大数据驱动的波浪潮流泥沙数值模拟：胶州湾与孤东油田应用

本研究论文深入探讨了大数据背景下，利用算法进行复杂海洋环境中的波浪、潮流、泥沙输移以及岸滩演变的数值模拟。主要集中在胶州湾和孤东油田堤外海区的应用实例上，展示了波流相互作用下，特别是通过多重尺度法（multiscale approach）结合折-绕射理论（diffraction-refraction theory）与随机-数学模型（random-process modeling）相结合的技术手段，有效地模拟了这些动态过程。 研究的核心内容包括以下几个方面： 1. 过程模拟方法开发：研究人员开发了一套处理波流作用下泥沙输移、海底变形以及冲淤厚度变化的数学模型，这套模型能够准确地模拟和预测这些关键参数在实际海域中的行为。 2. 应用实例验证：在胶州湾和孤东油田海域的实际应用中，模拟结果得到了良好的验证，证明了模型的实用性和可靠性，对于相关区域的岸线管理、环境保护和工程规划具有重要意义。 3. 理论基础与方程建立：论文还提出了一个基于边界层理论的波流系统底部剪切应力计算公式，以及关于沙粒初始运动条件、携带容量和床负载排放的方程，这些都是数值模拟的重要组成部分。 4. 随机-数值模型与不确定性分析：研究者采用随机方法进行数值模拟，考虑到输入数据的随机性和不确定性，进行了深入的统计分析。论文还探讨了输出结果的置信区间计算，这有助于提高模型预测的可信度和决策制定的准确性。 5. 研究成果总结：该论文的主要贡献在于，它不仅提供了有效的大数据-算法工具，还为理解并预测波浪潮流与泥沙相互作用的复杂动态过程提供了一种科学方法，为海洋工程、海岸保护和环境管理等领域提供了宝贵的理论支持和实践指导。 这篇论文深入研究了大数据与算法如何助力解决海洋环境中的实际问题，其成果对于提升海洋环境管理的科学性和精准性具有显著的价值。