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    一種內(nèi)鑲貼片式滴灌帶的水力性能影響因素研究

    2020-11-21 01:53:12陶洪飛馬合木江艾合買提楊文新姜有為
    節(jié)水灌溉 2020年11期
    關(guān)鍵詞:均勻度鋪設(shè)灌水

    周 良,陶洪飛,李 巧,馬合木江·艾合買提,楊文新,姜有為,李 莎

    (新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院,烏魯木齊 830052)

    滴灌是三大高效節(jié)水灌溉技術(shù)之一,在節(jié)水灌溉的發(fā)展過程中起到了重要作用[1]。而滴灌系統(tǒng)的灌水均勻度則是評價滴灌系統(tǒng)灌水質(zhì)量的一個重要指標(biāo),隨著滴灌技術(shù)的推廣與應(yīng)用、精細(xì)作物對灌溉要求的提高,滴灌均勻度得到了越來越多的重視[2]。滴頭流量是滴灌均勻度的主要影響因素,滴頭的實(shí)時出流又受到水溫、工作壓力、灌水頻率、地形高差等多因素的共同影響[3],前人對此進(jìn)行了大量研究。朱德蘭等[4]在同時考慮地形偏差、水力偏差、制造偏差的條件下,通過計(jì)算機(jī)模擬,分析得出了可直接用于水力學(xué)計(jì)算的灌水均勻度公式。馬曉鵬等[5]研究發(fā)現(xiàn)低壓條件下當(dāng)?shù)喂鄮У匿佋O(shè)坡度從-1%到1%變化時,灌水均勻度呈增加趨勢。席奇亮等[6]通過研究滴灌帶進(jìn)水壓力和鋪設(shè)長度對灌水均勻度的影響,發(fā)現(xiàn)內(nèi)鑲貼片式滴灌帶的灌水均勻度較薄壁式滴灌帶表現(xiàn)更優(yōu),且適宜長距離鋪設(shè)。

    目前,各專家學(xué)者在進(jìn)行灌水均勻度研究時,多采用全試驗(yàn)設(shè)計(jì),工作量較大,花費(fèi)時間較多,且無法對設(shè)計(jì)后滴灌帶的灌水均勻度進(jìn)行預(yù)測。本試驗(yàn)在此基礎(chǔ)上采用均勻正交設(shè)計(jì)以節(jié)省工作量,以內(nèi)鑲貼片式滴灌帶為研究對象,通過對鋪設(shè)坡度、工作壓力、鋪設(shè)長度與內(nèi)鑲貼片式滴灌帶灌水均勻度之間的響應(yīng)關(guān)系進(jìn)行研究,以探討以上3因素對此滴灌帶灌水均勻度影響的主次順序,并通過數(shù)據(jù)的整理分析,建立一個Cu=f(I,P,S)的數(shù)學(xué)模型,以期為滴灌均勻度的預(yù)測提供參考。

    1 試驗(yàn)材料與方法

    1.1 試驗(yàn)材料與設(shè)備

    每組試驗(yàn)使用大禹節(jié)水公司生產(chǎn)的內(nèi)鑲貼片式滴灌帶,滴灌帶參數(shù)見表1。試驗(yàn)研究在新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)水實(shí)驗(yàn)室的滴灌帶(管)抗堵塞性能測試平臺上進(jìn)行,裝置示意圖如圖1所示。

    表1 滴灌帶水力性能參數(shù)Tab.1 Hydraulic performance parameters of drip irrigation belt

    1-主控柜;2-閘閥;3-水箱;4-計(jì)算機(jī);5-壓力表;6-流量測試平臺;7-滴灌帶;8-供水管圖1 試驗(yàn)裝置示意圖Fig.1 Schematic diagram of the test device

    此裝置包括計(jì)算機(jī)、主控柜、流量測試平臺、壓力表、水泵、水箱等,其中主控柜包括供水加壓系統(tǒng)、水壓力控制系統(tǒng)、壓力傳感器等部分。

    本套設(shè)備在10~800 kPa范圍內(nèi),可任意設(shè)定供水壓力,精確到2 kPa,壓力波動范圍±2 kPa,最大鋪設(shè)長度35 m。

    1.2 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

    滴灌帶的鋪設(shè)坡度、工作壓力、鋪設(shè)長度是滴灌工程設(shè)計(jì)需考慮的關(guān)鍵因素[2],使用以上3因素作為參選因素(分別標(biāo)記為A、B、C,D表示誤差),每因素選取3個水平(表2),選用均勻正交表UL9(34)[7](表3)進(jìn)行試驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)。

    表2 因素與水平Tab.2 Factors and levels

    1.3 試驗(yàn)方法與步驟

    選擇相應(yīng)長度的試驗(yàn)用滴灌帶安裝在測試平臺上,調(diào)試鋪設(shè)坡度,在計(jì)算機(jī)終端設(shè)定測試壓力值、穩(wěn)壓時間、取樣時間。每次穩(wěn)壓時間為3 min,取樣時間為10 min,每根滴灌帶等間距選擇25個滴頭[8],并在其下方放置集水桶(1 000 mL)收集水量,重復(fù)3次,取其均值,計(jì)算并記錄出水流量。

    1.4 數(shù)據(jù)計(jì)算與處理

    (1)流量均勻性計(jì)算。流量均勻性以平均流量相對于額定流量的偏差率C及滴頭流量的變異系數(shù)Cv來判定[9]。

    (1)

    (2)

    (3)

    (2)滴灌的均勻度通常以克里斯琴森均勻系數(shù)表示[2]。

    (4)

    (3)數(shù)據(jù)處理。所有試驗(yàn)數(shù)據(jù)采用Excel 2013進(jìn)行整理和計(jì)算,采用SPSS 23.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    2 結(jié)果與分析

    受制造工藝、材料等因素影響,制造偏差無可避免[10],為排除制造偏差對試驗(yàn)結(jié)果的影響,試驗(yàn)開始前,對滴灌帶的流量均勻性進(jìn)行測試,具體步驟見規(guī)范[9]。由公式(1)~(3)可得,平均流量相對于額定流量的偏差率C為-0.51%<±7%,滴頭流量的變異系數(shù)Cv為2.54%<±7%[9],因此判定此類滴灌帶為優(yōu)等品[11],排除了制造偏差對試驗(yàn)結(jié)果的影響。

    每個處理完成后,計(jì)算并統(tǒng)計(jì)每個滴頭的流量,由式(4)計(jì)算出每個處理的灌水均勻度。試驗(yàn)結(jié)果見表3,表中數(shù)據(jù)為3次取樣的平均。對表中數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀分析、方差分析、多重比較分析,以找出不同因素對內(nèi)鑲貼片式滴灌帶灌水均勻度影響的排序。

    表3 UL9(34)均勻正交設(shè)計(jì)與試驗(yàn)結(jié)果Tab.3 Uniform orthogonal design and experimental results of UL9(34)

    2.1 直觀分析

    直觀分析也叫作極差分析,可利用均勻正交試驗(yàn)的極差分析方法得到試驗(yàn)各因素水平對滴灌帶灌水均勻度的影響,從而分析各因素對灌水均勻度影響的敏感水平和因素的主次作用。

    內(nèi)鑲貼片式滴灌帶灌水均勻度的直觀分析見表4。由表4可知,極差RB>RC>RA>RD,根據(jù)極差的大小順序列出影響滴灌帶灌水均勻度的因素主次順序?yàn)锽>C>A,即壓力>長度>坡度。為直觀觀察灌水均勻度的變化趨勢,現(xiàn)繪制因素指標(biāo)圖如圖2所示。

    表4 直觀分析Tab.4 Intuitive analysis

    圖2 灌水均勻度與特征參數(shù)的因素指標(biāo)Fig.2 Factor index of irrigation uniformity coefficient and characteristic parameters

    2.2 方差分析和多重比較分析

    2.2.1 方差分析

    使用SPSS進(jìn)行方差分析,分析結(jié)果見表5。由表5可以看出,在95%的置信度條件下,由顯著性值可知:因素B對內(nèi)鑲貼片式滴灌帶的灌水均勻度影響最大,達(dá)到顯著水平,因素C的影響達(dá)到顯著水平,因素A的影響最小,未達(dá)到顯著水平,各因素的顯著性依次為:B,C,A。試驗(yàn)分析結(jié)果認(rèn)為坡度對灌水均勻度影響不顯著,與王建眾[12]的研究結(jié)論相符,且方差分析與直觀分析的結(jié)果一致。

    表5 方差分析及多重比較Tab.5 Analysis of variance and multiple comparisons

    2.2.2 主效應(yīng)多重比較分析

    使用SPSS分析了各因素不同水平之間的差異,因素A影響不顯著,故不做多重比較分析,主效應(yīng)多重比較結(jié)果見表5。

    由表5可以看出:在因素B中,B2的灌水均勻度顯著高于B1,B3的灌水均勻度顯著高于B1,其余水平間的灌水均勻度差異不顯著。在因素C中,C1的灌水均勻度顯著高于C3,C2顯著高于C3,其余水平間的灌水均勻度不顯著。由以上分析結(jié)合圖2可知,較高的工作壓力有助于提升滴灌帶灌水均勻度,但并不是壓力越高內(nèi)鑲貼片式滴灌帶的灌水均勻度越高,而是壓力適中條件下其灌水均勻度更高,這與前人的研究[6]相一致,出現(xiàn)這樣的結(jié)果可能是因?yàn)樵趬毫^高時滴灌帶內(nèi)的水流狀態(tài)發(fā)生了變化,從而引起了滴頭流量變化,進(jìn)一步引起了灌水均勻度的變化[13]。隨著鋪設(shè)長度的增加,滴灌帶灌水均勻度呈下降趨勢,與王建眾[12]的結(jié)論一致,原因是隨著鋪設(shè)長度增加,滴頭的工作壓力沿程降低,導(dǎo)致滴頭出流量減少,最終影響滴灌帶的灌水均勻度。故在進(jìn)行滴灌帶鋪設(shè)時,為保證其灌水均勻度,應(yīng)盡量降低鋪設(shè)長度。

    通過以上試驗(yàn)結(jié)果可知,采用均勻正交設(shè)計(jì)可顯著減少試驗(yàn)的次數(shù),可使用常見的軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,且分析方法簡單,是進(jìn)行灌水均勻度研究的有效工具。

    2.3 灌水均勻度與鋪設(shè)坡度、工作壓力及鋪設(shè)長度的回歸模型的建立

    通過對數(shù)據(jù)的整理分析,初步建立一個Cu=f(I,P,S)的數(shù)學(xué)模型(其中,Cu為灌水均勻度,I為鋪設(shè)坡度,P為滴灌帶工作壓力,S為滴灌帶鋪設(shè)長度)。

    2.3.1 關(guān)于灌水均勻度Cu線性回歸模型輸出結(jié)果與分析

    采用多元線性回歸模型,具體模型如下:

    Y=α+β1x1+β2x2+…+βixi

    (5)

    式中:Y為預(yù)測值;xi為關(guān)鍵參數(shù);α為常數(shù)項(xiàng),βi為線性回歸系數(shù)。

    使用SPSS進(jìn)行線性回歸分析,對各參數(shù)進(jìn)行共線性診斷可知,其共線性指標(biāo)在允許范圍內(nèi)。

    由表6可知,回歸模型的顯著性值為0.133,決定系數(shù)R2=0.644,說明模型不顯著,且擬合精度較低,可能存在非線性關(guān)系。由表7可知,常量的顯著性值小于0.001,表明可能存在未考慮因子或非線性關(guān)系[14],因此嘗試建立非線性模型。

    表6 回歸方差分析表Tab.6 Regression analysis of variance

    表7 回歸參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)Tab.7 Estimation and test of regression parameters

    2.3.2 關(guān)于灌水均勻度Cu非線性回歸模型輸出結(jié)果與分析

    根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)及前人研究[14],擬采用以下回歸模型進(jìn)行擬合計(jì)算:

    Y=Ksin(b1I+b2P+b3S)

    (6)

    式中:K、b1、b2、b3均為模型參數(shù)。

    將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS進(jìn)行擬合計(jì)算,由表8可知,模型決定系數(shù)R2=0.782,說明所選非線性模型具有較好的擬合精度。由表9可知,參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差很小,說明其置信度很高。

    表8 回歸方差分析表Tab.8 Regression analysis of variance table

    表9 回歸參數(shù)估計(jì)值和0.95近似置信區(qū)間Tab.9 Estimated values of regression parameters and approximate confidence interval of 0.95

    參考Bannayan等[15]模型的評估標(biāo)準(zhǔn)為:nRMSE<10%,模型表現(xiàn)極好,10%30%模型表現(xiàn)很差。

    (7)

    (8)

    式中:OBSi為觀測值,SMi為模型模擬值;n為樣本容量;nRMSE為標(biāo)準(zhǔn)化的均方根誤差。

    由公式(7)、(8)計(jì)算可得,模型nRMSE=1.333%,說明其表現(xiàn)極好,由表9輸出非線性模型如下:

    Cu=-0.981 sin(-0.004I+4.6P-3.138S)

    (9)

    3 結(jié) 論

    (1)進(jìn)行滴灌帶鋪設(shè)時,為保證其灌水均勻度,應(yīng)盡量降低鋪設(shè)長度;壓力適中條件內(nèi)鑲貼片式滴灌帶的灌水灌均勻度更高。

    (2)內(nèi)鑲貼片式滴灌帶的工作壓力、鋪設(shè)長度對其灌水均勻度影響顯著,鋪設(shè)坡度對其影響不顯著,三因素排序?yàn)椋汗ぷ鲏毫?鋪設(shè)長度>鋪設(shè)坡度。且工作壓力、鋪設(shè)長度、鋪設(shè)坡度和灌水均勻度之間構(gòu)成非線性關(guān)系。

    (3)使用非線性回歸的方法構(gòu)建的灌水均勻及其相關(guān)影響因素的數(shù)學(xué)模型為:Cu=-0.981 sin (-0.004I+4.6P-3.13S)。

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