Tác giả

Đặng Trường An 1*

Đơn vị công tác

1 Trường Đại học Khoa học Tự Nhiên, Đại học Quốc gia TP. HCM; dtan@hcmus.edu.vn

*Tác giả liên hệ: dtan@hcmus.edu.vn; Tel.: +84–909719878

Tóm tắt

Lũ bùn đá là một dạng dòng chảy năng lượng cao chứa nước, đất, cát và sỏi đá trộn lẫn với nhau thường hình thành ở các vùng đồi núi dốc. Năng lượng mà lũ bùn đá tạo ra khi va chạm với các chướng ngại vật trên đường di chuyển của chúng thường rất lớn, có thể gây thiệt hại về người và tài sản. Trong nghiên cứu này, phần mềm OpenFOAM bước đầu được áp dụng thử nghiệm để mô phỏng dòng lũ bùn đá của một kênh thực nghiệm. Khả năng mô phỏng lũ bùn đá của phần mềm được đánh giá thông qua so sánh các chỉ số thống kê sai số giữa kết quả mô phỏng của nó với dữ liệu đo đạc và với kết quả mô phỏng từ phần mềm InterMixingflow. Sai số Rmean và RMSE giữa kết quả mô phỏng của phần mềm với dữ liệu thực đo lần lượt là 0,72 và 5,43 trong khi giá trị tương ứng từ phần mềm InterMixingflow là 0,85 và 5,83. Thông qua phân tích các chỉ số sai số từ phần mềm đã áp dụng và phần mềm InterMixingflow, có thể thấy phấn mềm OpenFOAM rất có triển vọng để xem xét áp dụng mô phỏng lũ bùn đá cho các trường hợp kênh tự nhiên.

Từ khóa

Lũ bùn đá; OpenFOAM; Áp suất cao; Bão; Dòng năng lượng cao.

Trích dẫn bài báo

An, Đ.T. Áp dụng thử nghiệm phần mềm mã nguồn mở OpenFOAM mô phỏng lũ bùn đá. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 726, 52-60.

Tài liệu tham khảo

1. Paik, J.C.; Park, S.D. Numerical simulation of flood and debris flow through drainage culvert. Proceeding of 5th International Conference on Debris–Flow Hazards Mitigation: Mechanics, Prediction and Assessment 2011, 487–493.

2. Yu, B.; Ma, Y.; Xing Q. Experimental study on the influence of clay minerals on the yield stress of debris flows. J. Hydraul. Eng. 2013, 139, 364–373.

3. Takahashi, T. Debris flow, disaster prevention research institute, Kyoto University. Japan, Ann. Rev. Fluid Mech. 1981, 13, 57–77.

4. Albrecht, V.B. Debris inter–mixing–2.3: a finite volume for three–dimensional debris–flow simulations with two calibration parameters. Geosci. Model Dev. 2016, 9, 2909–2923.

5. Kiên, N.T. Nghiên cứu khả năng áp dụng đập hở khung thép ngăn lũ bùn đá tại khu vực miền núi phía bắc Việt Nam. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng 2019, 13(5), 28–37.

6. Yu, B.; Ma, Y.; Qi, X. Experimental study on the influence of clay minerals on the yield stress of debris flows. Eng. ASCE 2013, 139, 364–373.

7. Ko, S.M.; Lee, S.W.; Yune, C.Y.; Kim, G. Topographic analysis of landslides in Umyeonsan. J. Korean Society Sur. 2013, 32, 55–62.

8. Hürlimann, M.; McArdell, W.; Rickli, C. Field and laboratory analysis of the runout characteristics of hillslope debris flows in Switzerland. Geomorphology 2015, 232, 20–32. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2014.11.030.

9. Bull, J.M.; Miller, H.; Gravley, D.M. Assessing debris flow using LiDAR differencing: 18 May 2005 Matata event, New Zealand. Geomorphology 2010, 124, 75–84.

10. Logan, M.; Iverson, R. Video documentation of experiments at the USGS debris–flow flume 1992–2006. Website U.S. Geological Survey Open–File Report 2007–1315, v.1.3, 2013. Available online: http://pubs.usgs.gov/of/2007/1315/ (last access: 5 February 2014).

11. Kim, H.; Lee, S.W.; Yune, C.Y.; Kim, G. Volume estimation of small–scale debris flows based on observations of topographic changes using airborne LiDAR DEMs. J. Mount. Sci. 2014, 11, 578–591.

12. Kim, G.; Yune, C.Y.; Paik, J.; Lee, S.W. Analysis of debris flow behavior using airborne lidar and image data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sens. and Spatial Inf. Sci. Volume XLI–B8, 2016 XXIII ISPRS Congress, 12–19 July 2016, Prague, Czech Republic, 2016.

13. Mergili, M.; Fischer, J.; Krenn, J.; Pudasaini, S.P. Rava–flow v1, an advanced open–source computational framework for the propagation and interaction of two–phase mass flows. Geosci. Model Dev. 2017, 10, 553–569.

14. Kattel, P.; Khattri, K.B.; Pokhrel, P.R.; Kafle, J.; Tuladhar, B.M.; Pudasaini, S.P. Simulating glacial lake outburst floods with a two–phase mass flow model. Ann. Glaciol. 2016, 57, 349–358.

15. King, H.M. What is a debris flow? Geoscience news and information. Tham khảo từ website: https://geology.com/articles/debris–flow/, 2018.

16. Lee, C.W.; Woo, C.S.; Youn, H.J. Analysis of debris flow hazard by the optimal parameters extraction of random walk model. J. Korean Forest Soc. 2011, 100, 664–671.

17. Scheidl, C.; Chiari, M.; Kaitna, R.; Müllegger, M.; Krawtschuk, A.; Zimmermann, T.; Proske, D. Analysing debris–flow impact models, based on a small–scale modelling approach. Surv Geophys. 2013, 34, 121–140.

18. Pudasaini, S. A general two–phase debris flow model. J. Geophys. Res. 2012, 117, F03010. https://doi.org/10.1029/2011JF002186.

19. OpenFOAM–Foundation: OpenFOAM Standard Solvers. Website User Guide of OpenFOAM, 2016, pp. 12. http://www.openfoam.org/docs/user/standard–sovers.php.

20. O’Brian, J.; Julien, P.Y. Laboratory analysis of mudflow properties. J. Hydraul. Eng. 1988, 114, 877–887.

21. Bertolo, P.; Wieczorek, G.F. Calibration of numerical models for small debris flows in Yosemite Valley, California, USA. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2005, 5, 993–1001. https://doi.org/10.5194/nhess-5-993-2005.

22. Wardle, K.E.; Weller, H. Hybrid multiphase CFD solver for coupled dispersed/segregated flows in liquid extraction. Int. J. Chem. Eng. 2013, 128936, https://doi.org/10.1155/2013/128936.

23. Yilma, H.; Moges, S.A. Application of semi–distributed conceptual hydrological model for flow forecasting on upland catchments of Blue Nile River Basin, a case study of Gilgel Abbay catchment. Catchment Lake Res. 2007, pp. 200.