土壤水动力学PPT课件

,01,作者简介,HongxiangZhouXiulingYuCollegeofEnvironmentalandResourceSciencesZhejiangUniv.Hangzhou,310058,ChinaChengChenDep.ofMiningandMineralsEngineeringVirginiaTechBlacksburg,VA24061LingzaoZeng*ShenggaoLuCollegeofEnvironmentalandResourceSciencesZhejiangUniv.Hangzhou,310058,ChinaLaoshengWuDep.ofEnvironmentalSciencesUniv.ofCaliforniaRiverside,CA92521,2,.,研究背景,3,.,02,研究背景,土壤孔隙结构影响许多土壤功能和过程，并影响持水能力，机械抵抗力和营养物质的输送。生物碳可以改变土壤孔隙结构，改善土壤的物理结构和水力特性。基于SR-mCT和GPU加速LB（三维格子玻尔兹曼法）模拟的结合，开发了一种量化生物碳修正对土壤水力特性影响的方法。在这项研究中，SR-mCT被用来获得高分辨率的生物碳修正粘质土壤团聚体图像然后将其用作三维孔隙几何形状来进行LB模拟。最后，根据LB模拟结果评估土壤样品的宏观水力特性。,4,.,研究方法与材料,5,.,03,方法和材料,6,.,03,方法和材料,本研究中使用的两种粘土样品取自中国的两个典型农业区。收集表土（0-20cm）样品并均匀混合。Ultisol（精细，高岭土）和Vertisol（细，蒙脱土）的粘土含量分别为28和49，总有机碳量分别为2.36和7.60gkg-1。在室温下风干后，将两种土壤研磨通过2mm筛子。本研究中使用的木屑生物碳是通过在反应器中在500下热解有机木片2小时而制成的。对于生物碳修正的土壤样品，加入生物碳（4重量）并充分混合。然后将修正的和未修正的（对照）土壤样品在25至28的温室中温育180天。通过每周加入去离子水，使土壤含水量始终保持在田间持水量的70左右。温育后，将土壤样品轻轻通过5mm筛子。然后使用光学显微镜选择具有相似尺寸和形状的大颗粒的两个重复用于SR-mCT分析。,7,.,图像处理和数值建模,8,.,用SR-mCT扫描处理团聚体,04,图像处理和数值建模,CT重建，每个聚合物总共获得20482048像素的720个投影,用滤波反投影算法重建图像,在图像分割之前，去除样本中的环形伪影,将图像裁剪为400400像素（避免边缘效应）,SR-mCT图像提取并转化成二进制文件,扫描断层，直接用作LB模拟的内部边界,用累积直方图提高图像识别的准确性,选择合适的阈值将图像分为孔隙和固体,9,.,04,图像处理和数值建模,（a）没有加生物碳的红土，（b）加了生物碳修正的红土，（c）没有加了生物碳的黑土，（d）加了生物碳的黑土。尺寸：400400400三维像素（1.481.481.48毫米）。,10,.,04,图像处理和数值建模,当i=0时，i被定义为（0,0,0）；当i=1,2时，i被定义为（1,0,0）；当i=3,4时，i被定义为（0，1，0）;当i=5,6时，i被定义为（0,0，1）;当i=7.10时，i被定义为（1，1，0）;当i=11.14时，i被定义为（0，1，1）;当对i=15.18时，i被定义为（1，0，1）。如左图,格子Boltzmann方法中的d3Q19晶格结构,11,.,04,图像处理和数值建模,采用D3Q19LB模型（三维空间中的19个速度方向）模拟体积为400400400三维像素（图片尺寸1.481.481.48mm）的水流量。宏观流体密度和速度u可以定义为,其中f是分布函数，ei是沿第i个方向的微观速度。,12,.,04,图像处理和数值建模,流体粒子的运动由流和碰撞组成：,13,.,04,图像处理和数值建模,参数c定义为x/t，其中x是晶格间距，t是时间步长，t是与运动粘度有关的无量纲弛豫时间,LB方程恢复了下面的宏观Navier-Stokes方程：,14,.,04,图像处理和数值建模,在每次模拟中，雷诺数保持小于1。然后通过平均整个域中的孔隙尺度流速u来计算达西速度v。最后，通过达西定律计算渗透率张量：,15,.,04,图像处理和数值建模,弯曲度不能直接测量，它可以通过图像分析或流动和溶质运输建模来计算。在这项研究中，通过两种方法从流体速度场计算出曲折值。在第一种方法中,其中u是局部流速的平均值，而uj是平均流动方向上的速度的j分量，其可以在x，y或z方向上。这种方法基于一个简单的模型，其中假定多孔介质等效于一组平行通道。,16,.,04,图像处理和数值建模,17,.,04,图像处理和数值建模,使用基于同步加速器的X射线微计算机断层扫描（SR-mCT）图像和图形处理单元（GPU）并行计算的渗透率评估工作流程。,这个模拟是用TELSAGPU加速器K80实现的。花了不到一个小时得到我们土壤孔隙结构的收敛渗透率值。相反，如果在独立CPU上使用串行代码进行仿真，则同样的计算可能需要一周以上的时间。,18,.,结论与讨论,19,.,05,结论与讨论,（a）没有修正的红土（Euler编号，28254）和（b）具有生物碳修正的红土（UB）（Euler编号，-1197）的模拟流水线。,在土壤基质中，流动路径非常曲折和复杂。右图显示了在生物炭修改前后，对于红土样品的LB模拟和欧拉数所产生的水流流线。由于孔径增大和流动路径的变形减小，生物炭修正后水流速度变得更小。生物炭能改良土壤不太曲折的流线，允许更快的水分和养分移动。在生物炭修正前，Ultisol样品的欧拉数是正值，在生物炭修正后变为负值。这表明生物炭的添加增加了土壤孔隙的连通性，这与流线型结果相一致。,20,.,05,结论与讨论,渗透性是最重要的土壤水力特性之一，并与孔结构有关。多年的实验研究表明，生物碳可以增加粘性土壤的水力传导率，这是由于生物增加的土壤孔隙度较高，此表列出了三个主要方向的计算渗透张量分量。两种测试土壤的渗透性组分都在10mD（即10-14m2）的数量级。对于对照，红土的渗透性组分略高于黑土的渗透性组分。生物炭修改后，红土的渗透率增加了近两个数量级，而黑土的渗透性增加了一个数量级。kx，ky和kz的不同值表明我们的样本具有较强的各向异性。,21,.,05,结论与讨论,土壤样品x，y和z方向的模拟渗透率与孔隙度的函数关系。（a）红土。（b）生物碳+红土。（c）黑土。（d）生物碳+黑土。,广泛应用的Kozeny-Carman关系提供了渗透率和孔隙度之间的经验公式。应用基于幂律的Kozeny-Carman关系拟合八个不重叠的子体积的模拟数据，每个子体积具有200200200的像素。观察到孔隙度和渗透率之间的强相关性（如右图）。尽管如此，土壤渗透率并非完全由孔隙度决定，它也受孔隙尺寸分布以及孔隙网络的连通性和曲折性的影响。,22,.,05,结论与讨论,半对数坐标轴上速度分布的概率密度函数（PdFs）。U，红土;UB，红土+生物碳;V，黑土;VB，黑土+生物碳。,为了获得更多深入的信息，我们绘制了左图中速度大小与平均流速比值的概率密度函数图。总体而言，生物碳加入导致归一化速度的变小，这表明极大的速度值（相对于平均值）在生物碳修正后不太可能发生。这是由于大孔隙体积的比例增加，并且与之前的工作（Siena等，2014）一致，其中使用了合成产生的多孔结构。左图还显示了速度分布的多样性降低，表明生物碳加入也减少了孤立和死亡孔隙的数量。,23,.,05,结论与讨论,样品和生物炭修改前后重复样品的x，y和z方向的渗透率（k）的标度依赖性。（a）红土（U）。（b）红土+生物碳（UB）。（c）黑土（V）。（d）黑土+生物碳（VB）。两次重复的方向之间没有对应关系。,为了计算不同尺度下的渗透率，LB模拟在整个域中心的增量尺度子域上进行。渗透系数k的模拟结果如右图所示。对于小尺度（200）的黑土样品而言，渗透性未显示在左图中，因为这些渗透性不能进行水流模拟。生物碳的加入将土壤渗透性至少提高了一个数量级。来自红土对照的两种聚集体（重复）的模拟渗透性值比来自黑土对照的两个重复样品的模拟渗透性值更接近。当尺寸大于200和300（无量纲）或线性尺寸分别为0.74和1.11mm时，加入生物碳的红土和没加生物碳的黑土的透光度几乎相同。,24,.,05,结论与讨论,通过基于平均速度的方法对生物炭修改前后的样品和重复样品在z方向上的曲折度（t）的尺度依赖性。（a）分别为UB和U。（b）分别为VB和V。,虽然这两种方法对同一流场（由于不同的假设）获得了不同的弯曲度值，但是来自不同方向的弯曲度的趋势是一致的（表1）。生物炭修改后，两种土壤的曲折度都显着下降。x，y和z方向的平均弯曲度值减少了20至30，这与渗透率的增加相吻合。上图显示了基于速度场的第一种方法计算出的曲折的尺度依赖性。一般来说，曲折的尺度依赖性与渗透性的一致。在不同尺度上，较大的弯曲度对应较小的渗透率。总体而言，生物炭修正大大减少了不同规模的曲折。,25,.,结论与展望,26,.,06,结论和展望,在这项研究中，从SR-mCT扫描了两种粘质土壤的团聚体。处理图像数据并将其用作LB方法中的边界条件以量化由于生物碳修正引起的渗透率变化。虽然在计算的渗透率值中观察到了尺度依赖性，但研究表明，生物碳的应用使土壤渗透性增加了至少一个数量级，迂曲度降低了20到30，并且导致更均匀的孔隙水速度分布。此外，LB模拟结果表明，试验样品的渗透性和弯曲性