华安水电站大坝坝基扬压水位异常现象分析

坝基扬压力监测是确保混凝土重力坝安全运行的重要手段,坝基渗压系数是评价混凝土重力坝稳定性的重要指标。华安水电站大坝坝基布置的11个测压孔中,UP8测压孔实测扬压水位明显偏高,表现异常。通过现场测试、资料分析和统计模型等方法,分析了UP8测压孔扬压水位偏高的可能原因,评价了对大坝稳定性的影响,为同类大坝坝基扬压力异常现象分析提供了有益的参考。

高拱坝坝基扬压力异常问题分析

渗流特性是反映水利工程运行性态的重要内容,某高拱坝在蓄水运行3年后,渗流特性表现出了一定的异常现象。本文基于该工程渗流渗压监测数据,通过环境量数据进行统计模型建模分析,定量分析和评价了水压、降雨、温度和时效等分量对坝基扬压力的影响,并以2019年为典型年,计算了效应量的各分量变幅占比,得出由于降雨影响,水通过微细裂隙入渗至坝基导致扬压力异常,同时本文的分析思路可为同类工程监测资料分析提供借鉴。

某水电站坝基扬压力异常原因分析

坝基扬压力监控在重力坝安全监控中占有十分重要的地位,通过对某水电站坝基扬压力监测资料的定性分析发现,5号坝段坝基扬压力测值偏高,并有逐渐增加的趋势。进而通过扬压力折减系数、简单相关系数法、统计模型法、综合成因分析法等方法对该坝段进行定量分析,发现该坝段测孔扬压力折减系数偏大,测孔水位与上游水位相关性较大,进一步证明5号坝段下游侧可能存在潜在渗流通道,应加强监测,并在必要时采取工程措施。

基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型.通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO-BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高.

古田溪四级大坝坝基扬压力综合分析

为确保大坝渗流安全,从扬压力角度定性分析了古田溪四级大坝坝基扬压力监测资料,计算了高水位时段的渗压系数,并运用逐步回归分析法建立了扬压力统计模型对其进行定量分析。结果表明,扬压力受上游水位、降雨、温度和时效的影响,其中时效分量在各分量中占主导因素。扬压力纵向分布除渗#1测压孔外,总体呈河床坝段低、岸坡坝段高的特点,横向分布为从上游至下游测压孔水位逐渐降低,扬压力变化规律正常,对坝基稳定不构成威胁。但渗#1测压孔扬压水位明显异常增大,需进一步分析论证。

神经网络模型在坝基扬压力影响因子量化分析中的应用

本文应用改进的BP网络模型定量分析坝基扬压力的影响因子,赋于网络不同的权值来表示网络的输入变量(水位、温度、时效等因子)对网络的输出变量(扬压力)的影响程度,从而确定各影响因子分量对扬压力的影响比例。采用Levenberg Marquardt算法训练网络,网络达到一定的次数后收敛。实例计算结果表明,该模型具有计算精度高、简便实用等特点。因而认为,把神经网络模型应用于探讨诸如环境量对于效应量影响程度的一类问题,具有好的前景。

基于改进粒子群算法的渗透系数参数反演分析

针对传统的粒子群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺陷,依据水库原型观测数据和有限元数值计算结果,基于以e为底的指数函数的惯性权重策略的改进粒子群算法,减少了求解计算时间,提高了结果准确度,构建了大坝渗透压力监测控制统计分析模型,并分别采用标准粒子群算法和改进的粒子群优化算法反算了混凝土坝体、坝基的渗透系数。与实测值的对比结果表明,基于改进粒子群算法的渗透系数参数反演拟合效果良好,计算误差小、搜索效率快、辨识参数准确度高,具有较强的可操作性。

新安江大坝扬压力观测资料分析

由于新安江大坝坝基地质条件复杂 ,为监测坝基渗流性态 ,布置了较多扬压力观测仪器。文中对扬压力观测资料进行了全面分析 ,评价了坝基渗流性态 ,揭示了部分坝段扬压力偏高的原因 ,得出了相应的结论和建议。

盘道水库3^#坝段坝基扬压力性状分析

根据盘道大坝3#坝段观测资料对其坝基扬压力进行分析,并结合该坝段实际情况建立了扬压力数学统计模型。分析表明,帷幕前扬压力与上游库水位有显著的正相关关系,并随库水位升降而升降,扬压力在帷幕后下降迅速且年变幅很小,说明深河槽坝段渗控措施是非常有效的;河床段坝基扬压力受水位、时效等因素的影响,其中上游库水位是影响扬压力的主要因素。

考虑非线性环境量影响的混凝土重力坝坝基扬压力分析

基于混凝土重力坝上游库水位及降雨对其坝基扬压力影响的滞后效应及其非线性特征,建立了考虑环境量非线性影响过程的混凝土重力坝坝基扬压力监测模型,将上游库水位及降雨对坝基扬压力的影响视为一个正态分布过程,并采用量子遗传算法,对相应滞后天数和影响天数进行智能寻优,以提高拟合及预测精度。最后,以某混凝土重力坝为例,采用上述方法对其A6-UP-01测点扬压力测值进行拟合和预测,通过与坝基扬压力实测值对比分析,验证了本文方法优于传统坝基扬压力统计模型,具有一定科学和实践应用价值。

广州抽水蓄能电站下库坝扬压力监测资料分析

为了解广州蓄能水电厂下库坝的实际运行情况，对广州抽水蓄能电站下库坝扬压力纵横段面测点在2004-2006年间的观测资料进行了对比分析，同时利用统计模型分析了扬压力的影响因素。结果表明，广州抽水蓄能电站下库坝纵横断面的扬压力分布基本符合客观规律，帷幕及排水措施发挥的效果基本良好；扬压力主要受库水位影响较大，其他因素影响较小。

丹江口大坝坝基扬压力统计模型分析

通过统计相关、对比分析的方法,根据丹江口大坝坝基扬压力观测资料,对坝基扬压力进行了较为系统的分析,得到影响坝基扬压力的主要因素。并得出相应的结论。为今后丹江口大坝安全监测提供了有益的依据。

基于改进遗传算法优化的混凝土坝坝基扬压力统计模型研究

混凝土坝坝基扬压力是外界复合环境因素综合作用的结果,如何建立准确反应大坝实际渗流性态的统计模型对于掌握大坝安全性态具有十分重要的意义.本文基于外界环境量对混凝土坝坝基扬压力的影响过程分析,将前期库水位及降雨对坝基扬压力的非线性影响过程视为"正态分布"过程,并采用改进遗传算法对相应滞后天数和影响天数进行智能寻优,以提高坝基扬压力统计模型准确性.最后,以某混凝土坝为例,采用本文方法对其坝基扬压力实测进行拟合和预测,通过与传统统计模型对比,表明本文方法具有更高的拟合和预测精度,具有一定的科学和实践应用价值.

朝阳寺大坝坝基扬压力监测资料分析

坝基扬压力状态是监控和评价混凝土重力坝安全的重要依据。以朝阳寺水电站大坝为工程实例,以坝基扬压力为研究对象,采用变化规律分析、坝基扬压力分布分析和渗压系数分析等定性分析方法和统计模型的定量分析方法,对坝基扬压力监测资料进行了分析,对坝基扬压力实测性态进行了评价,可为同类大坝渗流监测资料分析提供了较好的参考。

东方红浆砌石重力坝扬压力安全评价

东方红水库大坝是一座运行近40a的浆砌石重力坝,坝体裂缝、坝体渗漏及坝体碳化严重,扬压力有逐年增高的趋势。本文利用坝基扬压力测压管水位观测资料建立了测压管水位的统计模型,并结合现场渗漏实测流量资料建立了渗流反分析模型,详细分析了坝基的渗流性态和扬压力状态,并对其渗流性态做出安全评价。

高砂水电站8号坝段稳定性分析

高砂水电站8号坝段坝基下存在一层全~强风化夹层,施工时虽已作工程处理,但仍是地质条件最复杂、岩性最差的坝段。目前水电站运行已超20年,从坝基存在的泥化夹层情况分析,该坝段坝基岩可能存在基岩软化、泥化夹层泡水软化及渗透破坏的可能性,对坝基稳定不利。近年监测数据显示,大坝坝顶变形、坝基扬压力变化总体稳定。通过定性定量分析、统计模型法对监测数据进行分析,了解到8号坝段的实际运行性态无异常,同时结合大坝稳定性复核计算成果,判断该坝段不存在稳定问题。

某水电站坝基扬压力局部异常原因分析

某水电站厂房及两岸岸坡坝段的坝基扬压力偏高、渗压系数超出设计控制指标。对各坝基测压管进行了现场测试,测压管工作状态较好、扬压力测值可信。经坝基扬压力定性和统计模型定量分析,发现其主要受上下游水位影响,且目前变化无异常趋势,未见抗滑失稳可能,但仍需继续加强监测分析及巡视检查,可为工程后期运行管理提供参考。

古田溪四级大坝坝基扬压水位异常成因分析

古田溪四级大坝坝基渗1号测压孔扬压水位存在着变化过程骤升和骤降、部分时期扬压水位明显偏高等异常现象,通过建立渗1号测压孔扬压水位统计模型,分析了扬压水位与上游水位之间的相关关系以及6号坝段坝基扬压力横向分布状态,研究了渗1号测压孔扬压水位异常的可能成因,评价了6号坝段坝基防渗帷幕的工作状态。

日调节水库大坝基础扬压力的改进统计模型及其应用

混凝土重力坝基础扬压力的动态变化可对大坝的安全运行产生不利的影响。针对日调节水库大坝下游水位变幅大的特点,将传统的扬压力统计模型加以改进,使改进后的模型考虑了下游水位变化对扬压力变化的滞后效应。工程实例计算表明,改进后的模型更有效、拟合精度更高。

基于温度实测资料的抽水蓄能电站渗压统计模型及其应用

根据原型监测资料建立多元统计模型,可以及时地分析和监控大坝基础的工作状态。现有模型中的温度分量多用傅里叶函数来表示,无法精细反映坝基不同部位温度的实际分布特征。针对此种不足,以埋设于坝体不同部位的温度计的实测值作为温度分量,建立了渗压统计模型。以一抽水蓄能电站为例,分别建立了传统的基于傅里叶函数表示温度分量的和基于坝体温度计实测值的渗压统计模型,并采用逐步回归方法进行求解。结果表明,采用后一模型更为有效。