大坝变形监测数据分析

本文以小湾大坝为例,详细论述了大坝变形监测及其数据处理方法,并对小湾大坝变形监测方案进行研究,统计了变形监测数据,验证了小湾大坝的设计参数。研究表明:拱坝变形监测成果可靠,能够较好地反映各种因素对大坝变形的影响。     

大坝工作性态监测评估的云模型及其应用

大坝工作性态评估是水库大坝安全管理急需解决的重大问题之一。基于云模型理论探讨了大坝工作性态评价的新模型,从变形性态、渗流性态及环境因素3个方面来构建指标体系,建立基于云模型和组合赋权法的大坝工作性态能力评估模型,该模型依据大坝工作性态评价因子分类标准,计算各评价因子隶属于不同大坝工作性态等级的云数字特征,并结合评价因子权重和正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,以确定大坝安全级别。实例应用结果及与其它评价方法对比结果表明,该模型应用于大坝工作性态分类是有效可行的,且具有计算过程简便,结果可靠的优点,也为其他类似问题分析提供了参考。     

基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析研究

为了解决大坝安全监测信息管理与分析中存在信息化、标准化程度低的问题,提高工作效率,采用Ｂ／Ｓ模式开发了基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析系统。对云服务模式、云服务部署形式、以及系统功能进行了研究,并对通用数据库、数据导入、数据管理、自动生成报告等关键和核心功能设计进行了研究,通过应用实例表明,基于云服务的大坝安全监测信息管理与分析系统能够实现多项目的大坝监测信息的信息化、标准化管理和分析,提高了工作效率,具有广阔的应用前景。     

基于数字孪生的水库大坝安全管理云服务平台研发与应用

当前中国水库大坝安全管理具有点多面广、安全状态时空多维演变、监测数据海量且多源异构、监管机构多层级等特点.为提高水库大坝安全管理水平,研究面向以监控和管理为主要目的的多层级安全监管需求,在充分梳理相关业务流程体系的基础上,引入数字孪生技术,给水库大坝安全运行管理提供新的展示方式和分析手段.运用以物联网、边缘计算、云计算...     

基于云推理自回归算法的大坝变形预测

土石坝的时效变形具有一定的单调性和不确定性。云模型较好地把定性概念的模糊性和随机性结合在一起,对不确定性问题的解决有着很强的鲁棒性。将云模型及云推理运用于土石坝的变形预测中,采用云推理自回归算法可初步解决土石坝变形预测中所存在的模糊性和随机性问题。预测实例表明:该方法预测精度较高,预测值与实测值基本吻合。     

基于改进层次分析法的大坝性态安全诊断云模型

针对大坝性态安全诊断中准则层与指标层的不确定性、主观赋权的影响性以及隶属区间的模糊性等问题,提出一种基于模糊云理论的大坝性态安全综合诊断模型。以现役大坝为诊断对象,在已构建大坝性态安全判诊指标体系的基础上,运用改进层次分析法的赋权理论确定权重矩阵,并通过云模型可量化大坝性态诊断中的随机性与模糊性的原理求解隶属度矩阵;再将上述矩阵进行模糊数学运算的结果依据最大隶属度原则综合评判。最后把该模型应用到某实际大坝工程中,得其安全诊断结果与国内学者分析成果基本一致,且与大坝实际的服役情况相吻合,从而验证了该模型的有效性与可行性。     

基于云平台的大坝安全监测数据管理及分析系统研发与应用

目前国内大坝安全监测工作存在着信息化程度较低、软件功能较为单一、专业技术人员缺乏等一系列短板,因此,针对安全监测实际工作需求,设计和研发了一套基于云平台的大坝安全监测数据管理及分析系统,实现了安全监测数据的智能感知、云端管理、专业分析与监控预警。阐述了系统技术架构和功能架构,详细论述了系统关键技术。系统已在数十个大中型水利水电工程中成功应用,能够有效提高安全监测数据管理及分析水平,具有很好的推广应用前景。     

白石水库大坝安全监测资料数据分析

以白石水库为例,通过分析坝顶变形、坝基变形、坝基扬压力、绕坝渗流监测等资料数据,科学评价了安全监测系统的完备性,为水库大坝运行管理和监测资料的合理性分析提供参考.     

大坝安全监测信息诊断分析系统研发与应用

针对现有人工分析手段存在的工作效率低、专业水平弱、时效性差等问题,利用信息化手段,设计研发了一套大坝安全监测信息诊断分析系统,在监测数据预处理、分布图绘制、工程类比、异常情况反馈等方面具有明显优势,能够实现监测月报、季报、年报、地震快报及监测资料综合分析报告的自动生成。工程应用表明,该系统能够显著提高大坝安全监测信息诊断分析的工作效率和质量,值得在大坝安全管理行业内推广应用。     

基于组合赋权-正态云的大坝安全评价模型

针对大坝安全评价问题,提出了一种基于组合赋权和正态云耦合的安全评价模型。选取变形、渗流、环境因素为大坝安全评价指标体系,根据既定评价指标体系确定大坝安全评价标准,在此基础上确定云模型的特征参数和各评价指标的综合权重,由云模型正向发生器给出评价指标在各评价等级下的隶属度,最后由各评价指标的综合权重矩阵和对应评价等级下的隶属度矩阵得出大坝安全评价结果。运用该模型对某大坝进行了安全评价,结果表明,该方法可以得出准确的结果。     

盐锅峡水电站大坝安全监测资料分析

依据大坝坝顶、坝基、厂房的变形、坝基扬压力、坝基渗漏量、绕坝渗流、环境量等监测资料,对工程安全状况进行了一次系统、全面的分析和评价。将第二次定检(2000年)以来大坝的运行状态作为本次资料分析的一个重点,分析中采用了时间和空间的定性定量分析、统计模型分析。本项目分析成果可供电站运行管理部门参考。     

基于最大熵和云模型的RCC坝变形监控指标拟定

变形监控指标是评估和监测大坝安全的重要指标。以高寒地区某碾压混凝土重力坝的挡水坝段为例,首先引入改进的快速Myriad滤波法对大坝变形监测数据进行预处理,然后采用最大熵法和云模型法拟定大坝运行期变形监控指标,最后探讨了异常概率与云模型弱外围元素对定性概念贡献率之间的联系。实例分析表明,虽然云模型法按3E_n原则拟定的变形监控指标与最大熵法按照异常概率为1%与5%拟定的变形监控指标存在一定差异,但在监测时段内大坝实测变形最大值均小于两种方法拟定的变形监控指标,由于两者均通过数字特征值进行计算,包含的主观成分少,拟定的变形监控指标更可信;采用云模型中的弱外围元素拟定的变形监控指标与异常概率2.15%时的变形监控指标较接近,云模型弱外围元素对定性概念贡献率的计算可以为变形监控指标拟定的异常概率确定提供参考。     

基于统计诊断的大坝监测数据合理性检验

基于统计诊断的异常数据划分,并结合大坝监测数据的误差成因,将监测的异常数据划分为随机误差、粗差、系统误差等,并辨识强影响数据。继而基于均值漂移模型,研究不同异常数据的诊断方法,包括以模型扰动值为依据的粗差的t检验法和以模型扰动对拟合参数的影响为依据的强影响数据的Cook距离检验法。以大坝典型位移监测数据为例,采用上述统计诊断方法对原始监测数据进行合理性检验,结果表明可有效辨识误差数据和强影响数据,能提高数据进一步建模分析的准确性。     

基于原型观测资料的拱坝及其基础的有限元综合分析

本文以石门拱坝为例，说明基于原观资料进行拱坝及其基础的综合分析的方法。内容包括：在反演拟合渗透系数和坝与基岩接触面的抗拉强度参数的基础上，进行坝址区三维渗流场分析、拱坝与基础的三维线弹性、弹塑性力学分析，并用多种方法探求了拱坝抗滑稳定安全系数。     

大坝安全监测主从分布式数据采集系统

介绍大坝安全监测主从分布式数据采集系统的结构、功能及主要技术参数。经４年运用表明，该系统设计合理、操作简便。     

基于典型小概率法大坝变形监控指标拟定

科学合理的大坝安全监控指标能综合分析和评价大坝的安全状况,因此大坝安全监控指标的拟定是大坝安全监控体系的核心和关键问题。基于大坝安全监测资料,根据大坝和坝基抵御所经历荷载的能力,用典型小概率法来评估和预测抵御可能发生荷载的能力,从而确定监控效应量的可能极值,即监控指标。以某水电站大坝为例,拟定了典型坝段的位移监控指标。实例表明,该方法简单可行,能准确的拟定大坝监控指标。     

震后碧口大坝安全监测资料分析

“5·12”汶川特大地震后,碧口大坝运行正常.通过震后两年半的大坝监测数据采集、整理及分析,碧口大坝变形均匀且趋于收敛状态,大坝浸润线测值均低于设计值,无异常变化,大坝处于正常运行状态.     

基于深度学习框架的长序列大坝监测缺失数据插补模型

由于系统故障、传感器老化等不利因素常会导致监测数据缺失,从时间序列角度出发,针对大坝监测量中间缺失数据构建了一种基于深度学习框架下的双向CNN-BiLSTM-Attention缺失数据插补模型。该模型结合卷积神经网络与长短期记忆神经网络的算法优势,通过提取时间特征,引入注意力机制优化插补过程,同时以时间步递减的权重融合正反向插补结果。以某混凝土重力坝为例,采用该模型对大坝监测量长序列缺失数据进行插补,结果表明,双向融合插补能有效消除长序列缺失数据插补时间步的累积误差,与其他插补模型相比,这种深度学习模型具有更高的插补精度。     

云鹏水电站大坝渗流安全监测资料分析

土石坝首次蓄水对大坝安全稳定影响较大,加强和重视初蓄期大坝渗流监测尤为重要。通过对云鹏大坝初蓄期渗流监测数据的回归分析,掌握坝体水位及渗流量变化规律,判断大坝渗流运行状态,为大坝竣工验收及运行管理提供参考。