工程地质科技发展与进步

进入21世纪,工程地质勘察新技术、新方法发展迅猛,西北院为适应日益竞争激烈的市场,以科技为引领,提高勘察技术进步。近年勘察技术进步主要在3D激光扫描技术、工程勘察技术数字化、定向钻孔测试设备研发及综合勘察技术、地质遥感解译、岩土数值模拟等方面。科技研发主要集中在复杂边坡、深厚覆盖层、岩体结构、特殊性岩土等方面,在以下方面取得研究进展:层状岩质边坡复杂变形破坏机理、失稳模式及治理措施;水库滑坡及塌岸稳定分析、安全防控措施研究及其工程应用;倾倒岩体变形破坏与分类;工程岩体缓倾角结构面;基于量化指标的高拱坝建基岩体可利用标准和建基面选择;超高面板坝巨厚砂砾石料层"深井法"勘察与可利用性评价技术;深厚覆盖层坝基工程特性;城市地下铁道工程富水砂卵石地层勘察与评价;西北地区大型风力发电场盐渍土工程地质特性等。     

基于某混凝土拱坝的坝顶位移回归分析

通过对混凝土拱坝拱冠梁处垂线位移多年监测资料的分析模拟建立坝顶位移统计回归模型。采用逐步回归法,分析水压分量、温度分量、时效分量对坝顶位移的影响量。统计分析回归模型较好地反映了大坝的变形规律与变化趋势,该模型的建立,为今后大坝运行安全性态和预测大坝变形发展规律提供了有效分析手段和途径。     

绿塘水库堆石混凝土大试件力学性能试验研究

贵州遵义绿塘水库是国内首座不分横缝和应用混凝土预制块模板的堆石混凝土(RFC)拱坝。通过遵义绿塘水库RFC的实际应用,对RFC大试件力学性能等进行试验研究,获得堆石混凝土强度弹模等性能的规律,进一步复核验证前期设计成果,使理论计算分析参数取值更加合理、计算成果更加可靠,为RFC拱坝应用推广提供借鉴作用。     

浆砌石拱坝除险加固施工安全控制

从石拱坝工程出险加固的工程中可以看出,由于施工条件和施工环境相对比较恶劣,而且工程和工序都比较复杂。因此,施工人员在对石拱坝出现加固施工的过程中加强对施工安全的重视至关重要。在保证施工安全的过程中,工作单位应该建立相关的安全监理制度,其中包括各种经济手段,安全培训以及其他的措施等等,这样才能够保证建筑施工工作达到一定的安全性和稳定性。本文笔者主要对浆砌石拱坝出现加固施工安全的控制方式进行分析,仅供参考。     

基于HHT-RDT算法的高拱坝泄流结构工作模态识别方法

根据高拱坝泄流结构自身的工作特点,为准确辨识环境激励下的结构模态参数特征,提出了一种基于改进的HHT-RDT算法的高拱坝泄流结构工作模态识别方法。以某高拱坝原型振动响应测试资料为基础,利用改进的小波阈值-EMD算法对原始信号进行降噪预处理,滤除干扰噪声的同时保留有效特征信息;采用HHT-RDT算法识别高拱坝泄流结构的工作模态参数,运用带通滤波对振动响应信号的EMD过程进行控制得到结构的各阶模态分量,利用RDT法提取各阶模态分量的自由衰减信息,识别出高拱坝泄流结构系统的固有频率及阻尼比。工程实例表明,该方法避免了复杂系统定阶过程,有效提高结构振动响应工作模态识别精度,为辨识高拱坝泄流结构的工作模态参数提供捷径。     

坚持科技创新建世界一流大坝

万家口子水电站挡水大坝是当前世界上最高碾压混凝土双曲拱坝,坝址区位于喀斯特较发育地区,地质条件复杂,大坝设计技术含量高,施工难题突出。电站建设者坚持以问题为导向,以技术为支撑,立足管理创新,技术创新,攻克了诸多重大关键技术难题,创新成果为建设"世界一流大坝"奠定了坚实的基础。     

低热水泥混凝土在特高拱坝中应用的可行性分析

针对低热水泥混凝土早期强度低,在大坝主体中应用较少,低热水泥混凝土能否应用于高拱坝工程仍存疑虑的情况,以白鹤滩工程为例,采用室内试验资料对比和有限元仿真结果对比相结合的方法,对白鹤滩拱坝拟采用的中热水泥混凝土和低热水泥混凝土的材料特性和温度应力仿真结果进行了对比分析。结果表明,从材料特性的角度来看,低热水泥与中热水泥混凝土各有优劣,低热水泥混凝土早龄期强度低不利于防裂,但低热水泥的绝热温升低、早期发热慢、弹模小、徐变大这些因素均有利降低整体应力水平,后期强度高则有利于提高后期安全系数,降低开裂风险。此外,有限元计算结果表明,在相同的温控措施和边界条件下,低热水泥混凝土最高温度比中热水泥混凝土低2～3℃,低热水泥混凝土冷却全过程的安全系数均要大于中热水泥混凝土,且在2. 0以上。研究成果进一步证实了低热水泥混凝土比中热水泥混凝土具有更好的抗裂特性,可以应用于特高拱坝,也为白鹤滩拱坝全坝采用低热水泥混凝土提供了重要支撑。     

基于优化神经网络的高拱坝力学参数反演

高拱坝力学性能参数变化规律复杂,使用人工智能算法进行预测已经成为反演参数的重要手段。使用遗传算法对神经网络进行优化来检验优化后算法的性能,并比较不同算法应用于参数反演中预测结果的精度。根据某高拱坝运行期变形监测数据,分别使用RBF神经网络和遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络对不同水位工况下的坝段分区混凝土弹性模量进行反演。基于反演结果进行有限元正分析计算,将所得结果与实测数据进行对比,检验反演精度和效率。结果表明:GA-BP网络的最大预测误差为1.8%,相比于RBF网络预测精度提高了约50%。使用神经网络进行拱坝力学参数反演实用性好,优化后的神经网络比传统BP神经网络在计算精度和效率两方面均有明显改进,且GA-BP神经网络反演比RBF神经网络反演精度更高。