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宜兴抽水蓄能电站上水库主坝采用库盆开挖料填筑,库盆出露的基岩为五通组砂岩夹泥岩和茅山组砂岩夹泥岩,针对这两组岩性具有泥岩含量较高、软化系数偏小的特点进行了混合堆石料湿陷变形研究,分析砂岩夹泥岩堆石料在长期浸水作用下附加沉降对坝体变形的影响。试验成果表明,砂岩夹泥岩堆石料的湿陷系数小于1.5%,该工程堆石料不具有明显的湿陷性;堆石湿陷特性与其饱和抗压强度有密切关系;主坝堆石料的湿陷特性指标处于一般堆石料常见值范围内。在对库盆采取了全面的防渗排水措施后,主坝建成后运行期间堆石不具备发生大范围饱和的可能。研究成果为充分利用库盆开挖料筑坝以降低工程投资提供了科学依据。 相似文献
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堤防工程天然建筑材料有其不同的特点和要求。该文针对堤防工程天然建筑材料中的土料、砂砾石料、块石料及工程弃料的勘察要点,在总结我省以往勘察经验基础上进行相关讨论;并对堤防工程天然建筑材料开采造成的环境地质影响问题进行总结,提出相应建议,供参考。 相似文献
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肖贡元 《水利水电科技进展》2005,25(6):49-51
针对宜兴抽水蓄能电站上库主坝建在倾斜基础面上的实际情况,对坝体堆石料特性进行了两项特殊研究.现场试验研究表明各种堆石料与基岩面之间的抗剪强度均小于该种堆石料本身的抗剪强度,加大基岩面的粗糙度有利于提高该项抗剪强度.对砂岩夹泥岩堆石料浸水后变形特性的室内试验研究表明其湿陷特性指标处于一般堆石料常见值范围内;评价堆石料浸水饱和后的表现,不能只看堆石料软化系数的大小,还要考察堆石料饱和抗压强度等力学性能指标.研究成果为充分利用上库库盆开挖料筑坝并降低工程投资提供了科学依据. 相似文献
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查龙电站面板堆石坝坝体及沙砾石副坝填筑体按不同填筑区填筑沙砾石料。窝托及吉刻苦堂料场沙砾石料经勘察质量基本符合要求。通过碾压试验确定了最优碾压参数。对填筑料、碾压等严格按照坝体填筑施工技术要求施工并严格进行质量检查与控制。经检查评定查龙水电站面板坝填筑施工质量属优良水平。 相似文献
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本文针对某水库除险加固中的大坝渗水问题,进行现场渗漏检查、布设观测断面进行渗流观测、渗流计算及渗透稳定计算分析.结合实验室渗透试验数据分析得出:除下游棱体少量渗水外,未发现大的渗漏问题和渗漏通道,渗流状况良好.除主坝填筑料室内试验渗透系数不满足规范要求外,渗透稳定分析满足要求,无渗流异常,主坝不会发生渗透破坏,不影响主坝安全. 相似文献
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长河坝水电站大坝砾石土心墙需填筑砾石土428万m3,但部分现场开挖土石料级配不能满足设计要求。通过将现场取得的粗、细两种级配砾石料按一定比例进行掺拌试验,取得了满足设计要求的粘土心墙砾石料,其掺拌工艺可供同类工程借鉴。 相似文献
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基于初步设计审查意见和原施工图设计,对铜锣径水库主坝分区填筑材料进行优化设计。在满足坝体边坡稳定及变形要求的前提下,主坝全强风化料除布置在下游坝壳外,在心墙与上游堆石之间增设全强风化料区,并增设过渡层和反滤层,主坝上游坡比由1∶2.75放缓到1∶3。优化后坝体堆石用量大幅减少,满足了工程用料和工程进度的要求。 相似文献
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构皮滩水电站坝址区及其周围天然砂砾石料十分贫乏,且质量低劣,不能满足工程需要.工程所需的混凝土粗、细骨料均需采用人工骨料.人工骨料料源勘察经历了普查、初查及详查等阶段,确定观景料场为构皮滩水电站主体工程的混凝土人工骨料料源地,构皮滩水电站开工后,根据前期勘察成果及工程用量分析,选定了优先开采区,并对优先开采区进行了施工期的补充勘察工作,进一步查清了优先开采区的工程地质条件.料源地灰岩为岩溶强发育岩组,在各个阶段的勘察过程中,充分采用了钻探、物探、硐探及槽探等多种勘探方法,查明了料源地岩溶发育特征、岩体结构与构造特征、剥离层的厚度等,并通过大量的试验工作,查明了料源岩石的物理力学性质、岩石的矿物与化学成分、骨料的碱活性与性能等,在此基础上对料源地进行了质量分区与储量计算. 相似文献
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以新疆维吾尔自治区北疆地区位于同一侏罗系砾岩地层上的两水利水电工程坝址前期勘察成果为基础,结合施工开挖扰动破坏及水库蓄水浸泡后岸边稳定情况,对该砾岩红层工程地质特性以及勘察工作要点进行了总结.结果认为,该红层采取一定工程措施后具备修建高坝的地质条件;但其岩石软化系数低,不能满足混凝土骨料料源要求.若作为堆石料,其透水性较差. 相似文献
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大桥水库工程位于四川省冕宁县境内安宁河上游,主坝坝顶高程2024m,最大坝高93m,上游边坡1:1.5。下游边坡1:1.7,大坝设计总填筑方量197.39万m∧3,坝料依次为主堆石料、次堆石料、过渡料和垫层料、其中主堆石料设计填筑量为150万m∧3,全部由Ⅱ号主堆石料场开采爆破。 相似文献
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在应用天然建筑材料筑坝时,一些材料不能满足工程要求,如防渗或力学指标,需要通过采取工程措施(如掺合砾石料)对防渗土料进行改性。对两种掺合方案和施工工艺进行了分析讨论,探讨了两种掺合防渗料的物理力学特性和现场掺合试验效果。 相似文献
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土石料级配合理性直接影响土石坝的力学特性与抗渗性能,当前级配检测主要依靠人工筛分试验,无法实现大规模快速检测。传统图像识别算法不符合土石料级配检测的精度要求,深度学习图像识别算法需要海量人工标记的训练样本,难以满足工程实际需求。本文结合传统图像识别中基于最大类间方差的边缘检测算法与卷积神经网络深度学习模型,研究了土石料图像识别与级配数据智能分析相结合的级配检测方法,建立了可实现级配快速检测的深度阈值卷积模型(Deep Otsu Convolutional Neural Network,DO-CNN),提高了级配检测的精度,并以灰岩石料为典型样本,通过18组标准筛分试验获取土石料级配数据及图像,进行模型训练与验证。结果表明:与仅使用基于最大类间方差法的边缘检测模型相比,DO-CNN模型能够极大提高级配检测的准确率与稳定性,实现基于图像的土石料级配快速检测。对于5 mm以下细小土石料颗粒,模型识别精度同样较高。 相似文献
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本文开发了一种基于图像识别技术的土石料粒径级配检测系统。该系统修建在土石料填筑现场,通过对车辆运送的土石料进行拍照,将图片传输到识别系统,采用图像识别技术,分析土石料粒径并绘制级配曲线以判断土石料是否满足设计包络线要求。在此基础上,设计建造了一个小型土石料粒径识别系统样机,选取不同粒径范围的石英岩土石料,将图像识别得到的级配曲线与传统人工筛分法得到的级配曲线进行对比,发现二者级配曲线吻合度较好。表明本文开发的土石料级配检测系统是稳定可靠的,可以运用于现场坝料级配检测。 相似文献
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针对某抽水蓄能电站上水库主坝最大坝高达182.3 m,上水库土石料料源紧张,坝基地质条件复杂,岸坡起伏差大,大坝变形及防渗结构可靠性要求高等问题,为提高大坝安全性能,研究主坝断面分区优化方案。坝体分区优化充分考虑利用上水库石料厂开挖的石料筑坝;上、下游堆石区分界线坡比采用倾向下游1∶0.4;在坝顶以下部位设置增模区;连接板向库内平移并减小转弯段曲率,并将基础垫层优化为特殊垫层及过渡料。实验表明该优化方案有效保证了结构的安全。 相似文献