程，可用于求解土壤溶质运移中的不确定性和可变性。

首先，文章介绍了对流–弥散模型，它是一种考虑介质的内部不稳定性和动态性的模型，主要用于描述介质中的溶质运移。

它可以用来模拟土壤中的溶质运移，并求解不确定性和可变性。

文章着重介绍了该模型的物理原理和数学表达式，提出了一种新的对流-弥散模型。

其次，文章重点讨论了对流–弥散模型解析解的求解方法。

文章提出了一种基于混合对象的对流–弥散模型，并介绍了其解析解的求解方法。

具体而言，它可以从实际场景中求解混合对象模型的参数，并应用此模型来揭示溶质在介质中的运动过程。

最后，文章介绍了对流–弥散模型应用的两个实例，以更加详细地说明这一模型在实际应用中的作用。

文章也分别针对实际应用场景下混合对象模型的参数求解和结果分析，提出了相应的结论。

总之，本文以土壤中反应溶质运移的对流-弥散模型为例，详细介绍了其解析解的求解方法，以及混合对象模型的参数求解和结果分析。

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黄壤颗粒表面离子吸附动力学中的离子特异性效应吴英博;刘新敏;李睿;杜伟;田锐;李航【摘要】基于考虑离子非经典极化作用的离子吸附动力学模型,以可变电荷黄壤颗粒为代表材料,研究了锂离子(Li+)、钠离子(Na+)和铯离子(Cs+)在黄壤颗粒表面的吸附动力学特征,进一步计算了离子在土壤/水界面的扩散距离与表面电化学参数.结果表明:(1)Li+、Na+和Cs+在黄壤颗粒表面吸附仅存在一级动力学过程并存在明显的离子特异性差异,这种差异随着电解质浓度降低而增大;(2)离子非经典极化与体积效应的共同作用决定了离子在固/液界面的扩散距离,在较高浓度电解质中,Na+和Li+的离子体积和极化效应基本平衡,导致Na+和Li+离子间差异不显著,但Cs+由于强烈的非经典极化作用,扩散距离表现为:Cs+＞Na+≈Li+;在低浓度电解质中,离子非经典极化作用占主导,扩散距离表现为:Cs+＞Na+＞Li+,表明离子扩散距离在低浓度下差异大,而高浓度下差异不显著;(3)离子扩散距离的差异导致固/液界面电位的不同,Stern电位、电荷密度和电场强度均受到离子扩散距离的影响,表面电位(绝对值)在各个浓度下均表现为:Li+＞Na+＞Cs+,说明表面电位仅受非经典极化作用的影响.本研究将对土壤/水界面反应理论的完善提供新思路.【期刊名称】《土壤学报》【年(卷),期】2018(055)006【总页数】10页(P1450-1459)【关键词】离子吸附;极化;表面电位;离子特异性效应;电场【作者】吴英博;刘新敏;李睿;杜伟;田锐;李航【作者单位】西南大学资源环境学院,土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室,重庆 400715;西南大学资源环境学院,土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室,重庆 400715;西南大学资源环境学院,土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室,重庆 400715;西南大学资源环境学院,土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室,重庆 400715;西南大学资源环境学院,土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室,重庆 400715;西南大学资源环境学院,土壤多尺度界面过程与调控重庆市重点实验室,重庆 400715【正文语种】中文【中图分类】S153离子在固/液界面的交换吸附是一个非常重要的物理化学过程［1-3］。

基于方向领导粒子群算法的Bragg光栅测量土壤水分研究邵明省
【期刊名称】《广东水利电力职业技术学院学报》
【年(卷),期】2024(22)2
【摘要】为提高Bragg光栅测量土壤水分效果,提出方向领导粒子群算法。

首先建立光纤Bragg光栅反射谱中心波长与温度变化关系。

接着通过粒子适应度标准差选择领导粒子,采用不同的策略调整方向领导粒子飞行速度,收缩因子限制粒子离开搜索空间的可能性。

然后以最小化最大折射率调制深度为优化目标,最后给出算法流程。

实验显示方向领导粒子群算法对粉壤土、细砂土测量比较接近真实值,评价指标较优。

【总页数】5页(P40-43)
【作者】邵明省
【作者单位】鹤壁职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.基于光纤Bragg光栅位移测量的研究
2.基于光纤Bragg光栅传感的轴向柱塞泵非介入式振动测量方法
3.基于Bragg光栅的电力电缆温度在线测量方法研究
4.基于翼表温度测量的光纤Bragg光栅传感器研究
5.基于光纤Bragg光栅的缆索和索端锚头应力测量方法
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在土壤中，溶质分子扩散符合菲克定律，即ds m cJ D x∂=-∂式中ds J 为土壤中溶质分子扩撒通量，m D 是在土壤中分子扩散系数。

由于受土壤含水量、空隙弯曲度等因的影响，土壤中分子扩散系数比自由水中小。

一般把在土壤中溶质扩散系数表示为含水量的函数，而与土壤溶质浓度无关，即b m w D D ae θ=式中：由于土壤中存在着大小不一、形状各异的的空隙，水溶液在其中流动过程中，每个空隙中的流苏大小和方向各不相同，使溶液分散并扩大运移范围的现象称之为机械弥散。

机械弥散所引起俄溶质迁移通量表示为h h cJ D x∂=-∂式中h J 为土壤中溶质分子扩撒通量，h D 是在土壤中分子扩散系数。

通常机械弥散系数可以表示为空隙流速的函数，即nh D vλ=式中：λ是弥散度，n 是经验系数，v 是空隙平均水流速度。

一般认为机械弥散系数与平均空隙水流速度成一次方程正比，这样经验系数n =1，弥散度的大小取决于水分通量和溶质对流弥散通量的平均尺度大小，一般来说扰动土条件下，λ的值为0.5 到2cm 之间机械弥散和分子扩散作用在土壤中都引起溶质迁移，但因围观流速不以测量，弥散作用与扩散作用也很难区别，同时两者的所引起的溶质迁移通量表达式的形式基本相同。

所以在实际中长把两种作用联合考虑，并称之为水动力弥散。

同样把分子扩散系数和机械弥散系数叠加起来，称之为水动力弥散系数。

因此水动力弥散作用是个别分子在空袭中运动及所发生的一切物理和化学作用的宏观表现。

根据水动力弥散定义以及分子扩撒和机械弥散间的关系，可把水动力弥散引起的土壤溶质迁移通量表示为：lh lhcJ D x∂=-∂ 式中：lh J 是水动力弥散引起的溶质通量，lh D 水水动力弥散系数，nb lh w D D ae vθλ=+土壤水是土壤溶质迁移的载体，溶质可以随着土壤水分整体运动而迁移，这种迁移过程称之为对流。

由于对流作用引起的土壤溶质迁移通量与土壤水分通量和水溶液浓度与关，可表示为wc w J J c =式中：wc J 是对流引起的溶质通量，w J 是土壤水分通量。

差分进化粒子群融合算法1.引言1.1 概述概述差分进化粒子群融合算法是一种基于差分进化算法和粒子群算法相结合的优化算法。

差分进化算法基于自然选择和生物进化的原理，通过对解空间的搜索和优化来寻找问题的最优解。

粒子群算法则模拟了鸟群或鱼群等群体在搜索食物或逃离危险时的行为，通过群体的协作和信息共享来快速找到全局最优解。

差分进化算法与粒子群算法分别具有自身的优点和特点，但在解决某些优化问题时，两种算法都可能存在局限性。

因此，将差分进化算法和粒子群算法相融合，可以更好地发挥它们的优势，并弥补各自的不足。

差分进化粒子群融合算法的基本思想是将差分进化算法的个体集合作为粒子群算法的种群，差分进化算法的变异和交叉操作作为粒子群算法的速度更新规则。

通过不断迭代优化，算法能够在搜索空间中找到最优解。

本篇文章主要介绍差分进化粒子群融合算法的原理、实现和应用。

首先，将详细介绍差分进化算法和粒子群算法的原理及其优缺点。

然后，详细阐述差分进化粒子群融合算法的基本思想和具体实现过程。

最后，通过一些实例和实验结果，比较和分析差分进化粒子群融合算法与其他优化算法的性能差异，展示其在求解复杂优化问题中的优势和应用前景。

本文旨在为读者提供关于差分进化粒子群融合算法的全面了解和深入学习的参考资料。

通过对算法原理和实现过程的介绍，希望能够帮助读者理解该算法的内在机制，并在实际问题中应用和推广差分进化粒子群融合算法，提高问题求解的效率和质量。

1.2 文章结构文章结构部分的内容可以根据下面的模板进行编写：文章结构部分的内容主要介绍了本篇长文的整体结构和组成部分，以便读者能够清晰地了解文章的框架和阅读路径。

本文的文章结构包括以下几个部分：首先，引言部分（第1章）主要对本篇长文进行了概述。

在引言的概述部分，我们将简要地介绍了差分进化粒子群融合算法的背景和应用领域。

然后，在引言的文章结构部分，我们将详细介绍本文的结构组成和各个章节的内容。

最后，在引言的目的部分，我们将明确阐述本篇长文的目的和意义，以及所要解决的问题。

差分进化微粒群优化算法-DEPSO
贺安坤;苗良
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2006(022)036
【摘要】微粒群优化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,因进化后期微粒多样性的降低导致算法早熟收敛.文章提出的差分进化微粒群优化算法(DEPSO),拓宽了微粒信息传递的途径,增加了微粒的多样性,保证了算法的全局收敛.实验结果表明,DEPSO比PSO有更好的性能.
【总页数】3页(P284-286)
【作者】贺安坤;苗良
【作者单位】271018,山东农业大学信息学院计算机系;271018,山东农业大学信息学院计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.DEPSO算法在计及UPFC设备无功优化中的应用 [J], 张华;简献忠;肖儿良;姜冠祥;蔡留美;郑照平
2.基于DEPSO-RBF神经网络的锌银电池SOC估计 [J], 陈雷雨;岳瑞华;王华国;马清亮;王毅
3.差分进化微粒群优化算法-DEPSO [J], 贺安坤;苗良
4.基于DEPSO-RVM的B787电池剩余寿命预测 [J], 刘贵行; 穆东旭
5.基于DEPSO-NIW算法的电源规划算法 [J], 张文哲
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