基于自适应BPNN-GIS耦合的地下水源热泵适宜性分区研究

doi:10.19657/j.geoscience.1000-8527.2021.063

现代地质 ›› 2023, Vol. 37 ›› Issue (04): 963-971.DOI: 10.19657/j.geoscience.1000-8527.2021.063

基于自适应BPNN-GIS耦合的地下水源热泵适宜性分区研究

闫佰忠¹^,²(), 孙剑¹^,²^,³, 陈佳琦¹^,², 孙丰博¹^,², 李晓萌¹^,², 付庆杰⁴

1.河北地质大学水资源与环境学院,河北省高校生态环境地质应用技术研发中心,河北石家庄 050031
2.河北省水资源可持续利用与开发重点实验室,河北石家庄 050031
3.中化地质矿山总局浙江地质勘查院,浙江杭州 311201
4.山东省鲁南地质工程勘察院(山东省地勘局第二地质大队),山东省地热清洁能源勘查开发工程研究中心,山东济宁 272100

收稿日期:2020-11-16 修回日期:2023-01-25 出版日期:2023-08-10 发布日期:2023-09-02
作者简介:闫佰忠, 男, 博士, 副教授, 硕士生导师, 1988年出生, 地下水科学与工程专业,主要从事水文地质、地热资源等方面的研究。Email:jluybz@126.com。
基金资助:
国家自然科学基金项目(42002251);河北省自然科学基金项目(D2020403022);河北省自然科学基金项目(D2018403040);河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2019082);山东省鲁南地质工程勘察院开发基金课题(LNY2020-Y12);山东省自然科学青年基金项目(ZR2020QD122)

Suitability Zoning for Groundwater Source Heat Pump Based on Adaptive BPNN-GIS Method

YAN Baizhong¹^,²(), SUN Jian¹^,²^,³, CHEN Jiaqi¹^,², SUN Fengbo¹^,², LI Xiaomeng¹^,², FU Qingjie⁴

1. School of Water Resources & Environment, Hebei Center for Ecological and Environmental Geology Research, Hebei GEO University, Shijiazhuang, Hebei 050031, China
2. Hebei Key Laboratory of Geological Resources and Environment Monitoring and Protection, Shijiazhuang, Hebei 050031, China
3. Zhejiang Geological Prospecting Institute of CCGMB, Hangzhou, Zhejiang 311201, China
4. Shandong Provincial Lunan Geology and Exploration Institute (No.2 Geological Brigade of the Shandong BGMR), Shandong Provincial Engineering Research Center of Geothermal Energy Exploration and Development, Jining, Shandong 272100, China

Received:2020-11-16 Revised:2023-01-25 Online:2023-08-10 Published:2023-09-02

摘要/Abstract

摘要：

基于石家庄市的地质条件构建了地下水源热泵适宜性评价指标体系。利用自适应Back Propagation (BP)神经网络与(GIS)耦合的方法进行地下水源热泵适宜性分区评价,同时与模糊层次分析法评价结果进行对比。结果表明,两者适宜性分区除了面积略有差异,适宜性分布情况基本相同,BP神经网络与模糊层次分析法适宜区评价结果面积占比仅相差3.80%,较适宜区面积占比相差8.06%,不适宜区面积占比相差11.86%。采用自适应BPNN-GIS的评价方法解决了传统人工手动调参以及主观赋权的弊端,同时评价效率更高、精度更高,更能反映研究区单点适宜性程度。

关键词: 地下水源热泵, BP神经网络, 适宜性分区, 石家庄

Abstract:

Based on the geological and hydrogeological conditions of Shijiazhuang City, the suitability evaluation index system of groundwater source heat pump is established. The adaptive BP neural network and GIS coupling method were used to evaluate the suitability of groundwater source heat pump, and the results were compared with the fuzzy analytic hierarchy process. The results show that in addition to the difference in the area, the suitability distribution of the two methods is basically the same. The proportion difference of the suitable area between the BP neural network and fuzzy analytic hierarchy process is only 3.80%, 8.06%, and 11.86%, respectively. The self-adaptive BPNN-GIS evaluation method could resolve the drawbacks of traditional manual adjustment and subjective weighting. Meanwhile, both the evaluation efficiency and accuracy are higher, which can reflect the degree of single point suitability in the study area.

Key words: groundwater source heat pump, BP neural network, suitability area, Shijiazhuang

中图分类号:

P641

闫佰忠, 孙剑, 陈佳琦, 孙丰博, 李晓萌, 付庆杰. 基于自适应BPNN-GIS耦合的地下水源热泵适宜性分区研究[J]. 现代地质, 2023, 37(04): 963-971.

YAN Baizhong, SUN Jian, CHEN Jiaqi, SUN Fengbo, LI Xiaomeng, FU Qingjie. Suitability Zoning for Groundwater Source Heat Pump Based on Adaptive BPNN-GIS Method[J]. Geoscience, 2023, 37(04): 963-971.

图/表 13

参考文献 22

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标度	定义	说明
0.5	同等重要	两指标相比较,同等重要
0.6	稍微重要	两指标相比较,某指标比另一指标稍微重要
0.7	明显重要	两指标相比较,某指标比另一指标明显重要
0.8	重要很多	两指标相比较,某指标比另一指标重要很多
0.9	极端重要	两指标相比较,某指标比另一指标极端重要
0.1~0.4	反比较	以上指标之间的反比较

标度	定义	说明
0.5	同等重要	两指标相比较,同等重要
0.6	稍微重要	两指标相比较,某指标比另一指标稍微重要
0.7	明显重要	两指标相比较,某指标比另一指标明显重要
0.8	重要很多	两指标相比较,某指标比另一指标重要很多
0.9	极端重要	两指标相比较,某指标比另一指标极端重要
0.1~0.4	反比较	以上指标之间的反比较

要素指标	分级	赋值	要素指标	分级	赋值
含水层厚度(m)	<40	1	矿化度 (mg/L)	<600	9
	40~60	3		600~700	8
	60~80	5		700~800	7
	80~120	7		800~900	6
	>120	9		>900	5
地下水位埋深(m)	<20	2	富水性 (m³/ (h·m))	<30	2
	20~25	4		30~50	4
	25~30	6		50~100	6
	30~40	8		>100	8
	40~45	6	渗透系数 (m/d)	<100	4
	45~50	4		100~200	6
	>50	2		>200	8
Fe³⁺ (mg/L)	<1	7	硬度 (mg/L)	<450	5
Fe³⁺ (mg/L)	>1	3		450~500	4
水温 (℃)	<15	5		500~550	3
	15~15.5	6	550~600		2
	15.5~16	7	>600		1
	16~16.5	8	地面沉降	较好	7
	>16.5	9		中等	5
				较差	3

要素指标	分级	赋值	要素指标	分级	赋值
含水层厚度(m)	<40	1	矿化度 (mg/L)	<600	9
	40~60	3		600~700	8
	60~80	5		700~800	7
	80~120	7		800~900	6
	>120	9		>900	5
地下水位埋深(m)	<20	2	富水性 (m³/ (h·m))	<30	2
	20~25	4		30~50	4
	25~30	6		50~100	6
	30~40	8		>100	8
	40~45	6	渗透系数 (m/d)	<100	4
	45~50	4		100~200	6
	>50	2		>200	8
Fe³⁺ (mg/L)	<1	7	硬度 (mg/L)	<450	5
Fe³⁺ (mg/L)	>1	3		450~500	4
水温 (℃)	<15	5		500~550	3
	15~15.5	6	550~600		2
	15.5~16	7	>600		1
	16~16.5	8	地面沉降	较好	7
	>16.5	9		中等	5
				较差	3

位置	单位涌水量(m³/(d·m))	单位回灌量/单位涌水量	地下水位年下降量(m)	类别
适宜区	>500	>0.8	<0.8	三项指标均符合
较适宜区	300~500	0.5~0.8	0.8~1.5	除适宜区和不适宜区以外的地区
不适宜区	<300	<0.5	>1.5	任一项指标符合

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Suitability Zoning for Groundwater Source Heat Pump Based on Adaptive BPNN-GIS Method

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