In this article, we present new random walk methods to solve flow and transport problems in unsaturated/saturated porous media, including coupled flow and transport processes in soils, heterogeneous systems modeled through random hydraulic conductivity and recharge fields, processes at the field and regional scales. The numerical schemes are based on global random walk algorithms (GRW) which approximate the solution by moving large numbers of computational particles on regular lattices according to specific random walk rules. To cope with the nonlinearity and the degeneracy of the Richards equation and of the coupled system, we implemented the GRW algorithms by employing linearization techniques similar to the $L$-scheme developed in finite element/volume approaches. The resulting GRW $L$-schemes converge with the number of iterations and provide numerical solutions that are first-order accurate in time and second-order in space. A remarkable property of the flow and transport GRW solutions is that they are practically free of numerical diffusion. The GRW solutions are validated by comparisons with mixed finite element and finite volume solutions in one- and two-dimensional benchmark problems. They include Richards' equation fully coupled with the advection-diffusion-reaction equation and capture the transition from unsaturated to saturated flow regimes. For completeness, we also consider decoupled flow and transport model problems for saturated aquifers.


翻译:在本篇文章中,我们提出了解决不饱和/饱和多孔介质中流动和运输问题的新随机步行方法,包括土壤中的混合流动和运输过程,通过随机液压导电场和补给场、实地和区域规模的流程建模的各种系统;数字方法以全球随机行走算法为基础,根据具体的随机行走规则,将大量计算粒子移到正常的顶部,从而大致解决问题;为了应对理查德方程式和组合系统的非线性和退化性,我们采用了GRW算法,采用了类似于在有限元素/数量方法中开发的美元-Scheme的线性技术。由此产生的GRW $-Scheme方法与迭代数相融合,提供了在时间和空间中第二顺序上最精确的数字解决办法;流动和运输GRW解决方案的一个显著特征是,它们实际上没有数字扩散模式;GRW的解决方案通过在一二维基准问题中使用混合的限定要素和数量解决方案加以验证。这些方法中包括Richards的饱和饱和变等式等式变式,还考虑了不饱和不饱和变式等式等式变式的含水层。

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在数学中,随机漫步是一种数学对象,称为随机过程或随机过程,它描述的路径由在某些数学空间(例如整数)上的一系列随机步骤组成。随机行走等是指基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。核心概念是指任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律 ,接近于布朗运动,是布朗运动理想的数学状态,现阶段主要应用于互联网链接分析及金融股票市场中。
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