鱼类下行过坝的导鱼栅系统设计及试验研究

以龙开口水利枢纽为例,提出一种辅助鱼类下行过坝的导鱼栅系统方案。该方案首先结合大坝泄流建筑物的特点确定导鱼栅系统的布置位置,然后以鳙鱼为试验对象,用控制变量法并选择四种导鱼栅叶片角（15°、30°、45°、90°）和三种导鱼栅布置角（15°、30°、45°）在室内开展模型试验,以确定最优运行工况。研究结果表明,导鱼栅系统布置在该枢纽的灌溉引水口最佳。试验中,当布置角控制为30°时,四种叶片角下的鱼类通过率分别为53%、95%、59%和72%;当叶片角控制为30°时,三种布置角下的鱼类通过率分别为53%、95%和41%。因此,在导鱼栅叶片角和布置角同为30°时,导鱼栅系统辅助鱼类下行的效率最高,通过率为95%。研究成果可为我国类似导鱼栅系统设计提供参考。     

软岩隧洞可缩性U型钢支架压缩量研究

以深埋软岩输水隧洞为工程背景,研究了钢支架压缩量的计算方法,提出软岩隧洞钢支架压缩量的控制标准。借助数值软件进行U型钢支架压缩量影响因素的定量分析,研究表明:(1)压缩量设计适当的可缩性U型钢支架既能满足深埋软岩隧洞支护"高阻让压"的需要,以保持围岩稳定,又能合理释放掉部分原岩应力,改善衬砌的应力应变状态;(2)确定钢支架压缩量设计值,可根据隧洞支护结构受力状态和围岩塑性区半径划定范围后综合判定;(3)隧洞埋深和围岩类别不仅对U型钢支架压缩量的影响很大,还一定程度上影响钢支架缩动收敛时间,岩体类型和隧洞洞型对U型钢支架压缩量也有较明显的影响。     

基于河湖生态健康的滇池流域水资源总体配置

在流域水问题诊断的基础上,提出了滇池流域多水源联合调度构建流域健康水循环的总体框架。基于滇池流域相关区域的现状水资源开发利用现状调查,结合区域城市发展和产业布局的调整、滇池及其入湖河流生态景观等对水资源需求,采用MIKE BASIN作为技术工具,研究了滇池流域多水源水质水量联合调度的水资源配置方案,并提出了相应的水系连通的工程方案。在保障滇池生态修复补水和昆明城市生活生产用水的前提下,通过外调水、本区水、城市再生水的多源水联合调度,构建了滇池流域"清水入湖、中水回用、清污分流"的健康水循环模式,以便削减滇池入湖污染负荷,支撑滇池水质的持续改善。     

高压旋喷锚杆在软土深基坑支护设计中的应用研究

以三门核电二期泵房软土基坑支护工程为背景,对基坑支护结构体系进行介绍,并通过现场试验对高压旋喷锚杆的应用效果进行了研究。结果表明,(1)采用重力挡墙和桩锚联合支护体系,能够确保基坑施工过程中的安全稳定;(2)高压旋喷锚杆能够有效地提高锚固体截面面积,提高抗拔力是影响基坑支护结构安全稳定的关键;(3)旋喷锚杆施工过程中,喷射压力、钻进速度、喷嘴孔径是确保锚固段直径的关键参数,喷射压力越大、钻进速度越慢、喷嘴孔径越大,锚固体直径越大。     

新型萤火虫算法-投影寻踪模型在区域人水和谐评价中的应用

为科学评价区域人水和谐状况,构建新型萤火虫算法(NFA)-投影寻踪(PP)评价模型。以文山州2006-2018年资料为例进行实例研究。选取8个典型测试函数对NFA进行仿真验证,并与教学优化(TLBO)等4种优化算法的仿真结果进行对比。从水资源、经济社会、生态环境3个方面遴选16个指标构建区域人水和谐度评价指标体系和分级标准,在各分级标准阈值间采用随机内插的方法生成样本构建人水和谐度评价投影目标函数,利用NFA优化求解该目标函数的最佳投影向量,构建NFA-PP模型对研究区2006-2018年人水和谐状况进行评价。结果表明:NFA寻优效果优于TLBO等4种算法,具有较好的寻优精度、极值寻优能力和全局搜索能力。NFA-PP模型对实例2006-2011年人水和谐度评价为"不和谐",2012-2016年评价为"基本和谐",2017-2018年评价为"较和谐"。2006-2018年文山州人水和谐度呈上升趋势,且上升趋势显著。     

水文频率分析中参数估计最大熵法的梅林变换推导

针对水文频率分析中最大熵法估计概率分布参数求解问题,探讨了用最大信息熵原理推导概率分布参数估计最大熵法的数学特性,分析了该方法与梅林变换之间的关系。从梅林变换出发,对各种水文频率分布参数估计的最大熵法进行了推导,说明了推导的具体步骤。用梅林变换推导最大熵法的过程更为简单、易懂。     

WPT-HPO-ELM径流多步预报模型研究

为提高径流时间序列多步预报精度,建立了小波包变换（WPT）-猎人猎物优化（HPO）算法-极限学习机（ELM）相融合的径流时间序列多步预报模型,并应用于云南省南康河水文站月径流和日径流时间序列多步预报。引入HPO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对HPO进行仿真验证;利用2层WPT将径流时序数据分解为4个子序列分量,达到降低径流序列数据复杂性和不平稳性的目的;采用HPO优化ELM输入层权值和隐含层偏值,建立WPT-HPO-ELM模型对实例月径流和日径流进行多步预报。结果表明：HPO算法具有较好的寻优精度和全局搜索能力;WPT-HPO-ELM模型对预见期为1～3个月的月径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤2.43%,合格率≥99.2%,确定性系数≥0.999;对预见期为4～6个月的月径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.0%,合格率≥73.3%,确定性系数≥0.991;当预见期≥7个月时,预报效果较差。对预见期为1~3 d的日径流具有理想的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤1.23%,合格率为100%,确定性系数≥0.999;对预见期为4~7 d的日径流具有较好的预报效果,预报的平均绝对百分比误差≤15.3%,合格率≥73.0%,确定性系数≥0.947;当预见期≥8 d时,预报效果较差。WPT-HPO-ELM模型能充分发挥WPT、HPO和ELM的优势,表现出较高的预报精度和稳定性能,预报误差随着预见期的增加而增大,该模型及方法可为径流时间序列多步预报提供新途径。