大坝基岩帷幕宾汉姆浆液灌浆的三维数值模拟

由于灌浆工程的掩蔽性和地质条件的复杂性,如何准确地确定复杂地质条件下浆液的扩散规律是灌浆数值模拟分析的关键及难点。目前,在水利工程中灌浆数值模拟的相关研究未考虑宾汉姆浆液扩散过程中两相流特征和大坝基岩的复杂地质条件;且主要以单一裂隙或单个灌浆孔为研究对象,均未进一步涉及浆液锋面的模拟。针对上述问题,本文建立包含不同地层、不良地质体和帷幕孔的三维精细地质信息统一模型,在CFD商用软件STAR-CCM+中采用耦合VOF法的三维非稳态宾汉姆浆液气液两相流灌浆模型,实现了宾汉姆水泥浆液在大坝基岩中的多孔分序灌浆精细模拟,并分析了浆液的扩散规律和灌后帷幕搭接情况。运用该模型模拟某水电站的基岩帷幕灌浆过程,结果表明:在一定时间范围内,浆液扩散半径随灌注时间而增加,但其变化率呈递减趋势;各序孔灌注完成后,浆液锋面搭接良好;将灌浆量和灌浆时间的模拟值与现场实测值相比,平均误差分别为9.08%和6.32%,模拟值与现场实测值基本吻合,验证了该模型的可靠性。     

基于改进Mask R-CNN的硬化混凝土离析程度评价北大核心CSCD

水工混凝土钻孔图像中骨料的精准分割对于硬化混凝土离析评价至关重要。然而,传统的骨料图像分割方法存在精度低和泛化性能差的问题。针对上述问题,本文提出了一种改进Mask R-CNN的硬化混凝土骨料分割模型,通过在Mask R-CNN模型的主干网络中引入高效通道注意力模块(efficient channel attention,ECA)与空间注意力模块(stage attention module,SAM),实现卷积网络对通道与空间权重的自适应调整,从而提升模型对目标骨料边界与位置分布的检测性能;进一步提出硬化混凝土离析程度定量评价方法,通过量化目标骨料的面积、边界以及在高程方向上的分布,实现混凝土离析程度的定量评价。工程案例表明,所提骨料分割模型平均精度(m AP@0.5)达到了0.8752,相比未改进模型提高了4.19%,在多种复杂环境下的分割效果均优于传统骨料图像分割方法,且混凝土离析程度定量评价平均误差仅为4.85%,验证了所提方法的有效性与优越性,为混凝土离析程度科学评价提供了新的技术手段。     

基于随机森林算法的土石坝压实质量动态评价研究

坝体压实质量评价是土石坝施工安全控制的关键,其中干密度是评价压实质量的重要指标,但是施工现场通过随机试坑试验获取干密度的方法难以全面反映仓面压实质量,同时压实质量评价模型存在缺乏深入分析和量化料源参数不确定性的问题。针对上述不足,本文基于碾压实时监控系统提出了考虑料源参数和评价过程随机不确定性的压实质量动态评价模型,其功能主要包括以下3个方面:(1)采用信息熵理论量化土石坝料源参数的不确定性;(2)在影响干密度的指标中增加P5含量和湿度两个指标,反映了级配与气象要素对压实质量的影响,并在考虑料源参数不确定性影响的条件下基于随机森林算法对压实质量评价模型进行了动态求解;(3)采用插值结果可信度高的Kriging方法进行全仓面压实质量动态评价,弥补了试坑试验有限检测点难以全面反映仓面压实质量的不足。将该模型应用于某工程心墙区的压实质量评价,采用五折交叉验证和F检验等方法验证了该模型的可行性,并与BP神经网络和线性回归评价方法进行对比分析,验证了本评价方法的一致性、代表性和优越性。     

基于B/S结构的三维交互式灌浆可视化系统的研制及应用

目前存在的灌浆系统对数据的处理采用的多是二维成果图表,但它却不能直观地分析不同灌浆参数的空间分布情况,因此也影响了系统的实用性。针对上述问题,本文采用数据库技术、计算机图形处理技术、面向对象技术和三维可视化技术,建立基于B/S结构的三维交互式灌浆可视化系统,从三维的角度提供了一灌浆工程控制分析平台。     

土石坝渗流性态分析的IAO-XGBoost集成学习模型与 预测结果解释

针对现有土石坝渗流数值模拟方法计算效率较低、难以实时分析大坝渗流性态，而现有基于机器学习算法建立的代理模型又存在模型可解释性较差的问题，提出土石坝渗流性态分析的IAO-XGBoost集成学习模型，并基于Shapley加性解释(SHapley Additive exPlanation, SHAP)理论对预测结果进行解释。在采用多地质体自动建模方法和CFD技术对大坝渗流场进行计算分析的基础上，基于改进的天鹰(Improved Aquila Optimization, IAO)算法优化极限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost)集成学习算法中的n＿estimators、max＿depth和learning＿rate等超参数，进而建立基于IAO-XGBoost集成学习算法的大坝渗流性态指标预测模型，以揭示上下游水位和坝基地层渗透系数等输入特征变量与渗流性态指标模拟值间的复杂非线性映射关系。进一步地，将IAO-XGBoost集成学习算法与可解释机器学习框架SHAP理论相结合，挖掘影响大坝渗流性态指标预测结果的关键特征，并解释特征变量对渗流性态指标预测的影响...     

空天地一体化感知下的混凝土振捣质量智能监控

综合采集混凝土振捣施工过程多源异构信息，进而及时、客观地分析振捣质量，对于保障高拱坝坝体混凝土施工质量至关重要。针对高拱坝混凝土振捣施工信息以“空–地”感知技术为主，存在信息感知不全和数据质量有待提高的问题，建立空天地一体化的混凝土振捣施工信息智能感知体系，实现混凝土浇筑过程中多源、多维度、多模态施工信息的立体感知。在此基础上，针对数值型、视频流以及图像型信息，分别提出基于Kalman滤波的全球导航卫星系统(GNSS)定位信息降噪方法、基于改进Faster R-CNN的视频信息解析方法和基于Deblur GAN-v2的表面图像去模糊方法。以杨房沟水电站为例，应用所提空天地一体化感知方法与技术，实现混凝土振捣质量智能分析与监控。