澌溪河水库大坝渗流监测数据研究

为了澌溪河水库大坝的安全建设和运行,对大坝监测数据进行研究非常重要。在水库大坝扩建前,为了防渗的要求,对坝体和坝基进行帷幕灌浆,通过对灌浆前、后压水试验数据和坝后总渗流量监测数据进行分析,表明帷幕灌浆后坝基的平均单位吸水率和坝后总渗流量有明显地减小,比较直观地证实了帷幕灌浆可以达到减小坝基渗流的效果。水库大坝的安全运行期间,为了监控大坝的安全运行和辅助决策,利用人工神经网络建立了有效的渗流量预测模型。计算结果表明,该预测模型能正确地模拟和预测大坝的渗流量。     

改进的变权组合预测模型在水库坝基沉降预测中的应用

本文引用改进的变权组合预测模型对宁夏某水库坝基沉降进行预测,并结合坝基沉降监测数据对比改进前后的变权组合预测模型在大坝坝基沉降的预测精度。研究结果表明:改进的变权组合预测模型由于可以考虑并动态计算不同模型之间的权重系数,对水库坝基沉降的预测精度高于传统的变权组合预测模型,预测沉降值和实测的沉降值之间的误差小于15%,比传统变权组合预测模型相对误差减少3.19%,且在月沉降均值相关系数上,改进的变权组合预测模型预测值和实测值之间相关度提高0.2012。研究成果对于水库坝基沉降预测方法提供参考价值。     

新疆平原水库大坝安全监测成果实例分析

新疆平原水库大坝从建成到现在已运行多年,为了了解该工程目前的运行情况和安全情况,对该平原水库大坝运行多年的监测资料进行了综合分析和安全评价,通过对大坝的变形和渗流的监测分析了解到,目前大坝的最大垂直位移值为1 201 mm,坝基换填砾质土对减小坝基沉降起到了很好的作用,大坝变形已趋于稳定;坝体、坝基的渗压位势从上游向下游逐渐减小,并随时间的推移逐年减小,坝基渗透比降也较小,截渗槽截渗效果也较好,说明渗流较为稳定。结果表明:该平原水库大坝工作性态良好,能够满足正常蓄水及安全运用的要求。     

基于多因素影响的BP-RBF神经网络渗流预测模型

为提高大坝坝基渗流的预测精度,把BP神经网络较强的模糊推理和自学能力与RBF神经网络在函数收敛中的快速性和绝对性相结合,以避免BP神经网络陷入局部最小或不收敛,构建了以水库大坝库水深、降雨量和温度三参数为主要影响因素,大坝渗流量为观测值的函数关系。通过与汾河水库实测资料对比分析表明,基于BP-RBF神经网络模型的坝基渗流预测模型预测效果良好,可以为大坝的安全监测与病险防护提供数据支持,为大坝原型观测资料处理提供了新途径。     

鸭河口水库大坝工程地质条件及渗透变形分析

鸭河口水库大坝为黏土心墙砂壳坝,建在砂卵石地基上。大坝运行50多年来,大坝下游排水沟内出现多处冒砂,由坝基渗流引起。在阐述坝体和坝基工程地质、水文地质条件的基础上,从坝基渗流量、测压管位势、渗透比降等方面分析了坝基的渗透稳定性;根据理论计算、浸润线管对坝体渗流进行了分析。研究结果表明,坝体、坝基渗流性态安全。     

陡河水库大坝渗流观测资料稳定分析

利用陡河水库大坝渗流观测资料,从坝体浸润线、坝基渗压及渗流量几方面对大坝渗流进行分析,结果表明大坝渗流稳定,并且预测了高水位运用时,最大水平渗透坡降在坝脚处,远小于允许值,而且渗流量远远小于设计流量值40.5 L/s,说明坝体渗流基本稳定.     

水平水库大坝监测系统探讨和监测效果分析

为综合评判服役期内水平水库大坝的安全状况,从坝体表面变形、坝体横缝变形、坝肩接触缝发生变形、坝基渗压、坝体孔隙水压,以及坝体温度等多方面研究并剖析了该水库枢纽项目监测系统,将获取的大坝实测信息进行了综合整理、分析和研判。结果表明:服役期内该大坝能够正常安全运行;在监测位置的各个方向对于测点的高程、渗流量、坝体位移、横缝、垂直位移,以及渗压等各个方面得到的监测数据是精细全面的;可通过实测数据协助找出大坝变形规律,及时发现异常现象或工程隐患;可为指导大坝运行安全管理工作、充分发挥工程效益提供一定参考。     

基于PSO-SVM的大坝渗流监测时间序列非线性预报模型

大坝渗流监测分析是大坝安全监控的重要内容，预测分析的难点之一在于渗流监测数据往往具有复杂的非线性特点。本文充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点，采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数，通过该模型对非线性监测数据进行拟合，建立了基于PSO_SVM的大坝渗流监测的时间序列非线性预报模型。本模型应用于隔河岩水电站的坝基渗流量的预测，计算结果与实际监测值吻合良好。     

燕山水库坝基渗流分析研究

通过对燕山水库测压管资料进行科学整理,采用多因素分析、位势相关性分析、流网分析以及管水位与渗流量之间的相关性分析等方法,将大坝观测资料进行统计和研究。结果表明:燕山水库坝基渗流场处于稳定状态,大坝防渗体系的防渗能力逐渐增强,为燕山水库的大坝安全鉴定提供了可靠的依据。     

靠山屯水库大坝塑性混凝土防渗墙防渗性能模拟分析

为掌握靠山屯水库大坝塑形混凝土防渗墙防渗性能,对墙体渗透与位移应力情况进行模拟。研究结果表明,与大坝防渗加固前相比,水库坝体与坝基渗流量得到有效控制,水力坡降下降幅度明显,远小于坝体安全运行允许水力坡降。     

清江隔河岩水电站大坝基础渗流监测研究

根据清江隔河岩水电站近几年的渗流原型观测资料 ,应用物理推断法和统计相关法分析了坝基渗流量、坝基扬压力的相关因子以及变化规律 ,通过逐步回归分析得出了渗流量及坝基渗压力的统计模型。利用得到的统计模型分析实测资料 ,其分析结果与实测值拟合较好     

深圳市西丽水库大坝渗流观测数据分析与应用

介绍了西丽水库大坝17年的渗流观测资料整编分析和应用情况.针对该水库大坝曾多次进行除险加固,坝体填筑结构复杂和加建防渗工程的具体情况,采用统计模型进行分析,根据位势原理和回归模型了解大坝各部位的渗流状态,进而判断渗流安全状况.同时,采用同类土坝防渗墙工程观测数据类比分析的方法,对类似工程的防渗墙设计、施工方案、工程质量提供可资比较的依据,体现了大坝监测资料在总结工程技术质量方面有重要的应用价值.     

基于主成分分析与BP神经网络模型的大坝渗流监测资料分析

大坝渗流观测资料分析中,各因子间常存在不同程度的相关性,这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响,另外,通常的回归模型为线性模型,难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题,本文将主成分分析和神经网络相结合,建立大坝渗流观测数据的主成分神经网络模型,经实例计算,该模型的预报精度较高。     

不确定性地基水荷载的智能识别初探

实际地基水荷载存在不确定性,地基水荷载作用方式不同,引起的效应量差异较大,如果人为地将地基水荷载作为面荷载或作为稳定渗流体荷载进行数值计算,参与优化反分析,反演获得的参数值得商榷.将监测点相对位移作为输入,坝体混凝土、岩基材料参数和坝基面一定深度测点水头作为输出,建立了不确定性地基水荷载识别神经网络模型,采用均匀设计原理进行材料参数组合,采用饱和地基非稳定渗流分析获得不同渗流体荷载分布,获得样本进行学习,以此训练好的网络模型描述大坝混凝土、岩基材料参数及地基水荷载和坝体变形的非线性关系.将大坝实测位移分离出的水压分量输入训练好的网络模型,可自动识别出大坝混凝土和岩基的材料参数以及地基水荷载.算例分析表明,本文建立的不确定性地基水荷载识别神经网络模型是可行的.     

恰甫其海粘土心墙坝体渗流监测资料分析

为了有效地掌握土石坝的渗流状态,根据大坝渗流监测资料,结合工程实际,考虑库水位、降雨量、温度及时效等因素的影响,建立了土石坝坝体和坝基测点的统计分析模型,通过实测值与模型值之间的对比来判断大坝的渗流性态。分析结果表明,大坝渗流性态正常,分析模型的应用效果良好。     

四明湖水库大坝渗流安全分析

在渗流监测资料分析的基础上,分析了四明湖水库大坝的渗流安全状况。分析结果表明:土工膜对坝体起到了很好的防渗功效,坝体和坝基渗透稳定性满足要求,坝基渗流压力略有增大趋势,渗流量较小,左、右坝肩基本无绕坝渗流问题,大坝安全性态总体较好。建议加强对大坝巡视检查并在高水位下进行渗流观测,及时对监测资料进行整编分析,保障工程安全。     

改进模糊神经网络模型及其在大坝监测中的应用

鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题,在大坝位移的监测数据分析中应用改进的模糊神经网络及改进的反向传播(BP)网络算法,并建立了相应的网络模型.大量的数据分析计算表明,该模型收敛快,且精度优于常规的模糊神经网络和传统的统计模型.     

某水库大坝及涵洞渗流监测分析与安全性评价

从某水库大坝和涵洞监测断面的地基、换填砾质土、截渗槽的工程特性和土料特性出发,根据渗流监测成果,对中坝和涵洞部位渗流情况进行了详细分析。然后,对这些部位的渗流进行了相关性分析、渗径推断和平均渗透系数推算;根据监测的异常渗流过程,判断了异常渗流原因,对大坝和涵洞进行了安全性评价。目前,该水库大坝和涵洞仍处于渗流稳定过程中,经回归分析,坝体和坝基渗压水位的主要影响因素是库水位,出现的异常渗流情况还不至于对大坝和涵洞的安全运行产生危害,有待继续跟踪监测。     

富水水库大坝渗流安全评价

在分析富水水库大坝渗流观测资料和二维渗流有限元计算结果的基础上，对水库大坝的渗流状况进行安全评价。在正常高水位下，坝体及坝基的渗流状况基本稳定，但在下游高尾水位下，坝基产生局部渗透破坏在，设计水位和校核洪水们下，坝体下游坡将出现大面积散浸，下游覆盖层顶托渗透坡降较大，对下游坝坡稳定不利，坝上游粘土铺盖可能产生渗透破坏，坝基砂卵石层渗透破坏的范围可能扩大。