基于动态贝叶斯网络的混凝土坝失事风险分析

针对混凝土坝运行期风险因素多、不确定性大,且风险因素状态随时间呈动态变化的问题,分析并归纳了导致混凝土坝失事的主要风险源,引入时间因素建立了动态贝叶斯网络模型,研究混凝土坝失事概率随时间变化的动态特性。结合Leaky Noisy-or gate扩展模型,阐述了条件概率的确定方法。由实例分析得到了某混凝土坝失事概率和各风险因素发生概率的时序变化曲线。结果表明该动态贝叶斯网络评估模型合理可行且优于静态贝叶斯网络模型。研究成果可为类似工程的动态风险分析及评价体系的构建提供借鉴和参考。     

长距离输水工程突发污染事故风险分析

以南水北调中线工程输水干渠突发污染事故风险为目标,通过污染事故风险源识别,确定突发污染事故的主要风险源;以店北公路桥突发污染事故风险为研究对象,考虑天气、道路状况、车辆响应情况以及驾驶员特征等因素对事故的影响,构建突发污染事故的贝叶斯网络风险模型,根据贝叶斯网络的风险传递和事故原因推理功能,预测事故风险推断主要风险因子。结果表明:中线工程跨渠桥梁突发污染事故概率为0.06%,风险等级为"低",驾驶员判断和车辆响应是导致突发事故发生的最敏感因子,最不利条件下的事故风险概率为0.98%,是推理风险的16倍。运用河北省2011和2012年实测交通流量和交通事故概率数据对本模型进行了验证,结果表明本模型合理。贝叶斯网络能有效评估、预测长距离输水工程突发污染事故的风险概率,对提高输水工程水质安全和风险管理具有一定的指导意义。     

基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法

水力发电系统的风险评估对水电站的安全运行有着重要意义。本文结合风险理论与贝叶斯网络,提出一种基于贝叶斯网络的水力发电系统动态风险评估方法。该方法使用专家经验与故障树建立贝叶斯网络结构,对风险事故原因及事故间的因果关系进行有效分析,利用模糊综合评价法计算风险的发生概率以及产生的经济后果、社会后果与环境后果,采用风险等级表与狄利克雷模型对系统进行静态风险分析与动态风险评估,并以7个主要部件为例,建立了水力发电系统的风险评估模型。最后,通过模拟的故障信号对模型进行实时的风险评估,证明了方法的有效性。     

基于Prophet模型的江坪河水电站面板堆石坝变形预测

基于机器学习的时间序列预测方法能够挖掘时序数据本身的规律,可提高大坝变形预测的精度。以江坪河水电站面板堆石坝为研究对象,对监测资料进行分析,采用Prophet机器学习模型建立堆石坝变形监测数据的时间序列预测模型,并采用贝叶斯优化Prophet模型的超参数。预测结果表明,利用机器学习模型预测堆石坝变形的精度是可以接受的,且实施过程方便快捷,无需太多的人工干预,对建立面板堆石坝的长期变形的实时动态预测模型与高堆石坝全生命周期的性状评估与隐患及时预警具有一定的实用价值。     

湖库型水源地水华风险评价模型研究与应用

在研究水华风险过程中,综合考虑内源和外源两个层面构建水华风险评价指标体系,针对水质评价及影响 因子具有模糊不确定性,利用可变模糊集理论构建一种湖库型水源地水华风险可变模糊评价模型。该模型借助 相对差异函数刻画水华风险的模糊性,通过变化参数组合,克服单一模型的局限性。将该模型应用于乔店水库水 华风险评价。结果表明,乔店水库水华风险级别特征值为 3.19,呈Ⅲ级风险;其中由外源因素和内源因素引起的 风险等级分别为Ⅱ级风险和Ⅳ级风险,表明引发水华的内源风险不可忽视。该评价结果与实地调研结论相吻合, 进一步验证该评价模型的可靠性,弥补仅考虑外源风险的不足。该指标体系和模型可推广应用于其他类似湖库, 对精准防治水华提供理论支撑。     

基于贝叶斯框架下大坝服役性态综合评估方法

大坝服役性态的综合评估对水利枢纽的安全运行有重大意义。现有的评估模型存在过于依赖专家经验,缺乏客观性,或仅限于数据挖掘,未融入专业知识的不足。以贝叶斯网络为主要框架,提出了一种结合专家主观经验和客观实测数据的大坝性态评估方法。该方法根据朴素贝叶斯分类和BIC评分优化的方式确定网络结构,有效地厘清了影响因素之间的关系。利用模糊综合评价理论和熵权法分别求解先验分布和条件分布,运用贝叶斯估计进行推理,得到兼顾主观经验和客观数据的失效概率。结合失效概率等级表,对大坝服役性态进行有效的评估和定级。以某混凝土坝14个影响因素的时间序列为例,建立了该坝贝叶斯框架下多指标服役性态评估模型,并对其服役性态进行安全评级。最后从主观与客观、整体与部分、静态与动态3方面分析评估结果,证明了该方法的有效性。     

基于贝叶斯理论的既有钢筋混凝土框架性能退化预测模型研究

在既有钢筋混凝土建筑中,由于结构所处环境各自不同,仅基于类似既有建筑的历史记录的经验数据的预测可能会产生误导,而贝叶斯定理提供了一种综合考虑经验数据和检测数据的方法,可根据检测数据动态更新预测模型。然而在贝叶斯分析过程中需要抽取大量的随机样本,因此引入 Ｋｒｉｇｉｎｇ自适应近似模型来降低计算成本。通过和有限元模型计算结果的对比,近似模型在提高计算效率的同时,也可保证分析结果的精确度在合理误差范围内。将贝叶斯理论应用到钢筋混凝土框架结构刚度退化系数预测模型中,发现检测数据的引入对后验分布有着显著影响,结构性能的预测依赖于信息的更新,基于贝叶斯理论的预测模型可以给出符合当前工程实际情况的预测模型。     

基于 ＢＮ－ＦＣＥＭ的航道整治施工安全风险评估

为了确保京杭运河Ｍ航段航道整治工程施工安全进行,以土方工程为例,建立模糊综合贝叶斯（ＢＮ－ＦＣＥＭ）模型对施工安全风险进行评估。基于贝叶斯网络理论（Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ,ＢＮ）确定安全风险发生的概率等级,采用模糊综合评价法（Ｔｈｅｆｕｚｚｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ,ＦＥＣＭ）评估安全风险发生的损失性,最后综合安全风险发生的可能性及损失性得出总体施工安全风险评估等级。结果表明,该土方工程施工安全风险等级为Ⅲ级,风险不期望,评估结果与工程实际相符合。所建模型对航道整治施工安全风险评估有较好的适用性,能为类似工程施工安全风险评估提供参考。     

基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法

为了在降水成因尚不明确的情况下有效利用相关历史资料提高降水预报水平,提出了基于朴素贝叶斯算法的流域降水预测方法。以东江流域为例,通过构造不同降水数据特征集预测流域内降水情况,并与传统时间序列方法和BP神经网络方法进行预测准确率对比验证,结果表明,基于朴素贝叶斯算法的降水预测方法取得了比传统时间序列方法和BP神经网络方法更好的降水预测效果。     

基于人工神经网络的隧道断层带突涌水风险评估

为准确评估山岭隧道施工穿越岩溶断层带时突涌水风险，以人工神经网络为预测工具，开展了隧道断层带不良地质体的突涌水风险评估研究。在广泛参阅各类规范及文献的基础上，考虑影响岩断层带涌水灾害发生的13个主要风险因子构建了风险评估指标体系。应用工程实例数据训练、测试神经网络，采用反向传播算法计算并传递误差，在数次训练中优化网络参数，实现了隧道断层带涌水风险等级评估。泛化测试结果表明：建立的人工神经网络模型能够快速、精准地预测断层带涌水风险等级。提出的隧道断层带涌水风险评估方法克服了传统风险评估方法主观性和不确定性强、计算冗繁等问题，可为隧道施工突涌水风险评估提供参考。     

Density‐driven water circulation in a typical tributary of the Three Gorges Reservoir,China

A 2‐D hydrodynamic model was developed for modelling water circulation from 2008 to 2011 in a typical tributary of the Three Gorges Reservoir. The model is capable of describing flow behaviour and mixing mechanisms for different density current patterns and performs well in computing the velocity, the intrusion layer at the plunge point, and the travel distance of the density current. The effects of 10 flow patterns on thermal stratification, hydrodynamics, and algal bloom risk are discussed and classified in terms of algal growth. Patterns (6) and (10) can effectively prevent algal blooms; Patterns (7) and (8) are good for algal blooms. More frequent transformations of flow‐driven patterns, as observed in 2010–2011, could create more eddies and mixing and thus reduce bloom risk. Further studies are necessary and recommended for more accurate predictions, assessing the impact of water level fluctuations on transform flow patterns and water quality.     

基于目标约束的政府水利投资风险评估体系

以投资风险评估理论为基础,从投资风险的定义、度量、评估体系和评估步骤出发,结合我国政府水利投资的新形势和风险特点,研究了基于全项目风险分解结构进行投资风险评估的方法,考虑到投资项目不同阶段的风险属性差异,提出了基于目标占束的全过程和全项目风险评估的模型、定量、定性等分析评估方法,并以我国某大型水利工程为典型案例进行投资风险评估分析,取得了预期的结果,说明该体系可为实现水利资本保值增值,为政府投资决策提供科学依据。     

基于ARMA-GMDH的水利工程变形预测模型

变形监测数据是定量评价水利工程结构安全的重要依据.水利工程变形数据是一种典型的非平稳信号,同时包含线性成分与非线性成分.针对水利工程变形的线性成分和非线性成分特征,分别利用针对线性信号的自回归移动平均模型和非线性信号的数据分组处理方法,构建了一种基于ARMA-GMDH的组合预测模型对水利工程的变形进行预测.工程实例表明...     

水利工程建设质量多阶段风险评价研究

为实现政府监管部门对水利工程建设质量事中事后的有效监管,首先,在梳理国内外水利工程质量风险评价相关研究、部分省份水利工程建设质量监督检查意见的基础上,分别归纳整理出水利工程在开工前、建设实施两个阶段的初始质量风险评价指标体系,并采用探索性因子分析方法对指标体系进行精简;其次,采用多层次灰色评估法和基于信息集结算子的AHP法构建水利工程质量风险评价模型,对水利工程开工前、建设实施两个阶段的风险进行评价,识别出重点监管项目和部位,提升政府水利工程监管的效率;最后,选取典型水利工程建设的项目案例进行分析。案例分析证明:本文构建的两阶段质量风险评价体系及方法具有合理性,可为质监部门明确水利项目监督管理重点提供相关建议。     

模糊层次分析法在水利项目成本风险评估中的应用

为提升我国水利工程项目成本风险管理水平,本文基于风险管理理论,并结合模糊数学原理,利用层次分析法,通过辨识水利项目成本风险因素,构建了水利项目成本风险评估模型。应用实例表明:模糊层次分析模型在水利项目成本风险评估中具有较强的适用性。本研究成果可为水利项目成本风险控制及评估提供决策依据。     

基于水龄抑制蓝藻水华的供水水库取水方案优选

水体交换年龄称为水龄。水龄长是水库富营养导致蓝藻水华的重要因子。水龄也是环境水体混合过程分析中最佳的示踪指标,可描述水团的混合和更新、污染物的混合和消解等,故常用于研究湖库水体被外源水置换的能力。采用基于染色模拟的水龄模拟方法,改进了EFDC模型,以优选太仓二水厂供水水库取水泵房位置为例,建立了三维数学模型,模拟了不同布置方案对供水水库环流结构和水龄的影响,从而优化供水水库的水龄分布,抑制蓝藻水华。由于水库的氮磷营养盐输入量、水深、气温等自然条件难以控制,通过优化取水泵房位置可以改变水库环流特性,改善水库水体水龄分布,减少水龄、抑制蓝藻生长,从而降低水库富营养化的风险。     

Simulation of harmful algal blooms using a deterministic Lagrangian particle separation-based method

Algal blooms (red tide) are often observed in Hong Kong's coastal waters. These algal blooms can cause discoloration of the marine water, and may result in severe dissolved oxygen depletion and fish kills; most harmful algal blooms (HAB) are caused by diatoms and dinoflagellates. Diatoms are non-motile algae relying on water turbulence for suspension and nutrient supply. Dinoflagellates, on the other hand, can undergo diel vertical migration. At night, the algal cells swim down the water column to uptake nutrient and store it as internal nutrient reserve (cell quota). During daytime, they ascend to the water surface to carry out photosynthesis using the nutrient reserve. Diel vertical migration is an important adaptive strategy of dinoflagellates to form blooms in stratified waters.In this paper, the vertical migration behaviour of dinoflagellates is modelled using a simple deterministic Lagrangian model based on a NEighbourhood Separation Technique (NEST). The method is based on relative diffusion concepts, and simulates the diffusion process via an equivalent macroscopic motion; it uses far less number of particles than that required in random walk methods. The Lagrangian cell quota based algal dynamics is incorporated in a one-dimensional model to predict the vertical structure of water quality. Dinoflagellates are represented by a number of particles, with algal growth dependent on its nutrient reserve and the available light intensity. Swimming behaviour is simulated by the corresponding advective translocation of the particle. The model is applied to study species competition, resulting in a simple bloom prediction criterion based on nutrient availability and vertical diffusivity. In addition, the changes in water quality during an observed dinoflagellate bloom in Hong Kong coastal waters are well supported by field data; the role of stratification and diel vertical migration on the bloom formation and the signature of dissolved oxygen are discussed.     

An analysis of satellite-derived chlorophyll and algal bloom indices on Lake Winnipeg

Lake Winnipeg has experienced dramatic increases in nutrient loading and phytoplankton biomass over the last few decades, accompanied by a marked shift in community composition towards the dominance of cyanobacteria. Comprehensive lake-wide observations of algal blooms are critical to assessing the lake's health status, its response to nutrient management practices, and an improved understanding of the processes driving blooms. We present an analysis of the spatial and temporal variability of algal blooms on Lake Winnipeg using satellite-derived chlorophyll and indices for algal bloom intensity, spatial extent, severity, and duration over the period of ESA's MERIS mission (2002–2011). Imagery documented extensive blooms covering as much as 93% of the lake surface. Bloom conditions were analysed in the context of in-lake and watershed processes to gain further insight on the drivers of bloom events. Day to day bloom variability was driven primarily by intermittent wind mixing events, with quiescent periods leading to the formation of dense surface blooms. Seasonal bloom distribution was consistent with light limitation in the south basin and lake circulation transporting bloom material towards the north-east shore. Inter-annual variability in average bloom severity was related to both total phosphorus (TP) loadings and summer lake surface temperatures. Results provide a valuable historical time series of bloom conditions to which ongoing observations from Sentinel-3's OLCI sensor can be added for longer term monitoring and change detection.     

试论水华的定义

讨论了水华的形成机理、影响因素、类别、危害等相关问题,并在已有相关研究成果和有关标准基础上提出了水华的定义,最后利用藻细胞浓度、叶绿素a、透明度、总磷和总氮5个参数制定出水华程度评价等级。