基于机器学习的工作井开挖周边管线沉降预测研究

城市水利设施常采用顶管法,这其中较为重要的是工作井施工。对于过江顶管,工作井往往为超深基坑,容易对周边环境产生影响,预测工作井开挖过程中的地面沉降对于工程安全和提前预警具有重要的意义。依托宁波某顶管引水项目,针对工作井附近的地面沉降监测数据,分别长短时记忆网络、门控循环单元、随机森林回归、支持向量机回归、BP神经网络等算法预测工作井周边沉降变化,预测结果表明神经网络类算法精度最高,可在一定程度上反映沉降的动态变化;支持向量机和随机森林算法在沉降变形的动态预测方面存在缺陷,对于变形的峰值和发展趋势方面的捕捉有所不足。针对单一模型的不足,文章进一步提出了一种结合数据分解降噪和机器学习的CEEMDAN-LSTM模型,提升了监测数据的预测效果。由此,智能算法在分析和预测深基坑开挖引起的沉降方面具有一定的潜力,值得进一步推广。

BIM技术在海曙区内河水体调控工程中的应用分析

现代水利工程设施多位于城市中心区域,兼具建筑工程与传统水利工程的特点,邻近周边构建物、施工作业面狭窄、管线交叉情况普遍、技术难度复杂和工程信息量大。随着水利部大力推动BIM技术在本行业的应用研究,该文将探索BIM模型技术在海曙区内河水体调控工程全生命周期的应用,通过建筑信息模型的建立与应用,优化设计方案、节省资源和降低成本,实现建设单位、设计、施工和运维等各方的工作协同,以提高工程建设管理水平,为水利工程的BIM技术应用提供技术借鉴和参考。

跨区域大型梯级排水泵站群联合调度方案研究

为解决滨海地区大型梯级排水泵站群工程建成后的调度运行问题,以姚江二通道(慈江)工程为例,依据工程所在流域闸泵工程运行特点及防汛管理需求,依托甬江流域洪水模拟模型,通过建立基于本工程的"河—闸—泵"匹配及转换机制,构建分级调度控制指标体系,研究制定覆盖洪水全过程的梯级排水泵站群联合调度方案。结果表明,该调度方案在应对台风过程中能发挥较好作用。研究成果可作为工程后续调度运行的重要依据,亦可为类似工程或河湖闸泵群防洪排涝系统调度研究提供参考。