基于温度示踪原理的水库渗漏探测研究

土石坝工程的渗漏问题一直受到关注,为了有效治理土石坝渗漏,首先必须查明其渗漏的形式、位置、渗漏强度以及渗漏范围,因此长期以来,土石渗漏探测研究已经成为水利工程和岩土工程的一个重要研究课题。文章以某水电站工程为例,采用温度示踪法,对探测区域的地下水渗漏水来源、渗漏通道等问题进行了研究,确定了渗漏水的补给源,对坝体渗流分布状况进行了评估,相关研究方法可为类似工程提供参考。     

联合示踪探测方法在石梁河水库大坝渗漏中的应用

针对石梁河水库北泄洪闸异常渗漏问题,基于长系列现场同步原型观测试验,绘制了北泄洪闸二级消力池周边温度场,开展了Ca2+、Cl^-等水化学元素质量浓度相似性和相异性特征分析,基于冒水水源多示踪离子质量浓度穿透特征曲线,查明了北泄洪闸二级消力池冒水的主要来源和渗漏路径,并提出了修建地下连续截渗墙、采用高压旋喷桩截渗、修复二级消力池底部反滤层等可行的除险加固措施,使得除险加固工程能精准施工,成功堵住了渗漏通道,并取得巨大的经济效益。石梁河水库大坝渗漏探测结果表明,温度场示踪、天然水化学示踪和ICP化学示踪联合的示踪探测方法可精准溯源渗漏水源,可在大坝渗漏探测中推广应用。     

堤坝渗漏探测示踪新技术研究

堤坝渗漏是水利工程隐患的一种主要形式。本文结合笔者多年从事堤坝渗漏检测工作的经验及相关理论,介绍了堤坝渗漏探测示踪技术,并在实际工作中将探测示踪理论进行了深化,结果表明人工与天然示踪的方法在探测堤坝渗漏方面具有独特的效果。     

利用同位素示踪探测北江大堤石角段堤基集中渗漏通道

利用同位素示踪探测坝基岩体渗漏在国内外已有成功的先例，根据1998年9月至1999年6月4次在北江大堤管涌严重的石角段6＋500－8＋000的同位素示踪探测成果，结合该堤段的地质情况，详尽地分析了该段存在集中渗漏通道的可能性，并对今后的进一步探测研究工作提出建议。     

基于粒子群优化算法的盲图像复原技术研究

针对高斯模糊及失焦模糊图像,提出利用粒子群优化算法鉴别模糊图像的PSF,再将鉴别后的PSF与模糊图像进行Wiener滤波复原,得到估测复原图像,并计算其目标函数值,判断图像是否清晰,决定粒子的演化方向。根据PSO的演化机制,经过N个迭代的计算,粒子最后会收敛在最佳解上,此时得到的估测复原图像最接近原始图像。仿真实验表明,本算法比其他复原算法具有更好的复原效果。     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于动态调节惯性权重的粒子群优化方法的水库优化调度模型,对基本粒子群算法进行了改进。改进的算法通过时变权重的设置来实现,从而克服了PSO搜索精度不高,易陷入局部最优的缺点,并通过引入罚函数解决强约束问题。以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析,实例计算表明:改进PSO算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,收敛速度快,搜索效率高,能以较快的速度收敛到全局最优解,是一种有效的搜索算法。     

基于粒子群算法的水库优化调度模型

基于水库优化调度常用优化方法存在的不足,本文根据水库优化调度的数学模型,将粒子群优化算法运用到水库优化调度中.该算法通过个体间的协作与竞争.实现复杂空间中最优解的搜索分析,具有计算简便,收敛速度快等优点.将混沌优化算法运用到水库调度中,并与其它优化方法比较,获得了较为满意的结果.     

改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究

为克服常规粒子群优化算法易早熟、后期收敛慢且易陷入局部最优解的缺点,本文提出一种新的惯性权重系数更新策略——自适应指数惯性权重系数(SEIWC)代替线性递减惯性权重系数(LDIWC),同时,将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略,提高粒子的多样性,增强算法的全局搜索能力。使用Rosenbrock函数和Schaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性。以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例,建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型。计算结果表明,该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法,与逐步优化算法结果水平相当。     

改进粒子群优化算法在水电站群优化调度中的应用研究

针对常规粒子群优化算法易早熟，后期收敛慢且易陷入局部最优解的不足，提出一种新的惯性权重系数更新策略—自适应指数惯性权重系数（SEIWC）代替线性递减惯性权重系数（LDIWC），同时，将遗传算法中的染色体交叉、变异思想引入粒子的更新策略，提高粒子的多样性，增强算法的全局搜索能力。使用Rosenbrock函数和Schaffer函数验证了改进粒子群优化算法的有效性。以福建电网闽江流域水电站群优化调度为例，建立基于改进粒子群优化算法的库群长期优化调度模型，计算结果表明，该模型的调度结果显著优于常规粒子群优化算法，与逐步优化算法获得的结果达到相当水平。     

基于改进粒子群算法的水资源优化调配模型研究

为了缓解忻州-阳泉地区日益凸显的水资源供需矛盾,建立了以研究区供水、发电和生态为目标的区域水资源优化调配模型,同时提出了定权重目标比适应度函数,将复杂的多目标问题转化为易于求解的单目标问题。在求解模型过程中,使用S型递减函数计算惯性权重并结合定权重目标比适应度函数简化求解,改进了粒子群算法。通过丰、平、枯3种不同来水条件下的情景模拟验证发现：改进粒子群算法运行前期全局搜索能力得到提升、中期搜索速度加快、后期局部收敛能力得到保证,在求解过程中不易陷入局部最优解;根据模型计算得出的水资源优化调配方案能够真实有效地反映研究区域的供水要求、均衡优化年内水资源分配、平衡区域之间的水资源供需关系、协调各目标之间的满足情况,模型具有可行性。     

天然示踪法在贮灰场土坝渗漏探测中的应用

简述天然示踪法的概念、地下水温度场和电导场分布特征、热源法原理及电导渗漏测试原理.分析某贮灰场土坝垂向和水平温度分布特征、电导水平分布特征,并利用渗漏探测虚拟热源法模型,计算出该土坝的集中渗漏通道的空间位置、展布特点、范围大小和渗漏强度,为堤坝渗漏治理提供科学依据.     

基于改进粒子群算法的水库优化调度研究

对粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点作了改进,提出了一种带有扰动项的改进的粒子群优化算法,并将其应用于水电站水库优化调度中。实例计算证明,改进后的粒子群优化算法具有较好的全局搜索能力,能够有效克服陷入局部最优的缺点,是水库优化调度比较有效的方法。     

基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度

文章提出了应用改进粒子群算法求解水电站优化调度问题的方法,粒子群算法模拟了鸟类群体觅食的搜索过程来寻找水电站最优调度计划。对传统粒子群算法进行了改进,克服了早熟和陷入局部最优的缺点。实例计算表明,粒子群算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水电站优化调度问题,与经典算法相比,该算法原理简单,易于编程,占用内存少,求解精度高,收敛速度快,是一种有效的搜索算法。     

基于改进粒子群优化算法的水库生态优化调度研究

文中对传统粒子群算法进行改进,提高其优化算法的收敛度,并结合改进粒子群算法对观音阁水库生态调度进行优化计算。研究结果表明,采用改进粒子群算法的水库生态调度优化求解精度得到明显改善,不同月份观音阁水库下游河道最小和适宜生态径流满足度相比于改进前显著提高。研究成果对于水库生态优化调度算法具有重要参考价值。     

基于粒子群算法的污水处理模糊控制研究

为提高污水处理系统的控制性能．提出了基于粒子群优化（PSO）算法的污水处理模糊控制设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的ka、kh、ku参数和控制规则。提高模糊控制器的控制性能和效果。仿真结果表明,基于PSO算法的模糊控制应用于污水处理需氧量（COD）的控制中,能使COD快速地准确达到期望的要求和较高的控制精度,污水处理性能得到了较大提高。     

基于模拟退火粒子群算法的水电站优化调度

以洪家渡水电站为例,探讨了模拟退火粒子群算法(SAPSO)在水电站中长期优化调度中的应用方法及效果。结果表明:该算法可以求解具有复杂约束条件的非线性水库优化调度问题,并具备求解精度高、收敛速度快的优点,为解决水电站中长期优化调度问题提供了一种有效的方法。     

堤坝管状渗漏温度场示踪模型研究

从渗流和渗漏情况下堤坝温度场特征、温度场示踪基本原理，分析了影响钻孔温度分布的因素。对实际问题进行合理假设和科学简化，运用稳定热传导理论，把集中渗漏通道简化为圆管状并作为模型边界条件．建立了二维堤坝管状渗漏温度场示踪模型。利用测井温度曲线的最大异常温度，该模型可以计算渗漏通道的位置、渗漏通道大小、流速等参数．工程实例表明，对于垂向流速较小的地下水渗漏进行温度场示踪是有效的方法。     

混合粒子群算法在水库优化调度中的应用

水库优化调度是个非线性、强约束的组合优化问题,利用基本粒子解方法易于陷入局部优化;本文利用混合的粒子群算法,较好地克服了基本粒子群早熟和易于陷入局部最优的缺点,获得了更好的计算精度.实例结果表明,该方法有一定的有效性.     

粒子群算法在水库(群)优化调度研究中的应用综述

简要介绍粒子群算法的工作原理和水库(群)优化调度模型,然后较全面地阐述粒子群算法在水库(群)优化调度中的应用及存在的问题,最后总结了算法的各种改进,并对粒子群算法在水库(群)中的研究进行了展望。     

改进粒子群优化算法在水库优化调度中的应用

为解决粒子群优化算法寻优过程中易出现种群趋同化而导致早熟收敛的问题,引入粒子群的进化速度和种群多样性适应度方差两个因素,构建了自适应的动态的惯性因子取值机制,并讨论了惯性因子的收敛性及参数的独立性,从而改进了传统粒子群优化算法的惯性因子线性取值机制。将改进的粒子群优化算法应用于某水库的优化调度中,验证了该算法能以较快的速度收敛得到全局极值,克服了易陷入局部最优的缺点,为水库优化调度问题提供了一条新途径。