大坝服役性态预警指标拟定的POT模型

借助预警指标实时辨识大坝服役性态是大坝安全监控的重要手段。传统多依据大坝服役性态效应量测值序列的年极值为分析子样来估计预警指标。本文基于极值理论中的POT(Peaks over Threshold)模型，通过门限值的设定，以超限数据序列作为建模分析的对象，利用广义帕累托分布拟合超限数据子样，结合大坝的失事概率实现预警指标的估计。该方法不研究效应量测值序列的整体分布情况，只关注序列的超限值分布情况；充分考虑了所有较大测值出现的可能，更好地体现了数据样本的分布特征，因此得到的预警指标能更客观地反映工程实际。     

基于POT模型的大坝位移预警指标实时估计

大坝服役过程中,对其预警指标进行实时估计具有重要意义。基于极值理论,针对大坝位移历史监测序列,拟定合理的阈值,利用广义帕累托分布(GPD)对超阈值序列进行刻画,结合大坝失事概率,建立位移预警指标估计超阈值(POT)模型。通过实时更新建模序列,完成对位移预警指标的实时估计。针对某混凝土重力拱坝29号坝段某测点在典型时间段2007年~2009年、2007年~2010年和2007年~2011年的位移监测数据,利用POT和传统区间极值(BMM)模型分别完成对2010年、2011年和2012年位移预警指标的估计,验证了POT模型比传统区间极值(BMM)模型更加安全合理。     

基于博弈论的大坝POT预警模型及其应用

引入极值理论,提出了基于博弈论的POT变形预警模型。对于多测点原型观测数据,以博弈论确定其综合权重,以信息熵理论构建多测点的变形熵,通过POT模型设置一定的阈值,选取变形熵的超限值作为建模对象,利用广义帕累托分布拟合超限数据子样,以失效概率给出其变形预警值。将该方法用于雅砻江流域某混凝土拱坝的大坝预警实践,结果表明,与传统的单测点处理方法相比,该模型可以得出更加合理的结果,更能反映工程实际。     

基于PPA-极值理论的大坝变形预警指标拟定

大坝变形预警指标估计对实现大坝安全监控具有重要意义。基于极值理论,提出了POT变形预警模型,利用广义帕累托分布对大坝变形监测数据分布的尾部特征进行拟合分析,基于PPA和信息熵理论构建多测点变形熵,结合大坝失事概率,完成对其预警指标的估计。以某混凝土大坝为例建模验证,结果表明:POT模型可以更好地刻画变形监测数据分布的尾部特征,对预警指标的估计偏于安全。     

改进POT模型及其在边坡安全监测预警中的应用

基于极值理论的BMM(Block Maximum Method)和POT模型是近来分析边坡安全监测资料、评估边坡安全状况的新兴方法之一。相对简便的BMM模型在数据取样时往往忽略区间次极大值,在资料年限较短时样本容量偏小,可能导致所得结果误差较大。本文利用改进的Hill估计方法得到阈值,通过极大似然估计确定广义帕累托分布参数,从而利用超限数据序列来确定测值序列的整体分布,提出了改进POT(Modified Peaks over Threshold)模型,并应用于某边坡工程的安全监测预警指标分析。结果表明,在同一置信水平下利用超限值应用广义帕累托分布拟合得到的预警指标小于利用块极大值应用正态分布得到的预警指标,表明基于超限数据的改进POT模型得到的预警指标更能有效规避极端情况发生的风险,更有利于边坡安全监测和预警。     

边坡位移预警指标的实时估计与诊断

边坡预警指标的实时估计与诊断是实现边坡安全监控、预防边坡演变为滑坡的重要手段。安全预警注重考虑极端事件,其关键在于能否准确进行效应量序列分位数分析及刻画其尾部特征。基于极值理论中超阈值(Peaks over Threshold, POT)模型,分时段考虑边坡位移监测序列,借助Hill图法拟定合理的阈值,再利用广义帕累托分布(Generalized Pareto Distribution, GPD)对超阈值序列进行拟合分析,渐进地刻画位移序列分布的尾部特征,分析其抵御已经历荷载的能力。假定边坡失事概率,得到位移预警指标实时估计序列,挖掘或评估出该边坡面临可能发生极端荷载时的抵御能力。最后基于突变理论中尖点突变模型对位移预警指标实时估计序列进行突变诊断,结合具体边坡工程实例,验证了POT-突变理论混合模型的合理性。     

混凝土坝服役性态监测效应量安全监控指标拟定方法

表征混凝土坝服役性态变化的监测效应量,其变化客观反映了大坝的工作性态变化,为确保大坝的安全运行,需对相应的监测效应量拟定安全监控指标,传统的方法在假定一定失效概率的前提下拟定监控指标,人为因素影响较大。经对传统方法不足的分析,基于典型小概率方法和层次分析法的思想,提出了混凝土坝服役性态评价等级属性不等区间的划分方法,在此基础上,综合运用最大熵原理,构建反映混凝土坝服役性态变化的监测效应量概率密度函数,提出拟定对应大坝服役性态评价不同等级属性的监测效应量安全监控指标的方法,并通过工程实例验证了所提出方法的可行性和有效性。     

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...     

基于改进POT模型的混凝土坝监控指标拟定

大坝监测效应量作为一种随机变量,采用以极值理论为基础的POT (Peaks over Threshold)模型研究监测效应量的监控指标是合适的,但现有的POT模型的阈值确定以图形法为主,需要人工判断,主观性和随意性较大,且难以实现计算机自动化识别。通过构建阈值递增序列,计算不同阈值Tj条件下相应的监控指标,然后利用概率论中的3σ准则,以监控指标危险值与警戒值的差值?j趋近于测值序列标准差S作为确定最合理阈值的原则,提出了一种改进的阈值确定方法,并给出了一个验证实例。改进方法理论基础明确,有效地克服了图形法的主观性和随机误差,且能采用计算机程序实现最合理阈值的自动识别,增强了POT模型法拟定大坝安全监控指标的实用性。     

位移混合模型在新安江大坝变形性态分析中的应用

采用基于实测资料和力学原理的混合模型建立了新安江大坝水平位移单测点和挠曲线监控模型,分析了该坝的变形性态.从混合模型的分析结果可以看出,新安江大坝时效位移虽有增加,但增加量在逐年减小.因此,水平位移的变化规律总体上正常.     

灰色模型改进的大坝变形分形几何监控模型

为了对大坝安全进行准确监控,利用分形几何理论预测大坝变形。针对一般常维分形分布不能很好分析大坝变形数据的问题,对监测数据进行N阶累计和变换,对变换后的数据利用分段变维分形模型计算各阶变形维数序列,再选择效果较好分形维数已知序列预测未知分形维数,最后反推大坝变形预测数据。针对传统变维分形预测模型分形维数预测方法的不确定性和所需监测数据量大的缺点,利用灰色模型预测分形维数,建立改进的大坝分形几何监控模型。结合工程实例,对比插值法预测分形参数的传统分形几何预测模型和灰色模型改进后的预测模型之间的预测精度,结果表明,改进分形模型不仅在预测精度上有所提高,而且更具稳定性和抗波动性。     

基于相空间重构的大坝服役性态小波支持向量机预测模型

通过支持向量机与相空间重构、小波分析、粒子群算法等的组合应用,充分考虑大坝原型监测数据特征,开展了大坝变形性态预测模型研究。为提升模型的抗噪能性,首先利用小波分析工具对监测数据序列进行时频分解,对分解所得的高频子序列实施阈值去噪处理;进而在借助混沌相空间重构技术,计算各子序列延迟时间与嵌入维数的基础上,重构各子序列的相空间。依据去噪和重构后的变形子序列,建立大坝变形性态支持向量机预测模型。考虑到支持向量机惩罚因子与核函数参数对模型预测精度影响显著的特点,引入粒子群算法,并通过支持向量机的参数寻优,进一步提高了模型的预测精度。工程实例分析表明,相空间重构的大坝变形性态小波支持向量机预测模型具有较强的抗噪和泛化能力,且能够更好地辨识蕴含于大坝原型监测数据中的时频非线性特征,更利于大坝变形性态的精准预测。     

基于云模型与证据理论的大坝安全综合评估方法

大坝工作性态影响因素众多、属性的特征多样、相互关系复杂,对其安全状况的综合评估是一个典型的不确定性问题。充分考虑大坝安全评估过程中的模糊性和随机性,组合应用云模型和DS证据理论开展了大坝安全多指标综合评估方法研究。依据大坝安全评估多指标体系和安全等级划分标准,借助云模型实现D-S证据理论中基本概率赋值,进而基于D-S证据理论并加以改进,构建了大坝安全综合评估模型,并提出了相应的综合评估实现方法。应用于实际工程案例分析,验证了文中所述方法的合理性与可行性。实例表明,通过云模型和D-S证据理论在大坝安全综合评估中的组合使用,有效降低了评估过程不确定性对其结果的影响,为大坝安全多指标综合评估提供了一种可行的途径和思路。     

大坝空间变形监控指标的拟定

针对传统方法在拟定大坝安全监测指标时对空间性和模糊性考虑的不足,采用投影寻踪方法对大坝不同高程处位移序列进行降维处理,生成位移投影值及位移权重,计算出加权位移值并运用正逆向云模型拟定大坝位移安全监控综合指标。以棉花滩碾压混凝土重力坝为例,运用投影寻踪模型和云模型拟定了4#坝段上下游方向位移安全监控综合指标,并分析了坝体加权位移值与环境量变化规律的相关性,针对某一位移超标值,通过与置信区间法拟定结果的对比分析,论证了该方法的合理性和可行性。     

尾矿库溃坝风险指标体系及风险评价模型研究

运用相关性分析,将与尾矿坝安全有关的参数和设计指标进行归类,建立了相互独立指标的尾矿库溃坝风险指标体系,并应用模糊理论建立了尾矿库溃坝风险评价模型。随后通过国内尾矿库专家系统对体系各指标进行的评估,结合层次分析法,得到了各指标的权重,并将指标分成4个级别,建立了分级标准,从而提出尾矿库运行期安全等级的划分方法。实例分析表明,本文建立的尾矿库溃坝风险指标体系和风险评价模型,可以应用于评估尾矿库运行期的安全等级。     

大坝服役非概率可靠性分析方法

针对大坝服役可靠性影响因子具有非概率不确定特征的情况,建立了定量刻画大坝服役可靠性非概率影响因子的Info-gap模型,运用Info-gap决策理论和体积比非概率可靠性度量方法,提出了大坝服役非概率可靠性分析方法,拟定了大坝服役非概率目标可靠度。应用提出的非概率方法分析了某大坝结构服役可靠性,各功能模式可靠性分析结果说明了该方法的工程适用性,同时也验证了所拟定大坝服役非概率目标可靠度的合理性。