机器学习在大坝渗流预测中的应用、挑战与展望

渗流的不良影响会提高溃坝风险,利用机器学习精确预测渗流情况对于确保大坝的安全和稳定至关重要。综述了机器学习在大坝渗流预测中的应用、挑战和出路。机器学习不仅可以预测大坝的渗流性态,而且能够识别渗流预测中大坝渗透系数、地下水位等关键参数。人工神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法已经被广泛应用于大坝的渗流预测,集成算法通过整合多种算法的优势,大大提高了预测准确性。机器学习模型在数据数量和质量、模型可解释性、复杂性、可扩展性以及部署和实现等方面仍存在诸多不足。未来的研究方向包括开发先进的机器学习算法、创建物理-数据双驱动模型和可解释模型、加强试验测试和验证等。相关成果可为基于机器学习模型的大坝渗流预测研究提供参考。

基于PSO-BP模型的土石坝渗流预测研究

针对传统BP神经网络在学习过程中存在的收敛缓慢、容易陷入局部极小化等缺点,引入收敛速度快、全局寻优能力强的粒子群算法,从而建立了PSO-BP模型,并以某土石坝渗流监测数据为例,对土石坝渗流进行了预测,对比预测模型、BP模型、传统统计回归模型的结果表明,PSO-BP模型具有更高的拟合性和收敛性。

GRNN神经网络在坝基渗流预测中的应用

人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题。实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度上具有明显优势,且样本较少时其预测效果也较好。

基于CNN-LSTM的混凝土坝渗流预测

建立高性能的混凝土坝渗流预测模型是渗流安全监控的重要手段,也是渗流安全性态评价的基础,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)两种深度学习算法,构建混凝土坝渗流预测模型(CNN-LSTM),该模型先利用CNN提取渗流监测时间序列的特征,然后利用LSTM生成特征描述,建立输入与输出间的映射关系,实现对混凝土坝的渗流预测。工程实例应用表明,CNN-LSTM模型在混凝土坝渗流预测应用中的数据拟合能力和预测精度较好,且不易陷入局部最优解,可为混凝土坝的渗流预测和安全监控提供科学依据。

栗西尾矿坝三维渗流预测与控制研究

尾矿坝稳定控制的关键问题之一是渗流控制。依据三维渗流模型,采用三维渗流控制分析计算程序SPGCR-3.FOR,在利用观测资料进行模型校正的基础上,预测了规划坝高195 m情况下的渗流场分布,结果显示,在现有排渗条件下尾矿坝体坡面存在地下水位溢出部位,不能保证尾矿坝的渗透稳定。通过模型预测分析,尾矿库干滩长度和排渗辐射井的数量是控制尾矿坝稳定的两个重要因素,在满足坝体内地下水潜水位埋深一定深度条件下,需要新增加10口辐射井排水,尾矿库干滩长度应保持在600 m以上,联合使用这些措施可确保尾矿坝稳定和安全。

病险土石坝渗流预测

有限单元法是计算土体实际水力坡降的理想手段,该方法是将实际的渗流场离散为有限个节点相互联系的单元体,首先求得单元体节点处的水头,同时假定在每个单元体内的渗透水头呈线性变化,进而求得渗流场场中任一点处的水头和其他渗流要素,包括坝体各处的实际坡降。将计算的浸润线和实测相比较,验证了计算结果的可靠性。

基于PSO-BP神经网络的北江大堤渗流预测模型

以北江大堤石角灵洲段作为研究对象,以降雨量、外江水位等作为输入,测压管水头值作为输出,建立了BP、GA-BP、PSO-BP 3种渗流预测模型。在前期对模型参数设置优化的基础上,考虑通过增加训练集、优化迭代步数,进一步提高渗流模型的精度。最后从北江大堤安全监测系统导出11个月监测数据,筛选使用其中292组数据进行训练,取30组数据作为输出,分析发现PSO-BP模型为最佳模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.31、5%、0.983。相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,预测模型可以减少计算成本,处理非线性问题时也能够获得更好的效果。

基于关联规则的土石坝渗流推理预测方法及应用

将关联规则算法引入到土石坝渗流的预测中,并建立预测模型。首先将渗流量和上游水位、降雨量、下游水位等组成事务组,利用K-means算法对实测数据进行预处理,然后通过Apriori算法进行频繁项集的挖掘,产生强关联规则,最后将强关联规则用于渗流量的预测。本模型可以较好的解释影响渗流变化的内在原因,将本预测模型应用于某土石坝工程中,结果表明该模型具有较好的精度。

有限单元法数值计算在水库渗漏及渗流区浸没预测中的应用

水库渗漏一方面会造成水量损失,直接影响工程效益,另一方面渗流区下游农田、居民点被浸没,沼泽化,引起地质环境恶化,甚至下游有边坡区域土层含水量增高,边坡失稳,产生地质灾害。根据水库渗流区上下游的水文地质特征及渗流区各段地层透水性,建立了渗流区地下水运动的二维流水平运动模型,提出了根据渗流区上下游水位边界条件与区域内有限个单元的水头相互关系来求解模型的一种方法。最后在计算机的辅助下,应用上述模型分析渗流区域地下水的上升状况,为库水的渗漏量及河间地块浸没的定量评价提供了理论基础。

北京房山应急水源地地下水数值模拟及河流渗漏量预测

以北京房山岩溶水应急水源地为例,采用等效连续介质体概化地下水流系统,建立地下水流数值模型,评价地下水源汇项,分析地下水系统特征。运用MODFLOW中的河流(渠)子程序包,刻画地表河流和泉水与地下水的交换关系。经参数识别和验证,计算结果与实测数据拟合较好,能够比较准确的模拟水源地岩溶水系统。模拟和预测结果表明,水源地地区地下水与地表水联系密切,应急开采后,地下水系统由向河流排泄转变为河流渗漏补给地下水,可为应急水源地合理开发利用提供科学依据。

基于EEMD-ARI的绕坝渗流量预警模型研究

为提高渗流量预报精度,以山西某水库古河床坝体绕渗流量为研究对象,首先基于MATLAB平台对其分别进行经验和集合经验模态分解,得到若干阶固有模态函数与1阶趋势分量,然后对各阶固有模态函数进行时序分析,建立求和自回归模型。最后通过拟合与预报精度2项指标对建立的EMD-ARI和EEMD-ARI模型进行比较分析。结果表明EEMD-ARI模型的预报精度明显高于EMD-ARI模型,可为大坝绕坝渗流耦合模型的构建及安全运行提供技术支持。

渗流研究综述

文章简要介绍了渗流定义以及比较常用的几种处理渗流场的数值模拟方法,并着重介绍及其原理、使用优点;并给出工程应用各个方面的意义及所取得的成果;对未来渗流研究的展望。