长江中游城陵矶—武汉河段稳定航深计算方法改进

航道稳定航深计算是充分利用航道水深资源的前提条件,改进稳定航深的计算过程对估算航道水深潜力有重要的意义。为计算长江中游城陵矶—武汉河段航道最大稳定水深,改进了稳定航深估算法中的河相关系参数、水深修正系数及分流比计算过程,同时综合考虑分汊河段和非分汊河段的稳定航深,最后确定了城陵矶—武汉河段在不同流量、不同河宽下的稳定航深。研究结果表明:(1)通过构建城陵矶—武汉河段流量Q与河相系数α、形状系数k、河相指数β、河宽B的经验关系,可简化改进稳定航深估算法的稳定航深计算过程。(2)城陵矶—武汉河段在98%设计通航保证率流量下,150、200、250 m航宽尺度下基于自然禀赋的稳定航深分别为5.98、5.64、5.30 m;在20 000 m^(3)/s流量下,150、200、250 m航宽尺度下的稳定航深分别为12.56、11.89、11.22 m;在30 000 m^(3)/s流量下,150、200、250 m航宽尺度下的稳定航深分别为16.81、16.16、15.49 m。

基于防洪-通航协同的长江中游航道整治方法

针对长江中游河段面临的通航和防洪双重问题,分析了长江中游航道治理特点,基于水流连续性方程和运动方程,推导分析了调整型和守护型等传统航道治理措施对水深、水位的影响,提出守护型、调整型和疏浚措施相结合的航道整治方法,分析了其对通航和防洪的影响。结果表明,相对于仅采用传统整治措施,“守、调、疏”相结合的航道整治方法使得航槽水深明显增加、断面水位则明显降低,有利于防洪和通航双重目标的协同实现。

基于机器学习的长江航道水位集合概率预报模型

针对目前水位预测模型预报不确定性以及水位预测精度不高等问题,通过综合多个模型预报结果,提出一种融合机器学习与贝叶斯模型平均法(BMA)的航道水位集合概率预报框架。以长江航道上荆江河段为研究区域,采用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)进行了沙市站和新厂站的水位预测,结果表明水位预测精度表现为RF>SVM>ANN,3种模型预测精度整体均处于较优状态。基于3种机器学习模型预测结果,采用贝叶斯模型平均法进行了水位集合概率预报,BMA模型在沙市站和新厂站的水位预测结果相较于RF得到进一步提升,并准确获取了未来水位在90%概率下可能的出现范围。研究方法有效提升了航道水位预测精度并实现了概率预报,能够为船舶通航安全提供技术支撑。

无人机在长江贵池水道航道巡检中的巡检效益研究

航道巡检对航道的安全畅行十分重要,传统方式航道巡检存在成本高、效率低等问题,快速发展的无人机技术逐渐应用于航道巡检。本文以长江贵池水道为研究区域,进行无人机航道巡检和传统方式航道巡检试验,对其巡检效果、巡检效率、巡检效益等方面进行了对比分析,结果表明:与传统方式巡检相比,无人机巡检充分体现出了长航程、高航速、高效率、低成本的特点,充分满足新常态下的航道巡检需求。

基于长江大保护的黄梅港汇通码头方案设计研究

针对部分长江中下游港口码头工艺设计与基础建筑较为落后,无法满足长江大保护要求的问题,以黄梅港汇通物流码头为例,按照“基建功能需求-地方经济发展-生态环境保护”的思路,分析了黄梅港现有吞吐量运营现状,对黄梅港汇通码头建设方案进行研究,为保障长江流域社会经济与生态环保一体化发展提供设计经验。

长江城陵矶—武汉河段航道最大稳定航深研究

为探明城陵矶—武汉河段的航道水深资源,根据每一水道的河相关系参数对研究河段进行区段划分,并采用稳定航深估算法对不同区段的航道最大稳定航深进行计算,进而确定研究河段的航道最大水深。结果表明:研究河段依据水道河相关系参数变化规律,可自上游至下游分为仙峰水道—新堤水道、石头关水道—簰洲水道、水洪口水道—白沙洲水道区段;这3个区段在98%设计通航保证率流量、航宽200 m下的航道最大稳定水深自上而下分别为6.133、11.268和6.433 m,故城陵矶—武汉河段在200 m规划航宽下基于自然禀赋的最大稳定航深为6.1 m。

长江中游蕲春水道航道整治工程设计与效果分析

针对长江中游蕲春水道航道存在的碍航问题,通过对整治工程方案研究,确定了治理目标和整治原则,提出了结构设计思路。进一步优化了护底结构、高滩守护工程的结构形式、护岸加固结构以及水下增设鱼巢砖。通过物理模型动床试验研究了航道工程整治效果,并通过实施后的效果观测验证整治效果良好,整治工程达到了工程建设目标。

长江生态航道理论与技术进展及展望

长江航道作为长江保护和开发的重要组成部分,近年来一直推动建设生态航道工程,在生态航道基础理论、生态结构与工艺、大面积生态修复与涵养、环保施工与环境监测等方面开展了一系列探索,初步形成一套独特的理论与技术,并在多个大型航道工程中进行了应用,取得了较好的生态效果,技术水平已处于我国内河航道前沿。通过对长江生态航道技术最新进展与不足进行梳理与总结,从建设理念、基础理论、建设技术、绿色运维技术和生态航道监测等多个方面进一步强化长江生态航道技术理论,为长江航道后续发展提供指引,也为我国内河生态航道建设提供参考与借鉴。

基于时间卷积网络的长江下荆江航道水位预测

航道水位的精准预测对保障船舶通航安全具有重要意义。以长江下荆江航道为研究区域,采用2019—2020年水文时间序列数据为训练集,2021年数据为验证集,构建基于时间卷积网络(TCN)的长江下荆江水位变化预测模型,并与基于长短时记忆神经网络(LSTM)和支持向量机(SVM)的水位预测模型进行计算精度的对比。结果表明:不同站点TCN对应的最优输入时间窗口存在一定差异,监利站、调弦口站及石首站的最优输入时间窗口分别为前2 d、前2 d和前3 d;TCN在2021年下荆江各站点水位预测结果的纳什系数(ENS)和决定系数(R^(2))均高于0.995,均方根误差(ERMS)小于0.21 m,整体预测效果优于LSTM,两者预测精度均较高,均显著优于SVM;但随着预测时间尺度的增加,水位预测精度整体呈下降趋势;TCN模型各站点枯水期大部分时段的水位预测绝对误差小于0.2 m,这表明TCN在航道水位预测领域具有较好的应用潜力。通过分析TCN在航道水位预测中的适用性和优越性,可为长江航道水位预测精度提升和船舶安全通航提供技术支撑。

长江上游老虎梁险滩航道整治模型试验研究

长江上游老虎梁滩段是重庆—宜昌河段内的重点碍航滩险,近期发生多起海损事故,严重影响船舶通航安全及航运效益发挥。针对此问题,采用物理模型试验和船模试验的研究手段,在深入揭示老虎梁滩段碍航水流特性及行船安全问题的基础上,对不同航道整治方案实施后的水流条件、行船状态进行了对比研究。结果表明,方案实施能减弱不良流态对船舶安全航行的影响,综合分析比选后推荐了最优方案,为该滩段航道整治工程设计提供科学依据,也可供其它类似滩险的航道整治研究参考。

长江中游蕲春水道航道整治工程方案

通过对长江中游蕲春水道河床演变及碍航特性的分析,利用河工模型试验对6.0 m水深航道整治工程方案的整治效果进行研究,确定了蕲春水道整治工程方案,由李家洲边滩1道潜坝、3道护滩带、高滩守护和左岸护岸加固工程组成。研究结果表明,本工程的影响只局限于工程区域及附近,对总体河势、防洪、堤防等外部环境影响较小,左岸护岸加固工程进一步增强了左岸岸线的稳定。研究为复杂外部环境下航道整治工程方案设计积累了一定经验。

长江中游戴家洲水道6.0 m航道整治工程效果分析

戴家洲水道位于长江中游武汉—安庆段,是长江中游分汊河段中重点碍航滩段之一。近年来随着长江沿岸经济的发展,对航道水深也提出了更高的要求。为达到更高尺度的水深要求,航道部门于2018年对该水道实施6.0 m航道整治工程。工程实施后定期效果观测资料的分析表明:6.0 m航道整治工程实施后,池湖港边滩和乐家湾边滩冲刷发展得到限制,构建了良好的滩槽格局,直水道航道条件得到改善,基本实现了6.0 m航道畅通的治理目标。

长江宜昌至大埠街段砂卵石河床疏浚对航槽动力影响研究

为研究长江宜昌至大埠街段砂卵石河床疏浚对航槽动力环境的影响,采用基于非结构网格的二维水流模型,充分考虑下游沙质河床水位下降溯源作用,分析出口水位下降与疏浚共同影响下的航槽内水流动力特征变化。结果表明,在河床保持稳定的前提下,下游沙质河段水位下降2 m,水位下降向上传递沿程递减,至陈二口处水位降幅降至0.004 m,至宜昌水位降幅降至0.001 m以内,比降的影响表现为局部比降增大,增大区域主要集中在姚港以下;疏浚能提升航道水深,缓解航槽内的坡陡现象,但也会降低沿程河段的水位控制强度,下游水位下降2 m结合疏浚后,水位下降0.004 m将上延至周家河,宜昌水位降幅将增大至0.002 m。研究成果可为长江干线砂卵石河段航道尺度提升、航道维护等提供技术支撑。

长江航道建设生态环境保护工程技术与经验——以武安6m工程戴家洲河段为例

长江干线航道是沿江综合立体交通走廊的关键组成部分,也是生态环境保护的重要区域,武安段6m水深航道整治工程建设范围横跨三省七市,环境保护敏感目标较多。文章通过总结戴家洲河段的生态环境保护措施,对该工程在绿色航道建设方面所取得的经验及成效进行总结,形成可推广可复制的航道建设工程生态环境保护技术,可为同类型工程设计及管理提供参考。

动态设计在引江济淮航标配布工程项目管理中的应用

以引江济淮航标配布EPC工程项目为背景,针对航标配布工程项目管理中的技术难点,通过结合动态设计及其机理,提出经施工现场反馈多方联动核实后动态调整设计方案,及时解决施工工程中出现的各类问题,从而达到提升工程质量、缩短工期、节约投资的目的,为EPC项目管理在航标工程领域的应用提供参考。

基于图神经网络的水富—宜宾航道多站点水位预报模型

受到岷江、横江影响,向家坝下游水富—宜宾段水位变化特性复杂,干支流间水位、流量数据属于多维时空数据。研究选取spectral temporal graph neural network(StemGNN)时空图神经网络用于向家坝下游多站点水位预报,结果表明:该方法适用于研究区域的多站点水位预报,未来1、8 h模型预报性能较优,在向家坝站、宜宾站、李庄站3处的最大预报误差约为0.5 m。StemGNN特点是能够从输入数据中自动提取河网结构信息,体现研究区域的汇流特性。横江流量对于研究区域水位流量影响较小;向家坝水库水位、横江水位、高场水位代表研究区域前期的水位情况,高场流量作为较大的流量输入,对于研究区域水位流量影响较大。研究成果可为近坝段、支流入汇等水位变化特性复杂河段的多站点水位预报提供新思路。

桥梁防碰撞工程航道通航条件影响评价要点

本文以扬中夹江二桥防船舶碰撞工程为例,介绍桥梁防撞工程的通航条件影响评价要点。主要聚焦如何通过紊流计算公式评价浮动式防撞工程对水流条件的影响,并结合紊流影响宽度对航道布置和通航净宽进行评价分析。

三峡水库及长江上游水库群联合调度航运发展需求及潜力研究

水库蓄水导致上游水位的抬升和下游最小下泄流量的增大,直接提升了河道通航水位,为航道尺度的提高奠定了基础。同时,枢纽拦蓄上游泥沙、清水下泄也导致了上游库尾回水末端淤积、下游河床冲刷及滩槽稳定性变差等问题,不利于航道条件的长期持续稳定。在全面发挥已有枢纽水资源调配作用的情况下,结合大规模航道治理,长江干线航道基本可实现“十四五”规划目标,但由于清水下泄,河道冲刷引起下游水位的下降,按照目前三峡水库最小下泄流量,2025年后航道维护疏浚方量将显著增加。2025—2030年,三峡水库需加大枯水期最小下泄流量至6150~6500 m^(3)/s,以保障下游砂卵石河段航道水位的稳定。上游水库联合调度适当增大下泄流量,可显著降低宜宾至重庆段航道尺度提升的难度。通过水库群优化调度,延长特定流量级持续时间,可降低航道日常维护的难度。

某航道岸坡坍岸区的工程地质问题分析与评价

航道岸坡的稳定性关系到工程的整体质量,关系到航道的通航安全甚至沿岸居民的生命财产安全,因此岸坡的稳定性至关重要。在进行航道岸坡治理之前首先需要查明岸坡存在的工程地质问题,并进行分析,然后才能对症下药。本文以某航道整治岸坡坍岸区为研究对象,开展了地质调查和坍岸区后缘、中部及侧壁外侧的地质勘探,初步查明了岸坡坍岸区内存在的工程地质问题,分析了其中的原因,提出了岸坡稳定防护的建议,期望能为该岸坡坍岸区的整治提供治理思路和方案依据。

航道整治建筑物复杂水域环境下流速监测技术研究

长江航道整治工程实施后,需要对整治建筑物区域进行流速监测,航道整治建筑物区域普遍流速急,水流流态复杂,而流态和流速对整治建筑物及其周边地形变化影响尤为严重,因此,在进行整治建筑物破损趋势分析时,其周边流态是必须重点考虑的因素之一。目前针对航道整治建筑物区域的水域流速监测技术的研究非常少,本文利用GNSS+ADCP数据融合技术,通过船载RTK测得船舶绝对速度,融合ADCP测得的相对流速,进而测算水体的绝对流速,很大程度上提高了ADCP的流速观测精度,可为航道整治建筑物复杂水域环境下的流速监测提供一种全新的途径。