土石坝渗流安全预测预警研究

针对土石坝渗流安全预测预警,依据土体渗透变形试验成果,采用重标度极差分析方法(R/S分析),阐释了渗流时间序列具有分形标度不变性,揭示了渗流时间序列具有趋势性和随机性双重特性。针对土体渗透变形的孕育—形成—发展—破坏全过程演变特点,结合时间序列性质强弱程度与渗流安全稳定状态,从定量角度提出了大坝渗流分维数指标、趋势性指标及预警等级划分标准,绘制了大坝渗透变形预警指标分布图,并应用于磨盘山水库工程,分析了土石坝异常断面渗流性态,预测了心墙土体渗透变形发展趋势,论证了土石坝渗流分形预警指标的实用性和可行性。研究结果为土石坝渗流异常原因甄别及突发事件应急处置提供了参考和技术支撑。     

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。     

土石坝突发事件预警因子识别技术研究

从自然灾害、大坝质量、运行管理、社会安全等几个角度,探讨土石坝溃坝、漫坝、水污染等突发事件的影响因素,建立突发事件影响因素集。融合AHP方法、信息熵技术以及群决策信息模糊偏好处理方法,创建预警因子识别技术。工程案例应用表明,该方法切实可行。     

基于GPS与GIS的土石坝自动化监测预警系统研究

研究的土石坝监测系统基于GPS与网络传输技术,以土石坝变形体为监测对象,对其在时空域的变形信息实施实时监测。通过对监测数据的实时存储、计算分析,并对数据进行绘图分析,同时通过系统的预警功能模块设置预警值,实时对监测数据进行位移比较,如超过预警值就进行声音和短信报警以便大坝相关的管理人员能及时地对险情做出反应,从而保障人民的生命和财产安全。     

土石坝渗流监测资料分析的逐步回归分析方法

通过对某土石坝测压管监测资料的分析,介绍了逐步回归方法应用于土石坝渗流监测资料分析的原理、步骤,以及变量的选取等问题.结果表明,逐步回归是渗流资料分析的一种有效方法,回归结果能基本反映土石坝渗流的主要影响因素,回归计算值与实测资料吻合较好.     

土石坝渗流安全监测的遗传支持向量机方法

为了有效地根据土石坝地原型观测资料来分析坝体和坝基中存在的渗流问题,本文在对建模因子进行分析的基础上,充分利用支持向量机的结构风险最小化原则和遗传算法快速全局优化的特点,通过支持向量机模型对非线性监测数据进行拟合,并利用遗传算法优化支持向量机的模型参数,建立了基于GA-SVM的土石坝渗流监测模型。实例分析表明,该模型与传统的多元线性回归模型和神经网络模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,对土石坝安全监控具有实用价值。     

基于AutoBank的土石坝渗流安全分析研究

土石坝渗流安全是影响大坝安全的重要因素,结合渗流观测资料对比分析,采用AutoBank软件,通过不同工况的坝体渗流分析及渗透稳定计算,得到某库水位时的实测浸润线与计算浸润线对比图、不同特征水位下的坝体浸润线、水压等值线图、截渗槽下游及下游坝脚渗透比降图,为土石坝渗流安全鉴定提供科学依据.     

关于土石坝渗流监测相关问题的探讨

针对大坝渗流监测工作中测压管与渗压计选择,渗流压力与浸润线的关系,测压管制作埋设,土石坝渗流项目监测布置的规范性和有效性,大坝安全监测分析管理软件,大坝监测技术人员能力建设等方面的问题进行了分析探讨,并结合实际工作经验,提出了部分系统存在的设计缺陷,可对大坝安全监测系统设计和运行管理工作提供参考。     

基于Excel平台的土石坝渗流监测资料分析系统

以Excel强大的计算、统计和图形绘制功能为基础，充分利用Excel的VB编程和宏运算，实现了大坝渗流监测数据的自动统计、分析和相应图形(浸润线、过程线等)的绘制，为水库运行管理部门提供了大坝运行系统参数和决策依据。     

基于微震监测的岩爆预警方法研究

以锦屏二级水电站深部隧洞为研究对象,采用微震监测技术,对卸荷作用下的深埋隧洞微震活动性时空分布规律及时序规律展开研究。基于现场岩爆记录与微震监测结果比对,探讨了岩爆与微震活动间的内在联系并提出深埋隧洞岩爆监测预警方法。监测结果表明:岩爆发生前具有明显的微破裂前兆特征,微震事件由空间无序分散逐渐向有序集中的自组织演化,微震参数包括累计事件数、微震能量密度、累积视体积及能量指数的异常变化均可作为岩爆预警指标。基于研究结果,提出高地应力条件下深埋隧洞岩爆监测预警方法,预测准确率达到８０．６％,实用效果较好并为此类地下工程的岩爆预测提供借鉴意义。     

基于小概率法的大坝多源监测预警阈值研究

针对大坝预警指标阈值确定方法不完善、监控指标指导作用不强等问题,本文基于霍尔三维结构,系统阐述了大坝预警理论,构建了预警指标体系。通过将大坝监测数据正态分布计算转换成查询柯尔莫哥洛夫分布表,提出了基于小概率法的大坝多源监测预警阈值拟定方法。结合某水库观测数据,拟定该大坝表面沉降及渗流量的预警阈值,分析结果表明,该方法能够有效评估监测指标与历年来抵御不利工况的能力,更好的反映大坝运行状况,极大地提高了监测信息的预警价值。     

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.     

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。     

基于无线通信的地质灾害监测预警系统的研究

为防止山体滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害,国家重大电力工程和水利工程等水土保持项目采用了多种检测技术,但传统的方法不能满足实时的要求,而计算机技术、无线通信技术和3S技术的发展为地质灾害预警和防治中及时、快速获取实时检测数据进行分析、处理、决策提供了强大的技术支撑.本文以江西省第四系覆盖层边坡滑坡为研究对象,设计了基于无线通信的地质灾害监测预警系统,该系统集各种创新型检测技术于一体,实现其独特的监测预警平台,具有广泛的应用价值.     

基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究

支持向量机拟合模型（SVR）可用于大坝裂缝预报,但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论,利用主成份分析法（PCA）提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,构建了大坝裂缝开合度的早期预报PCA-SVR模型。将该模型应用于某大坝监控资料的分析中,与传统回归模型相比,PCA-SVR模型具有更高的计算精度和运算效率,并可提前预报裂缝开合度信息,能在实际工程中广泛应用。     

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)。     

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。     

基于AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型

针对混凝土坝变形预测模型中环境量与效应量之间复杂的非线性问题,以及单支持向量机(SVM)模型预测精度不高的问题,提出一种AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型,该模型采用结构风险最小化的原则,并借鉴提升算法强化学习的思想,从而提高模型的学习性能,达到增强模型泛化能力和预测精度的目的。结合实例,经过AdaBoost-SVM预测模型对混凝土坝位移原型监测数据进行训练及预测,并将预测结果与单支持向量机模型的预测结果进行对比,结果显示:基于AdaBoost-SVM预测模型得到的均方差为0.5565,平均误差绝对值为0.40,预测精度比单支持向量机模型高出一个数量级;而且相较于单支持向量机预测模型,强化后的模型在预测时段表现出更好的稳定性。该模型综合了提升算法与支持向量机各自的优势,可作为混凝土坝变形预测的一种有效方法。     

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.