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题名抽蓄电站下库主坝渗流安全分析与评价
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作者
欧阳经富
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机构
深圳市水务规划设计院股份有限公司
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出处
《黑龙江水利科技》
2024年第4期69-71,共3页
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文摘
抽蓄电站运行使得水库水位波动频繁,掌握水库大坝渗流特征显得极其重要。从历史过程线及位势分析水库大坝历史渗流监测数据,结合实际运行情况,同时对水库运行中的5种不利水位工况采用有限元方法进行坝体渗流计算,评价大坝运行期间渗流稳定状况。分析表明:大坝心墙对水头具有明显折减效果,大坝无明显渗透变形问题。
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关键词
过程线
位势
安全评价
有限元
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分类号
TV697.32
[水利工程—水利水电工程]
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题名铜锣径水库主坝GNSS表面变形监测系统设计与应用
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作者
欧阳经富
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机构
深圳市水务规划设计院股份有限公司
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出处
《黑龙江水利科技》
2024年第8期94-97,共4页
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文摘
土石坝的填筑材料具有离散性、非刚性等特点,使得坝体变形有非一致性。库水位的频繁波动使得掌握水库大坝变形性态更加重要。建立使用GNSS表面监测系统进行坝体表面变形监测能够弥补依赖全站仪、水准仪等传统监测手段效率低、恶劣天气无监测数据的缺点。介绍了铜锣径水库GNSS表面变形监测系统设计方案,验证了GNSS监测系统的精度,表明GNSS监测系统精度能够满足规范要求,可以实现抽蓄电站大坝全天时、全天候、高精度监测要求,对于实现水库大坝安全监测信息化具有重要意义。
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关键词
GNSS变形监测系统
土石坝
抽蓄电站
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Keywords
GNSS deformation monitoring
earth and rockfill dam
pumped-storage power station
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分类号
TV698.11
[水利工程—水利水电工程]
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题名“天空地内”一体化安全监测系统的建立与应用
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作者
欧阳经富
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机构
深圳市水务规划设计院股份有限公司
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出处
《工程技术研究》
2023年第19期190-192,共3页
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文摘
深圳抽水蓄能电站下库库水位涨落频繁且快速,下游有大量居民住房与厂房。为及时、准确掌握水库大坝变形性态,文章建立了基于InSAR技术(合成孔径雷达干涉)、无人机航拍技术、GNSS监测技术和坝体内部传感器技术的“天空地内”一体化监测系统,获取了丰富的大坝多维变形监测信息,利用云平台实时处理、分析、展示了变形信息,效果优良,为类似电站安全监测提供了参考。
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关键词
INSAR技术
GNSS监测技术
云平台
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Keywords
InSAR technology
GNSS monitoring technology
cloud platform
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分类号
TV698.1
[水利工程—水利水电工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名BP神经网络与多项式拟合在沉降监测中的应用
被引量:8
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作者
王存友
黄张裕
汪闩林
欧阳经富
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机构
河海大学地球科学与工程学院
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出处
《地理空间信息》
2017年第6期107-108,113,共3页
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文摘
采用BP神经网络和多项式拟合的数据处理方法并在MATLAB中编程实现,将两种模型在隧道沉降监测与预报中的可行性和精确性进行对比,得出两种模型的适用范围和预报精度。
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关键词
BP神经网络
多项式拟合
MATLAB
隧道沉降
预报
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Keywords
BP neural network
polynomial fitting
Matlab
tunnel subsidence
forecast
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分类号
P258
[天文地球—测绘科学与技术]
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题名GM(1,1)模型在边坡变形监测中的应用研究
被引量:6
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作者
欧阳经富
谢新宇
李江浪
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机构
中南勘测设计研究院有限公司
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出处
《勘察科学技术》
2018年第1期50-53,共4页
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文摘
随着水电资源的不断开发,科学、准确地对电站周围的边坡变形监测和预测显得尤为重要。该文选择云南某已建水电站边坡作为研究对象,将边坡作为灰色系统,利用GM(1,1)模型作为预测模型,对前期监测数据序列,求得灰参数后,建立预测模型,得到预测结果。对比预测结果与实测结果,评价预测精度,并对变形发展趋势进行评估,得出结论:GM(1,1)预测模型能够满足边坡变形监测的要求,具有较好的预测精度,可以在边坡变形监测工程中广泛应用。
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关键词
边坡
沉降监测
趋势评估
GM(1
1)模型
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Keywords
slope
subsidence monitoring
trend assessment
GM ( 1,1 ) model
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分类号
TV223
[水利工程—水工结构工程]
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题名灰色神经网络组合模型在变形监测数据分析中的应用
被引量:10
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作者
李进
黄张裕
欧阳经富
王存有
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机构
河海大学地球科学与工程学院
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出处
《勘察科学技术》
2016年第5期48-50,共3页
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文摘
针对基坑变形预测中数据的灰色性和非线性的特点,提出用灰色神经网络组合模型预测基坑变形的新方法。该文将灰色模型与神经网络模型并联构成组合预测模型,融合二者的优点,并结合实例,将灰色模型、神经网络模型和灰色神经网络组合模型的预测结果进行对比分析。结果表明:灰色神经网络组合模型的预测结果更精确,对变形监测的生产实践具有一定的参考意义。
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关键词
沉降监测
GM(1
1)
BP神经网络
灰色神经网络
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Keywords
settlement monitoring
GM ( 1,1 )
BP neural network
grey neural network
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
N941.5
[自然科学总论—系统科学]
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