基于小波变换的组合模型在大坝变形分析中的应用

传统的GM(1,1)模型在进行变形预测时受原始数据条件影响较大,预测精度受限。为了提高GM(1,1)模型的预测精度,更好地服务于大坝变形的趋势判断,本文在传统GM(1,1)模型的基础上引入数据去噪方法,构建组合预测模型,并将组合预测模型应用于实际大坝沉降变形监测数据预测中。实验结果表明,小波-卡尔曼滤波去噪方法去噪结果优于单一的小波去噪方法或卡尔曼滤波去噪方法的去噪结果,同时小波-卡尔曼滤波去噪方法去噪后数据的预测精度更高,更加适用于实际工程项目变形监测。

芝瑞抽水蓄能电站沥青混凝土心墙砂砾石坝坝体反滤设计及渗流安全评价

根据抽水蓄能电站运行期水位变化频繁、水位变幅大的运行工况,针对天然砂砾石料抗渗透破坏和冲蚀能力差的缺点,结合国内在建抽水蓄能电站中首座采用砂砾石料筑坝并直接填筑在河床覆盖层上的沥青混凝土心墙坝,基于当前反滤准则仅重视级配关系而忽略相对密度对砂砾石料渗透性影响的缺点,提出了修正的砂砾石料反滤准则,并通过心墙砂砾石坝坝体的反滤设计、各区坝料的渗流试验及坝体的渗流安全分析进行了验证。结果表明:除级配特征外,反滤设计中相对密度变化对反滤保护能力的影响也至关重要,由于天然砂砾石料渗透性能差,在库水位快速下降过程中,短时间内砂砾石坝体内孔隙水无法排出,坝内浸润面跌落速度远低于库水位下降速度,存在明显的滞后现象,且随水位变化,坝体内部存在渗透坡降大于允许坡降的现象,通过修正反滤准则进行的坝体各分区间的反滤保护设计,可有效应对抽水蓄能电站运行过程中库水位变化频繁、水位变幅大带来的心墙坝大坝迎水侧砂砾石料的渗透稳定问题,结合优良的力学特性及储量丰富便于施工的特点,砂砾石料也是构筑抽水蓄能电站当地材料坝的良好天然材料。

一种米波段8通道的DAM设计

伴随着半导体技术进步,计算机技术的不断发展,电磁环境变得越来越复杂,这为目前数字阵列模块的设计迎来了新的挑战。为了能在这种环境下保持良好的工作状态,文中介绍了一种基于米波段8通道的数字阵列模块(digital array module,简称DAM)设计。在米波段接收时存在大量的杂波信号,该杂波信号与接收的回波信号之间会引起一定的信号互扰,严重影响目标探测,该DAM接收端通过采用多级滤波方式,完成对接收信号的滤除净扰,降低底噪,提高组件的灵敏度;通过进行独立可控的多通道设计,实现收发数字波束形成。该DAM完成了多功能,高集成,低成本一体数字化设计,技术成熟,已经在某项目中运用。

基质组配、填充方式及水力负荷对生态滤坝净化效果的影响

为提升生态滤坝净化能力,选取砾石、沸石、陶粒、蛭石4种基质,进行基质组配、填充方式及水力负荷等多情景下的污染物(COD、氨氮、总磷)去除效果试验。试验结果表明:砾石+陶粒组配方式去除COD效果最好,而去除氨氮和总磷效果最好的组配方式是砾石+沸石;砾石和沸石均匀混合有利于COD的去除,而砾石在前沸石在后的填充方式是去除氨氮和总磷最高效的填充方式;随着水力负荷的增大,3种填充方式下COD和总磷的去除率均呈现递减趋势,均匀混合填充方式下氨氮的去除率呈现递减趋势而分层填充方式下氨氮的去除率呈现先增大后减小趋势。

基于无人机LiDAR数据的陡崖反坡滤波技术及应用

为了解决传统的不规则三角网(Triangular irregular network,TIN)算法在陡崖反坡地形滤波时,由于陡崖反坡会产生多个投影交点,坡度出现负值,陡崖反坡区域岩壁点往往被错误过滤的问题,提出一种刚性坐标变换与TIN结合的机载激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)点云滤波算法。采用刚性坐标变换的方法重新构建陡崖面的直观形态,将陡崖反坡等特异地形常规化。以湖北省恩施市姚家平水利枢纽工程坝址区域的陡崖反坡数据进行滤波分析,构建了侧向数字高程模型(DEM)表达陡崖地形,实现了侧向DEM在坝体填筑量计算上的应用。结果表明:该算法能够在陡崖反坡区域大幅降低Ⅰ类误差,并将Ⅱ类误差控制在一定范围内;应用该技术可为大坝设计提供直观准确的DEM,为三维设计提供了新思路。

台阶法收坡在心墙坝反滤料填筑中的应用研究分析

台阶法收坡在土石坝反滤层填筑中的运用可避免修坡困难、心墙料与反滤料相互侵占、施工效率低等传统施工问题,同时相较于使用“双料摊铺机”,机械设备投入少,但是在一定程度上减小了反滤层的有效厚度。通过对反滤层设计基本原理进行分析及有限元渗流分析,得出台阶法收坡施工致使反滤层有效厚度减小对于反滤层功能发挥及渗流稳定不会造成不利影响,反滤层逸出水力坡降减小明显,可用于心墙土石坝反滤层填筑以提高施工效率、降低生产成本。

卡尔曼滤波在大坝动态变形监测数据处理中的应用

详细地讨论了离散线性系统的卡尔曼滤波模型的建立及相应的精度评定公式,通过对某大坝动态变形监测数据的卡尔曼滤波处理和结果分析,发现卡尔曼滤波值、预报值与原始观测值数据曲线的变化趋势非常接近,说明所建立的卡尔曼滤波模型是合理的、可靠的,可以较好地模拟动态目标系统的变化规律。同时,卡尔曼滤波模型能够实时、快速地处理大量动态变形数据,并能有效地改善动态变形监测数据的精度。

基于SBAS-InSAR技术的大坝形变探测与监测

针对大坝安全运营的形变监测问题,研究基于多基线干涉合成孔径雷达(SBAS-InSAR)技术的大坝形变探测与监测方法。设置时间基线阈值,生成大坝差分干涉相位图;利用改进的戈尔茨坦滤波(Goldstein)算法,滤波处理大坝差分干涉相位图;采用最小不连续的区域增长解缠算法,相位解缠大坝差分干涉相位图;通过相干系数阈值法,在大坝相位解缠图内选取高相干点;建立大坝形变探测与监测的高程测量估计数学模型;通过奇异值分解法,求解数学模型,实现大坝探测与监测结果。实验证明:该方法可有效生成大坝差分干涉图,并去除大坝差分干涉图的内部噪声;可有效探测与监测大坝内各监测点的形变量。

“635”水利枢纽粘土心墙坝反滤料特性分析与试验研究

根据新疆“6 35”工程VII料场砂砾料的级配特性 ,分析了该料场直接生产反滤料的可行性 ,对该料场生产的三种级配规格反滤料 ,按最不利工作条件进行了试验研究 .研究结果表明 ,尽管反滤料的不均匀系数较大 ,但由于其细料含量较高 ,仍具有较好的渗透稳定性和滤土作用 .在较高的渗透比降条件下 ,反滤料均能够很好的保护防渗土料 .

生态沟渠对农田排水中氮磷的去除机理初探

在野外分别构建生态沟渠(采用分布有10 cm×10 cm长方形孔的混凝土板材,沟底、沟壁种植植物)、对照沟渠1(采用硬质化混凝土板材,未人为布设植物)和对照沟渠2(土质沟渠,未人为布设植物),研究了3种沟渠对颗粒物的拦截效果及其机理。结果表明,生态沟渠对农田排水中氮磷的高效去除机理主要表现在沟渠植物的吸收、过滤箱中的基质吸附和植物吸收、沟渠拦截坝所产生的减缓流速和沉降泥沙等方面。其中,沟渠植物吸收氮磷分别占夏季试验进水氮磷总量的68.30%和78.45%,泥沙沉降占1.05%和5.05%;生态沟渠放置过滤箱后的氮磷去除效果显著好于未放置时,过滤箱中的植物吸收氮磷占放置过滤箱试验进水氮磷量的0.37%和1.55%,过滤箱中的基质吸附占10.82%和37.94%;生态沟渠设置拦截坝时的水力停留时间较未设拦截坝时延长2.0倍。

生态滤坝处理微污染河水实验研究

采用沸石和砾石构建生态滤坝,研究不同组配方式下生态滤坝的污染物去除效果,同时将铁碳微电解技术引入生态滤坝,研究铁碳生态滤坝对微污染河水水质净化效果。结果表明,混合滤坝的NH3-N和TN的平均去除率比分层滤坝分别高9.75个和8.01个百分点,说明基质混合生态滤坝的污染物去除效果更好。铁碳生态滤坝的COD、NH3-N、NO2--N、TN的平均去除率分别比混合滤坝提高18.68个、4.17个、15.56个和8.99个百分点,说明添加铁碳可以增强生态滤坝对COD和TN等污染物的去除能力。通过微生物群落结构及多样性分析,铁碳滤坝微生物群落多样性较高,优势菌为假单胞菌属和狭义梭菌属。

卡尔曼滤波在变形监测数据处理中的应用

通过对某大坝动态变形监测数据的卡尔曼滤波处理和结果分析,并考虑大坝水位和温度影响建立与水位和温度因子有关的模型,同多元线性回归分析方法和多项式拟合方法对比,表明卡尔曼滤波模型能够实时,快速地处理大量动态变形数据,并能有效地改善动态变形监测数据的精度。

基于M估计的抗差Kalman滤波算法在某混凝土重力坝变形监测中的应用

为了解决标准Kalman滤波法不能很好处理大坝变形观测粗差与状态方程异常的问题,提出了采用基于M估计的抗差Kalman滤波算法,在最小二乘准则的基础上,通过调整观测值对状态估计的比例权重,可得到模型参数的稳健估计,给出了其滤波准则及递推公式,并根据预测残差调节增益矩阵的大小,尽可能地削弱监测噪声和动态噪声里粗差的影响,让系统处于比较稳定的状态。实例应用结果表明,该算法不仅可提高滤波精度,且能很好地控制观测异常和动态扰动异常对监测的影响。

基于中值滤波的灰色预测模型及其在大坝变形预测中的应用

在大坝变形监测中,当用GM(1,1)模型对稳定变化的变形数据序列进行预测时,效果较好。但是,影响坝体变形的因素多种多样,且处于动态变化之中,观测数据中将不可避免地存在着一些随机扰动,这些扰动使大坝的变形曲线发生异常波动。此时仅用GM(1,1)模型进行预测,其精度和可靠性就会下降。为此,本文提出一种基于中值滤波的GM预测模型,即先用中值滤波算法对发生波动的原始变形监测数据进行滤波处理,而后再建立GM模型进行灰色预测。实例证明,基于中值滤波的GM预测模型可以有效地提高大坝变形的预测精度。

反滤料级配设计的思考

反滤料的级配设计是土石坝设计的核心问题之一。反滤料设计除了要满足规范中滤土、排水、保护被保护土裂后自愈的要求外,还应能适应较大剪切变形,起到变形过渡的作用。将土料分为"骨架粗料"和"填充细料"两部分,并用此模糊概念,将《碾压式土石坝设计规范》的反滤料设计观念具体化:①探讨了含有大于5 mm颗粒的防渗混合土的宏观概念,指出其细粒组含量η0.075与大于5 mm颗粒的含量P5是一对"因土而异"的特征值,可沿用美国垦务局的反滤准则中对被保护基土的四个分类及各类的反滤关系,但得到的反滤料的D15应视为反滤料"填充细料"的D15;②从刘杰对渗透变形的分类研究中,可引伸出反滤料的"骨架粗料"和"填充细料"的分界粒径df和"填充细料"的临界含量ηf,并将反滤料的设计依据归结为九项条件;③通过实例,详细地解说了反滤料的实用设计方法。

基于Kalman-ARIMA模型的大坝变形预测

大坝变形预测是大坝安全监测系统的关键组成部分,对监控大坝的安全运行起着关键作用。然而,大坝变形监测数据易受到随机干扰噪声的污染,影响变形预测的精度。故提出了Kalman-ARIMA模型,即先根据卡尔曼滤波法剔除观测数据中的随机干扰噪声,然后利用ARIMA模型对经过滤波后的数据进行建模并作预测。结合某大坝的位移监测数据资料,利用Kalman-ARIMA模型预测了该大坝的位移,并与仅利用ARIMA模型预测的位移值作对比,结果表明,Kalman-ARIMA模型能够有效地降低预测值与真实值之间的误差,可以应用于大坝变形预测。

灰关联Kalman滤波的大坝变形分析模型

针对某大坝变形影响因子多的情况,给出了一种基于灰色关联分析下卡尔曼滤波的新算法。以某大坝的水平变形为例,通过灰色关联分析讨论各影响因子的关联度并建立灰关联卡尔曼滤波模型,与普通卡尔曼滤波模型进行了对比分析,结果表明:灰关联Kalman滤波模型的综合精度较高,能够提供更准确的预报结果,对大坝变形分析研究有一定意义。

混凝土面板堆石坝中过渡区的渗流控制作用研究

在面板完好的条件下,面板堆石坝坝体的渗透稳定性很容易满足要求;在面板止水破损和面板失效的不利条件下,过渡区的渗流控制作用对于大坝的渗透稳定性具有关键意义。结合水布垭大坝实例,通过层间系数的分析,认为必须通过试验研究过渡料对垫层料的反滤保护作用。通过反滤试验研究了水布垭全级配过渡料对垫层料的反滤效果和渗透变形规律,结合已发表的研究成果进行综合分析,探讨了过渡区的渗流控制作用机制:过渡料与主堆石区一起,可对坝体起到很好的排水作用;在面板止水破损和面板失效的不利条件下,垫层料内部可能会发生颗粒迁移和内部结构调整,但在过渡料的反滤保护作用下可维持渗透稳定;初次遇到这种工况时,过渡区自身会有少量细粒流失,但其骨架将维持稳定,借助于主堆石区的支撑作用,过渡区将继续发挥其反滤和排水的双重作用。

土石坝监测数据的未确知滤波

在分析粗差和异常值表征特性的基础上,结合未确知数学理论,提出了一种新的基于可信度概念的粗差探测方法———未确知滤波法(UF法),并深入研究了未确知滤波法阈值参数λ的取值方法,通过对该方法潜在问题的分析,提出了相应的解决措施,即通过迭代滤波实现λ的优化,并运用列举法选择出最优的分段参数m,从而保证未确知滤波结果的正确性和可靠性。通过将未确知滤波法应用于土石坝监测数据的粗差探测和处理的实例,可以看出该方法克服了传统粗差处理方法存在的粗差互相污染、遮蔽、弃真以及难以区分粗差和异常值等问题。本方法还具有动态实时的特点,尤其适合于处理观测周期长、测值跨度大的数据序列的粗差判别工作,是一种解决土石坝监测资料粗差判别及处理等问题的较为理想的方法。

卡尔曼滤波-AR模型在大坝变形预测中的应用

基于某大坝拱冠梁处坝基2007年5月至2009年4月每月的水平位移观测数据,首先用卡尔曼滤波对建模数据进行处理,然后基于处理后的数据建立AR 4阶模型,利用卡尔曼滤波-AR模型对2007年9月至2009年4月每月的水平位移进行递推预报,并与实测值进行了对比。结果表明:卡尔曼滤波-AR 4阶预测模型的预测值明显优于一般AR 4阶预测模型的,更接近于实测值,预测精确度更高,更适用于大坝变形趋势的预测。