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基于VMD-SSA-K-means-iForest的重力坝监测数据异常模式混合识别算法研究
1
作者 李铁 李涵曼 +2 位作者 王福生 徐量 郭瑞 《水电能源科学》 北大核心 2026年第1期182-187,共6页
重力坝监测数据的异常识别对大坝安全评估具有重要意义,针对现有方法在模式辨识和特征提取方面的局限性,提出一种基于VMD-SSA-KMeans-iForest的重力坝监测数据异常值混合识别方法,该方法通过引入变分模态分解(VMD)优化SSA分解过程,显著... 重力坝监测数据的异常识别对大坝安全评估具有重要意义,针对现有方法在模式辨识和特征提取方面的局限性,提出一种基于VMD-SSA-KMeans-iForest的重力坝监测数据异常值混合识别方法,该方法通过引入变分模态分解(VMD)优化SSA分解过程,显著提升了特征提取的精度和鲁棒性。在此基础上,构建了基于K-means聚类与孤立森林(iForest)协同的异常识别框架,并将该方法应用于W重力坝异常数据识别中。结果表明,所提方法的异常识别准确率提升了2.5%,同时有效区分了结构损伤与仪器故障引起的异常模式,为重力坝安全评估提供了更可靠的技术支持。 展开更多
关键词 重力坝 奇异谱分析 变分模态分解 K-MEANS聚类 孤立森林 异常模式识别
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堤坝渗漏入口示踪剂运移规律
2
作者 梁越 邓惠丹 +2 位作者 喻金桃 许彬 饶育锋 《河海大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期53-60,137,共9页
为准确定位堤坝的渗漏入口,基于示踪法,采用室内模型试验和Fluent数值模拟方法,分析了示踪剂投放量、渗漏规模及示踪剂投放点位置对示踪剂运移规律的影响。结果表明:增加示踪剂投放量,壁面示踪剂峰值质量分数显著增大,穿透时间缩短,示... 为准确定位堤坝的渗漏入口,基于示踪法,采用室内模型试验和Fluent数值模拟方法,分析了示踪剂投放量、渗漏规模及示踪剂投放点位置对示踪剂运移规律的影响。结果表明:增加示踪剂投放量,壁面示踪剂峰值质量分数显著增大,穿透时间缩短,示踪剂运移速度加快;增大渗漏规模,示踪剂流失速率加快,壁面示踪剂峰值质量分数减小,示踪剂分布形状由圆形向椭圆形转变,且其长轴会沿示踪剂投放点与渗漏入口之间的连线方向排列,据此可推断渗漏入口方向;减小示踪剂投放点与渗漏入口距离,壁面示踪剂峰值质量分数减小,穿透时间延长,示踪剂分布面积显著增大。 展开更多
关键词 堤坝渗漏识别 示踪法 示踪剂运移规律 模型试验 数值模拟
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超深动水环境下模袋混凝土施工质量检验与验收评定方法研究
3
作者 付传雄 黄锦林 +1 位作者 陈先义 范学明 《水利技术监督》 2026年第3期68-71,92,共5页
模袋混凝土技术因其抗冲刷性能强、施工便捷等特点广泛应用于水利工程、护岸加固等领域,但针对超深动水环境,传统的先铺模袋后浇筑混凝土的施工方法难以保证施工质量。文章结合自主研发的超深动水环境模袋混凝土施工技术,系统分析模袋... 模袋混凝土技术因其抗冲刷性能强、施工便捷等特点广泛应用于水利工程、护岸加固等领域,但针对超深动水环境,传统的先铺模袋后浇筑混凝土的施工方法难以保证施工质量。文章结合自主研发的超深动水环境模袋混凝土施工技术,系统分析模袋混凝土施工过程中的质量控制要点,提出了基于外观检查、强度检测和结构完整性评估的验收评定体系,并通过实测数据验证了该方法的有效性,可为同类工程提供参考。 展开更多
关键词 超深动水环境 模袋混凝土 质量检验 验收评定
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智能算法如何守护大坝安全——《大坝安全监控智能模型与反演分析》
4
作者 杜文渊 张砾 《水利科技与经济》 2026年第2期F0003-F0003,共1页
在全球气候变化加剧、清洁能源需求持续攀升的今天,作为水资源调控与水电开发核心基础设施的大坝,其安全性和耐久性已成为关系国计民生的重要课题。传统的大坝安全监测方法依赖经验公式与统计模型,虽积累了宝贵的实践经验,但在面对复杂... 在全球气候变化加剧、清洁能源需求持续攀升的今天,作为水资源调控与水电开发核心基础设施的大坝,其安全性和耐久性已成为关系国计民生的重要课题。传统的大坝安全监测方法依赖经验公式与统计模型,虽积累了宝贵的实践经验,但在面对复杂环境荷载。 展开更多
关键词 智能模型 反演分析 清洁能源 气候变化 耐久性
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融合注意力机制与深度学习的深基坑变形预测
5
作者 喻桂成 王铁力 +4 位作者 张斌 周明明 陈浩 蒋健楠 周煜 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第3期1231-1238,共8页
为改善现有机器学习模型实时预测深基坑变形的准确性,增强模型对于复杂时序依赖关系的动态学习能力,构建了一种基于注意力(attention)机制和沙丘猫优化算法(sand cat swarm optimization,SCSO)的门控循环网络预测模型。该模型在门控循... 为改善现有机器学习模型实时预测深基坑变形的准确性,增强模型对于复杂时序依赖关系的动态学习能力,构建了一种基于注意力(attention)机制和沙丘猫优化算法(sand cat swarm optimization,SCSO)的门控循环网络预测模型。该模型在门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)中耦合注意力机制以充分挖掘变形监测数据在时间维度的深层关联,有效捕捉不同时间步中影响基坑实时变形的关键特征,同时采用SCSO算法对GRU-Attention模型进行参数寻优,进一步提高模型预测性能。工程实例分析表明,相比传统预测模型,所提模型具有更高的预测精度,泛化能力和适用性显著增强,为基坑变形实时预警与安全性态评估提供技术参考。 展开更多
关键词 门控循环单元 注意力机制 沙丘猫优化 变形预测
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融合特征选择与特征提取的带缝拱坝位移预测模型
6
作者 蒋成阳 苏怀智 徐波 《水力发电学报》 北大核心 2026年第2期1-14,共14页
为实现对带缝拱坝位移的准确预测,针对现有预测模型未能充分考虑温度滞后效应与裂缝影响,以及位移影响因子繁杂冗余、预测精度偏低的问题,本文提出一种新的预测方法。首先,建立同时考虑温度滞后效应与裂缝影响的带缝拱坝位移监控模型;随... 为实现对带缝拱坝位移的准确预测,针对现有预测模型未能充分考虑温度滞后效应与裂缝影响,以及位移影响因子繁杂冗余、预测精度偏低的问题,本文提出一种新的预测方法。首先,建立同时考虑温度滞后效应与裂缝影响的带缝拱坝位移监控模型;随后,采用梯度提升回归树(GBRT)对影响因子进行特征选择,剔除无关变量,并利用核主成分分析(KPCA)对保留的温度滞后因子和裂缝因子进行特征提取,构建位移预测数据集;然后,结合樽海鞘群优化算法(SSA)与核极限学习机(KELM),建立SSA-KELM位移预测模型。工程实例结果表明,特征选择与特征提取能够有效削弱无关变量的干扰,降低数据维度,从而显著提升预测精度;与其他对比模型相比,SSA-KELM表现出最佳的预测精度和稳定性,为带缝拱坝位移预测提供了一种新的可行方法,能够为大坝安全监控与运行管理提供科学依据与技术支持。 展开更多
关键词 拱坝位移预测 滞后效应 裂缝影响 特征选择 核主成分分析 机器学习
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基于变分模态分解与蜣螂优化的深度学习大坝变形预测模型
7
作者 李嘉豪 欧斌 +2 位作者 韩彰 傅蜀燕 杨锐 《科学技术与工程》 北大核心 2026年第4期1643-1653,共11页
为减轻大坝变形数据非平稳性对预测模型的制约,增强变形预测的可靠性。首先使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对大坝变形监测数据分解成若干子序列,随后利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对变... 为减轻大坝变形数据非平稳性对预测模型的制约,增强变形预测的可靠性。首先使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)对大坝变形监测数据分解成若干子序列,随后利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对变形数据空间特征进行提取,结合双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)对变形数据进行时域建模并预测,并引入蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)对模型超参数进行寻优,最后将各个子序列的预测值叠加重构得到最终的大坝变形预测值。结果表明:与BiLSTM、VMD-BiLSTM、VMD-CNN-BiLSTM 3个模型进行对比,VMD-DBO-CNN-BiLSTM组合模型各项评价指标均为最优,在大坝变形预测中展现出更高的模型精度和稳定性。 展开更多
关键词 大坝变形 变分模态分解(VMD) 蜣螂优化算法(DOB) 卷积神经网络(CNN) 双向长短时记忆网络(BiLSTM)
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基于样本熵的大坝变形自适应预测模型
8
作者 郭金婷 李娅姣 +3 位作者 邓永东 卢祥 周靖人 陈建康 《工程科学与技术》 北大核心 2026年第1期101-110,共10页
外观变形监测是反馈大坝安全最直接、最重要的手段之一。高坝大库赋存与运行环境复杂,准确预测其变形有助于及时识别大坝运行过程中的潜在风险。针对当前预测模型因大坝变形数据类型多样、非线性强而存在适用性差、预测精度波动大、泛... 外观变形监测是反馈大坝安全最直接、最重要的手段之一。高坝大库赋存与运行环境复杂,准确预测其变形有助于及时识别大坝运行过程中的潜在风险。针对当前预测模型因大坝变形数据类型多样、非线性强而存在适用性差、预测精度波动大、泛化能力弱等问题,首先,基于“分解-优化-预测-重构”的思路,采用自适应噪声完全集合经验模态分解算法将大坝变形数据时间序列分解为若干个不同频率的子模式序列;然后,基于各子模式序列的样本熵,提出了样本熵-优化算法-模型自适应准则,构建了与样本熵相匹配的超参数优化算法与预测模型,通过不同子序列预测结果的再重构即可得到变形预测结果,进而形成了基于样本熵的大坝变形自适应预测模型。以PB大坝为案例,对坝顶位移测点的监测数据进行建模分析,验证模型的可行性和有效性。工程应用表明,与传统统计回归模型相比,所提模型的均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差在训练集和测试集上降低幅度分别超过了60%和90%,且精度高、适用性强。研究成果对准确预测大坝变形、掌握大坝安全运行性态具有重要的理论与工程应用价值。 展开更多
关键词 大坝 变形 样本熵 优化 自适应预测模型
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基于ICEEMDAN与优化LSSVM的大坝变形预测模型及应用
9
作者 林英浩 郑东健 +1 位作者 冉成 赵宇 《水利水运工程学报》 北大核心 2026年第1期180-190,共11页
针对大坝变形序列中的噪声干扰和非线性特征,提出了基于ICEEMDAN-EBQPSO-LSSVM-LSTM的组合预测模型,以提高大坝变形预测精度。首先,采用改进自适应噪声的集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始变形数据进行分解,提取多个平稳子序列;其次,提... 针对大坝变形序列中的噪声干扰和非线性特征,提出了基于ICEEMDAN-EBQPSO-LSSVM-LSTM的组合预测模型,以提高大坝变形预测精度。首先,采用改进自适应噪声的集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始变形数据进行分解,提取多个平稳子序列;其次,提出一种改进的量子粒子群优化算法(EBQPSO),对最小二乘支持向量机(LSSVM)的超参数优化后,再对各子序列进行初步预测;然后,利用长短期记忆网络(LSTM)进行残差预测,进一步提升预测精度。最后,将初步预测结果与残差预测值相结合,得到最终的变形预测值。通过对某水电站重力坝实测变形数据的分析,验证了该模型在预测精度和稳定性方面均优于其他模型,有效提升了大坝变形预测的准确性,可为大坝安全监测与风险预警提供更可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 大坝变形 预测 改进的量子粒子群算法 最小二乘支持向量机
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基于自然标识物的大坝表面沉降机器视觉测量技术研究
10
作者 王堃 李登华 丁勇 《水电能源科学》 北大核心 2026年第1期193-197,共5页
针对传统机器视觉技术在复杂地形下需要专用靶标辅助测量大坝表面沉降的难题,利用坝体表面已有物体的天然纹路或自然地物(如基岩、山体等)作为标识物,提出了一种大坝表面沉降机器视觉测量技术,研发了简化投影模型的不动点区域图像配准方... 针对传统机器视觉技术在复杂地形下需要专用靶标辅助测量大坝表面沉降的难题,利用坝体表面已有物体的天然纹路或自然地物(如基岩、山体等)作为标识物,提出了一种大坝表面沉降机器视觉测量技术,研发了简化投影模型的不动点区域图像配准方法,通过对投影模型推导并简化估计拓宽了模型的应用场景,并可有效修正图像,融合了加速稳健特征转换算法,提取自然标识物的特征,精准匹配图像特征点阵,进而计算标识物的平均像素位移,通过获取像素距离与物理距离的比例关系,计算得到标识物的真实位移。试验结果表明,在70 m监测距离内,测量精度≤±1.00 mm,有效解决了大坝表面沉降低成本广域监测的难题,可应用于实际工程中。 展开更多
关键词 机器视觉 投影模型 大坝表面沉降 位移测量
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融合特征筛选与多尺度特征增强的大坝变形预测
11
作者 何会齐 罗健 +1 位作者 刘小生 金远航 《人民长江》 北大核心 2026年第1期228-235,共8页
为了解决大坝变形预测中出现的特征因子冗余及周期性规律捕捉不足等问题,建立了一种融合特征筛选与多尺度特征增强的大坝变形预测模型。首先,利用最大信息系数(MIC)筛选出与大坝变形高度相关的环境因子,有效去除冗余变量,简化模型输入;... 为了解决大坝变形预测中出现的特征因子冗余及周期性规律捕捉不足等问题,建立了一种融合特征筛选与多尺度特征增强的大坝变形预测模型。首先,利用最大信息系数(MIC)筛选出与大坝变形高度相关的环境因子,有效去除冗余变量,简化模型输入;其次,采用完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN)对变形数据进行自适应分解,有效减少了非线性和非平稳性影响,提取具有明确物理含义的固有模态函数;最后,提出频率-时间增强注意力块并嵌入Transformer模型,通过离散余弦变换(DCT)捕获频域信息,实现数据多尺度特征提取与增强。以江西省上犹江大坝变形监测数据开展实验,结果表明:构建的模型能够取得优异的预测效果,R^(2)达到0.999 1,RMSE为0.041 3 mm,MAE为0.031 8 mm,相较于Transformer、LSTM、GRU和TCN模型,R^(2)分别提升了0.015 9,0.019 2,0.018 0及0.016 9;尤其在峰值处和波动节点位置,该模型表现出了更高的精确性与稳定性;此外,在不同监测点的变形预测实验中,此模型依然保持了较高的预测精度,验证了其在大坝安全监测领域的有效性与实际应用价值。 展开更多
关键词 大坝变形监测 最大信息系数(MIC) 完全集合经验模态分解自适应噪声(CEEMDAN) 离散余弦变换(DCT) Transformer 上犹江大坝
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基于数据增强技术的大坝变形GRU预测模型
12
作者 任杰 李嫦玲 +1 位作者 李萌 李星 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期1-7,共7页
大坝变形预测模型性能依赖于高质量的数据输入,然而不少工程存在监测资料稀疏或缺失问题.选取水压、温度、时效等为变形效应量影响因子,构建大坝变形门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)预测模型.针对实测变形效应量样本较少的情况... 大坝变形预测模型性能依赖于高质量的数据输入,然而不少工程存在监测资料稀疏或缺失问题.选取水压、温度、时效等为变形效应量影响因子,构建大坝变形门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)预测模型.针对实测变形效应量样本较少的情况,引入SMOTE、GAN、GMM、Diffusion模型4种生成式数据增强算法,扩充样本异质性,增强GRU模型学习信息广度.以某混凝土大坝坝顶径向位移为研究对象,建立基于数据增强技术的大坝变形GRU预测模型.结果表明,原始数据集经GAN、GMM、Diffusion模型增强后,能够提高GRU预测模型精度,可分别将拟合优度由0.925提高至0.940、0.932、0.959.综合分析评价指标,基于Diffusion模型增强的GRU变形预测模型性能最优,可作为大坝变形数据增强处理优选方法.借助可解释机器学习领域中的SHAP(SHapley Additive exPlanations)分析对效应量影响因子进行显著性分析,结果表明:温度因子对大坝变形影响最为显著,上游水位和时效因子亦存在一定影响,下游水位影响偏小. 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 GRU模型 数据增强 SHAP分析
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高拱坝变形性态分析及安全监控研究进展
13
作者 杨光 王琳 +4 位作者 李波 孙锦 张建伟 韩彰 李慧 《长江科学院院报》 北大核心 2026年第2期157-165,共9页
变形性态是高拱坝坝体、坝基结构性态变化的综合反映,研究并提出科学的高拱坝变形性态分析及安全监控理论,对确保工程安全服役意义重大。因此,对拱坝变形性态分析、拱坝变形性态监控模型、拱坝变形性态预警准则的研究现状进行了评述,着... 变形性态是高拱坝坝体、坝基结构性态变化的综合反映,研究并提出科学的高拱坝变形性态分析及安全监控理论,对确保工程安全服役意义重大。因此,对拱坝变形性态分析、拱坝变形性态监控模型、拱坝变形性态预警准则的研究现状进行了评述,着重论述了3个亟需解决的关键科学问题,即:高拱坝-近坝山体变形时变效应互馈机制、高拱坝-近坝山体变形渐进灾变过程互馈机制、高拱坝变形屈曲失稳模式及预警准则。研究成果可为高拱坝变形性态智慧监测、特征分析以及安全监控的研究提供新视角。 展开更多
关键词 高拱坝 变形性态 结构安全 智慧监测 安全监控
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基于注意力机制与深度学习的混凝土坝变形预测模型
14
作者 张宏瑞 曹昕 +2 位作者 江超 祖安君 许鸣祥 《人民珠江》 2026年第2期109-117,共9页
大坝变形预测对于掌握未来变形趋势和识别潜在隐患有重要作用,是保障大坝安全运行的关键。为提高混凝土坝变形预测精度,将注意力机制、深度学习及优化算法融合,提出一种组合预测模型。首先,注意力机制从特征和时间2个维度对输入进行加... 大坝变形预测对于掌握未来变形趋势和识别潜在隐患有重要作用,是保障大坝安全运行的关键。为提高混凝土坝变形预测精度,将注意力机制、深度学习及优化算法融合,提出一种组合预测模型。首先,注意力机制从特征和时间2个维度对输入进行加权以全面加强模型对重要信息的关注,然后,双向长短期记忆网络从2个方向建立变形数据的时间依赖关系,模型中对性能有关键影响的超参数通过麻雀搜索算法进行自动寻优以减少人为预设的主观影响。以某长期服役的高拱坝径向位移数据作为研究对象,结果表明,该方法能够准确预测位移变化趋势,相较于深度学习和非深度学习对比方法的预测性能更好,RMSE和MAE相较于次优方法分别降低了10.73%和4.37%。研究可为相关水利工程的变形预测提供新的思路。 展开更多
关键词 大坝变形预测 注意力机制 深度学习 长短期记忆网络 麻雀优化算法
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基于等效法与毕肖普法的土石坝渗漏与稳定性安全评价
15
作者 卢建南 《水电能源科学》 北大核心 2026年第1期188-192,共5页
为全面评估某土石坝的安全状况,通过等效法结合Autobank软件计算了坝体的渗漏情况,并采用毕肖普法对坝坡进行稳定分析及抗震安全评价。结果表明,该大坝最大日渗漏量总和占总库容的0.25%,渗漏量相对较小,坝体浸润线低于设计值,坝体出逸... 为全面评估某土石坝的安全状况,通过等效法结合Autobank软件计算了坝体的渗漏情况,并采用毕肖普法对坝坡进行稳定分析及抗震安全评价。结果表明,该大坝最大日渗漏量总和占总库容的0.25%,渗漏量相对较小,坝体浸润线低于设计值,坝体出逸点渗透比降均小于允许渗透比降,不会发生渗透破坏现象。大坝上、下游坝坡的抗滑稳定安全系数均大于规范规定的最小值,坝坡稳定性满足规范要求。研究成果为水库大坝的安全管理和未来维护提供了科学依据和技术支持,有力地保障了水利工程建设的高质量发展。 展开更多
关键词 大坝 安全鉴定 渗流计算 边坡稳定
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基于可解释性因子选择的多模型耦合式大坝变形预测方法
16
作者 柳聪聪 张锋 +2 位作者 胡超 张启灵 郭永成 《长江科学院院报》 北大核心 2026年第1期144-154,共11页
目前,传统、单一模型难以全面捕捉大坝变形数据的复杂性和多样性,导致其预测性能和解释能力受限。为解决上述问题,通过对多种预测模型的组合与优化,提出了一种高效且具备可解释性的大坝变形预测方法。首先,利用最小绝对值收缩和选择算子... 目前,传统、单一模型难以全面捕捉大坝变形数据的复杂性和多样性,导致其预测性能和解释能力受限。为解决上述问题,通过对多种预测模型的组合与优化,提出了一种高效且具备可解释性的大坝变形预测方法。首先,利用最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)在众多环境变量中高效筛选,既简化模型输入,又解释了因子选择的可靠性。然后,采用长短期记忆(LSTM)网络对大坝变形进行预测,并引入注意力机制,增强对重要信息的提取。最后,通过Bagging算法集成多个模型预测结果,进一步提高整体预测的准确度、稳定性和泛化能力。以某碾压混凝土重力坝为例,所构建的模型具有较高的预测精度,各测点上平均MAE、MSE、RMSE依次为0.052、0.005、0.067 mm。将耦合模型与多种常用模型对比分析,结果表明耦合模型能够更准确地捕捉到大坝变形的动态变化,为预测模型研究提供了一种简洁高效的方法。 展开更多
关键词 大坝变形预测 最小绝对值收缩和选择算子(LASSO) 注意力机制 长短期记忆(LSTM) BAGGING算法 耦合模型
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超声波技术在水电站拱坝坝体变形检测中的应用
17
作者 戴尚荣 《小水电》 2026年第1期27-30,共4页
传统的拱坝坝体变形检测方法多依赖于InSAR技术、北斗技术以及分布式光纤传感技术,但这些方法易受环境干扰,导致检测结果精度较低。为此,开展了超声波技术在水电站拱坝坝体变形检测中的应用研究。首先是构建多节点超声波测距网络,并利... 传统的拱坝坝体变形检测方法多依赖于InSAR技术、北斗技术以及分布式光纤传感技术,但这些方法易受环境干扰,导致检测结果精度较低。为此,开展了超声波技术在水电站拱坝坝体变形检测中的应用研究。首先是构建多节点超声波测距网络,并利用表面贴附式传感器阵列实现坝体表面三维形变场的连续监测覆盖;然后采集超声波信号,运用频谱分析与小波变换技术提取其中的变形特征参数;最后利用超声波换能器的信号发射与接收功能测量水电站拱坝坝体声波的平均声速,进而推测坝体质量介质特性的动态变化,完成坝体变形检测。测试结果表明:应用该方法后,坝体变形检测的平均绝对误差为0.014 cm,最大误差为0.028 cm,误差分布主要集中在±0.02 cm区间内,符合Ⅰ类检测精度(≤0.05 cm)的要求;且显著优于传统方法,可适用于拱坝坝肩接合部、断层影响区等复杂应力场的变形检测。 展开更多
关键词 水电站 拱坝 坝体变形 超声波技术 检测
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基于渗透系数反演的堤坝渗透风险分析
18
作者 金晓燕 《水利科技与经济》 2026年第2期152-157,共6页
为了满足水利枢纽堤坝获取精准渗透系数的要求,研究提出一种基于渗透系数反演分析的水利枢纽堤坝渗透风险分析方法。结果表明,利用水利枢纽堤坝渗透风险分析方法对堤坝进行加固后,坝身计算宽度在23~32 m时,堤坝失效风险率均保持在1%以下... 为了满足水利枢纽堤坝获取精准渗透系数的要求,研究提出一种基于渗透系数反演分析的水利枢纽堤坝渗透风险分析方法。结果表明,利用水利枢纽堤坝渗透风险分析方法对堤坝进行加固后,坝身计算宽度在23~32 m时,堤坝失效风险率均保持在1%以下,且当堤坝防渗墙厚度为0.12 m时,测得防渗墙失效风险为0.31%。综上所述,研究所提方法能够动态监测渗透风险,提升水利枢纽运维管理水平。研究有助于水利工程完善风险评估体系,深化反演精度。 展开更多
关键词 渗透系数反演分析 堤坝 渗透风险 CPO-GWO 管涌
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水分影响下红层泥岩隧道结构的受力变形演化规律研究
19
作者 鲁志方 《黑龙江水利科技》 2026年第1期5-10,14,共7页
本文研究了受富水断层突水影响的红层泥岩隧道。通过现场测量,分析了3个受断层突水影响隧道段的围岩水分、变形和围岩压力的响应规律,旨在探讨增湿条件下隧道的应力演化机制。结果表明:断层附近隧道段基底持续受到水补给,导致红层泥岩... 本文研究了受富水断层突水影响的红层泥岩隧道。通过现场测量,分析了3个受断层突水影响隧道段的围岩水分、变形和围岩压力的响应规律,旨在探讨增湿条件下隧道的应力演化机制。结果表明:断层附近隧道段基底持续受到水补给,导致红层泥岩的水力耦合严重。增湿显著增大了围岩变形,基底泥岩达到80%饱和度时触发变形拐点,呈现出指数与对数复合函数的4阶段变形演化模式。围岩增湿过程有助于隧道围岩压力的长期积累,隧道断面围岩压力偏差随着增湿区围岩含水量的增加而增大,且围岩压力与红层泥岩最大膨胀力的比值在1.3~2.4之间,从而导致隧道结构的应力集中效应。本研究为增湿条件下红层泥岩隧道支护系统的设计及变形预测提供了参考。 展开更多
关键词 红层泥岩 隧道结构 增湿效应 现场监测 应力集中
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基于数字孪生技术的沭新闸位移监测与分析
20
作者 尚振兰 杨婷 +1 位作者 朱思宇 夏彤 《江苏水利》 2026年第2期44-48,共5页
为了监测沭新闸建成运行后的位移变化,在安装GNSS监测一体机与编写GAMIT/GLOBK算法的基础上,开发了水闸数字孪生技术位移监测系统,对沭新闸4个测点进行垂直与水平方向位移监测,并分析了影响水闸位移的因素。结果表明:垂直方向各测点最... 为了监测沭新闸建成运行后的位移变化,在安装GNSS监测一体机与编写GAMIT/GLOBK算法的基础上,开发了水闸数字孪生技术位移监测系统,对沭新闸4个测点进行垂直与水平方向位移监测,并分析了影响水闸位移的因素。结果表明:垂直方向各测点最大相对位移1.7273 mm,水平方向各测点最大累计相对位移0.1801 mm,说明水闸沉降位移比较均匀;水闸自重与地下水位升降主要影响水闸垂直向位移,而水压力与温度变化主要影响影响水闸水平向位移。沭新闸数字孪生位移监测系统的应用,提高了水闸位移监测效率与精度,有效提升了水闸运行管理数字化、智能化水平。 展开更多
关键词 数字孪生技术 GNSS监测一体机 沉降位移 监测系统 沭新闸
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