土石坝渗流安全监测技术及工程应用

立足于土石坝渗流安全监测技术的发展历程,重点介绍土石坝渗流安全监测系统、安全监测设计和监测资料分析等方面内容,从土石坝渗流安全监测技术的实际工程应用出发,研究土石坝渗流安全监测技术的发展前景.     

土石坝渗流监测系统在乌拉泊水库工程中的应用

渗流监测是土石坝常设的监测项目,介绍了土石坝渗流监测系统等方面内容,并结合工程实例,通过对渗流监测资料的分析,对水库渗流安全情况进行了分析和评价。     

基于GAMLSS-GLO及随机森林算法的土石坝渗流监测模型

根据土石坝渗流原型观测,厘清水位、降水等因素的影响,模拟大坝渗流的真实状态,合理评估其渗流监测结果,是土石坝安全监控亟待解决的关键问题。基于此,根据数理统计原理,采用随机森林算法构建无降水条件下渗流量与上下游水位的回归模型;考虑渗流量受前期累积降水的综合影响,引入广义可加模型（GAMLSS-GLO）,模拟降水影响下土石坝渗流监测值的波动区间,并将其与渗流-水位回归模型叠加,预测土石坝渗流监测的可靠区间;最后,将该方法应用于糯扎渡心墙堆石坝的渗流监测。结果表明：所提模型方法对渗流的水位、降水响应表现出良好的适用性,显著提高了渗流模拟预测质量。同时求解了渗流量置信区间,有利于土石坝的运行工况判断及安全监控。     

基于组合赋权-TOPSIS土石坝渗流安全等级评价

根据资料收集选取土石坝渗流量、渗透坡降等8个定量因素作为土石坝渗流风险评价的指标,使用粗糙集改进层次分析法组合赋权的方法获取各评价指标客观权重.建立组合赋权-TOPSIS评价方法,对6个土石坝进行渗流风险评价预测,获取土石坝渗流安全风险等级.与现场调查情况相比结果一致.研究表明:该方法对土石坝渗流风险评价准确便捷,可用于快速评价土石坝渗流风险等级.     

降雨条件下土石坝渗流量监控方法研究

降雨对土石坝渗流量监测值影响明显,评判土石坝的渗流性态必须在实测渗流量中扣除降雨因素。为此,将朴素贝叶斯分类算法、回归分析和LSTM模型综合应用到土石坝渗流量监控中,实现降雨条件下的土石坝渗流量推理预测。首先以是否出现降雨径流为条件,对数据进行离散化处理,并引入回归分析方法,构建降雨径流～降雨过程数据组;采用LSTM方法构造降雨径流～降雨过程定量模型,最后将上述成果用于不同降雨过程条件下的降雨径流预测。应用结果表明,该方法可以比较准确地剔除由于降雨径流对大坝渗流量测值造成的干扰,可以准确监控土石坝渗流状态。     

社上水库原型观测分析中的三种优选模型对比研究

建立实用的大坝原型观测模型,能有效地拟合和预测大坝安全监测量.本文在土石坝监测量长系列观测资料分析的基础上,通过BP神经网络、逐步回归和多元回归进行拟合分析.结果表明,BP神经网络拟合效果优于逐步回归,逐步回归拟合效果优于多元回归.     

广义回归神经网络在土石坝渗流监测中的应用

通过建立土石坝渗流监测数据的广义回归神经网络(GRNN)模型,对花凉亭水库坝基渗流测压管的监测数据进行了拟合与预测,并将其拟合预测结果与反向传播神经网络(BPNN)、多元逐步回归模型的拟合预测结果进行对比分析.结果表明,GRNN模型在数据拟合与预测方面均取得了很好的效果.     

土石坝渗流安全监测的遗传支持向量机方法

为了有效地根据土石坝地原型观测资料来分析坝体和坝基中存在的渗流问题,本文在对建模因子进行分析的基础上,充分利用支持向量机的结构风险最小化原则和遗传算法快速全局优化的特点,通过支持向量机模型对非线性监测数据进行拟合,并利用遗传算法优化支持向量机的模型参数,建立了基于GA-SVM的土石坝渗流监测模型。实例分析表明,该模型与传统的多元线性回归模型和神经网络模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,对土石坝安全监控具有实用价值。     

万安水电站土石坝坝体渗流特性分析

渗流特性是反映土石坝运行性态的重要内容。依据万安水电站土石坝坝体测压管渗压水位监测资料,从渗压水位变化过程、渗压水位与上游水位相关性、坝体浸润线和心墙渗透坡降等方面,对大坝渗流特性与渗流状态进行了分析与评价。研究表明,万安水电站土石坝坝体渗压水位变化规律和坝体浸润线状态合理,心墙防渗效果较好,坝体渗流特性正常。     

土石坝和堤防工程强震后安全评价技术

技术简介 根据土石坝和堤防工程所处地区的震害程度，可以针对性地采用如下具体技术：①表面变形和地形测量技术：对土石坝和堤防工程的沉陷和开裂等变形以及工程所处地形进行测量．分析和评估工程的安全性。②内部应力、变形、渗流压力及渗流量等监测资料分析方法：综合分析渗流与变形等的原型监测资料，了解土石坝和堤防工程的运行状况，评定其安全性。     

某土石坝帷幕灌浆渗流监测成果分析

为研究土石坝帷幕灌浆的渗控效果,了解加固后渗压水位的变化规律,针对某黏土心墙坝,采用逐步回归分析和有限元分析方法,对3年来的监测成果进行了分析。逐步回归分析表明：影响坝体渗流场的主要因素是库水位、降雨及时效;往背水方向,库水位的影响程度逐渐减弱,而降雨及时效的影响程度逐渐增强。有限元计算表明：全封闭式帷幕灌浆使大坝渗漏量减小了37.6%,而悬挂式帷幕灌浆只减小了10.7%,全封闭式帷幕灌浆的渗控效果更为显著。     

基于改进粒子群算法的大坝监控加权统计模型

用于大坝安全监控的加权统计模型主要依据工程经验确定各因子的权重,这种求解方式易导致部分因子信息的缺失。根据大坝安全监测数据,应用粒子群算法可优化确定加权统计模型中各参数的最优解,但对于高维度优化问题,该算法存在收敛速度慢、易陷入局部最小等不足。针对这些不足,考虑粒子种群平均位置信息的影响,提出一种新的改进粒子群算法,利用单体与种群平均位置的距离信息确定两者之间的学习因子。土石坝工程实例分析结果表明:改进粒子群算法加强了种群跳出局部最小的能力,所得加权统计模型的权重符合工程实际情况。尤其在大坝运行初期,监测资料较少的情况下,基于改进粒子群算法的大坝监控模型具有较高的预测精度和预报能力,可为大坝监控领域提供一种新的数据分析方法。     

通过观测资料分析土石坝的渗流安全状况

随着大坝安全监测自动化的发展，所观测到的数据量很大，如何及时准确地帮助大坝管理人员分析观测资料，以了解土石坝的运用及安全状况，成为大坝安全管理现代化的一个难题。就如何利用观测资料分析土石坝的渗流安全状况作了初步的研究，并结合一具体实例，分析了该坝的渗流安全状况，表明研究成果具有一定的实用性。     

IVDF模型在土石坝监测数据预测中的应用

土石坝的监测数据预测对于揭示坝体变形规律、保障坝体结构安全具有重要意义。基于分形理论,将改进变维分形模型(IVDF模型)应用于土石坝小数据量监测数据的预测,以铜山源土石坝为例,选取混凝土防渗墙的应变监测数据作为研究对象,对应变进行预测,并分别用灰色模型GM(1,1)和BP神经网络进行对比预测。计算结果证明,IVDF模型充分利用分形的自相似性特征,抗噪性强,预测精度高,适用于小数据量监测数据的预测,具有良好的应用前景。     

近区爆破对土石坝安全影响分析

邻近坝区爆破开挖诱发的爆破振动对土石坝安全有不利影响,确定可靠的影响分析方法、拟定合理的爆破控制措施对保证土石坝安全具有重要作用。结合工程实例,通过建立有限元模型、施加爆破振动荷载,从坝体应力和坝坡稳定等方面分析确定合理的爆破安全质点振动速度限值;根据爆破试验监测数据和有关规程规范,提出爆破分区控制措施以及爆破施工过程中需根据监测成果同步调整爆破安全控制标准、及时修正爆破施工参数的方法。提出的分析方法和控制措施可为近区爆破对土石坝安全影响和拟定爆破分区控制措施提供参考。     

非线性振荡分析在土石坝变形监测资料的应用研究

传统的时间序列法是对土石坝变形观测量在特定时间范围内的变化特征进行拟合建模,无法揭示观测点变形测值之间的共性。采用分形理论中非线性振荡分析方法,研究了变形时间序列数据的相关性及后续建模选取数据的有效性,提出的定标指数可用来甄别监测点时间序列的位移值是否存在长期记忆性,有效的预测未来的发展趋势,并指出后续建模选取时间序列的起始范围。实例应用结果表明提出的方法可较好的分析土石坝变形性态及预测预报,为土石坝变形安全分析提供了一种新途径。     

基于碾轮振动性态分析的土石坝压实质量实时监测与评估

有效控制坝体填筑碾压质量是确保土石坝工程安全的关键。常规采用碾压参数过程控制与事后试坑抽检相结合来控制土石坝压实质量的方法，不能在碾压过程中直接控制坝料压实质量（如压实度、干密度、孔隙率等），且用有限个抽样点不仅难以真实反映整个施工仓面的压实质量，而且由于试坑检测结果不能快速获得，不易及时反馈控制现场施工。本文基于碾轮振动性态及坝料压实机理分析，提出了土石坝料压实质量的实时表征指标—压实监测值CV（Compaction Value），研制开发了相应的车载实时监测装置。基于实时监测的CV，并考虑坝料的级配及含水率，提出了土石坝料压实质量（压实度）的全仓面快速评估方法。实际工程应用表明，CV与坝料压实度之间存在很强的相关性，所建立的压实度回归模型精度较高。本文方法可实现土石坝压实质量全仓面的快速评估，有效避免试坑抽检的片面性及滞后性，为土石坝施工质量控制提供了一条新的途径。     

东谷水库大坝渗流监测资料分析

根据东谷水库大坝渗流监测资料,定性分析了测压管水位变化过程、位势过程、渗漏量过程等.建立了测压管水位、渗漏量回归统计模型,定量分析了测压管水位的影响因素.结果表明,回归拟合效果较好,大坝浸润线趋于升高,渗漏量趋于减小,坝体整体渗透性降低,大坝渗流运行正常,分析结论可为东谷水库大坝渗流安全评价提供技术支持.     

李家峡水电站垂线自动化观测资料模型分析

根据李家峡LN2002A垂线自动化观测资料,对拱冠垂线位移进行了分析,用数理统计分析方法,由多元逐步回归,建立了拱冠坝段2185m层测点变位统计监控模型.计算结果表明模型拟合精度较高,因子意义明确,对预测坝体变位有实际应用价值.