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渗流观测是大坝安全监测中心不可少的重要观测项目之一。渗流观测的目的有:(1)监测大坝施工期和运行期的安全,以便采取正确的运行方式或进行必要的处理,保证工程安全运行;(2)为了检验理论计算结果及提高设计水平,将观测的情况与设计观测进行对比;(3)为了掌握施工过程中大坝的实际情况,据以修正设计和施工技术方案,从而建成更安全、更经济、更符合实际的大坝。 相似文献
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山美水库主坝坝后量水堰功能不够完善。该文采用综合截水墙抗渗系数的量水堰流量计算方法进行大坝渗流量的观测计算探讨,并根据粘土心墙测压管水位进行心墙渗流量的计算。通过比较分析认为,两个计算成果基本接近,能较好地反映大坝实际渗流形态,今后可以根据二者计算成果分析比较,作为大坝渗流安全评价的依据之一。 相似文献
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土石坝稳定渗流量的数值模拟及预测 总被引:1,自引:0,他引:1
以若干实测渗流量为基础数据构成原始数列,用累加算子弱化个体差异。在累加序列生成的基础上求出紧邻生成序列,构建GM(1,1)灰色微分方程。求解微分方程的响应函数并还原出模拟函数,经精度验证和修正后,模拟函数可完成对渗流量的模拟和预测的任务。 相似文献
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对于混凝土大坝,蓄水后一般会出现渗流现象,为确保渗流量满足设计要求,减少运行维护工作,确保大坝的稳定和安全,主要介绍在施工和蓄水后运行过程中,通过采取大坝渗流量监测和防渗控制措施,达到减小渗流量的效果,验证防渗措施的作用。 相似文献
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介绍我国建造在透水覆盖层上土石坝渗流量观测的现状;提出考虑技术、经济、效果、运行以及对环境影响等因素的渗流量观测设计方案的综合评价方法;实例分析表明该方法考虑因素比较全面,处理得当,易于操作,结论合理。 相似文献
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本文分析了白沙水库渗流量的变化趋势和影响因素,对大坝防渗性能作了评价,提出了观测设施改进建议。 相似文献
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为避免常规时间序列模型因不考虑非线性环境量而出现过拟合及预测精度不高的现象,建立了基于EEMD-RVM的土石坝渗流量时间序列预测模型.该模型采用集成经验模态分解法(EEMD)对量水堰渗流量监测值进行分解,生成多组平稳本征模态函数(IMF)及剩余分量R,然后采用相关向量机(RVM)对若干组IMF序列和R进行训练拟合及预测... 相似文献
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介绍了水布垭水电站大坝加密监测及巡视检查的情况,从监测资料、巡视检查的角度,对坝体总渗流量2012年4月发生突变的情况进行了综合分析,分析成果为水布垭水电站安全稳定运行提供了依据。 相似文献
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渗流是大坝安全监测最主要项目。本文分析了天生桥一级电站面板堆石坝的渗流系统状况,对大坝的渗流及安全性进行了评估。 相似文献
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以段家峡均质土坝扩建工程为例,探讨大坝扩建后其渗流计算方法.对不同库水位情况下的坝体稳定渗流、坝基渗流以及库水位骤降情况下的坝体非稳定渗流进行了计算.所提出的简化计算方法有较强的适用性,对土坝扩建工程的渗流计算有较好的参考价值. 相似文献
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Extracting implicit anomaly information through deformation monitoring data mining is highly significant to determining dam safety status.As an intelligent singular value diagnostic method for concrete dam deformation monitoring,shallow neural network models result in local optima and overfitting,and require manual feature extraction.To obtain an intelligent singular value diagnosis model that can be used for dam safety monitoring,a convolutional neural network(CNN)model that has advantages of deep learning(DL),such as automatic feature extraction,good model fitting,and strong generalizability,was trained in this study.An engineering example shows that the predicted result of the intelligent singular value diagnostic method based on CNN is highly compatible with the confusion matrix,with a precision of 92.41%,receiver operating characteristic(ROC) coordinates of(0.03,0.97),an area-under-curve(AUC) value of 0.99,and an F1-score of 0.91.Moreover,the performance of the CNN model is better than those of models based on decision tree(DT) and k-nearest neighbor(KNN) methods.Therefore,the intelligent singular value diagnostic method based on CNN is simple to operate,highly intelligent,and highly reliable,and it has a high potential for application in engineering. 相似文献