井內(nèi)混合效應(yīng)對彌散尺度依賴性影響的實驗研究

馬子淇, 戴振學(xué), 董書寧, 王 皓, 劉小千

井內(nèi)混合效應(yīng)對彌散尺度依賴性影響的實驗研究

馬子淇1, 戴振學(xué)1, 董書寧2, 王 皓2, 劉小千3

(1. 吉林大學(xué) 建設(shè)工程學(xué)院，吉林 長春 130026；2. 中煤科工集團西安研究院有限公司，陜西 西安 710077；3. 中交水利水電建設(shè)有限公司，浙江 寧波 315000)

彌散度是刻畫孔隙介質(zhì)中溶質(zhì)運移和擴散的重要參數(shù)，對于污染物的預(yù)測和修復(fù)至關(guān)重要，但野外示蹤試驗往往會選擇忽略真實存在的井內(nèi)混合效應(yīng)。通過室內(nèi)砂槽實驗方法，模擬具有水平分層結(jié)構(gòu)的含水層，該含水層主要由3種介質(zhì)充填而成。采用埋藏傳感器和井中布設(shè)傳感器2種監(jiān)測方式，對比在有/無混合效應(yīng)情況下，穿透曲線的形態(tài)差異，進而探究井內(nèi)混合效應(yīng)對彌散尺度依賴性的影響情況。實驗結(jié)果表明，井內(nèi)混合效應(yīng)會使穿透曲線呈現(xiàn)階梯式增長，并伴有顯著的拖尾現(xiàn)象；當使用對流彌散方程進行計算時，混合效應(yīng)會導(dǎo)致彌散度被高估；觀測到的彌散度與真實彌散度的差異會隨著注入井和觀測井間距離的增加而增大；此外，2種觀測方式(埋藏/井內(nèi))均能發(fā)現(xiàn)彌散的尺度依賴性，且井內(nèi)混合效應(yīng)顯著增強了彌散尺度效應(yīng)，該實驗結(jié)果可為污染物運移的評價和預(yù)測提供參考。

混合效應(yīng)；彌散度；尺度效應(yīng)；室內(nèi)實驗；非均質(zhì)性

精準刻畫污染物在孔隙介質(zhì)中的運移對于地下水污染修復(fù)與治理至關(guān)重要。溶質(zhì)運移由對流和水動力彌散2個過程組成，對流是指溶質(zhì)隨著水流的運動，水動力彌散是分子擴散和機械彌散共同作用的結(jié)果[1]。其中，分子擴散是由濃度梯度引起，而機械彌散則是由于孔隙介質(zhì)中速度場的不均勻分布造成。然而，水動力彌散有隨溶質(zhì)運移距離增加而不斷增大的趨勢[2-5]，該現(xiàn)象被稱作彌散尺度效應(yīng)，這種彌散的尺度依賴性使污染羽的預(yù)測變得更為困難。

彌散度可以通過溶質(zhì)運移實驗獲得，根據(jù)尺度不同可分為室內(nèi)實驗[6-11]和野外示蹤試驗[12-19]。由于彌散度具有尺度效應(yīng)，在實際應(yīng)用中，往往通過場地示蹤試驗測得。大體流程為：在注入井中將示蹤劑注入到地下水中，通過監(jiān)測井觀測地下水中示蹤劑的濃度變化，繪制穿透曲線，最后通過擬合對流彌散方程計算彌散度[20-24]。利用觀測數(shù)據(jù)計算溶質(zhì)運移參數(shù)時，研究人員會假定井徑無限趨近于零，進而忽略真實存在的井內(nèi)混合效應(yīng)，使觀測結(jié)果具有相當大的不確定性，從而難以準確分析彌散度的尺度依賴行為[25]。

筆者通過室內(nèi)實驗方法，利用多種具有不同滲透系數(shù)的孔隙介質(zhì)模擬具有水平分層結(jié)構(gòu)的含水層，采用埋藏傳感器和井中布設(shè)傳感器2種監(jiān)測方式，對比存在混合效應(yīng)和沒有混合效應(yīng)情況下的穿透曲線差異，計算不同位置處的有效彌散度，進一步分析井內(nèi)混合效應(yīng)對彌散尺度依賴性的影響情況，以期實現(xiàn)對于地下含水層中污染物溶質(zhì)運移的精準預(yù)測。

1 井內(nèi)混合效應(yīng)

自然界中的松散沉積物普遍存在空間變異性，且在整體上呈一定的規(guī)律，如河湖相沉積環(huán)境的正旋回沉積韻律，即在垂直方向上，自下而上介質(zhì)顆粒的粒度呈由粗到細的變化規(guī)律[26]。但在局部區(qū)域，沉積物結(jié)構(gòu)會表現(xiàn)出一定的隨機性[27-29]，如圖1所示，地層剖面呈現(xiàn)典型二元結(jié)構(gòu)，但由于砂層結(jié)構(gòu)的非均質(zhì)性，導(dǎo)致介質(zhì)中出現(xiàn)局部優(yōu)先流，使部分示蹤劑能快速進入監(jiān)測井內(nèi)。由于井內(nèi)不存在沉積介質(zhì)，示蹤劑能與水體充分混合，監(jiān)測井本身為示蹤劑提供一個向上運移的優(yōu)勢通道，使傳感器較早地監(jiān)測到示蹤劑的濃度變化。這種井內(nèi)混合效應(yīng)會使穿透曲線形態(tài)發(fā)生改變，導(dǎo)致彌散參數(shù)計算出現(xiàn)誤差。

2 理論方法

由于實驗本身始終處于一維穩(wěn)定滲流狀態(tài)，故采用半無限含水層中的一維問題進行彌散參數(shù)的求解。選用保守溶質(zhì)作為示蹤劑，從含水層始端持續(xù)穩(wěn)定地進行注入。假設(shè)在初始狀態(tài)下，含水層內(nèi)的示蹤劑濃度為0，則對流彌散方程[30]可表示為：

式中：表示溶質(zhì)濃度；表示溶質(zhì)遷移時間；表示水動力彌散系數(shù)；表示溶質(zhì)遷移距離；表示地下水孔隙流速。水動力彌散系數(shù)由彌散系數(shù)和分子擴散系數(shù)組成，當?shù)叵滤魉佥^快時，分子擴散可以忽略不計，水動力彌散系數(shù)可近似等于彌散系數(shù)。

該模型的邊界及初始條件為：

通過Laplace變換可計算得到該數(shù)學(xué)模型的解析解為：

式中：erfc為誤差補償函數(shù)。

該解析式被用于擬合觀測到的穿透曲線，進而求解彌散系數(shù)，該擬合過程可通過程序軟件CIXFIT完成。彌散度可通過下式進行計算[30]：

3 實驗設(shè)計

3.1 實驗材料及裝置

實驗所采用的材料為取自嫩江的河沙，經(jīng)酸洗處理后可消除其中有機物質(zhì)，然后通過清水不斷沖洗去除其內(nèi)部殘留的離子。將預(yù)處理后的實驗材料充分烘干后，通過不同目數(shù)的篩網(wǎng)將其篩分為粉砂、細砂和中砂。并對3種介質(zhì)的滲透系數(shù)進行測量，分別為0.5(粉砂)、6.8(細砂)和37.8 m/d(中砂)。

實驗裝置如圖2a所示，主要由蠕動泵、2個定水頭裝置、一個63 cm×33 cm×52 cm的砂槽，若干數(shù)目的井管和測量電極組成。位于砂槽兩端的定水頭裝置能夠形成特定的水頭差，進而在孔隙介質(zhì)中形成穩(wěn)定的滲流場。眾多的電極原位標定表明，當NaCl質(zhì)量濃度小于5 g/L時，電導(dǎo)率與示蹤劑濃度之間呈線性關(guān)系。因此，測量電極可通過觀測水溶液中電導(dǎo)率間接計算出示蹤劑的濃度。所有的測量電極都通過導(dǎo)線與數(shù)據(jù)采集器相連，進而實現(xiàn)電導(dǎo)率數(shù)據(jù)的實時自動監(jiān)測。

3.2 孔隙介質(zhì)結(jié)構(gòu)設(shè)計

在砂槽中，3種介質(zhì)以水平分層的形式充填，從下到上依次為中砂、粉砂和細砂，每層厚度均為12 cm。細砂上部覆蓋厚度為10 cm的黏土層，該層黏土起隔水作用，使含水層保持恒定厚度，進而使平均水力梯度保持常數(shù)。井管和電極布設(shè)形式如圖2b、圖2c所示。為達到實驗?zāi)康?，?種介質(zhì)和整個非均質(zhì)介質(zhì)中分別進行監(jiān)測，因此，在水流方向上設(shè)置4列觀測井，每列布設(shè)4個觀測井，列間距為15 cm(圖2b)。其中，第1行觀測井為存在混合效應(yīng)的井孔，內(nèi)部為純粹液體環(huán)境，傳感器被安置于28 cm深度處(含水層中心)；第2行觀測井對應(yīng)于細砂層，傳感器埋深16 cm；第3行觀測井對應(yīng)于粉砂層，傳感器埋深28 cm；第4行觀測井對應(yīng)于中砂層，傳感器埋深40 cm；為避免發(fā)生混合效應(yīng)，在2、3和4行的觀測井中均充滿孔隙介質(zhì)(圖2c)。

圖2 實驗設(shè)備和方案

3.3 示蹤實驗

實驗裝置組裝完畢后，設(shè)置左右兩側(cè)定水頭裝置高度差為2 cm，然后進行孔隙介質(zhì)的飽水工作，利用蠕動泵將蒸餾水注入到砂槽左側(cè)水箱。隨著水位升高，水體逐漸滲入到介質(zhì)中，該過程的目的是盡可能地排出介質(zhì)孔隙中的空氣，結(jié)束的標志是能在定水頭裝置2中觀測到穩(wěn)定溢流。

示蹤實驗主要由以下幾個步驟組成：①通過測量電極計算飽水后介質(zhì)中水體的自然電導(dǎo)率；②通過蠕動泵持續(xù)注入質(zhì)量濃度為330 mg/L的NaCl溶液，直到所有測量電極觀測到的電導(dǎo)率值都穩(wěn)定在常數(shù)；③收集數(shù)據(jù)采集器中電極監(jiān)測到的電導(dǎo)率信息，并向裝置中持續(xù)注入蒸餾水進行孔隙介質(zhì)淋洗；④當所有電極觀測到的電導(dǎo)率再次穩(wěn)定時，停止注入蒸餾水。上述過程被重復(fù)3次以確保實驗結(jié)果的可信度。需要注意的是，在示蹤實驗開始時，砂槽左側(cè)箱體中為蒸餾水。為保證邊界條件穩(wěn)定，在開始注入示蹤劑時，需在左側(cè)箱體中投放一定質(zhì)量的NaCl，以使箱體內(nèi)溶液的電導(dǎo)率與示蹤劑保持一致。

由于示蹤劑濃度與電導(dǎo)率存在線性關(guān)系，標準化濃度可通過下式[31]進行表征：

式中：()為時刻示蹤劑與水混合溶液的電導(dǎo)率；w為水電導(dǎo)率；s為示蹤劑與水混合溶液最終穩(wěn)定時的電導(dǎo)率。

4 結(jié)果與討論

提取數(shù)據(jù)采集器中收集到的電導(dǎo)率信息，換算為溶液濃度后，經(jīng)標準化處理，繪制示蹤劑的穿透曲線，如圖3所示。由于介質(zhì)間滲透系數(shù)存在差異，不同傳感器觀測到的示蹤劑濃度初始增長時間有所不同，在距初始邊界相同距離的橫截面上，中砂層的傳感器總是最先監(jiān)測到示蹤劑濃度變化，細砂次之；由于粉砂滲透系數(shù)相對較低，在整個實驗過程中均未觀測到濃度的明顯變化。在具有混合效應(yīng)井管中，傳感器初始監(jiān)測到示蹤劑濃度變化的時間介于中砂和細砂之間。在細砂和中砂介質(zhì)中，傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)的穿透曲線呈規(guī)則S形，且不會隨著示蹤劑遷移距離增大而發(fā)生改變。相比之下，井管中傳感器監(jiān)測數(shù)據(jù)的穿透曲線更為不規(guī)則，這種不規(guī)則隨著示蹤劑遷移距離的增大變得愈發(fā)明顯。

4.1 混合效應(yīng)對溶質(zhì)運移過程的影響

從圖3b—圖3d中可見，井管中觀測到的示蹤劑濃度變化呈階梯式增長，大致可分為3個階段(Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ)。

圖3 不同位置處觀測到的穿透曲線

第Ⅰ階段為初始增長階段，位于穿透曲線前緣。示蹤劑濃度小幅度增長且很快趨于穩(wěn)定。該階段的起始時間與中砂層中監(jiān)測到示蹤劑時間一致。因此，對于第Ⅰ階段井內(nèi)混合過程做如下推斷：中砂層中示蹤劑進入到井管中，與水溶液發(fā)生混合但并未遷移至傳感器處，從而導(dǎo)致溶液濃度升高，但由于井管中水溶液較多，故該階段穿透曲線的漲幅并不明顯。

第Ⅱ階段始于第Ⅰ階段結(jié)束，終止于在細砂層中監(jiān)測到示蹤劑濃度變化。在第Ⅱ階段中，傳感器監(jiān)測到的濃度經(jīng)短暫平穩(wěn)后再次升高，上升速率和幅度皆超過第Ⅰ階段。對于第Ⅱ階段井內(nèi)混合過程作如下推斷：中砂層中的示蹤劑持續(xù)注入到井管并不斷混合，在高濃度梯度的作用下，示蹤劑沿著井管向上運移并抵達傳感器位置，從而導(dǎo)致溶液濃度顯著升高，但由于細砂層中不斷有水注入，因此，穿透曲線不能達到峰值。

第3階段始于在細砂層中監(jiān)測到示蹤劑濃度變化。在第3階段中，傳感器監(jiān)測到的濃度依舊在升高，但增長速率顯著降低，該階段的持續(xù)時間比1和2階段更長。對于第3階段井內(nèi)混合過程作如下推斷：細砂層中的示蹤劑抵達井管，并參與井內(nèi)混合作用，但由于井中混合溶液已有一定濃度，相較于第2階段而言，濃度梯度不斷減小，因此，第3階段井內(nèi)示蹤劑濃度仍在上升，但增速放緩，在穿透曲線中表現(xiàn)為明顯的拖尾現(xiàn)象。

當采用瞬時注入方式開展野外示蹤試驗時，階梯式增長的穿透曲線則對應(yīng)于雙峰/三峰式的穿透曲線形態(tài)，這種多峰式穿透曲線較為常見，也進一步反映井內(nèi)混合效應(yīng)在示蹤試驗中存在的普遍性。

4.2 彌散度的尺度效應(yīng)

將觀測到的穿透曲線與對流彌散方程的解析解擬合，通過反演計算彌散系數(shù)和有效孔隙流速。不同位置處對應(yīng)的有效孔隙流速如圖4所示，由于中砂和細砂層中顆粒粒度較為均勻，因此，各觀測位置處有效孔隙流速均處于穩(wěn)定狀態(tài)。相較之下，井管觀測到的有效孔隙流速出現(xiàn)較大波動，初期流速較高，快速減小至近似于細砂中有效孔隙水流速。這種情況主要是由于穿透曲線顯著的拖尾現(xiàn)象造成。

圖4 不同位置處有效孔隙流速變化情況

彌散度隨示蹤劑遷移距離的變化情況如圖5所示，注意該圖的縱坐標為對數(shù)坐標系。在本次砂槽實驗中，細砂和中砂層中均可觀察到彌散尺度依賴性，但彌散度變化幅度較小，穩(wěn)定在0~0.6 cm。井管中觀測到的彌散度表現(xiàn)出更為強烈的尺度效應(yīng)，彌散度取值介于0~10 cm。井管中測量的彌散度僅在早期與介質(zhì)實際情況較為一致，隨著遷移距離增大，井中彌散度會顯著大于介質(zhì)中的彌散度，且這種差異伴隨遷移距離的增加而變得愈加明顯。

圖5 彌散度隨示蹤劑遷移距離的變化情況

5 結(jié)論

a. 當示蹤劑持續(xù)注入時，井內(nèi)混合效應(yīng)使穿透曲線呈階梯式增長，起始點由滲透性高的介質(zhì)決定。混合效應(yīng)也會增大穿透曲線的拖尾現(xiàn)象，為溶質(zhì)運移參數(shù)的計算引入更大的不確定性。

b. 井內(nèi)混合效應(yīng)不可忽略。在混合效應(yīng)的作用下，通過示蹤試驗測得的彌散度會被高估，這種誤差會隨著溶質(zhì)遷移距離的增加而增大。

c. 井內(nèi)混合效應(yīng)會顯著放大彌散度的尺度依賴性，這種差異會隨著注入井和觀測井間距的增加而增大，從而阻礙彌散尺度效應(yīng)相關(guān)理論的研究。

[1] RUBIN Y. Applied stochastic hydrogeology[M]. New York：Oxford University Press，2003.

[2] ABGAZE A T，SHARMA P K. Solute transport through porous media with scale-dependent dispersion and variable mass transfer coefficient[J]. ISH Journal of Hydraulic Engineering，2015，21(3)：298–311.

[3] DONG Shuning，DAI Zhenxue，LI Jingsheng，et al. The scale dependence of dispersivity in multi-facies heterogeneous formations[J]. Carbonates and Evaporites，2018，33(1)：161–165.

[4] DAI Zhenxue，ZHAN Chuanjun，DONG Shuning，et al. How does resolution of sedimentary architecture data affect plume dispersion in multiscale and hierarchical systems?[J]. Journal of Hydrology，2020，582：124516.

[5] 董貴明，常大海，田娟，等. 彌散尺度效應(yīng)的試驗研究進展及展望[J]. 水文，2017，37(2)：8–13. DONG Guiming，CHANG Dahai，TIAN Juan，et al. Research progress and prospects of dispersion scale effect test[J]. Journal of China Hydrology，2017，37(2)：8–13.

[6] BAI Bing，XU Tao，GUO Zhiguang. An experimental and theoretical study of the seepage migration of suspended particles with different sizes[J]. Hydrogeology Journal，2016，24(8)：2063–2078.

[7] 徐路路，董書寧，戴振學(xué)，等. 基于分形理論探究砂巖最小孔隙半徑的最優(yōu)區(qū)間[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2019，47(5)：16–23. XU Lulu，DONG Shuning，DAI Zhenxue，et al. Fractal theory-based investigation of the optimal interval of minimum pore radius of sandstone[J]. Coal Geology & Exploration，2019，47(5)：16–23.

[8] STERNBERG S P K，CUSHMAN J H，GREENKORN R A. Laboratory observation of nonlocal dispersion[J]. Transport in Porous Media，1996，23：135–151.

[9] ZHAO Xiao’er，CHANG Yong，WU Jichun，et al. Laboratory investigation and simulation of breakthrough curves in karst conduits with pools[J]. Hydrogeology Journal，2017，25(8)：2235–2250.

[10] 李培月，錢會，吳健華，等. 銀川地區(qū)飽和細砂含水介質(zhì)彌散實驗研究[J]. 水資源與水工程學(xué)報，2012，23(4)：69–74. LI Peiyue，QIAN Hui，WU Jianhua，et al. Experiment on the mass dispersion in porous media of saturated fine sand in Yinchuan area[J]. Journal of Water Resources & Water Engineering，2012，23(4)：69–74.

[11] 楊海瑞，陳靜，陳梟萌，等. 榆陽礦區(qū)含水介質(zhì)彌散實驗研究[J]. 地下水，2015，37(2)：246–248. YANG Hairui，CHEN Jing，CHEN Xiaomeng，et al. Experimental study on dispersion of water-bearing media in Yuyang mining area[J]. Ground Water，2015，37(2)：246–248.

[12] CANUL-MACARIO C，GONZáLEZ-HERRERA R，SáNCHEZ- PINTO I，et al. Contribution to the evaluation of solute transport properties in a karstic aquifer(Yucatan，Mexico)[J]. Hydrogeology Journal，2019，27(5)：1683–1691.

[13] CHAPUIS R P. Tracer tests in stratified alluvial aquifers：Predictions of effective porosity and longitudinal dispersivity versus field values[J]. Geotechnical Testing Journal，2019，42(2)：407–432.

[14] CVETKOVIC V. How accurate is predictive modeling of groundwater transport? A case study of advection，macrodispersion，and diffusive mass transfer at the Forsmark site(Sweden)[J]. Water Resources Research，2013，49(9)：5317–5327.

[15] GUO Qiaona，LI Hailong，BOUFADEL M C，et al. A field experiment and numerical modeling of a tracer at a gravel beach in Prince William Sound，Alaska[J]. Hydrogeology Journal，2014，22(8)：1795–1805.

[16] HINTON E M，WOODS A W. The effect of vertically varying permeability on tracer dispersion[J]. Journal of Fluid Mechanics，2019，860：384–407.

[17] JIMENEZ S，BRAUCHLER R，HU R，et al. Prediction of solute transport in a heterogeneous aquifer utilizing hydraulic conductivity and specific storage tomograms[J]. Water Resources Research，2015，51(7)：5504–5520.

[18] 王皓，杜劍卿，李競生. 煤礦區(qū)放水試驗中示蹤劑的運移規(guī)律[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2010，38(5)：28–33. WANG Hao，DU Jianqing，LI Jingsheng. Advance in tracer transfer regulation and research method of dewatering and tracing test in coalmine[J]. Coal Geology & Exploration，2010，38(5)：28–33.

[19] 卞建民，姜振蛟，張麗姝. 含水層中彌散系數(shù)的尺度效應(yīng)[J]. 吉林大學(xué)學(xué)報(地球科學(xué)版)，2012，42(4)：1159–1165. BIAN Jianmin，JIANG Zhenjiao，ZHANG Lishu. Scale effect about dispersion coefficient in aquifers[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition)，2012，42(4)：1159–1165.

[20] ADAMS E E，GELHAR L W. Field study of dispersion in a heterogeneous aquifer：2. Spatial moments analysis[J]. Water Resources Research，1992，28(12)：3293–3307.

[21] 梅杰，李光偉，夏成城，等. 基于仿生原理的粒子群算法求解江安校區(qū)水動力彌散系數(shù)[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2019，47(6)：98–102. MEI Jie，LI Guangwei，XIA Chengcheng，et al. Particle swarm optimization-based bionic principle for solving hydrodynamic dispersion coefficient in Jiang’an Compus[J]. Coal Geology & Exploration，2019，47(6)：98–102.

[22] JENSEN K H，BITSCH K，BJERG P L. Large-scale experiments in a sandy aquifer in Denmark：Observed tracer movements and numerical analyses[J]. Water Resources Research，1993，29(3)：673–696.

[23] 李世鈺，劉國東，王亮，等. 基于蝙蝠算法的適線法求解水動力彌散系數(shù)[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2016，44(4)：81–85. LI Shiyu，LIU Guodong，WANG Liang，et al. Computation of hydrodynamic dispersion coefficient with curve fitting method based on bat algorithm[J]. Coal Geology & Exploration，2016，44(4)：81–85.

[24] MORONI M，CUSHMAN J H. Three-dimensional particle tracking velocimetry studies of the transition from pore dispersion to Fickian Dispersion for homogeneous porous media[J]. Water Resources Research，2001，37(4)：873–884.

[25] 肖勛，施文光，王全榮. 井內(nèi)混合效應(yīng)與尺度效應(yīng)對注入井附近溶質(zhì)徑向彌散過程的影響[J]. 地球科學(xué)，2020，45(4)：1439–1446. XIAO Xun，SHI Wenguang，WANG Quanrong. Effect of mixing effect and scale-dependent dispersion for radial solute transport near the injection well[J]. Earth Science，2020，45(4)：1439–1446.

[26] 王振奇，李士濤，于水，等. 尼日爾三角洲盆地深水沉積的二元結(jié)構(gòu)特征及層序劃分[J]. 地質(zhì)學(xué)報，2013，87(8)：1149–1157. WANG Zhenqi，LI Shitao，YU Shui，et al. Characters of two-component constitution of deep-water deposit and classification of sequence stratigraphy in the Niger Delta basin[J]. Acta Geological Sinica，2013，87(8)：1149–1157.

[27] DENTZ M，BARROS DE F P J，BORGNE LE T，et al. Evolution of solute blobs in heterogeneous porous media[J]. Journal of Fluid Mechanics，2018，853：621–646.

[28] DAI Zhenxue，RITZI R W，HUANG Chaocheng，et al. Transport in heterogeneous sediments with multimodal conductivity and hierarchical organization across scales[J]. Journal of Hydrology，2004，294(1/2/3)：68–86.

[29] DAI Zhenxue，ZHAN Chuanjun，SOLTANIAN M R，et al. Identifying spatial correlation structure of multimodal permeability in hierarchical media with Markov chain approach[J]. Journal of Hydrology，2019，568：703–715.

[30] FREEZE R A，CHERRY J A. Groundwater[M]. Englewood cliffs，New Jersey：Prentice Hall Inc.，1979.

[31] DANQUIGNY C，ACKERER P，CARLIER J P. Laboratory tracer tests on three-dimensional reconstructed heterogeneous porous media[J]. Journal of Hydrology，2004，294(1/2/3)：196–212.

Experiment investigation on the influence of mixing effect on dispersion scale dependence

MA Ziqi1, DAI Zhenxue1, DONG Shuning2, WANG Hao2, LIU Xiaoqian3

(1. College of Construction Engineering, Jilin University, Changchun 130026, China; 2. Xi’an Research Institute Co. Ltd., China Coal Technology and Engineering GroupCorp., Xi’an 710077, China; 3. CCCC Water Resources and Hydropower Construction Co. Ltd., Ningbo 315000, China)

Dispersivity, a property parameter defined to characterize the degree of dispersion and mixing, is crucial for the prediction and remediation of groundwater contamination. However, in field tracer tests, the real mixing effect has often been ignored. In this paper, an aquifer with horizontal layered structure was simulated by laboratory experiments. Three kinds of media were chosen to reconstructed experimental aquifer. Two monitoring methods, buried sensor and sensor in the well, were adopted to compare the difference of breakthrough curves, so as to investigate the influence of mixing effect in the well on the dispersion scale dependence. The results showed that mixing effect made breakthrough curve increase in a gradient manner with significant trailing phenomenon. The results also showed that mixing effect led to an overestimation of the dispersivity, when the advection-dispersion equation was used. The difference between the measured dispersivity and the actual dispersivity increases with the solute transport distance. Moreover, scale-dependency of dispersivity was observed in both sensor buried in the media and sensor in the well, and mixing effect amplified the scale effect of dispersivity significantly, which can provide references for evaluation and prediction of contaminant transport.

mixing effect; dispersivity; scale effect; laboratory experiment; heterogeneity

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P641.73

A

1001-1986(2021)01-0225-07

2020-11-09；

2021-01-15

國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFC1800900)；國家自然科學(xué)基金項目(41772253)

馬子淇，1996年生，男，吉林長春人，博士研究生，專業(yè)為土木工程. E-mail：mazq18@mails.jlu.edu.cn

董書寧，1961年生，男，陜西藍田人，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，從事水文地質(zhì)與工程地質(zhì)方面的研究工作. E-mail：dongshng@sina.com

馬子淇，戴振學(xué)，董書寧，等. 井內(nèi)混合效應(yīng)對彌散尺度依賴性影響的實驗研究[J]. 煤田地質(zhì)與勘探，2021，49(1)：225–231. doi：10.3969/j.issn.1001-1986.2021.01.024

MA Ziqi，DAI Zhenxue，DONG Shuning，et al. Experiment investigation on the influence of mixing effect on dispersion scale dependence[J]. Coal Geology & Exploration，2021，49(1)：225–231. doi: 10.3969/j.issn.1001- 1986.2021.01.024

(責任編輯 周建軍)