基于深度学习的双阶段大坝变形预测模型

为提高大坝位移预测的准确性,提出了一种新颖的基于深度学习的综合预测方法。首先引入了一种基于完全集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的多级数据降噪技术。这能有效地消除监测数据中的噪声和异常值,提高数据质量,为后续预测提供更合理的大坝变形数据。随后构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的深度学习模型。采用CNN从监测数据中提取丰富的特征,利用GRU来捕获和处理时间序列数据中的长期依赖关系。为了增强模型的表现,引入了自注意力机制,以帮助模型更好地处理和识别数据中的复杂模式。通过与其他预测方法的比较,实验结果表明,该方法在大坝位移预测的准确性和稳定性方面相较于其他方法有显著的提升,能够为大坝变形监控领域提供新方法。

露顶式弧形闸门闸坝一体化静动力学研究

针对现有露顶式弧形闸门静动力学分析存在一定简化的问题,应用ANSYS有限元软件对比分析了闸门单体和闸坝一体化的静动力学特性。以某水电站溢流表孔弧形闸门瞬启工况为例,建立了考虑止水摩阻、支铰体系和预应力锚索的闸坝一体化有限元模型。研究结果发现:在静力学方面,两侧止水对闸门各钢结构构件应力影响不大,最大差值为14.08%;闸坝一体化得出的固定支铰应力分布较闸门单体更为合理;锚块对闸门结构整体位移结果影响较大,闸门单体整体位移<不考虑锚索预应力的闸坝一体化整体位移<考虑锚索预应力的整体位移。在动力学方面,考虑流固耦合效应下止水降低了闸门结构的各阶频率;预应力锚索对闸坝一体化动力特性影响较小。

基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型

针对大坝变形数据中存在噪声干扰、常规深度学习预测模型关键信息挖掘能力较弱且难以确定最优参数等问题,首先采用变分模态分解(VMD)联合小波阈值降噪方法对监测数据进行处理;然后利用基于双重注意力机制的门控循环单元(DA-GRU)对降噪后的变形数据进行预测,并引入蜣螂优化算法(DBO)对模型参数进行寻优,从而构建了基于DBO-DA-GRU的大坝变形预测模型;最后以某拱坝实测变形数据为例,验证了DBO-DA-GRU较BP、GRU、DBO-GRU模型的预测精度更高、稳健性更好,可为大坝变形安全监控提供一定参考价值。

基于数值模拟的低水头闸坝工程下游冲刷动力研究

针对低水头闸坝工程长期面临下游河床冲刷问题,通过不同工况参数分析,构建闸室断面水工模型。同时,基于Fluent平台构建数值模型,采用边界设置以及动网格宏函数控制流体突变,从而改进模型。结果表明,粒径与冲刷流量对冲刷坑深度以及范围有直接影响;对下游冲刷坑流速进行分布数值模拟,二次开发模型能准确反映实际冲刷情况,相对误差0.092%,优于原有模型。研究成果可为水利工程的建设与维护提供技术参考。

三峡大坝深孔工作闸门流激振动特性研究

为深入探究三峡大坝深孔弧形工作闸门运行时的流激振动特性,对其进行了原型观测研究。结果表明:在闸门启闭动态运行时,其动位移极值和加速度极值都相对较小,振动较小;在启门、停门瞬间,闸门的动位移极值和加速度极值都明显增大,振动较大;当闸门开度在0.6~0.7时,闸门发生了强迫振动;1号、12号深孔弧形闸门在运行时都不同程度受到了流激振动的影响,但都属于微小或中等振动,处于安全范围内。相关成果可供大坝安全运行管理及闸门设计制造参考。

基于BIM的大跨度钢坝闸安装施工技术

大跨度钢坝闸作为景观挡水建筑物广泛应用于城市河道生态治理工程中,其现场安装工程量大、安装精度要求高。以西昌市“三河六岸”生态治理一期工程东河85 m及西河49 m两座大跨度钢坝闸为对象,通过应用BIM技术,建立了钢坝闸门三维模型,对钢坝闸安装工艺进行了优化处理,有效地提高了闸门一次安装的合格率,所取得的经验对类似大跨度钢坝闸门的安装具有较好的参考价值。

海河流域大跨度钢坝闸设计研究

随着国民经济的发展和生活水平的日益提高,人民群众对优美水生态环境的需求亦日益增长。在城市生态蓄水工程中,钢坝闸因其没有上部结构,可形成宽阔水面和跌水瀑布,营造出良好的生态水景观,同时还具有安全稳定、过流能力强、使用寿命长等优点,具有广泛的应用前景。但当前已建的大部分钢坝闸跨度较小,且沿河道全断面布设,大跨度、高水头的钢坝闸设计较少。本研究根据海河流域主槽型河道的特点,提出了沿河道主槽布置大跨度钢坝闸、控制设备布置于堤顶外侧的典型设计方案,相关结构设计、地基处理及钢闸门设计,对同类型河道中布置钢坝闸具有一定借鉴意义。

基于混沌云量子蝙蝠CNN-GRU大坝变形智能预报方法研究

针对大坝变形影响因素复杂、精准预报难度较大问题,为了提高在大坝安全管理过程中大坝变形的预报精度,本文从大坝变形非线性动力系统时间序列的强非线性出发,引入深度卷积神经网络,对大坝变形及其空间影响特性进行挖掘,引入门控循环单元,对大坝变形的时域特性进行挖掘,构建应用于大坝变形预报的深度卷积神经网络-门控循环单元大坝变形组合深度学习网络;同时,为了获取深度卷积神经网络-门控循环单元组合网络的最佳超参,引入了混沌云量子蝙蝠算法,建立了基于混沌云量子蝙蝠算法算法的深度卷积神经网络-门控循环单元组合网络超参优选方法;最后,提出了深度卷积神经网络-门控循环单元-混沌云量子蝙蝠算法大坝变形组合深度学习智能预报方法。基于实测数据开展预报研究,对比结果表明:与对比模型相比,提出的深度卷积神经网络-门控循环单元-混沌云量子蝙蝠算法预报方法取得了更精确的预报结果,混沌云量子蝙蝠算法算法用于超参优选获得了更佳的超参组合。

陆水大坝闸墩无损切割拆除施工

除险加固工程中,混凝土结构存在部分拆除的情况,此时必须在保证剩余部分结构不受损坏的基础上完成拆除。针对陆水大坝闸墩的实际情况,采取“绳锯切割、打孔吊装拆除素混凝土+人工破碎钢筋混凝土+气体切割拆除钢结构”的组合施工方案完成闸墩部分拆除,闸墩顶部附属结构全部拆除的任务。该方案在安全文明施工的前提下,圆满地完成了拆除任务,为大坝闸墩恢复施工奠定了基础,保障了枢纽除险加固工程的顺利完成。

基于CNN-aGRU融合模型的尾矿坝浸润线预测方法

为预防尾矿库溃坝安全事故,关联分析在线监测数据的深度,提出将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)融合的尾矿库浸润线安全态势预测方法,以掌握坝体的稳定性状况与安全发展态势。该方法综合考虑尾矿库监测数据复杂非线性和时序关联性等特点,利用一维卷积神经网络(1D CNN)模型获取多源数据的局部关联特征和空间特征,并利用GRU模型获取浸润线数据的时序特征,采用自适应矩估计权重衰减优化算法(AdamW)优化模型梯度的自适应性,提高预测模型泛化能力和预测精度,并以河南洛阳某金属露天钼矿尾矿坝进行试验验证。试验结果表明:对比传统BP神经网络、长短期记忆网络(LSTM)、GRU等预测模型,该预测模型在平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、R 2几项关键指标上,分别达到0.01391562、0.005432、0.000045、0.006702、0.998334,实现对浸润线变化态势快速精准预测。

基于PLC的景观河道钢坝闸控制系统设计

通过分析研究景观河道钢坝闸控制系统,结合工程实际特点完成钢坝闸可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)的系统设计。该控制系统利用PLC、计算机及组态监控技术进行设计,具有可靠性高、稳定性好、可操作性强、易于扩展和维护等特点,提升了河道钢坝闸门运行的工作效率和安全性,能够减少工作人员数量,降低劳动强度,对今后类似工程的设计具有一定的借鉴意义。

晋祠泉域罗家曲至龙尾头段生态补水分析

晋祠泉是“三晋第一名泉”,在大规模采矿以及过度开采地下水的双重破坏下,地下水位持续下降,于1994年4月30日出现了断流。文章针对晋祠泉域罗家曲至龙尾头段生态补水工程进行分析;在汾河干流上游强渗漏段自上而下兴建了4座拦河闸坝进行生态补水,可加大地表水的下渗量和晋祠泉域岩溶水的入渗补给量,从而促进地下水位抬升,推动晋祠泉早日实现复流,同时也能改善汾河河道生态环境。

基于优化VMD与GRU的混凝土坝变形预测模型

为提高大坝变形预测精度,基于“分解-重构”思想,采用变形信号处理技术对实测变形加以时频分解,并结合深度学习网络对分解信号分项预测再重构,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与门控循环单元(GRU)的混凝土坝变形预测模型。该模型使用灰狼优化算法(GWO)优化的VMD把原始数据分解为一组最优本征模态分量(IMF),利用GWO优化的GRU网络对每个IMF分量进行滚动预测,通过叠加各个分量的预测结果得到位移序列预测结果,解决了VMD人工选择参数导致分解效果差及GRU人工选择参数影响训练速度、使用效果及鲁棒性等问题。工程实例预测结果表明,该模型的预测误差小,具有良好的预测精度与稳健性。

顶升式液压启闭机在七星河水位调节坝中的应用

七星河防护体系由多个部分组成,溢流坝对七星河水位起到双向挡水和调节功能。本研究根据调节坝金属结构设备设计理念与原则,拟定防洪工作闸门兼检修闸门+弧形工作闸门方案、平板闸门+卷扬机方案、平板闸门+液压启闭机方案3套方案,通过3个方案的混凝土工程量及投资对比,选择平板闸门+液压启闭机方案。结合选定方案的工作原理及技术特点,进行了工作闸门、液压启闭机、各滑轮、钢丝绳设计。并对防洪工作闸门进行了安装与调试,在运行中发现,启闭过程中油缸同步性能良好,偏差控制在设计允许值10 mm以内,当启门梁抬升至检修平台以上无侧向支撑时运行仍十分平稳,达到了预期的效果。

基于ISSA-GRU的大坝变形预测研究

针对大坝预测中采用深度学习方法难以确定最优参数和精度不高等问题,改进了麻雀搜索算法(SSA),采用改进麻雀搜索算法(ISSA)对门控循环单元(GRU)的参数进行寻优,构建了基于ISSA-GRU的大坝变形预测模型,并将该模型应用于黄河上游青海段龙羊峡大坝变形预测中。结果表明,基于ISSA-GRU的大坝变形预测模型具有更高的预测精度和稳定性,可为大坝变形预测提供参考。

闸坝对北运河流域河流栖息地连通性的影响

河流栖息地连通性对于河流水生态系统质量与稳定性至关重要,是河流生态复苏与健康保障的关键,如何量化坝址对于河流栖息地连通性的影响对于水生态保护与修复具有重要意义。研究选取北方典型多闸坝河流北运河为研究对象,利用树状河网连通性指数(Dendritic Connectivity Index,DCI)进行流域河网内闸坝对于河流栖息地连通性影响的定量分析,经1980年、2000年、2020年3个不同时期的流域闸坝空间数量、闸坝切割河段长度及总河长及DCI值关系分析表明:3个不同时期流域闸坝数量分别为11、20、23个,DCI值分别为51.6、28.7、26.5,从1980-2020年的40 a间,闸坝数量增加了109.1%,而DCI降低了48.6%,反映出河流栖息地连通性状况在变差。研究还表明不同空间位置的闸坝对河流栖息地连通性的影响特征存在差异,表现为位于干流的闸坝比支流的更影响河流栖息地连通性,模拟计算显示北运河干流闸坝影响河流栖息地连通性的平均程度是支流的10倍左右。流域鱼类种类和数量调查也表明北运河内的闸坝数量的增加对河流栖息地连通性产生较为明显不利影响。通过提高闸坝DCI值实现流域河流栖息地连通性保障的分析,对于多闸坝河流生态复苏及保护修复具有一定指导意义。

基于卷积循环神经网络的混凝土坝变形预报

针对混凝土坝变形量与变形因子之间作用机理的复杂性,本文结合深度学习网络对复杂特征信息挖掘的优势,建立基于CNN-GRU的混凝土坝变形预测模型。采用卷积神经网络对历史变形监测数据进行卷积以提取时间序列的特征,利用门控循环单元生成特征描述,进一步挖掘变形序列变化趋势,实现对混凝土坝的变形预测。基于实际监测数据研究表明:本文所提的方法获得了更高的预测精度,均方根误差达到0.8371,平均绝对误差达到0.6049,平均绝对百分误差达到9.47,在大坝变形监测中具有一定的优越性和实用性。

弧形闸门抗磨蚀底缘研究

高含沙河流上具有局部开启运用要求的泄洪排沙孔洞弧形工作闸门底缘极易发生磨蚀破坏,传统修复方法时间长,且修复质量难以保证,影响工程防洪安全运用。通过对磨蚀破坏机理、弧形闸门结构及抗磨蚀材料分析比选,提出由抗磨板和承载构件组合而成的装配式抗磨蚀弧形闸门底缘结构设计方案,该结构不降低弧形闸门的整体强度和刚度,能显著增强弧形闸门底缘的抗磨蚀性能,能明显提升磨蚀底缘的修复效率和修复质量,既适用于新建弧形闸门,又适用于已服役弧形闸门底缘的改造。经小浪底水利枢纽工程4年的实际运用,效果良好。

钢坝闸的比选及在工程中的应用

近年来,随着城乡生活和工业供水的需求越来越大,在水利水电建设中,顺应对景观建设、环境整治和河道治理等工程特点要求,钢坝闸在水利工程中得到了非常广泛的运用。钢坝闸是一种新型、新颖景观液压驱动式闸门,根据底轴驱动翻板闸门的工作原理、结构特点和结构布置的要求,针对工程的特点与其它闸型进行比选。

钢坝闸技术在胭脂河项目中的应用分析

钢坝闸作为一种新型水利工程设备,在河道优化改造的过程中起到了重要作用。文章结合胭脂河工程项目,对大型钢坝闸技术要点进行了详细的分析,最后从安全控制、环保施工和质量管理方面提出了具体的工程项目质量控制优化措施,研究成果可为同类项目建设施工提供有效参考。