溫泉鉆井有幾部分費用
溫泉點所在地方的環境狀況包括當地對溫泉資源的開發支持力度、當地居民開發態度、當地地價水平、年旅游收入、第三產業比重、自然景觀質量、人文景觀質量、溫泉歷史文化底蘊、區域溫泉聚集度和所依托風景區的度（表1）。開放的思維和良好的社會風氣愿意為開發商提供*的服務決定了和居民的態度，同時也在一定程度上影響地價；年旅游收入和第三產業比重可以說明當地的第三產業發展環境；寒冷的季節是溫泉旅游的旺季，而炎熱的季節則是淡季。溫泉旅游地如果僅靠單純的溫泉沐浴往往很難保證全年都有大量的游客。因此，綜合性的旅游開發可以解決這一問題，溫泉地周邊的自然和人文景觀豐富程度就成為決定溫泉旅游綜合開發成功與否的關鍵因素[6]；如果溫泉有著悠久的歷史背景或承載著某種文化特色如傳說和歷史典故則更加帶來游客的精神愉悅；區域溫泉聚集在帶來競爭壓力的同時更多地帶來了區域性的影響力，從而吸引更多的游客；另據調查顯示，專程泡溫泉的游客占44.8%，泡溫泉順便游覽景點的游客占28.9%，游覽景點順便泡溫泉的游客占26.2%[22]。這一數字說明溫泉游客的一部分是由旅游景點帶來的，有著風景名勝區的依托自然帶來了遠方的游客。這些指標都屬于溫泉資源目的地環境因素，歸屬于溫泉旅游資源目的地系統，是溫泉開發的重要條件。溫泉旅游資源開發適宜性評價是由很多變量和不確定因素共同組成的結構復雜系統的綜合過程，其中需要對選取指標的相對重要性進行權重賦值。指標賦權的方法分主觀賦權法和客觀賦權法。主客觀賦權方法很多，其中，層次分析法是主觀賦權法較常見的一種方法，秦元偉等[16]以AHP法綜合評價了山東廣饒縣丁莊鎮的耕地質量。熵值法是客觀賦權法的典型代表，王成金等[17]和劉佳駿等[18]以熵值法分別評價了工業經濟發展的資源環境效率（以廣東、廣西為例） 和中國水資源承載力。主觀賦權法由于受評估專家的知識體系和生活經驗的影響較大，且不易保證判斷思維過程*性，故可能出現不同的專家對同一指標的重要性認識相差較大，有時可能抬高或低估了該指標的重要性，可見主觀賦權法的主觀性太強；客觀賦權法其指標權重計算結果難以給予專業上的解釋，有時卻又與指標實際重要性相悖[19]。為盡可能消除層次分析法中構建判斷矩陣時主觀因素的影響，又為求得指標權重能較好地體現專業特點，提高指標權重的科學合理性，本研究采用層次分析法與信息熵相結合的綜合方法確定指標權重
溫泉鉆井有幾部分費用
地下水管理模型的求解，可歸結為解線性規劃問題、非線性規劃問題及多目標規劃問題。前兩者是后者的特例。事實上，地下水管理和規劃中多為多目標的問題。由于多目標決策中各目標間往往是不相容或相互制約的，一般情況下不可能使所有的目標達到*值，因此只能從許多有效解中尋找滿意解。人們通常不滿足于隨意求出的一個有效解作為決策方案，而是設法求得在某種意義下使決策者滿意的有效解，不同的算法可得到不同意議下的滿意解。多目標規劃常用算法有如下幾類：評價函數法，交互規劃法、層次求解法、目標規劃法等。也就是說求解地下水管理模型沒有一個統一的模式。模型制作者的責任在于根據需要解決的實際問題寫出管理模型，視模型的大小在眾多計算方法中選擇自己能夠熟悉的方法。近年來發展了一些新的算法值得注意，見以下。在后期構造運動作用下，滄縣隆起內部形成若干北北東向的次一級構造，并以數條斷裂為界，呈高低相間的波浪形的展布格局，其蓋層地溫梯度基本反映基巖起伏特征。王蘭莊地熱田蓋層地溫梯度等值圈閉線長軸北北東走向，與雙窯凸起展布方向基本*，并且向內增大，zui大可達6.4℃/lOOm;在凹陷區則表現為相對較低的地溫梯度。通過構造與地溫關系研究，證實地溫場與構造呈正相關的關系，從宏觀上了解研究區地溫場展布特性，以此為基礎對回灌后熱儲層的溫度場平面變化進行探討。深部地熱普查地熱井連續測溫研究證實了地溫垂向總體變化基本表現為隨深度增加而增大，但同時受地層巖性，導熱導水斷裂構造的熱對流影響，其變化又呈現不均一性：
新生界地層結構松散，熱導率小，地溫梯度大，一般在3.0℃/lOOm以上；基巖結構致密，熱導率大，地溫梯度小，多小于3.0℃/100m；(3)導水斷裂附近，由于熱水強徑流和熱對流作用，地溫隨深度變化很小，如WR73井，位于斷裂附近，從1400m至1800m，地層溫度從62℃增加至69℃，地溫梯度僅1.75℃/100m。大地熱流值是一個綜合的參數，是指單位時間通過地球表面單位面積散失的熱流量，數值上等于巖石的熱導率與垂向地溫梯度的乘積，一是地球內部熱量向上傳導在地表直接測得的物理量，因此它zui能反映一個地區地溫場特點，在本區內其值為51-124MW/m²。
遺傳算法特點：遺傳算法是一種直接的隨機尋優方法。它可用于求解分布參數地下水管理模型，它不要求地下水系統必須是線性的，因而更適合求解復雜地下水系統的管理問題，具有廣闊的應用前景。遺傳算法是一種近似算法和全局優化算法，其收斂速度和解的精度受控于該算法的某些參數選取；對于大規模、多變量的地下水管理問題，其收斂速度較慢，計算時間長，應考慮采用計算機的并行算法編制遺傳算法程序。
