林 楓
(北票市大板水利服務站, 遼寧 北票 122114)
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基于風險分析的龍潭水庫除險加固方案優化技術研究
林 楓
(北票市大板水利服務站, 遼寧 北票 122114)
現如今,在進行病險水庫治理過程中,重點突出了治理效果,對于常住居民生活、當地環境、社會環境等都沒有涉及,因此研究基于風險分析的除險加固優化技術是非常必要的。本文結合中國病險水庫治理現狀,以龍潭水庫病險加固為例,構建了事件樹法決策模型,對龍潭水庫修筑前后產生的風險進行了評估,評選出了風險小、投資少、花費少的修筑方案,提出了基于風險分析的病險水庫除險加固方案設計方法,對今后病險水庫修筑具有理論指導意義。
病險水庫; 除險加固; 風險分析; 方案優化
病險水庫的治理受很多條件的制約與影響,例如:水文、地形、地貌、氣候、社會發展等,并且對于以后工程的治理、庫區的改建等都會產生相互限制。在這些相關聯的制約條件中,存在很多條件只能進行定量分析或者定性分析。在方案優化的過程中,如果選取相對保守的策略,也就是只對方案的長處和短處進行定性研究,將會很大程度上受人為因素的影響,不能很好地解決問題[1-2]。所以,合理客觀地制定優選方案,既可以滿足制定者的要求,又能綜合考慮多方面的因素,而且能夠定量和定性地對各種問題進行評價,定量做出備選的優劣次序。
2.1 制約條件集
用M表示制約治理方案的條件,主要包括制約病險水庫加固的條件:
式中j——制約條件的個數。
其中,第一個制約條件m1為大壩風險,是必要條件;m2~mn為非必要條件,包括:施工機械、施工人員、修筑范圍等,并且負責人可以自己決定非必要條件。
2.2 加固方案集
加固方案集主要是指制定的加固方案的集合,記為集合N:
2.3 關聯矩陣
利用線性代數的知識,關聯制約條件集M和加固方案集N,并推導出兩者的關聯矩陣X,即關聯集Xi=NTM。
2.4 關聯分析與決策
修補方案與大壩風險的關聯解決步驟詳細如下:
a.關聯系數集E是由比較序列Xi(i=1,2,…,n)中各序列與參考序列X0關聯系數組成:
式中 ξnm——第n種加固方案中第m項因素的關聯系數。
b.決策權重一般用權重數據集W表示:
在風險修補方案中,占權重比值最高的是大壩風險,所以在W集合中,最大值是w1。
c.通過分析各種加固方案,對比各種方案的優缺點,比較影響因素在各個方案中所占的比重,綜合比較分析,選取最優加固方案,關聯度表示為
R=WET{r1,r2,…,rn}=ri
d.利用關聯分析法,選擇rmax代表的加固方案為最終實施方案。
通過對水庫大壩加固方案分析評選,目的在于分析方案中存在的風險,并估算修補前后存在風險的差異及影響程度,從而分析出影響大壩穩定的最關鍵因素,為以后修補施工提供理論基礎。通過事件樹法評估風險的途徑,綜合對比分析,制定合適的修補方案,主要是估算大壩加固前后出現潰壩的概率[3-5]。
步驟實施如下所示:
a.根據已有的修補方案,分析按照設計方案施工前后大壩存在的風險,尤其是分析大壩加固后,容易出現的垮塌破壞模式及路徑。
b.計算大壩出現的概率以及出現垮塌后引起破壞的風險率。根據a中做出的破壞路徑,組建潰壩事件樹,然后運用此方法估算水庫加固前后的潰壩風險。
c.綜合分析比較大壩加固方案,并尋找出大壩風險的關鍵區域范圍,并根據關鍵區域位置,選取能夠明顯降低風險概率的方案,對于修補后仍存在很大問題的技術方案,需要技術人員對方案進行調整,選取加固后風險明顯降低的方案,而加固后風險仍比較大的加固方案應調整優化,將有限的時間、資金投入到對主要風險事件的處理上,以求得最好的資金效益[6-7]。
龍潭水庫位于遼寧省朝陽市哈爾腦鄉,該水庫是以防洪、灌溉為主,兼顧發電、養魚等綜合利用的中型水庫。大壩防洪設計標準為100年一遇,校核標準為1000年一遇。大壩壩基坐落在風化巖層上,基礎滲漏嚴重,下游壩腳出現明顯滲漏點;溢洪道無消能設施;輸水洞閥門損壞,無法正常運行;水庫無管理設施。根據大壩安全分類標準,認定該壩為三類壩,設計的實際抗洪能力要比標準規定的50年一遇低,并且在進行水庫大壩加固前,制定了大量的加固方案,通過綜合分析比較,選取了以下四種方案進行分析[8-9]:
方案1:保持現有大壩泄洪能力,按照100年一遇洪水加高混凝土大壩,對于周圍的土壩按照200年一遇加固。
方案2:校核時,按照1000年一遇洪水對混凝土加固方案進行復核,按照1000年一遇洪水對土壩進行復核,并在混凝土壩間設計一座泄洪閘(增加泄洪閘方案)。
方案3:保持現有大壩泄洪能力不變的條件下,按照1000年一遇洪水加固大壩。
方案4:采用爆潰方式形成爆潰溢洪道(爆潰式非常溢洪道方案),設計防洪標準同方案1、2。
表1為各加固方案的投資,表2為四種方案綜合評價方案。其中大壩風險與加固規模屬于成本型指標,加固效果和安全程度屬于效益性指標。

表1 各加固方案建筑工程直接投資

表2 各加固方案的綜合評價
按照花費少、施工效果好的原則,分析得到每個指標的理想值,并構成參考系列:X0={0.10,11155,1.00,0.90}。
比較序列為由表2得出的各方案的評價數據集:
由參考序列和比較序列構成的矩陣為
對矩陣Ti進行規范化處理,得出規范矩陣:
規范矩陣中比較序列Yi(i=1,2,3,4)與參考序列X0中各點的關聯系數矩陣如下:
通過對以上數據的分析,可以得到大壩風險、加固規模、加固效果、安全程度四個指標所占的權重,如表3所示。

表3 4個指標所占權重及關聯度

表4 加固方案參考指標的關聯度
分析表3可知,大壩風險占有的權重為0.35,大于其他三個指標,因此大壩風險是風險指標中的關鍵指標;從表4可以看出,方案三的關聯度為0.85,且大于其他三種方案,因此選擇方案三作為龍潭水庫的加固方案。所以龍潭水庫在進行病險水庫加固方案時,要注重選取花費少、風險小、施工效果好的加固方案。
本文以遼寧省朝陽市北票市龍潭水庫加固為例,基于灰色關聯分析理論,設立了包括制約條件集合和病險水庫修筑措施方案集合在內的決策模型,分析了兩者之間的關系,根據事件樹法對龍潭水庫修筑前后產生的風險進行了評估,找到了加固方案的缺點,評選出了風險小、投資少、花費少的加固施工方案,并提出了基于風險的病險水庫除險加固方案設計方法,從而為龍潭水庫除險加固工程前期設計提供了詳實的數據和理論依據,為該水庫工程后期除險加固奠定了堅實基礎,為今后水庫除險加固設計方案指明了設計方向,提供了參考和借鑒作用。
[1] 楊杰,鄭成成,江德軍,等.病險水庫理論分析研究進展[J].水科學進展,2014(1):148-154.
[2] 楊杰,江德軍,鄭成成,等.病險水庫除險加固方案決策研究[J].西北農林科技大學學報(自然科學版),2014(11):213-219.
[3] 袁劍軍.土石壩防滲墻黏土混凝土材料的工程應用初探[J].水利建設與管理,2013(2):33-35.
[4] 嚴祖文,魏迎奇,張國棟.病險水庫除險加固現狀分析及對策[J].水利水電技術,2010(10):76-79.
[5] 胡江,蘇懷智.基于生命質量指數的病險水庫除險加固效應評價方法[J].水利學報,2012(7):852-859,868.
[6] 孫東亞,游文蓀,姚秋玲.病險水庫除險加固排序方法初探[J].水利水電技術,2009(7):132-137,140.
Technology research based on risk analysis of Longtan Reservoir reinforcement plan optimization
LIN Feng
(Beipiao Daban Water Resources Service Station, Beipiao 122114, China)
Currently, governance effect is mainly emphasized in the process of diseased reservoir management. It is not related to permanent resident life, local environment, social environment, etc. Therefore, it is very necessary to study reinforcement optimization technology based on risk analysis. Governance status of diseased reservoirs in China is combined, and risky reinforcement of Longtan Reservoir is adopted as an example for constructing event tree method decision-making model to evaluate risks produced before and after Longtan Reservoir construction. Construction plans with low risk, investment and spending are selected. Diseased reservoir reinforcement plan design method based on risk analysis is proposed, which has theoritical instruction significance for diseased reservoir construction in the future.
diseased reservoir; reinforcement; risk analysis; plan optimization
10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2016.07.023
TV52
A
2096- 0131(2016)07- 0081- 04