水利樞紐工程建設過程中大壩安全監控模型研究

何佩詩

(湖北志宏水利水電設計有限公司,武漢 430070)

0 引 言

水利工程建設中,大壩的運行安全性與環境因素、內部結構、外力干預等多種因素相關,內外條件的不確定性直接影響大壩的運行性態[1]。而大壩作為水利樞紐的重要工程,一旦出現安全事故,所造成的損失和危害難以估量。因此,大壩的安全穩定性是水利樞紐運行維穩的重點問題。

為了建立健全的安全監控和預警機制,實時監控和評估大壩的運行狀況[2-3],本文結合統計模型和有限元確定性模型的優勢,構建安全監控組合模型,以期為保障大壩的安全運行提供幫助。

1 水利樞紐大壩安全監控模型設計

統計模型是大壩安全監測的常用手段。統計模型以大壩實測數據為基礎,選擇安全監測因子,并通過數據統計分析的方式,確定分析模型因子系數,從而建立監測回歸模型,對大壩的安全因子進行監控[4-5]。統計模型依賴于統計數據,而在大壩結構性態方面參考較少,無法從力學的角度對大壩的實際安全狀況進行分析[6]。統計模型對數據的依賴性較強,要求實測數據具有較高的完整度,并且存在精度不高的問題,難以實現精準的預測預警[7]。而有限元確定性模型以有限元分析為主要手段,從大壩力學結構性態出發,通過有限元計算分析變量之間的關系,從而實現大壩安全監控[8-9]。

本研究綜合考慮統計模型和有限元模型的優勢,利用兩種模型構建大壩安全組合監控模型,使用有限元模型分析大壩水壓分量,并結合統計模型對大壩的時效和溫度分量進行分析,從而實現多角度水利樞紐大壩安全監控與預測。大壩安全組合監控模型框架見圖1。

圖1 大壩安全組合監控模型框架

大壩的變形位移受到水壓的影響。在不同水位荷載情況下,大壩壩體所受水壓不同,則大壩壩體和巖基出現變形和位移的可能性也存在差異[10-11]。并且水庫所受水重也會影響庫區巖基的穩定性,導致巖基上出現壩體位移[12]。大壩的壩體混凝土和巖基的溫度變化也會影響大壩的變形位移。利用壩體混凝土和巖基內部所布設的溫度計獲取溫度場信息,通過有限元分析的方式,計算大壩的溫度位移。時效因素是大壩變形位移的一項時間綜合因素,包括時間累積下的混凝土徐變、巖基壓縮變形、壩體裂縫位移等時效因素[13-14]。

因此,大壩位移主要受到水壓荷載、溫度條件、時效因素的影響,大壩變形位移分量函數如下:

(1)

式中:δH、δT分別為水壓分量和溫度分量;δθ為時效分量;i=1,2,3分別表示水壓、溫度、時效;X為調整參數;m為重力;Hi為水位;ai為水壓因子系數;bi為等效溫度因子系數;Ti為平均溫度值;ci為時效因子系數;θi為時間。

壩基揚壓力是觀測大壩滲流情況的關鍵指標,是指底面垂直方向上滲透水壓力的鉛直壓力,而揚壓力的水位影響分量主要是指大壩上游的水位情況[15-16]。通過壩基揚壓力,分析大壩的滲流情況,大壩滲流分量函數如下:

(2)

大壩應力主要包括溫度、自重、濕脹應力,并受到水壓、時效的影響,大壩水壓σH、溫度應力σT和時效σθ函數如下:

(3)

式中:m2為測量溫度計的數量;Ti為溫度計測量數據值與初始值之間的差值;c為回歸系數;θ0為初始時間。

2 大壩安全監控模型效果驗證

2.1 大壩變形位移預測分析

為了驗證組合模型的有效性,研究分析組合模型監測值與實測值之間的擬合程度,結果見圖2。圖2中,研究比較了組合模型、灰色預測以及SDCS-SVM算法的監測值計算差異。由圖2可知,在9月18日至1月18日,研究區域的表面水平位移呈不斷增加趨勢,最高值達到4.29mm;1月18日至9月18日呈不斷降低的變化趨勢,最小表面水平位移值僅為-3.26mm。從模型的監測值與實測值差異比較中發現,研究提出的組合模型與實測值之間的變化一致性較高,且擬合程度顯著高于其他兩種模型。

圖2 各模型在大壩表面水平位移檢測中的應用效果

為了驗證組合模型在大壩監控中的水平位移預測能力,研究以2023年1月19日至2023年2月18日的數據為基礎,評價組合模型與其他模型的預測效果差異,結果見圖3。由圖3可知,2023年1月19日至2023年2月18日期間,大壩的表面水平位移最大值出現在1月18日,最大值為3.74mm;最小值出現在2月16日,最小值為1.10mm。比較不同模型在大壩水平位移預測中的差異可以看出,研究提出的組合模型的預測差異最小,最大差異值僅為0.14mm;灰色預測模型的預測值與實際值之間的差異最大,最大值達到0.69mm。以上結果表明,相較于其他模型而言,研究提出的組合模型在大壩水平位移預測中的誤差值較小,表明組合模型能夠在大壩水平位移監控中表現出較好的預測能力。

圖3 各模型在大壩表面水平位移預測中的應用效果

2.2 大壩滲流預測分析

在大壩安全監控中,揚壓力的變化監測也至關重要。為此,研究針對大壩揚壓力監測,分析多個模型與實測值之間的差異,以此來評價組合模型在揚壓力監測中的有效性,結果見圖4。由圖4可知,大壩揚壓力的實際變化呈不斷波動的變化趨勢,并在每年的9-10月份達到最大值,其原因是此時大壩處于上游放水時期,大壩滲流產生的揚壓力逐漸提升。此外,由圖4可以發現,研究提出的組合模型的計算值與實測值表現出相同的變化趨勢,且兩者之間的差異較小。而灰色預測以及SDCS-SVM模型在計算中所表現出來的變化趨勢雖然與實測值呈現一致性,但兩個模型與實測值之間的差值顯著高于組合模型。以上結果表明,針對大壩壩基的揚壓力檢測,研究提出的組合模型具有有效性。

圖4 各模型的壩基揚壓力檢測結果

為了評價組合模型在大壩壩基揚壓力監控中的預警能力,研究提出多個模型的預測比較,結果見圖5。由圖5可知,所有模型的預測結果均與實測值保持相同的變化趨勢。其中,研究提出的組合模型的預測值與實測值的誤差最小,最大值僅為0.93kPa;而灰色預測以及SDCS-SVM模型與實測值的最大誤差分別達到12.45和9.77kPa。以上結果表明,大壩壩基滲流導致大壩揚壓力不斷變化,采用研究所提出的組合模型能夠對大壩壩基的揚壓力進行檢測和預測,對大壩壩基的滲流安全具有重要意義。

圖5 各模型的壩基揚壓力變化預測結果

2.3 大壩應力預測分析

在大壩安全監控中,大壩的應力是決定大壩安全強度的重要指標,因此分析運行期大壩的應力變化是大壩安全運行的關鍵。研究同樣以2019年1月18日至2023年1月18日的大壩運行數據為基礎,對比分析不同模型在大壩應力檢測中的測量值,并分析各模型的檢測值與實測值之間的差異,結果見圖6。由圖6中可知,研究提出的組合模型監測值與實測值之間的差異顯著小于其他兩種模型,并且其誤差最大值僅為0.62MPa,最小值降低至0.08MPa。比較多個模型的檢測結果可知,研究所提出的組合模型在大壩應力檢測中的精度較高,能夠較好地實現大壩應力檢測。

圖6 各模型的大壩應力變化檢測差異

在大壩應力監控中,不僅僅需要實現應力變化的實時檢測,還需要對其變化趨勢進行預測,因此研究提出應力變化預測的分析,結果見圖7。由圖7可知,在2023年1月19日至2023年2月18日的大壩應力預測過程中顯示,組合模型的預測結果與實測值變化具有一致性,且兩者最大誤差僅為0.81MPa,顯著低于其他兩種模型與實測值之間的誤差。綜合分析組合模型的監控效果發現,在大壩的變形、滲流以及應力分析中,組合模型的測量和預測誤差均小于其他模型,即能夠在大壩安全監控中表現出較好的應用效果。

圖7 各模型的大壩應力變化預測結果

3 結 論

為了提升大壩運行的穩定性,本文從大壩的形變、滲流和應力應變3個角度出發,結合統計模型與有限元模型,對水利樞紐工程建設過程中大壩安全問題進行了監測監控。結果顯示,相較于灰色預測以及SDCS-SVM模型,研究提出的組合模型的壩基揚壓力預測值與實測值的誤差最小,最大值僅為0.93kPa;組合模型的水平位移預測差異最小,最大差異值僅為0.14mm;大壩應力方面組合模型預測誤差為0.81MPa。研究表明,組合模型能有效對大壩水平位移等安全因素進行監控和預測,預測效果較好。