土石坝渗流研究发展综述

根据大量的国内外文献资料,对土石坝渗流研究的发展过程进行了综述。重点论述了当今世界土石坝渗流研究的现状,并进行简要分析。最后,从渗流研究的理论方法、实现手段等方面对我国土石坝渗流研究的发展方向予以展望。     

土石坝渗流研究的现状与发展

建筑行业的快速发展,由于其自身特性,施工中极易受到外界客观因素影响,对其中施工技术提出了更高的要求。根据大量的国内外文献资料,对土石坝渗流研究的发展过程进行了综述。重点论述了当今世界土石坝渗流研究的现状,并进行简要分析。最后,从渗流研究的理论方法、实现手段等方面对中国土石坝渗流研究的发展方向做以展望。     

通过观测资料分析土石坝的渗流安全状况

随着大坝安全监测自动化的发展，所观测到的数据量很大，如何及时准确地帮助大坝管理人员分析观测资料，以了解土石坝的运用及安全状况，成为大坝安全管理现代化的一个难题。就如何利用观测资料分析土石坝的渗流安全状况作了初步的研究，并结合一具体实例，分析了该坝的渗流安全状况，表明研究成果具有一定的实用性。     

土石坝渗流的BP神经网络模型

通过对土石坝渗流的成因分析,应用神经网络原理,并结合某土石坝的实测渗流资料,建立了渗流BP神经网络模型,给出了模型的输入、模型输出因子和模型结构。实例分析结果表明,模型合理、可靠,精度较高。     

广义回归神经网络在土石坝渗流监测中的应用

通过建立土石坝渗流监测数据的广义回归神经网络(GRNN)模型,对花凉亭水库坝基渗流测压管的监测数据进行了拟合与预测,并将其拟合预测结果与反向传播神经网络(BPNN)、多元逐步回归模型的拟合预测结果进行对比分析.结果表明,GRNN模型在数据拟合与预测方面均取得了很好的效果.     

土石坝渗流安全监测技术及工程应用

立足于土石坝渗流安全监测技术的发展历程,重点介绍土石坝渗流安全监测系统、安全监测设计和监测资料分析等方面内容,从土石坝渗流安全监测技术的实际工程应用出发,研究土石坝渗流安全监测技术的发展前景.     

对土石坝渗流安全监测仪器的几点认识

基于对目前国内外广泛用于土石坝渗流安全监测的两种仪器的分析，认为测压管由于迟后时间的影响，不宜用在监测土石坝浸润线和坝体内部渗透水压力的粘性土体中，但可用在渗透系数大于１０＾－３ｃｍ／ｓ的无粘性土体内；渗压计是一种理想的渗流监测仪器，但应用时必须在专业人员指导下进行。     

基于RUN-XGBoost算法的土石坝渗流预测模型

针对传统土石坝渗流预测模型存在局部最优、抗干扰性差和预测精度低等问题,通过RUN算法优化XGBoost算法得到RUN-XGBoost算法,构建了RUN-XGBoost模型以获得更优的土石坝渗流预测结果。该模型在种群初始化时采用RUN算法对XGBoost算法的3个主要参数进行改进,使预测结果有较高的有效性;通过自动寻找最优参数增进算法的整体收敛速度和预测精度,同时引入随机解,使算法能够排除局部最小值并继续搜索,从而获得全局最优结果。工程实例验证结果表明,RUN-XGBoost模型具有简洁、高效、预测精度高、鲁棒性强等优点。     

土石坝渗流安全监测的遗传支持向量机方法

为了有效地根据土石坝地原型观测资料来分析坝体和坝基中存在的渗流问题,本文在对建模因子进行分析的基础上,充分利用支持向量机的结构风险最小化原则和遗传算法快速全局优化的特点,通过支持向量机模型对非线性监测数据进行拟合,并利用遗传算法优化支持向量机的模型参数,建立了基于GA-SVM的土石坝渗流监测模型。实例分析表明,该模型与传统的多元线性回归模型和神经网络模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,对土石坝安全监控具有实用价值。     

土石坝渗流的自学习神经网络模型

通过对土石坝渗流的成因分析，应用人工神经网络原理，并结合某土石坝的实测资料，建立了渗流自学习神经网络监控模型，给出了模型的输入、输出因子和模型结构。所提出的自学习神经元有正向传播信息、反向传播误差及学习的功能，是一个独立实体，由自学习神经元可方便地构成自学习BP网络。所建立的渗流监控模型不仅可用于大坝渗流分析，同时可以用于监视大坝的安全运行和预报。从模型的计算结果看，计算值与实测值基本重合，所建模型是有效的。     

基于LMBP神经网络的土石坝渗流压力预测

渗流压力是反映大坝工作状态的重要物理量,对渗流压力进行预测分析可以及时了解大坝渗流状况和趋势。为克服标准BP算法收敛速度慢、泛化能力弱和计算量大等不足,引入LM算法优化标准BP神经网络的权值和阈值,提高BP神经网络对土石坝渗流压力的预测效果。根据渗流分析,给出了渗流压力的统计模型,由统计模型选取上下游水位、降雨和时效作为神经网络输入层因子,以渗流压力作为输出层因子,建立了3层LMBP神经网络大坝渗流压力预测模型。利用MATLAB进行了多组仿真试验,确定了使本次渗流压力预测效果更好的训练样本数据量区间。以渗流压力实测数据及同期库水位和降雨资料作为训练样本,在选取适当数据量的训练样本的基础上,运用LM算法对BP网络进行训练,利用测试样本对训练好的神经网络进行测试。将同结构的LMBP神经网络和标准BP神经网络应用于某土石坝渗流压力的预测中,应用结果表明,LMBP神经网络收敛速度更快、拟合和预测精度更高,在土石坝渗流压力分析和预测应用方面是可行的。     

关于土石坝渗流监测相关问题的探讨

针对大坝渗流监测工作中测压管与渗压计选择,渗流压力与浸润线的关系,测压管制作埋设,土石坝渗流项目监测布置的规范性和有效性,大坝安全监测分析管理软件,大坝监测技术人员能力建设等方面的问题进行了分析探讨,并结合实际工作经验,提出了部分系统存在的设计缺陷,可对大坝安全监测系统设计和运行管理工作提供参考。     

土石坝渗流自动监测系统的安装和应用

该文介绍了水库土石坝渗流自动监测系统的安装和应用,着重阐述了系统在安装过程中应注意的有关事项,并以东方红水库渗流自动监测系统为例,进一步论述系统的功能,可供类似工程参考。     

土石坝渗流自动监测系统的安装和应用

该文介绍了水库土石坝渗流自动监测系统的安装和应用,着重阐述了系统在安装过程中应注意的有关事项,并以东方红水库渗流自动监测系统为例,进一步论述系统的功能,可供类似工程参考。     

基于AutoBank的土石坝渗流安全分析研究

土石坝渗流安全是影响大坝安全的重要因素,结合渗流观测资料对比分析,采用AutoBank软件,通过不同工况的坝体渗流分析及渗透稳定计算,得到某库水位时的实测浸润线与计算浸润线对比图、不同特征水位下的坝体浸润线、水压等值线图、截渗槽下游及下游坝脚渗透比降图,为土石坝渗流安全鉴定提供科学依据.     

基于神经网络的土石坝渗流监控模型

通过对土石坝渗流的成因分析，应用人工神经网络原理，并结合某土石坝的实测资 料建立了渗流监控模型。由于该模型具有再学习能力，所以在应用过程中，可以用新的观测 资料对模型进行不断地学习训练，以提高模型的精度。     

基于Excel平台的土石坝渗流监测资料分析系统

以Excel强大的计算、统计和图形绘制功能为基础，充分利用Excel的VB编程和宏运算，实现了大坝渗流监测数据的自动统计、分析和相应图形(浸润线、过程线等)的绘制，为水库运行管理部门提供了大坝运行系统参数和决策依据。     

基于地质勘探的某土石坝异常渗流问题分析

针对目前土石坝渗流安全复核中存在的问题,提出了一种有限元数值模拟和地质勘探结果相结合的分析方法。以黄河流域内某小型水库为例,采用该方法对其进行了渗流安全复核分析及安全性评价。结果表明：依据设计资料进行有限元分析,该水库渗流安全满足要求,但经现场勘察,水库存在异常渗流现象。通过对不同断面地质勘探结果进行分析,判定坝体上游防渗土工膜已失效,校核水位工况下下游坝坡最大渗透坡降已大于允许渗透坡降值,且下游坝坡渗流出逸点高程远高于贴坡排水体顶部高程。根据《水库大坝安全评价导则》(SL 258—2017),坝体渗流安全不满足规范要求,其渗流安全等级评定为C级。有限元数值模拟和地质勘探结果相结合的分析方法能有效弥补单纯采用有限元数值模拟的不足,为同类土石坝渗流安全复核提供依据和参考。     

基于安全监测成果的硗碛土石坝渗流稳定分析

土石坝的渗流稳定对于土石坝的安全运行起着至关重要的作用。根据实测渗流渗压监测成果,运用多种分析方法,研究了硗碛砾石土心墙土石坝的渗流渗压分布特征及发展变化规律。心墙消减水头作用显著,防渗效果良好;河谷防渗墙与两岸防渗帷幕后最高渗压水位与库水位相差90 m以上,水位折减效果明显,坝基防渗体系防渗效果较好;两岸绕坝渗流水位变幅很小,多数测孔长期处于干孔状态,绕坝渗流现象不明显;大坝最大渗流量为19.1 L/s,多年平均渗流量9.44 L/s,远低于设计值,且呈逐年减少趋势。分析成果表明:由心墙、防渗墙、帷幕组成的坝体坝基防渗体系防渗效果良好。     

基于热传导理论的土石坝渗流及温度模拟研究

水库水位和温度变化会影响大坝渗透压力和大坝变形,对大坝稳定性造成一定影响。以土石坝工程为例,考虑了水位变化和空气温度变化对大坝渗流和坝体温度的影响,采用多孔介质模型中的热传导、对流和扩散方程,模拟了变水位和变温度非稳定边界条件下坝体渗流和温度梯度变化规律。研究结果可为相关土石坝工程监管提供参考。