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高心墙堆石坝运行安全风险智能监控关键技术研究与应用认领

作者：

王勇飞

学位授予单位：

四川大学

摘要：

我国已建水库大坝9.8万余座,其中土石坝约占总数的95%。特别是随着国家水电能源开发的深入推进,有一大批高心墙堆石坝陆续投入建设和运行,如瀑布沟(坝高186m)、糯扎渡(坝高261.5m)、两河口(坝高295m)、双江口(坝高312m)等。这些规模巨大的流域控制性工程,坝高库大,赋存运行环境复杂,坝与地基载荷大、应力水平高,故障形成机理与风险时变规律复杂,安全风险智能监控难度大,如何实时感知大坝状态信息,准确辨识数据异常,动态评估安全风险,实现大坝运行安全风险智能识别和预警管控,是迫切需要解决的关键科学技术问题。目前,国内外学者在大坝安全风险智能分析、大坝安全信息管理系统研发等领域开展了诸多研究,取得了丰富的成果,但有关监测数据智能获取、数据异常在线辨识、安全风险动态评估等理论与技术尚未得到系统解决。因此,开展高心墙堆石坝运行安全风险智能监控关键技术研究,具有重要的理论意义与应用价值。本文针对高心墙堆石坝运行安全风险智能监控中涉及的信息感知、数据识别、风险评估等关键问题,采用理论分析、原观测试、数值模拟、系统研发与工程实践等相结合的方法,通过对大坝外部变形智能监测、数据异常在线辨识、坝顶开裂风险动态评估等关键技术的深入研究,取得以下主要创新性成果。(1)构建了基线校准与气象融合修正模型,提出了TPS-GNSS数据融合的基准点稳定校核方法,研发了基于TPS-GNSS的大坝外部变形一体化智能测站,形成了基于TPS-GNSS的大坝外部变形智能监测技术。针对大坝及边坡外部变形监测受山地环境影响大、监测精度与智能化程度低等难题,将TPS与GNSS技术相结合,建立了考虑气象观测值代表性误差及大气垂直折光系数不确定性的基线校准与气象融合修正模型,提出了融合TPS-GNSS数据基于最小二乘平差检验法和平均间隙法相结合的基准点稳定性实时检校方法,研发了以TPS为主、GNSS为辅,具备大视场角、环境自适应等功能的大坝外部变形一体化智能测站,形成了基于TPS-GNSS的大坝外部变形智能监测技术,有效解决了大坝、高边坡等外部变形自动化监测系统普遍存在的监控范围小、极端天气条件下监测精度低、空间数据解析时效性差、智能化程度低等问题。PB大坝应用表明,该测站监测成果可靠、效率高,系统运行稳定、性能良好,经济效益显著,可为赋存于山地环境的高坝枢纽工程外部变形监测提供有效的技术支撑,具有重要的工程应用与推广价值。(2)建立了大坝安全监测三段进阶式数据异常在线识别成套技术。针对大坝安全监测数据序列类型多,在线异常识别精度低、工作量大等问题,通过对大坝监测数据异变成因、辨识方法、识别模型与流程等深入研究,构建了基于M估计量和置信区间半径的阈值准则(简称MZ准则)及基于该准则的数据异常在线稳健识别模型,提出了以单点时序模拟识别异常突变、远程复测-时空特性分析消减测量误差、环境响应辨识诱发突变等于一体的三段进阶式推演模拟算法与技术流程,实现了大坝监测数据异常诱因的在线分类辨识,解决了监测数据序列极易出现的漏判误判等技术难题,形成了大坝安全监测数据异常在线识别成套技术。PB大坝所在流域库坝安全信息综合管理平台应用表明,该技术识别精度与效率高、运行可靠,将监测数据异常辨识误判漏判率降至2%以内,成功在线辨识并消减了偶然误差、仪器故障、环境量响应等非结构性异变,为大坝安全风险监控提供了可靠的数据支持,具重要的理论意义与工程应用价值。(3)构建了高心墙堆石坝坝顶开裂风险动态评估与预测预警模型,研发了高心墙堆石坝运行安全风险智能监控系统。针对高心墙堆石坝服役期坝顶开裂风险评估预警难、大坝运行安全管理智能化程度低等问题,考虑坝顶开裂判别准则的模糊性、坝与地基材料参数的随机性及坝顶开裂风险与坝体变形的非线性耦联关系,建立了坝顶开裂功能函数代理模型及大坝变形监测-坝顶开裂风险实时评估模型;以实时风险评估异常状态持续时间为随机变量,构建了坝顶开裂风险动态预测模型;基于贝叶斯理论,提出了主客观信息驱动的风险模型参数动态辨识方法。研发了集大坝外部变形监测数据采集、数据异常在线辨识、坝顶开裂安全风险动态评估及预警响应为一体的PB高心墙堆石坝运行安全风险智能监控系统,实现了大坝监测异常数据分类辨识、坝顶开裂时变概率动态分析与开裂风险预测预警等。工程应用表明,该模型参数辨识度高,模拟结果符合工程实际,系统运行稳定、可靠,为高心墙堆石坝运行安全智能监控提供了重要的技术支撑。

摘要译文

关键词：

心墙堆石坝; 安全监测; 异常数据识别; 坝顶开裂风险; 智能监控

学位年度：

2021

学位类型：

博士

学科专业：

水工结构工程

导师：

陈建康

中图分类号：

TV641.4[堆石坝+⑨];TV698.1[水工建筑物的监测与原型观测]

学科分类号：

081504[水利水电工程]

D O I：

10.27342/d.cnki.gscdu.2021.002437