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。     

基于改进典型小概率法的大坝变形安全监控指标拟定

典型监测效应量的小概率法是基于监测资料建立预警指标的常用方法,但该方法仍存不足,如若大坝没有遭遇过最不利荷载或者监测资料时间系列很短,则效应量样本不包含最不利荷载组合时的监测效应量。阐述运用典型小概率法拟定大坝变形安全监控指标的理论方法,通过将正态分布计算转换成查询标准正态分布表,将不同荷载分量进行分解,提出了改进的典型小概率法。结合某水库的原型观测资料实例,拟定该大坝11号坝段径向位移的安全监控指标,通过对变形安全监控指标结果进行分析表明,改进典型小概率法不仅计算方便且充分考虑到最不利荷载的组合情况,增加监控指标的可靠性。     

基于威布尔分布的大坝位移预警指标拟定

大坝预警指标的拟定是实现大坝安全监控的重要手段。基于系统可靠度原理,在充分阐述威布尔(Weibull)分布三参数估计超过概率权重矩方法的基础上,建立大坝系统位移预警指标估计的Weibull分布模型,并与伽玛(Gamma)分布模型和对数正态(Log-normal)分布模型相比较,得到Weibull分布模型所拟定的大坝位移预警指标更加安全可靠。     

基于小概率法的混凝土浇筑仓温度双控指标 拟定及预警研究

为了控制混凝土浇筑仓最高温度,提出了温度双控指标,即选取混凝土浇筑仓达到最高温度前的典型龄期,拟定该龄期下容许温度和容许温度变化率。假设该龄期下的实测温度和实测温度变化率为随机变量,且满足正态分布,采用小概率法,结合西南某建设中的混凝土特高拱坝高温季节浇筑仓实测温度,拟定了混凝土浇筑仓温度双控指标。实践表明,温度双控指标可以取到动态预警作用,可以使工程单位对最高温度的控制具有针对性和可操作性。     

水库大坝结构失稳突发事件预警阈值研究

首先阐述水库大坝突发事件的含义与分类,对水库大坝结构失稳突发事件的突变特征进行了探讨;其次以安全监控模型的时效分量为警兆信息,基于突变理论,建立了时效分量的突变模型;最后,结合遗传寻优算法,提出水库大坝结构失稳突发事件预警阈值的确定方法.工程案例表明,该方法切实可行.     

水库大坝结构失稳突发事件预警阈值研究试探

突发事件的预警是大坝安全应急管理的有效技术支撑，能为应急管理赢得宝贵的时间，可以大大减少突发事件带来的生命、财产及社会环境等损失。文中首先阐述水库大坝突发事件的含义与分类，对水库大坝结构失稳突发事件的突变特征进行了探讨；以安全监控模型的时效分量为警兆信息，基于突变理论，建立了时效分量的突变模型；然后，结合遗传寻优算法，提出水库大坝结构失稳突发事件预警阈值的确定方法。工程案例表明，该方法切实可行。     

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。     

大坝强震监测与震害预警问题的探讨

介绍了作为次生灾害源的大坝结构强震监测的特点,对大坝强震监测实际工作中存在的问题,从概念上阐述了大坝强震监测与一般地震监测的差别,以及大坝强震监测的发展方向。提出利用大坝强震监测技术进行震害预警的思路和方式;给出了大坝进行震害预警的指数和阈值,以及对不同预警等级应采取的不同对策。     

飞来峡大坝坝顶水平位移安全监控指标拟定

根据飞来峡混凝土坝原型监测资料,选取每年最不利工况时坝顶水平位移监测效应量为计算序列,应用大坝典型监测量的小概率法,对大坝典型坝段坝顶水平位移的安全监控指标进行了初步研究,得出了坝顶水平位移的安全监控指标值,并结合2010年的实测值,分析了大坝的运行状况。结果表明,该坝2010年的水位、气温等环境量均未超过2000—2009年最不利工况时的环境量,并且2010年典型坝段坝顶水平位移的实测值均小于安全监控指标。     

基于POT 模型建立大坝服役性态预警指标

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,通过阈值的设定,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。     

A new early warning method for dam displacement behavior based on non-normal distribution function

Traditional methods for early warning of dam displacements usually assume that residual displacements follow a normal distribution. This assumption deviates from the reality, thereby affecting the reliability of early warning results and leading to misjudgments of dam displacement behavior. To solve this problem, this study proposed an early warning method using a non-normal distribution function. A new early warning index was developed using cumulative distribution function (CDF) values. The method of kernel density estimation was used to calculate the CDF values of residual displacements at a single point. The copula function was used to compute the CDF values of residual displacements at multiple points. Numerical results showed that, with residual displacements in a non-normal distribution, the early warning method proposed in this study accurately reflected the dam displacement behavior and effectively reduced the frequency of false alarms. This method is expected to aid in the safe operation of dams.     

基于概率熵判据的大坝位移预警概型比较

基于数理统计原理,依据概率分布采用小概率估计方法拟定大坝位移预警指标是实现大坝安全监控的常用手段.借助系统可靠度分析方法,选取能够良好刻画系统服役性态的威布尔(Weibull)分布(三参数及二参数)、伽玛(Gamma)分布和对数正态(Log-normal)分布,针对大坝典型坝段位移监测序列,分别建立其概率分布模型,实现对分布参数的求解,再以最大熵原理为判据,选取能最客观描述大坝服役性态的分布,结合大坝失事概率,完成概率分布模型比较研究和位移预警值估计工作.实例表明:相较于其他分布,三参数Weibull分布能最客观描述典型坝段服役性态,故利用其对坝段位移预警值进行估计更加可靠.     

分位数回归在大坝变形监测中的应用

研究了基于分位数回归的大坝变形监测预测模型,并结合实例进行分析和预报,通过与多项式模型及指数平滑法的拟合精度和预测结果的比较,证明分位数回归法有很好的拟合效果和预测精度,可以很好地应用于大坝变形监测的数据处理中.     

基于局部离群系数的土石坝监测预警方法研究

针对大坝安全分析预警,本文采用k-mean及局部离群系数方法,通过分析大坝渗流监测数据LOF值的时空分布及演变规律,揭示了渗流时序具有标度不变性,并有效检验局部离群及区域异常值,定量判断监测数据的异常情况。结合工程案例,采用matlab程序计算了LOF值,基于统计学方法确定了大坝渗流发生破坏的预警阈值,为开展基于监测预警提供技术参考。     

大坝安全实时监控和预警系统的研制和开发

为适应新形势下水库大坝安全运行和科学管理的需要,根据国内外水利水电工程建设和管理的发展趋势,研制和开发了水利水电行业的专业管理软件系统——大坝安全实时监控和预警系统。简要介绍系统的主要功能、总体结构设计、数据库设计,以及实时监控和分析预警2个核心子系统的功能。阐述实时监控和分析预警的技术路线以及系统数据流结构,并给出了系统应用实例。应用结果表明,该系统通用性强,实用可靠,使用效果良好。     

阶跃型滑坡综合变形预测及监测预警方法研究

大型库岸滑坡的长期变形在汛期降雨作用下呈现明显的周期性“阶跃式”陡增特征。针对阶跃型滑坡的变形特征,本文提出了一种多源数据“融合-预测-预警”的三步式滑坡监测预警方法：(1)“融合”,即基于经验模态分解法将多点位移监测数据分别分解为趋势项和周期项,采用加权值法分别融合不同监测点的趋势项和周期项位移得到融合趋势项和融合周期项序列,并将两者叠加得到滑坡体的现状综合变形时间序列;(2)“预测”,即引入“一个预测周期”概念,采用滑动多项式拟合法和随机森林算法分别对融合趋势项和融合周期项进行预测并叠加得到滑坡体的预测综合变形时间序列;(3)“预警”,即基于斜率变点分析方法搜索综合变形曲线的“稳定点”和“跃迁点”,确定稳定变形和加速变形区间的斜率,建立阶跃型滑坡的四级递进式分级预警模型,基于该预警模型对滑坡现状进行预警。以向家坝水库某滑坡体自动化位移监测数据为研究对象,采用本文所提方法对该滑坡进行了综合变形预测和监测预警,结果表明：综合变形时间序列可以整体反映滑坡的变形演化规律,且预测结果可靠,根据分级预警模型判断此滑坡体当前处于稳定变形阶段(Ⅰ级预警)。     

基于多变量时间序列局部异常系数的滑坡预警方法

针对蠕变型滑坡变形具有渐变性、阶段性和变异性等特征,应用数据挖掘技术提出基于多变量监测时间序列的滑坡预警方法。采用动态时间规划方法度量边坡变形多测点时间序列间的相似性,确定边坡的时空变形规律;考虑主要影响因素和边坡变形等多变量,利用多变量局部异常系数划分滑坡变形演化阶段;基于统计学方法拟定基于局部异常系数的滑坡预警阈值,提出基于多变量局部异常系数阈值的滑坡预警方法。卧龙寺和新滩滑坡验证算例结果表明,提出的方法对累计位移、变形速率和加速度均较敏感,比已有估算方法更具时效性,能防止因环境因素波动而造成的误判,具有更好稳健性。提出的方法应用于某渠坡滑坡预警,结果表明渠坡现阶段较为稳定。因此,提出的方法可为蠕变型滑坡预警提供参考。