flopy中压力周期数据中的井ID和其他注释

Question

我想给我的Well文件分配一个注释掉的well ID号(对ghb单元也是这样)，但是我找不到任何关于如何这样做的东西。

我写了一些东西来创建我自己的ghb文件，但是如果我试图把它加载回我的flopy mf类中，然后用mf.write_input()把它写出我的其他包，那么注释就不会留下来，它会被覆盖。

我知道在mf.wrtie_input()中我可以指定要写出什么包，如果我去掉了我之前创建的ghb文件(或well文件)，那么原始文件就不会被重写，这是很好的。

但我想知道是否有一种方法可以直接将注释添加到每个包的stress_period_data中，这样我就可以将其全部包含在flopy类中。

谢谢

Answer 1

就像在this示例中一样，您可以扩展默认的dtype，以包括MfList实例将携带到写入的额外属性：

well_dtype = [('k', '<i8'), ('i', '<i8'), ('j', '<i8'),('flux', '<f4'), ('wel_id', object)]
stress_period_data = np.zeros((3), dtype=well_dtype)
wel = flopy.modflow.ModflowWel(m, stress_period_data=stress_period_data, dtype=well_dtype)

我不确定有没有一种简单的方法来加载带有额外属性的现有wel包--仅供参考

Answer 2

我所知道的从现有包继承注释的唯一方法是以读取模式打开文件，使用列数据创建一个pandas DataFrame，然后用它构建一个新包。下面是一个示例：

import os
import pandas as pd
import flopy.modflow as fpm
from collections import OrderedDict


pak_nam = 'drn'
mf_version = 'mfnwt'

# the model from which the DRN package will be copied
inmod = fpm.Modflow.load('10kTDS.nam',
                     model_ws=r'..\10kTDS',
                     version=mf_version, 
                     load_only=['drn'], 
                     check=False)

# the model where the new DRN package will be attached
mf = fpm.Modflow.load('ss2010.nam',
                      model_ws=os.path.join('..', 'ss2010'),
                      version=mf_version,
                      load_only=['dis', 'bas6'],
                      check=False)

# read the contents of the DRN package
with open(inmod.drn.fn_path, 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# create pandas DataFrame
data = []
for line in lines[3:]:
    pieces = line.strip().split('#')
    t = pieces[0].strip().split()
    remark = pieces[-1]
    if t[0] == '-1':
        break
    else:
        data.append([int(t[0]),
                     int(t[1]),
                     int(t[2]),
                     float(t[3]),
                     float(t[4]),
                     '# ' + remark.strip()])
pak_df = pd.DataFrame(data,
                      columns=['k', 'i', 'j', 'alt_va', 'cond', 'remark'])
pak_df.loc[:, ['k', 'i', 'j']] -= 1

# specify data format
formats = OrderedDict([('k', '{:>10d}'.format),
                       ('i', '{:>10d}'.format),
                       ('j', '{:>10d}'.format),
                       ('alt_va', '{:>.2F}'.format),
                       ('cond', '{:>15.6E}'.format),
                       ('remark', '{>:50}'.format)])

# create new stress period data: for numpy record array use DataFrame.to_records()
pak_spd = {0: pak_df[list(formats.keys())].to_records(index=False)}

# attach DRN package to new model
pak = fpm.ModflowDrn(mf,
                     stress_period_data=pak_spd,
                     ipakcb=53,
                     options=['NOPRINT'],
                     filenames=os.path.join('..', 'ss2010', 'ss2010.{}'.format(pak_nam)),
                     dtype=pak_spd[0].dtype)

pak.write_file(check=False)