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天河口水库除险加固工程设计 总被引:1,自引:0,他引:1
天河口水库在除险加固前存在大坝渗漏、溢洪道未完建、3条隧洞洞身未完全衬砌及已衬砌混凝土碳化严重等问题,因此,需要采取相应的加固措施。大坝坝体、坝基和坝肩采用混凝土防渗墙与帷幕灌浆结合的加固方案,加固后,浸润线明显降低,渗漏量明显减少,防渗加固效果显著;溢洪道采用大圆弧泄槽且泄槽中间设隔墙的方案,并通过水工模型试验验证了该方案的可行性;针对3条隧洞及隧洞建筑物存在的问题,也分别采取了加固措施,达到了工程除险加固的目的。主体工程现已通过了验收并投入使用,其实践经验可为今后类似工程设计提供参考。 相似文献
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The sedimentation is a pervasive complex hydrological process subjected to each and every reservoir in world at different extent. Hydrographic surveys are considered as most accurate method to determine the total volume occupied by sediment and its distribution pattern in a reservoir. But, these surveys are very cumbersome, time consuming and expensive. This complex sedimentation process can also be simulated through the well calibrated numerical models. However, these models generally are data extensive and require large computational time. Generally, the availability of such data is very scarce. Due to large constraints of these methods and models, in the present study, data driven approaches such as artificial neural networks (ANN), model trees (MT) and genetic programming (GP) have been investigated for the estimation of volume of sediment deposition incorporating the parameters influenced it along with conventional multiple linear regression data driven model. The aforementioned data driven models for the estimation of reservoir sediment deposition were initially developed and applied on Gobindsagar Reservoir. In order to generalise the developed methodology, the developed data driven models were also validated for unseen data of Pong Reservoir. The study depicted that the highly nonlinear models ANN and GP captured the trend of sediment deposition better than piecewise linear MT model, even for smaller length datasets. 相似文献
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论述了柏叶口水库面板堆石坝的大坝施工用水,施工道路的布置、大坝分期填筑方案及坝料的运输。 相似文献