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水電站礫石土心墻變形特征及智能監測預警系統研究

2022-03-09 02:17:02李彩云
水利技術監督 2022年2期
關鍵詞:變形智能水平

李彩云

(莘縣水利局,山東 聊城 252400)

當今世界的水利工程發展十分迅速,水利工程的發展離不開水庫大壩的建設,我國西部雅礱江等河流上方已經修建或即將修建數十座土石壩等工程[1]。心墻土石壩由于可以就地取材、經濟成本低和施工便捷等優勢成為當今世界土石壩中的主流壩型[2- 3]。我國的心墻土石壩發展較晚,但是發展速度很快,為了滿足我國廣闊地域的水資源合理配置,我國已經修建了壩高超過300m的特高心墻土石壩[4]。

以往的研究表明,心墻土石壩中的心墻料在滲流作用下的濕化變形和流變變形等是導致壩體變形的關鍵因素,嚴重影響壩體及水庫的運行安全[5]。針對上述問題,許多學者進行了相關的研究,如保華富等[6- 7]根據施工現場土料場多且分散以及土料偏細等問題,提出了土料摻礫改性的觀點,并且通過室內擊實試驗,得到了摻礫土料的最大干密度和最優含水率等指標隨擊實功的變化規律,并從實際工程防滲角度出發,得到礫石含量不能高于50%的結論;董訓山[8]依托雙江口工程,對堆石料的流變特性進行了試驗研究,并利用試驗結果模擬計算了壩體的流變特征;張延億等[9]研究了級配分布范圍較寬的土石混合料的濕化變形特性,探究了材料級配和豎向應力等對材料濕化變形的影響規律。

雖然針對土心墻自身穩定性和土料優化及穩定性等方面的研究已經取得一定的研究成果,但是針對長期荷載作用下礫石料對高土心墻的穩定性研究還比較少見,其工程特性和流變特征理論研究尚顯不足[10]。因此,文章以某水電站為背景,研究礫石料工程特性和流變特征,并根據實驗結果提出了大壩變形智能監測預警理論,為大壩的長期穩定性提供了理論指導。

1 試驗材料與試驗方法

1.1 試驗材料

文章所研究的礫石料原型是依托工程下游某采石場原巖而制定的,原巖的基本物理力學參數見表1,參數來源為三組及以上試樣測試的平均值。通過現場堆石料的相應指標等比例縮小制作室內試驗試樣,試樣的粒徑范圍為1~100mm,最大干密度和最優含水率分別為2.272g/cm3和6%。

表1 原巖基本物理力學參數

1.2 試驗方法

通過常規三軸試驗對試樣進行濕化變形特性研究,試驗均設置了三組圍壓(1、2和3MPa),其中應力水平均為S=0.3、0.5、0.7和0.9,根據《土工試驗規程》相關標準進行試樣變形與應力狀態關系的三軸剪切試驗。大壩土石料在濕化過程中承受著自身的重力作用,這與單線法的試驗原理更加接近,因此為了更加貼合現場情況,本次試驗采用單線法進行濕化變形試驗,濕化穩定時間設置為24h,當試樣變形達到軸向應變的15%或破壞時停止試驗。流變特性試驗設置了四組圍壓(0.5、1.0、2和2.5MPa),應力水平與三軸濕化變形試驗相同。

2 試驗結果分析

2.1 濕化變形結果分析

試樣三軸濕化軸向變形和體積變形等數值見表2。從表中可以看出,在圍壓不變的情況下,隨著應力水平的增大,試樣的軸向應變和體積應變均逐漸增大,且軸向應變的增大幅度更加明顯;在應力水平不變的情況下,試樣的軸向應變和體積應變與圍壓呈正相關;相比于圍壓而言,應力水平的增長對試樣的變形影響更加明顯。

表2 試樣濕化變形值

選取圍壓為3MPa時試樣在不同應力水平下的濕化變形應力-應變曲線進行分析,如圖1所示。從圖中可以看出,在不同的應力水平之下,試樣的濕化變形應力-應變曲線形態幾乎一致,當軸向應變為3%~9%時,隨著應力水平的增大,試樣的應力逐漸增大;但是當軸向應變大于9%后,不同應力水平下的試樣的應力值幾乎相同。

圖1 試樣在不同應力水平下的濕化變形應力-應變曲線

選取圍壓為3MPa時試樣在不同應力水平下的軸向變形與體積應變的關系進行分析,如圖2所示。從圖中可以看出,在不同的應力水平之下,所有試樣的體積變形均是隨著軸向變形的增加先增大后穩定,當軸向應變為0%~3%時,隨著應力水平的增大,所有試樣的體積應變幾乎相同,說明此時試樣的體積應變不受應力水平大小的影響;但是當軸向應變大于3%后,隨著應力水平的增加,試樣的體積應變顯著增大。

圖2 試樣在不同應力水平下濕化變形軸向應變與體積應變的關系

2.2 流變特性結果分析

試樣的流變軸向應變和流變體積應變與流變時間的關系曲線如圖3所示。從圖中可以看出,試樣的流變軸向應變和體積應變受圍壓的影響較大,當圍壓較小時,試樣的流變變形較小,當圍壓增大時,流變變形也顯著增大;當圍壓和加載水平相同時,試樣的軸向應變始終大于其體積應變,且圍壓越大,效果越明顯;從分級加載流變曲線可以看出,當施加一級荷載后,試樣的流變呈現出先增大后穩定的變化趨勢,且前期增加速率很快,往往只需要幾個小時就能達到現有加載水平下最大的流變量,這與水庫大壩現場的流變特性具有較大的差異,試驗結果明顯快于現場土心墻的流變變形速率。

圖3 試樣的流變應變與流變時間的關系

3 智能監測預警系統

基于礫石土心墻壩體的典型變形特性研究結果,結合多智能體和變形施工控制等多方面條件構建壩體運營變形監測預警平臺,為壩體的長期穩定性運行提供技術保障。智能體是基于人工智能發展起來的實體單元,通過結合多個智能體,可以構建多智能體預警系統,文章所用的多智能體預警系統是通過黑板模型實現單個智能體之間的信息協作,該多智能體預警結構主要由六個智能體單元構成,分別為料源質量監測預警智能體、料源運輸監測預警智能體、施工質量監測預警智能體、質量檢測預警智能體、濕化變形監測預警智能體和流變變形監測預警智能體,如圖4所示,單個智能體的主要單元包括了知識庫、推理模型、反應器、規則庫和感知器等。通過該多智能體監測預警系統可以實現對施工前、施工過程和運營過程三個方面全方位的壩體質量監測及預警。

圖4 多智能體監測預警系統結構

4 結論

文章研究了礫石土心墻濕化變形和流變變形兩種典型條件下的變形特性,并結合現場施工與變形特性試驗研究構建了多智能體監測預警系統,得到如下結論:

(1)礫石石料濕化變形受圍壓和應力水平影響,在同等條件下,軸向應變比體積應變增大幅度更加明顯。

(2)礫石石料流變變形與圍壓呈正相關,且軸向變形增大幅度更為明顯;室內試驗流變變形速率較現場變形而言顯著加快。

(3)利用黑板模型構建以單智能體為基礎的多智能體壩體監測預警系統,實現施工前、施工過程和運營過程三個方面的全方位壩體質量監測及預警。

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