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作者：王俊奇;韦小婷;王子颜;
单位：华北电力大学水利与水电工程学院;
摘要：为提高裂隙岩体渗透张量的计算精度，探讨裂隙规模对渗透张量的影响。通过比较遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和象群优化算法(Elephant Herding Optimization, EHO)计算时间和精度，提出了象群优化算法(Elephant Herding Optimization, EHO)与模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)相结合的反演方法来优选离散裂隙网络(discrete fracture network, DFN)管单元管径，建立了DFN-EHO-SA模型，分析了不同裂隙缩减规模对应的管单元尺寸和表征单元体(representative elementary volume, REV)在反演算法条件下裂隙岩体渗透张量的精度，通过实例和工程应用验证了所提出模型和算法的优越性。结果表明，象群模拟退火算法(Elephant Herding Optimization-Simulated Annealing, EHOSA)收敛速度快且不易受困于局部最优解，基于该算法建立的DFN-EHO-SA模型确定渗透张量，计算精度高；缩减裂隙规模可以极大减少计算时间，特别是缩减规模为0.7时，模型满足精度同时大幅度提升时间效率，在工程中具有较强的实用价值，为裂隙岩体渗透张量计算提供一定的参考。
关键词：离散裂隙网络;;渗透张量;;象群模拟退火算法;;管单元;;表征单元体;;反演分析
基金资助：水资源与水电工程科学重点实验室开放基金资助项目(2016SGG03);; 国家自然科学基金资助项目(52279065)
