提高水库汛限水位的防洪风险分析

为了提高水库的水资源利用率,探讨水库提高汛限水位的可能性,根据东武仕水库1951—2000年入库洪水的统计特征,采用一阶自回归模型对入库洪水进行了模拟,并考虑了泄洪能力的不确定性及不同典型洪水过程和历史特大洪水等因素对东武仕水库汛限水位进行调整分析.研究结果表明,东武仕水库的汛限水位在目前102 m的基础上,可以进行适当的提高,但最多不要超过104 m,而此时库水位超过其设计洪水位106.68 m的风险不超过1.9600/;超过校核洪水位110.70 m的风险为0.0300/,并可增加蓄水约2×107m3,占设计兴利库容的13.800/,增加的经济效益较为可观.

邯郸东武仕水库表层水体多环芳烃的环境意义

采用气相色谱法对邯郸市东武仕水库水样进行了16种EPA优控多环芳烃(PAHs)的定量分析,共检测出7种PAHs单体,总质量浓度为7.28μg/L。PAHs组成以4环和6环的高分子量PAHs为主,占总含量的79.6%,远大于低分子量组分。其中苯并(a)蒽占总量的51.8%、苯并(g,h,i)艹北占15.8%,其它依次是菲、茚并(1,2,3-cd)芘、苯并(b)荧蒽、芴和荧蒽。水库水体PAHs主要源于煤炭的不完全燃烧排污,其次是矿井排水。结果表明,PAHs总浓度和各单体浓度均较高,存在明显的多环芳烃污染,可能会对当地环境产生潜在的生态风险,应当引起人们和有关部门的高度重视。

RBF神经网络在邯郸市东武仕水库流量预报中的应用

运用RBF神经网络模型对东武仕水库进行了径流预报,以上一时刻的降雨和径流作为神经网络模型的输入,以径流量作为神经网络模型的输出。结果表明,这样的预测方法是非常有效的并且有着更高的精确度。因此,RBF神经网络模型是一个有效的、高精确度的预测径流的方法,可为水资源管理提供可靠的数据支持。

基于多目标动态规划算法的水库兴利优化调度模型及应用

针对多阶段多目标水库优化调度问题,以邯郸市东武仕水库兴利调度为例,通过设计频率P=20%的入库径流和需水过程,构建了基于水力效益和耗水效益的水库兴利优化调度模型;基于NSGA-Ⅱ算法中的非支配排序策略,提出了多目标动态规划算法,获得了多目标优化的帕累托(Pareto)最优目标集;针对可能的目标偏好,计算水库各月的泄水量和缺水量。结果表明,多目标动态规划算法能获得水库兴利调度目标值的一个Pareto前沿;在任何阶段,针对同一月末库容,所有目标值均构成一个Pareto前沿。

东武仕水库防洪调度优化

根据东武仕水库上下游的设计洪水,结合水库的防洪标准和防洪调度原则,采用动态规划的方法,建立东武仕水库防洪调度模型,得出适合东武仕水库及其下游防护对象的防洪调度方案.

东武仕水库兴利调度

本文结合东武仕水库的优化调度原则,以水库水量利用率最大作为目标函数,以水量平衡、用水量、水库库容、水库水位等作为约束条件,建立数学模型,通过优化调度模型求解运行期的出库水量。按动态规划顺序递推计算,寻找最优转移路径,得到了东武仕水库兴利调度最优方案。

东武仕水库水质变化遥感监测及时空分析

东武仕水库是滏阳河干流上一座以防洪和供水为主的大型水库,但由于水库以上流域为峰峰矿区,矿区的工业废水和生活污水大量排入河道,使水中氨氮、有机质等含量提高,造成水体富营养化,藻类植物大量繁殖,从而导致水库区域长期处于污染状态。因为叶绿素浓度与藻密度正相关,并且植被指数与叶绿素具有很强的相关性,所以植被指数可以作为水体污染的间接反演标志。通过Landsat5 TM、Landsat8OLI数据,计算库区水体比值植被指数的均值和标准差,以均值±标准差作为阈值分割标准,分析东武仕水库2009—2019近十年的水质变化情况。结果表明,运用此方法能较好地反映历年水体的污染分布情况,可以为该地区利用遥感数据监测水体污染及后续治理工作提供依据。

东武仕水库泄洪洞双悬臂叠梁钢围堰施工技术

泄洪洞加固改造是东武仕水库除险加固工程的主要项目之一。为了不影响水库的正常供水,又能提供干场作业条件,在无门槽支撑情况下,研究并实施了水下双悬臂叠梁钢围堰施工技术,在有效性和经济性之间找到了一个很好的平衡点,较好地解决了施工兼顾水库供水的问题。