新时期丹江口水库大坝安全管理与对策建议

丹江口水库是南水北调工程的重要组成部分和国家水网的重要结点。新时期,水库大坝安全管理进入高质量发展阶段,智能化、信息化水平的提高,对工程安全、供水安全、水质安全等提出了新的更高要求。丹江口水库大坝安全管理面临着监测设施数据覆盖不全、感知能力有待提升、消落带管理难度大等挑战。综合分析了丹江口水库大坝安全管理现状,针对新时期丹江口水库大坝安全管理存在的问题,提出开展“四个大坝”建设:以大坝安全鉴定、关注混凝土耐久性、推进高效无损智能检测技术应用为重点的安全大坝建设;以完善大坝安全监测体系、推进数字孪生丹江口建设为重点的智慧大坝建设;以坚持山水林田湖草沙一体化保护和系统治理理念、推进消落带治理和保护为重点的生态大坝建设;构建工程与景观、功能与文化相结合的人文大坝建设。

新时代小水电站大坝安全提升路径探讨

在追求共同富裕和实现“双碳”目标的新时代,小水电作为绿色可再生能源在乡村振兴和“双碳”目标实现上展现出独特价值。小水电站的大坝、渠道、压力前池、压力管道等设施涉及公共安全,需要提升安全保障能力。通过对小水电站大坝安全现状及挑战的分析,探讨强化法律法规支持、实施分类安全鉴定以及完善双重预防机制等具体策略,并提出小水电站大坝安全提升实施路径。

大坝安全巡检无人机最优图像采集工况试验研究

为提高大坝安全巡检无人机图像采集的有效性,针对拍摄距离、风速和光照条件三项重要影响因素,基于大疆Phantom 4 Pro无人机开展试验,分别结合图像自适应阈值二值化、无人机位移及深度学习方法对图像的信息提取效果进行评估,从而研究无人机大坝巡检最优的图形采集工况。研究结果表明,在拍摄距离为3 m、单向风速为2.5~4.0 m/s范围内、晴天背阳的光照条件下,无人机悬停能力较好,不会与被拍摄物体表面发生碰撞,且采集的图像质量最佳。优化了无人机图像采集方案,为基于无人机巡视大坝工作提供参考依据。未来可以进一步应用自动化巡检系统、传感器技术和智能飞行控制算法,实现无人机在大坝安全巡检中的全面应用。

基于云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析

模糊FMECA法通过对水库大坝隐患出现的频率、影响程度进行评价,并通过赋予权重及模糊综合评判对大坝进行风险评估,具有一定的科学性及实用性,但仍存在无法体现大坝隐患因子的随机性及无法准确反应专家主观偏好关系的缺陷。基于此,提出了云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析方法,将模糊FMECA法中的评判矩阵、权重矩阵、对应的评语集进行逆向计算,得出了云模型数字特征值,通过模糊评判得到水库大坝风险评判结果的云模型;根据约束条件确定相应评语集的云模型的数字特征值,将大坝风险评判结果的云模型及各评语集云模型通过MATLAB仿真化,以此实现对水库大坝的安全性评价;将该方法运用到云南省某大坝中,得到了该大坝的内部安全评估等级为A,与现场专家组评判结果一致。证明了基于云模型-模糊FMECA法的水库大坝安全性分析具有一定的可行性及科学性。

基于Vue.js+Django的大坝安全监测信息管理系统开发

随着大坝安全监测向自动化、智能化和高精度化发展,统一管理监测数据,提升系统的跨平台性、兼容性和易维性已成为提高大坝安全监测信息化管理水平的关键。归纳分析大坝安全监测常用的电阻式、差阻式、振弦式等传感器参数及监测变量信息,设计数据标准化导入模板。基于前后端分离开发模式,采用Vue.js+Django框架,运用RESTful API统一功能接口。开发集多类型数据源的导入、预处理、查询及报表快速生成等功能的信息管理系统,实现监测数据的集中规范化管理。研究成果已应用于某水电站,显著提高了大坝安全监测信息管理的效率,可在类似工程中推广应用。

大坝安全监测数据异常识别模型簇研究

监测数据异常识别是大坝运行安全在线监测的前提和基础。单一识别方法难以实现高效准确识别,而RREW模型对规律不佳与单台阶数据序列容易漏判且计算效率低。为此,提出了基于卷积神经网络的一维VGG数据异常识别模型,建立了由统计回归、稳健回归、一维VGG识别模型等模型库和Pauta准则、MZ准则等判别准则库共同构成的大坝安全数据异常识别模型簇,并构建了不同数据类型与异常识别模型及预警准则的匹配机制。工程校验表明:一维VGG模型对不同序列长度、不同台阶占比的数据序列均具有较好的识别效果,能有效弥补传统回归模型和稳健回归模型的不足,由前述3种模型及两种准则共同构建的异常识别模型簇可实现海量数据异常的在线精准、快速识别,为大坝安全在线监测提供可靠的数据支持。

大坝安全监测数字孪生系统应用研究

针对传统大坝安全监测系统在海量数据管理、风险识别灵敏度及预警预报响应时效方面存在的不足,采用基于Revit的BIM技术与Three.js可视化技术,构造与原型高度相似的数字模型,通过有限元法迭代进行材料性能参数反演,进而分析得到大坝各部位运行性态;利用MySQL关系数据库技术、NEO4J图数据库技术、智能算法及微服务技术进行数据管理,构建包含完整监测信息的大坝数字孪生安全监测系统。通过嵌入的概率图模型进行大坝安全风险评估,实现大坝的在线监测、实时参数反演和安全风险评估,并对未来工况进行安全性态预测和预警。工程应用实践表明,系统在风险识别和预测预警的实时、高效、准确性等各方面都得到极大改进,显著提升了大坝安全管理效率与抵御风险的能力。可为同类型工程的安全监测系统提供借鉴。

基于LV-DBSCAN算法的大坝安全监测数据异常检测

大坝安全监测数据原始序列中常存在异常测值,极大影响了大坝安全监测资料分析的可靠性和准确性。为此,在分析异常值特性及传统异常检测方法优缺点的基础上,分别从局部与整体角度研究监测数据异常检测方法。首先针对多重局部异常系数法要求数据序列较长且数据等时间间距等缺陷,提出了局部变化异常系数法(LV)及局部方法与整体方法协同判别策略;进一步引入密度聚类算法(DBSCAN),提出了兼顾数据整体与局部特性的LV-DBSCAN异常检测方法。以某混凝土重力坝两垂线测点顺流向位移监测数据为实例,对比分析了不同方法在不同类型数据集上的检测精度。研究结果表明,所提LV-DBSCAN方法适用性更广,准确率更高,误判率更低。

乐昌峡水利枢纽工程大坝安全监测系统鉴定综合评价

大坝安全监测作为其安全管理的核心环节,是评估大坝安全性状的关键因素,可以为运行管理和调度决策提供科学依据,其中安全监测系统鉴定是对大坝安全监测的全过程进行综合评价。文章结合乐昌峡水利枢纽工程,从环境量、变形、渗流、应力应变及温度等监测设施可靠性、完备性、运行维护、自动化评价4个方面出发,完成监测系统综合评价,并对监测系统的升级、改造提出意见和建议,为保障大坝安全监测系统持续可靠运行提供技术支撑。

大坝安全监测数据降噪的流形学习方法

针对大坝变形、渗流、应力应变等安全监测数据难以避免受到噪声污染,且传统线性降噪方法去噪效果不佳的问题,提出了基于相空间重构与流形学习相组合的大坝安全监测数据非线性降噪方法。该方法在重构大坝安全监测数据时间序列相空间的基础上,通过交叉应用局部切空间排列方法与极大似然估计、自适应邻域等方法,以重构的相空间为桥梁,提取大坝安全监测数据序列深层次信息,得到降噪后的大坝安全监测数据。工程实测数据验证结果表明,相比小波软阈值法和固定邻域-LTSA法,本文提出的方法降噪效果更优,具有一定的工程应用价值。

水库大坝安全保卫法律制度探析

我国水库大坝众多,其安全事关国计民生及公共安全。《水库大坝安全管理条例》对大坝安全管理作出了全面规定,但有关大坝安全保卫的规定主要散见于相关法律法规中且存在一定空白。比较分析了制定水库大坝安全保卫法规的不同立法形式及优缺点,提出修改完善现行水库大坝安全保卫相关法律法规的具体建议。

基于UE引擎的数字孪生大坝安全监测系统

针对传统大坝安全监测系统场景化展示水平较低、精细化管理能力不足的问题,利用虚幻引擎Ureal Engine构建了新型的数字孪生大坝安全监测系统,在传统大坝安全监测系统数据感知、预警分析技术的基础上,结合基于UE引擎的数字孪生场景构建技术,对工程安全相关的监测要素进行全面展示,实现了大坝安全监测的可视化、场景化表达,提供了沉浸式的大坝安全监测体验,为加强水库大坝安全防范、提升风险预警能力、保障水库综合效益提供技术支撑,为水库工程安全管理工作的优化创新提供思路。

基于随机森林算法的大坝安全监测研究

基于大坝的安全运行监测数据,运用智能算法构建大坝安全监测模型,力求精度高、稳定性好的大坝安全监测预测模型,以便能更及时准确地预测大坝可能存在的安全风险。针对大坝安全监测数据构建了基于随机森林算法的大坝变形监测模型,通过实际案例对某大坝进行建模,根据训练拟合数据与实测值比较,分析了其拟合度与误差,作出了未来变形预测分析。与BP神经网络算法的大坝变形监测模型进行对比,结果表明基于随机森林算法较BP神经网络算法预测精度较高,稳定性较好,综合预测能力更强,为大坝位移变形预测提供了一种新途径。

基于GB-SAR的汾河水库大坝安全监测

为提高水库大坝位移监测精度,文章基于GB-SAR技术构建IBIS-L系统,对太原市汾河水库大坝变形进行监测。结果表明:GB-SAR活动期,其偏差均方根误差为±0.2mm,检测结果比传统GPS监测更精准。与传统SAR测量方法相比,GB-SAR可实现对特定区域的持续监测,提高了监测频率和及时性。研究结果为水库大坝安全运营提供参考依据,有助于进一步提高汾河大坝安全监测的效率和精度,提升大坝安全预警的可靠性。

长江科学院重庆分院承担的秘鲁查格亚水电站大坝安全评价项目顺利通过验收

2024年1月30-31日,由长江科学院(简称“长科院”)重庆分院承担的“秘鲁查格亚水电站大坝安全评价项目”验收会在武汉召开。会议由湖北能源集团股份有限公司党委委员、副总经理姜德政主持。中国长江三峡集团有限公司、湖北能源集团股份有限公司、瓦亚加发电股份有限公司等单位的领导和代表参加会议。

数字孪生小浪底大坝安全监测管理平台建设与应用研究

基于数字孪生小浪底总体框架,开展了小浪底大坝安全监测管理平台建设,打破了多套原有业务系统的技术壁垒,构建了安全监测数据底板、模型平台和业务应用,已在小浪底水利枢纽高水位运行、调水调沙、汛期防洪运用中发挥了关键作用。文章详细介绍了小浪底大坝安全监测管理平台的建设背景、总体架构、建设内容和应用成效,可为同类工程建设提供借鉴与参考。

BDS基准网处理技术在大坝安全监测中的应用

为准确了解大坝安全状态,减少传统大坝安全监测受气候、环境等因素的影响,基于BDS基准网处理技术实现了大坝安全监测自动化。在BDS基准网处理中,采用双差基线解算模型,并构建大气延迟修正算法,开发了BDS基准网处理软件。通过该软件在国内某大型水利大坝开展BDS安全监测应用测试,并将测试结果与商用软件TBC+COSA进行对比。结果表明,该软件在实验区域内的监测精度与商用软件相当,基于BDS-3和BDS-2/BDS-3两种模式下的水平定位精度均能达到±1 mm,说明该软件的解算成果可靠,也充分说明基于BDS-3的基准网处理技术可满足高精度自动化大坝安全监测的要求。

水电站大坝安全监测及运行管理分析

水电站大坝作为重要的水利工程,不仅承载着能源供应的责任,同时也面临着复杂多变的自然环境和工程运行条件。保障大坝的安全性和稳定运行是水电站管理的首要任务。因此,本文旨在通过对大坝安全监测及运行管理的系统分析,全面了解现有技术在实践中的应用,以及面临的挑战和问题。通过深入剖析大坝监测与管理的各个方面,我们旨在为提升水电站大坝安全水平提供有针对性的建议,推动该领域的不断发展。

水利工程中的大坝安全与监测技术研究

水利工程中的大坝安全与监测技术研究是保障水资源利用与民生需求的重要课题。本文首先梳理了大坝安全问题的现状与挑战,强调了监测技术在大坝安全管理中的关键作用。接着,文章深入探讨了传统监测技术的优缺点,并介绍了一种新型大坝安全监测技术,该技术通过引入先进的传感器与数据分析方法,能够实现对大坝结构的全方位、实时监测。此外,文章还结合实际案例,分析了新型监测技术在提高大坝安全预警能力、预防安全事故方面的应用效果。最后,本文展望了大坝安全与监测技术的发展趋势,为水利工程的可持续发展提供了有力支撑。通过本研究,我们期望能够推动大坝安全监测技术的创新与应用,为水利工程建设与管理提供科学、有效的技术支撑。

当前国内外大坝安全管理模式比较

随着我国水电开发事业进入新阶段,大坝安全管理工作的重要性日益凸显。根据各国大坝安全管理现状,简要概括了瑞士、瑞典、加拿大和美国等发达国家的大坝管理法律法规,深入剖析了各国大坝安全管理模式。总结分析了我国的大坝运行管理体系,明确了各相关方的任务职责,并详细阐述了我国水电站大坝安全注册和定期检查制度。通过国内外大坝安全管理模式比较,得出大坝安全现代化管理的中国方案符合基本国情的结论。