基于滞后效应和防洪调度的大坝渗流预测模型研究
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2023年10月水 利 学 报SHUILI XUEBAO第54卷 第10期文章编号:0559-9350(2023)10-1195-15收稿日期:2023-04-22;网络首发日期:2023-09-26网络首发地址:https:??kns.cnki.net?kcms?detail?11.1882.TV.20230925.1235.002.html基金项目:国家自然科学基金雅砻江联合基金项目(U1965207)作者简介:余红玲(1994-),博士生,主要从事大坝渗流性态分析研究。
E-mail:yuhongling@tju.edu.cn土石坝渗流性态分析的IAO-XGBoost集成学习模型与预测结果解释余红玲,王晓玲,任炳昱,郑鸣蔚,吴国华,朱开渲(天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300072)摘要:针对现有土石坝渗流数值模拟方法计算效率较低、难以实时分析大坝渗流性态,而现有基于机器学习算法建立的代理模型又存在模型可解释性较差的问题,提出土石坝渗流性态分析的IAO-XGBoost集成学习模型,并基于Shapley加性解释(SHapleyAdditiveexPlanation,SHAP)理论对预测结果进行解释。
在采用多地质体自动建模方法和CFD技术对大坝渗流场进行计算分析的基础上,基于改进的天鹰(ImprovedAquilaOptimization,IAO)算法优化极限梯度提升(eXtremeGradientBoosting,XGBoost)集成学习算法中的n_estimators、max_depth和learning_rate等超参数,进而建立基于IAO-XGBoost集成学习算法的大坝渗流性态指标预测模型,以揭示上下游水位和坝基地层渗透系数等输入特征变量与渗流性态指标模拟值间的复杂非线性映射关系。
进一步地,将IAO-XGBoost集成学习算法与可解释机器学习框架SHAP理论相结合,挖掘影响大坝渗流性态指标预测结果的关键特征,并解释特征变量对渗流性态指标预测的影响。
堤坝管涌渗漏流场拟合法理论及应用研究的开题报告一、选题背景及意义随着水电站建设的大规模推进,堤坝管涌和渗漏现象成为了重要问题之一。
管涌是指堤坝板和坝体之间的孔隙水压力超过围岩水压力而导致的异常涌水现象。
渗漏则是指堤坝、基础或岩体中水流通过其中的裂缝或孔隙而产生的现象。
管涌和渗漏会对水电站的安全稳定运行带来威胁,因此研究堤坝管涌和渗漏流场的特性及其预测方法具有重要的实用价值。
目前,堤坝管涌和渗漏的研究主要采用的是理论模型数值模拟方法和统计分析等方法。
然而,这些方法可能存在的问题是难以获取实测数据、难以对真实场地情况进行准确的模拟等,因此需要寻找一种能够精确预测堤坝管涌和渗漏的新方法。
基于此,本文提出了一种堤坝管涌和渗漏流场拟合法理论及应用研究。
二、研究内容和方法(一)研究内容本文的研究内容主要包括以下两个方面:1.堤坝管涌和渗漏流场特性的分析:通过分析堤坝管涌和渗漏的机理和特点,探究其对水电站的影响,以及如何在实践中进行测量和监测等。
2.堤坝管涌和渗漏流场拟合法的建立及应用:选取一种适合的数学模型,根据实测数据拟合出流场分布规律,并对其进行验证和应用。
(二)研究方法本文的研究方法主要采用理论分析和数学模型拟合结合的方法。
首先,对堤坝管涌和渗漏的机理和特性进行理论分析,得出其特征参数。
然后,根据实测数据和理论分析结果,选取适合的数学模型,从中选择合适的算法进行拟合,得出流场分布规律。
最后对模型的精度和实际应用性进行评价。
三、研究预期目标(一)研究预期成果通过本文的研究,预期达到以下成果:1.针对堤坝管涌和渗漏流场的特点,提出了一种新的拟合方法。
2.建立了一种适合堤坝管涌和渗漏流场特性的数学模型,并进行了实测数据的拟合和验证。
3.对所建立的数学模型进行了精度和实际应用性的评价。
(二)研究预期应用本文的研究成果可以广泛应用于各类水电站的管涌和渗漏预测和监测中,有助于提高水电站的安全性和稳定性,也有助于提高水电站的生产效率。
考虑变量滞后性的LSTM大坝变形安全监控预测模型郁怀光;顾冬;徐乐意;侯回位【期刊名称】《安徽工业大学学报:自然科学版》【年(卷),期】2023(40)1【摘要】为进一步提升大坝变形的预测精度,充分反映外部环境变量对大坝变形影响的滞后性,考虑影响大坝变形的变量时间滞后效应,利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络算法,提出一种考虑变量滞后性的改进LSTM的大坝变形预测模型。
将输入数据分为通过LSTM存储块的延迟变量和不通过存储块的无延迟变量,使模型在物理解释上更合理;为提高预测模型的非线性表达能力,增加第二个隐藏层,使时间效应量等无延迟变量在最后一个时间步可直接使用,不需进行复杂的转换形成原始输入时所需的子序列;结合具体案例计算验证改进模型的可靠度和精度。
结果表明:改进LSTM模型的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)较LSTM 模型分别降低了11.94%,25.60%,具有更高的预测精度;改进模型的预测残差正负分布范围较LSTM模型小,预测值整体在实测值附近变化。
改进LSTM模型的预测结果优于LSTM模型,能更合理地对大坝变形进行预测。
【总页数】8页(P89-96)【作者】郁怀光;顾冬;徐乐意;侯回位【作者单位】南京市水利规划设计院股份有限公司;西北勘测设计研究院有限公司;河海大学水利水电学院【正文语种】中文【中图分类】TV642【相关文献】1.基于LSTM-Arima的大坝变形组合预测模型及其应用2.基于EEMD-LSTM-MLR的大坝变形组合预测模型3.基于AAFSA-LSTM的大坝变形预测模型4.基于EMD-EEMD-LSTM的大坝变形预测模型5.大坝变形的XGBoost-LSTM变权组合预测模型及应用因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
某水电站大坝地下水位监测数据滞后性分析摘要:为了解大坝地下水位和坝基产生的孔隙水压力,和大坝运行期间的渗流状态及坝身稳定,以确保大坝安全,需要进行孔隙水压力观测。
我们通过对某水电站土石坝安装的安全监测仪器进行研究,并结合水库蓄水期间监测数据进行分析,绘制出库区水位和渗透压力之间的线性关系,得出渗压计在监测大坝渗透压力过程中存在时间滞后性,对安全监测数据分析具有参考价值。
关键词:安全监测蓄水渗透水压力滞后性0引言某水电站大坝坝型为粘土心墙堆石坝,坝基铺设有5m垫层混凝土,坝底高程为965m,坝高54m,坝顶高程1019m,在大坝施工填筑期间,按照设计安装振弦式渗压计和立管式渗压计等安全监测仪器,目的是对大坝运行期间渗压渗流状态进行监测。
立管式渗压计是通过在坝体内垂直安装PVC管,利用电测水位计直接测量计算出坝后水位高程的监测设施,可以作为坝基渗透系数分析的依据。
振弦式渗压计的压强变化是通过孔隙水压力或一些设备去激发的测量原理。
当水库蓄水后,在水压力的作用下,水体可以通过岩石或土壤渗透并抬高仪器部位的水位,可造成渗透水压力改变,当库区水位稳定后,渗压计自身也会去达到压力均衡,所需的时间称为静水压力时间差。
1观测仪器布置监测设备的布置是根据工程的重要程度、坝体尺寸、坝体结构、地质条件及施工工艺的情况确定。
该水电站大坝坝轴线前、坝后和坝基均布置一个渗压计,在粘土心墙填筑碾压过程中,在心墙内下游不同高程均布置渗压计,坝后ZONE3区分别布置两个测压管,具体布置图如图1-1所示:图1-1 某水电站大坝安全监测仪器布置图2渗压计工作原理振弦式渗压计可埋设在水工建筑物、基岩内或安装在测压管、钻孔、堤坝和压力容器里,测量孔隙水压力或液体液位的传感器。
主要部件用特殊钢材制造,标准的透水石是用带50微米小孔的烧结不锈钢制成,有利于空气从渗压计的空腔排出,振弦式渗压计结构示意图下图2-1所示:图2-1 振弦式渗压计结构示意图振弦式渗压计中不锈钢膜片连接钢弦,当膜片上孔隙水压力变化时引起膜片位移,从而使钢弦张力和振动频率变化,测量钢弦振动频率的变化就可以计算出仪器承受的压强。
大坝渗流信息集成和安全分析的开题报告一、研究背景随着人类社会的发展,水资源利用和水电能源产业的发展不断加快,形成了大量的水库和水电站工程。
这些工程中存在着大坝渗流问题,这是由于大坝建造时对地基和坝体周围环境的影响,导致水渗漏、泥沙侵蚀等问题。
这些问题可能对大坝的稳定性和安全性产生影响,引发严重的安全事故。
因此,解决大坝渗流问题,提高大坝的稳定性和安全性,显得十分必要。
目前,大坝渗流问题研究主要集中在数值模拟和实验研究方面。
数值模拟主要是通过建模模拟流体在大坝内的运动状态和产生的压力、温度、流速等物理量,预测大坝渗流和渗透压分布情况。
实验研究主要是通过试验室和现场实验,对大坝内部的水流情况和地基、岩体等物理属性进行测试分析。
但这些研究方法普遍存在着数据来源分散、数据格式不一、缺乏综合分析等问题,因此需要进行大坝渗流信息集成和安全分析的研究。
二、研究目的本研究主要旨在实现大坝渗流信息的集成和分析,以提高大坝的稳定性和安全性,具体目的如下:1.构建大坝渗流信息集成平台,实现大坝渗流信息的快速采集、存储、管理和查询。
2.开发大坝渗流信息分析工具,对大坝内部的水流情况和地基、岩体等物理属性进行集成和分析。
3.对大坝渗流信息进行综合分析,提取大坝渗流的规律和特征,以及渗透压和地表变形等方面的信息。
4.构建大坝安全性评价模型,基于采集到的大坝渗流信息,对大坝的稳定性和安全性进行评价。
三、研究内容1. 大坝渗流信息的采集和集成根据大坝状况和渗流特点,选择合适的传感器、监测设备和数据采集系统,对大坝内部的水流情况和地基、岩体等物理属性进行实时监测和数据采集,实现大坝渗流信息的集成。
2. 大坝渗流信息的分析和提取针对采集到的大坝渗流数据,对其进行预处理和分析,提取其中的流速、水位、渗透压和地表变形等信息,建立大坝渗流信息分析模型。
3. 大坝渗流信息的综合分析通过综合分析采集到的大坝渗流信息,提取大坝渗流的规律和特征,对大坝渗透压和地表变形等情况进行分析和预测,并提高大坝的水电生产效益和安全性。
基于PSO-SVM的大坝渗流监测时间序列非线性预报模型姜谙男;梁冰
【期刊名称】《水利学报》
【年(卷),期】2006(037)003
【摘要】大坝渗流监测分析是大坝安全监控的重要内容,预测分析的难点之一在于渗流监测数据往往具有复杂的非线性特点.本文充分利用支持向量机的结构风险最小化与粒子群算法快速全局优化的特点,采用粒子群算法快速优化支持向量机的模型参数,通过该模型对非线性监测数据进行拟合,建立了基于PSO-SVM的大坝渗流监测的时间序列非线性预报模型.本模型应用于隔河岩水电站的坝基渗流量的预测,计算结果与实际监测值吻合良好.
【总页数】5页(P331-335)
【作者】姜谙男;梁冰
【作者单位】辽宁工程技术大学,力学与工程科学系,辽宁,阜新,123000;大连海事大学,交通工程与物流学院,辽宁,大连,116026;辽宁工程技术大学,力学与工程科学系,辽宁,阜新,123000
【正文语种】中文
【中图分类】TV223.4
【相关文献】
1.基于主成分分析与BP神经网络模型的大坝渗流监测资料分析 [J], 田伟;魏光辉;高强
2.基于ANFIS的大坝渗流监测数据处理和安全预报 [J], 丁光彬;宿辉;李彦军;简新平
3.非线性时间序列门限自回归模型在环境空气质量预报中的应用 [J], 潘磊;沙斐
4.非线性时间序列预报的隐多分辨ARMA模型 [J], 高伟;田铮
5.基于PSO-SVM非线性时序模型的隧洞围岩变形预报 [J], 姜谙男
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洪涝灾害下堤防非稳定渗流的模拟及探究作者:陈初阳章茜张海阔夏兵兵来源:《科学与财富》2015年第33期摘要:洪涝灾害自古以来就是人类社会发展不得不面对的一大难题,它是包括中国在内的全世界范围内造成损失最严重、危害最大的自然灾害。
当洪水来临时,江河水位短时间内高涨,堤坝土体的渗流与渗透变形特性发生改变,因此有必要建立合理的模型对大坝的渗流进行监测和预报,以保证大坝的安全运行和人民的生命财产安全。
关键词:非稳定渗流;滞后性;模拟自公元345年始筑荆江大堤以来的1600多年间,洪灾频繁,给人民的生命和财产造成了巨大损失[1]。
2013年夏,黑龙江省嫩江、松花江、黑龙江、乌苏里江四大流域洪水齐发,洪水量级之高,来势之猛,影响范围之广,破坏性之强,受灾程度之重,持续时间之长,历史罕见。
造成黑龙江省916个乡受灾,受灾人口541.59万人;农作物受灾面积2 654千公顷、成灾面积1 850千公顷;多处砂基堤防溃口。
据不完全统计,此次黑龙江省的洪涝灾害共造成直接经济损327.47亿元。
其中,堤防等水利工程水毁的直接经济损失30.73亿元[2]。
显而易见,洪涝灾害给人民的生命健康及财产物资等方面都带来了不可估量的损失,而大范围水库、堤坝等堤防工程的兴起在防洪抗涝,保障人民生命健康、财产安全及维持社会经济的可持续发展方面起到了尤为重大的作用。
水库、堤坝等堤防工程竣工蓄水后,由于地下水渗流的作用,将遭受到一定的安全威胁。
当洪水来临时,江河水位短时间内高涨,作用在堤坝或者地基土体上的水头也随之变动,土体的渗流与渗透变形特性也与静水情况下有所不同,水位和降雨对大坝渗流有一定的滞后效应,汛期的水位和降雨复杂多变,因此,堤防工程安全性的研究工作具有重要的经济和社会意义。
主要在前人的研究上,通过室内试验槽模拟上游水头变动下各类土体中水压力传递的变化;并对其变化规律进行分析研究,得出上游水头变化与土样中各测点的水头反应有一定滞后时间,而且此传递滞后时间与土质及测点的距离有关。
土石坝渗流观测资料分析模型及方法摘要:为了有效地根据土石坝的原型观测资料来分析坝体和坝基中存在的渗流问题,本文以渗流理论为基础,结合工程实际,考虑了水位、降雨量、坝基排水以及时效等因素对渗流的影响,建立了土石坝坝体和坝基测压管以及通过大坝渗流量等观测资料的分析模型和方法。
经对青山和对河口水库等工程的实际应用,说明其效果是令人满意的。
关键词:土石坝渗流分析渗流观测分析模型;; 在土石坝坝体和坝基适当部位,有计划地设置一些测压管或渗压计,以及在其下游适当部位设置观测渗流量的量水堰,并进行观测,可及时了解水库在运行过程中坝体的浸润线位置和渗流区各点渗透压力的大小,以及通过坝体和坝基渗流量的变化情况,这对大坝的渗流和稳定分析都具有很大的实际意义。
对土石坝各部位的测压管水位和渗流量,选用合理的分析模型进行及时的分析是监测土石坝运行安全的重要内容。
本文从渗流的支配方程入手,建立了土石坝中有压、无压渗流及其渗流量观测资料的分析模型。
经过实际应用表明,它可较好地解决实际工程问题。
1; 土石坝渗流的支配方程; 忽略地下水流动方程中的惯性项,土石坝渗流的支配方程[1,2]为(1) ; 渗流场为均质各向同性时,式(1)变为或(2)表1 历年测压管位势与减压井位势的相关系数管号1989199019911992199319941996 1997 1998 1999 B4 d4 E4 F4 0.836 0.983 0.934 0.990 0.908 0.970 0.962 0.989 0.888 0.975 0.987 0.996 0.950 0.974 0.896 0.989 0.849 0.935 0.966 0.9650.9070.9820.9770.0320.9780.9800.9770.5610.9550.9800.9910.3660.9650.9810.9910.5190.9430.9560.9720.0370.9480.8980.993图1 青山水库0+400断面测压管分布示意(单位:m); 由表1和图2所示,在不同的井位势下,B4管在1993年以前其位势与井位势的相关性较好,管位势变化规律基本正常。
作者简介副教授博士基于的大坝渗流监测时间序列非线性预报模型辽宁工程技术大学力学与工程科学系辽宁阜新大连海事大学交通工程与物流学院辽宁大连摘要大坝渗流监测分析是大坝安全监控的重要内容预测分析的难点之一在于渗流监测数据往往具有复杂的非建立了基于本模型应用于隔河岩水电站的坝基渗流量的预测关键词安全监测粒子群算法支持向量机时间序列预测处理和分析是十分重要的构的确定须依赖人为经验并且容易存在过学习问题遗传算法的编程和使用也比较复杂如今途径粒子群与支持向量机算法粒子群算法它没有遗和变异使各染色体向适应值最高与其它的优化算法相比每个粒子根据自己和其它粒子的飞行经验搜索过程中所达到的最优解被称为全局最优解达到的最优解这个解被称为个体最优解每个粒子表示为在维空间中的一个点用的第其计算公式为为粒子群中粒子的个数和分别为两和最小平方支持向量机算法支持向量机是近年来出现的基于统计学习理论的解决多维函数预测即成为当前国际上的研究热点它遵循结构风险最小化原理克服了神支持向量机算法的主要分析思想是通过事先选择的非线性映射将输入向量映射到高维特征空间在构造最优决策函数时支持向量机常用的学习算法有等只有等式约束而无经典的推出一系列的等式约束而不是二次规划问题从而采用最小二采用最小二乘法支持向量机进行函数拟合的原理与算法如下设样本为个样本及其值表示为首先用一非线性映射映射到特征空间在这个高维特征空间中构造最优决策函数利用结构风险最小化原则寻找?为控制模型的复杂度为误常用的损失函数有线性损失函数二次损失函数损失最小二乘支持向量机在优化目标中的损失函数为误差的二次项故优化问题为用拉格郎日法求解这个优化问题其中是拉格郎日乘子根据优化条件可得定义核函数题转化为求解线性方程最后得到非线性模型研究表明径向基核函数可取得良好的计算效果本文取径向基核函数大坝渗流监测预报时序分析的粒子群支持向量机算法比较适合建立大坝渗流监测预现对时序模型进行说明现场监测数据构成了非线性的时间序列就是要寻找在时刻的渗流量值和前个时刻的渗流量值与要的寻求最佳的惩罚因子和核参数利用粒子群快速全局优化的特点对和大坝渗流监测信息预测分析的子和粒子初始速度应值以反映本支持向量机模型的推广预测能力适应值函数如下式中则用新如果则用该粒子的最好适应值取代原有全局最好适应值如果适应值满足要求工程算例大坝全长自右向左共分根据文年月至年图监测渗流量与预测渗流量的对比选用历史步数为设置粒子群搜索参数群体规模为随迭代次数的增加线性递减到通过得到的模型对个预测检验样本的预测值与监测值对比见图差为图反映了在一个预测步当中惩罚因子图反映了粒子群算法图不同惩罚因子的预测误差图粒子群的迭代情况结论和将结合通过本文工作得到如下几点认识其建模不必知道因变量同这种方法的优和核参数用快速优化得到支持向大坝渗流监测分析是一项复杂艰巨的任务算参考文献田斌徐卫超何薪基杨杰吴中如赵斌吴中如苏怀智吴中如温志萍等徐洪钟吴中如王志旺吴盖化张漫等赵洪波冯夏庭。
大坝渗流监测模型上的动态效应水库水位重量摘要水库水位在大坝渗流监测的滞后效应,通过深入的理论分析,得出的结论是在某一时间,渗流场是一个瞬时的结果,以前所有的水库水位互动,及影响重量每水库水位不仅涉及到国有财产的大坝,但也涉及到本身,如大小,变化率等的概念引入水库水位的影响比例,重量水库水位动态效果获得一个大坝渗流监测,水库水位动态影响权重的基础上,提出的模型,其中还认为水库水位的影响权重的效果。
实例表明,水库水位更符合实际,其精度更高的动态影响权重的大坝渗流监测模型的基础上。
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关键词:渗流滞后;水库水位动态影响权重;影响比例;相当于水库水位;1 引言在大坝建成并开始蓄水,其渗流状态,一旦出现病变它变得异常危险的。
因此,加强大坝渗流监测,提高监测的理论和方法是非常重要的。
众所周知、水库的水位、雨量、温度等各方面的因素,主要影响堤坝的防渗、水库水位,但它的效果有一定的滞后性[1,2]。
研究水库水位滞后效应的原因,以及如何在渗流监测中反映的滞后效应,它使渗流监测评价理论及大坝渗流状态一个十分显着的改善。
目前,主要有两种方式,以反映在渗流监测水库水位滞后效应如下:(1)以前的平均水库水位的方法,使用前几届的平均水库水位为影响因素的统计模型。
_简单而实用的方法_但在实际应用中,有时甚至前一个月平均水库水位当选为统计模型最后,它难以解释。
事实上,平均一个更一般的概念。
(2)相当于水库水位法的滞后效应函数,它以前所有的水库水位考虑,并通过使用一个滞后效应函数来衡量他们的影响权重的基础上,获得一个相当于水库水位作为一个影响因素统计模型[5-7]。
该方法不仅考虑到以前所有的水库水位,而且也给每前水库水位的影响金额。
与前者相比,该方法更合理,科学。
然而,这是不合理的,只能使用一个静态的永久滞后效果功能度量的影响权重,以前的水库水位。
大坝渗流监控指标计算方法的综合分析发表时间:2020-05-08T10:34:02.590Z 来源:《当代电力文化》2019年23期作者:刘阿妮杨松林周小录彭可[导读] 为全面深入比较渗透压力、渗流位势、渗透坡降、渗漏量等各类渗流监控指标拟定方法的特点摘要:为全面深入比较渗透压力、渗流位势、渗透坡降、渗漏量等各类渗流监控指标拟定方法的特点,通过国内外文献的分析整理,对典型的置信区间法、正态云模型法和典型小概率法等各类大坝渗流监控指标拟定方法的原理、计算过程、适用条件进行了系统的分析和比较,研究表明,目前各类方法各有不同的适应条件,在具体监控指标拟定时应根据具有监测项目、样本长度以及渗流监测物理量的变化特征进行选用。
关键词:大坝渗流;监控指标;计算方法;综合分析;Comprehensive Analysis on Computational Methods of Monitoring Index of Dam SeepageLan Ani, Yang Songlin, Zhou Xiaolu , Peng Ke(Hunan Wuling Power Technology Coporation.LTD)ABSTRACT: Monitoring indexes of dam seepage is important for early online warning and ensuring safety of earth and rockfill dam. These monitoring indexes include seepage pressure、seepage potentila、seepage gradient and seepage volume. Their computational Methods have two kinds,the mathematical and the mechanical. The mathematical methods include confidence internal、normal distributed cloud model and typical low-probability. The principle、computation process and applying conditions of these methods are comprehensively analyzed and some advices are presented for computation of these monitoring indexes.Key Words: dam seepage; monitoring index; computational method; comprehensive analysis1 引言根据国内外水库大坝失事原因的调查统计,除洪水漫顶外,因渗透破坏而导致垮坝是土石坝失事的最主要形式,其失事比例约占30~40%。