LNAPLs，尤其是石油化学衍生的污染物，通常具有高毒性且难以降解。在以岩层为主的地带，裂隙是地下水流动和污染物传输的主要甚至唯一的途径[1]，[2]，[3]，[4]，[5]，[6]，[7]，[8]，[9]，[10]，[11]。一旦这些区域发生LNAPL污染，持续的积累会产生足够的驱动力，使LNAPL进入饱和裂隙网络，在裂隙含水层中迁移和扩散，这是一个重要但常被忽视的过程。由于LNAPL在饱和带中的多相流动行为以及裂隙的结构复杂性，污染过程变得非常复杂[12]，相关的定量研究仍然很少。因此，为了有效预防和控制这种污染，必须：（1）确定控制LNAPL在饱和交叉裂隙中迁移的关键因素；（2）量化迁移特性与其影响因素之间的关系；（3）开发可推广、可靠且高效的模型来预测LNAPL的迁移。
在微观尺度上，现有研究阐明了关键的多相流动机制，包括润湿性和界面张力的作用、孔隙-喉部侵入和毛细管捕获以及薄膜/角流[13]，[14]，[15]，[16]，[17]，[18]，[19]。在中观尺度上，已经建立了等效的本构关系，如相对渗透率-饱和度-毛细压力（K-S-P）关系[20]，[21]，[22]，[23]，[24]，[25]。然而，在能够明确表示三维裂隙形态和拓扑结构的空间尺度上，LNAPL迁移模式和机制的定量表征仍然不足。相关研究仅限于定性或半定量分析，通常依赖于过于简化的交叉配置（例如，仅捕捉局部几何形状的矩形平行板模型）[14]，[15]，[21]，[26]，[27]，[28]。因此，它们只能反映局部流动特性，难以推广到具有复杂交叉结构和多样水动力条件的真实裂隙系统。只有通过在模型域中明确包含完整的裂隙及其相邻的交叉裂隙，才能有效捕捉关键的平面内多相流动特征。
在感兴趣的尺度上，LNAPL迁移的时空特性的主要控制因素与微观尺度上的显著不同。影响因素变得更加复杂，包括裂隙结构（几何形态和拓扑）、LNAPL的性质以及由边界条件决定的水动力状态。只有通过综合考虑这些因素来阐明这一尺度上的LNAPL迁移机制，才能将研究结果可靠地推广到更大的裂隙网络尺度。然而，即使在仅涉及少数裂隙的简化配置下，多因素耦合研究仍然很少。
为了系统地研究上述问题，需要足够数量的代表性场景作为数据支持。进行大量受控实验成本高昂，而基于机制的数值模型可以通过灵活调整参数快速生成多样化的场景[5]，[29]，[30]，[31]。在特定假设下，如果概念模型构建得当，参数化准确，并使用适当的数值设置，数值模拟能够再现实验室或现场观察结果。目前，多相流动模拟的软件平台已经相对成熟（例如，COMSOL Multiphysics、FEFLOW、TOUGH）。其中，COMSOL Multiphysics及其计算流体动力学（CFD）模块已被证明能够在某些尺度和指定条件下提供复杂裂隙结构中两相流动的高保真表征[13]，[15]，[32]，[33]，其准确性已通过可比的实验数据得到验证[15]，[27]，[33]，[34]，[35]，[36]，[37]。
然而，此类模拟通常对网格分辨率、时间步长和求解器稳定性有严格要求，导致计算成本高且运行时间长[13]，[33]。这些要求限制了在更大空间尺度和多个场景下的广泛应用，特别是在不确定性分析中（例如，通过进行广泛的参数扫描或进行蒙特卡洛抽样），这需要大量不同的模拟[38]，[39]。此外，构建可靠的数值模型不仅需要丰富的领域专业知识，还严重依赖于高质量的参数输入，并且通常涉及许多需要确定的参数。
为了克服计算限制，可以在有限的数值模拟集上建立统计模型，然后作为数值模型的有效替代品。除了效率之外，它们还提供了清晰的可解释性、可控的泛化能力、基于原理的不确定性量化以及由成熟诊断工具支持的稳健性[40]，[41]，[42]。此外，它们的构建和后续应用相对简单。在这种情况下，核心挑战是如何有效地构建可靠且可推广的替代模型。首先，应尽可能全面地考虑可能影响LNAPL迁移的因素（例如，裂隙几何参数），并进行适当的概念化。其次，应根据研究目标定义参数值及其范围，以充分覆盖感兴趣的物理过程。第三，由于训练数据来自耗时的数值模拟，因此必须使用高效的参数组合和采样策略，使场景集具有足够的代表性，同时尽量减小样本量。
基于上述考虑，本研究通过构建一组足够的代表性场景来研究LNAPL在饱和交叉裂隙中的迁移时空特性，这些场景综合考虑了裂隙几何形状、LNAPL的性质、水动力场和边界条件。本研究的目标是确定控制预定义迁移特性变量的主要因素，并将这些变量与其影响因素之间的统计关系量化为统计替代模型。此外，为了支持使用统计替代模型进行通用预测，本研究将实施并检验用于设计代表性场景的高效参数组合方法。最后，本研究旨在为进一步的研究建立一个可行的框架，以建立相应的可推广统计替代模型。
