基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析

为了提高重力坝安全分析的可靠性,首先将影响重力坝变形的主要因素水位、气温视为随机变量,求出其概率分布特征,然后应用具有强大非线性映射能力的人工神经网络模拟了坝体变形,结合重力坝变形统计模型建立了坝体变形隐患和异常功能函数,应用可靠性理论建立了基于人工神经网络的重力坝变形可靠度及敏感性计算公式.工程实例分析结果表明:由于气温变异性较大,坝顶变形隐患概率和异常概率受气温影响较水位的影响大;坝顶变形可靠度随着库水位的增加而降低,气温对其敏感性影响较大,特别对10,5d气温测值均值较为敏感.     

某浆砌石重力坝坝顶位移观测资料回归分析

坝顶位移为重力坝重要的变形指标,影响坝顶位移的主要因子包括上游库水位、温度和时效。建立了包含上游水压、温度和时效因子的浆砌石重力坝坝顶位移观测资料分析的统计回归模型,并在某水电工程浆砌石重力坝坝顶位移监测资料的分析中得到应用。工程实例表明,建立的重力坝坝顶位移统计回归模型对观测数据的拟合效果较好,数学模型的分析结果表明,坝顶位移测值的变幅趋于稳定,表明坝体变形已经接近于稳定状态,即坝体变形的不可恢复位移增量已很小,测值主要随温度周期性变化。     

重力坝水平位移监测模型及工程应用

在对影响重力坝水平位移的主要因素进行分析基础上，建立了包含库水位、温度、时效分量的重力坝水平位移监测模型。通过某实际工程重力坝坝顶水平位移监测数据的分析，验证了所建立的监测模型的适用性和有效性。     

三峡库区水位变动下推移式滑坡监测变形分析

三峡水库蓄水诱发了多处推移式滑坡变形加剧,为了加强对该类滑坡在三峡水库水位调节下变形特征的认识和灾害的预防,以三峡库区典型推移式滑坡——云阳凉水井滑坡地质条件和变形特征为例,制定监测方案;通过对滑坡地表位移、地表裂缝、深部位移、地表水位、降雨量及宏观巡查等方面的监测,分析监测指标的变化规律及相互关系,研究降雨及库水位升降对滑坡变形影响,分析了降雨、库水位变化时滑坡体变形和变形速度的规律;结合条块自身稳定系数变化量,揭示了推移式滑坡在降雨和库水位两种不同作用机制下的变形规律：降雨对后部变形影响大,库水对前部变形影响大,水位越高影响越强烈;降水时动水压力对滑体变形影响较大;同时受降雨和降水作用时滑体变形最大。其变形规律为该类滑坡防灾减灾提供了科学依据。     

三峡库区卧沙溪滑坡变形影响因素分析

卧沙溪滑坡是三峡库区变形严重的典型滑坡之一.基于近年来该滑坡GPS位移监测成果、库区降雨和库区水位变化等相关资料,通过分析滑坡位移、变形速率和宏观裂缝监测数据,研究滑坡变形特征及滑坡影响因素.研究结果表明:该滑坡近几年累积位移时间曲线于每年的4~6月期间呈周期性、阶跃性特征;库水位下降和库水位浸泡是引起卧沙溪滑坡位移变形的主要影响因素,降雨加剧滑坡变形;按照滑坡机理分类,该滑坡属于动水压力型与浸泡软化型的复合型滑坡.     

基于GPS监测数据的滑坡变形影响因素分析

基于三峡库区某滑坡6年GPS监测数据及降雨和库水位变化资料,对滑坡变形进行分析,结果表明其累积位移曲线具阶跃型位移特征,且降雨强度、库水位下降及下降速率为滑坡变形波动的关键因子;运用灰色关联度方法研究了降雨强度、库水位变化与滑坡变形响应程度,分析表明滑坡前缘受库水位影响最大,滑坡后缘首要因素为降雨强度,降雨和库水位下降两者联合作用影响更大。     

基于多重分形的混凝土重力坝水平位移波动分析

为了更好地掌握大坝变形的长期行为和演变规律,在考虑位移与环境量相关性的前提下,将多重分形理论应用到大坝变形实测数据分析中。以某混凝土重力坝的变形分析为例,利用多尺度滑动时间窗消除由传统多重分形子区间划分产生的伪波动,通过多重分形去趋势相关性分析法(MF-DCCA)刻画位移与环境量相关性的多重分形特征,进一步利用多重分形非对称去趋势相关性分析法(MF-A-DCCA)分别对位移原序列、正趋势、负趋势进行波动性、非对称性和长程相关性分析,从位移整体波动和局部趋势两个层面描述了位移在环境量影响下的多重分形特征。分析结果表明,坝体变形性态较好,且位移多重分形特征受环境量影响明显,其中库水位的变化是导致该混凝土重力坝水平位移多重分形特征的主要原因。     

对三峡库区某滑坡位移响应规律研究

利用三峡库区某滑坡长期地表位移监测资料,分别从定性和定量的角度研究了滑坡变形的时域规律:运用离散谱分析求得在库水及降雨条件下该滑坡变形的周期为12个月左右;运用统计学的方法建立了滑坡变形滞后于库水位及降雨的回归模型,求得滑坡变形滞后期与库水位降速的相关模型为T1=5.463-3.677v1,与库水位降速及降雨强度的相关模型为T2=6.353-5.498v1-0.23v2t2,且库水位降速对变形滞后期的影响占主导作用.对库水位一个下降周期内不同水位下降方案进行模拟可知,库水位降速与滑坡稳定性呈负相关.库水位下降历时、降幅一定时,采用先快降后缓降同时避免陡升陡降的库水位调度方案,可获得较高的安全系数,为工程实践提供了一种可行的滑坡变形时域规律研究方法.     

三峡库区白家包滑坡变形机理与预警模型研究

三峡库区自2003年蓄水以来,库区有大量滑坡监测累积位移曲线呈阶跃型,此类滑坡在外界影响因素下集中在某一时间段内变形量大,其机理复杂、稳定性判断和预警难度大.通过研究滑坡的变形特征及诱发因素,有助于评估滑坡的稳定性,并构建合适的预警模型.本文以白家包滑坡为研究对象,综合分析15年人工和4年自动GNSS地表位移监测数据,结合野外宏观巡查及勘查资料,研究了白家包滑坡的变形机理;基于改进切线角以及全自动监测数据定量化分析,获取滑坡等速变形速率和变形阶跃点,建立相应的预警模型.结果表明：白家包滑坡整体变形明显,滑坡变形主要集中于每年5—6月,滑坡累积曲线呈现典型的“阶跃”型的动态变形特性,受库水位升降作用影响表现出明显的“推拉效应”;库水位下降是白家包滑坡变形关键影响因素,且与库水位下降速率密切相关,在库水位快速下降期和低水位期,特大暴雨和持续降雨会促进变形;通过改进切线角方法及数据精细化分析,白家包滑坡的位移速率阈值为8.7 mm/d,库水阈值为库水位下降至149 m位移阶跃启动,最小下降速率为0.4 m/d.     

基于BDS/GPS的自动化变形监测系统设计及应用

研究了基于BDS/GPS的自动化变形监测系统设计与实现,及其在茜坑水库主坝中的具体应用实施.针对茜坑水库主坝监测实际情况,制定了相应的BDS/GPS融合数据处理方法.统计了2015年11月至2016年3月期间基于本系统获取的全部站点变形监测结果,系统故障率低于2.6%,监测精度水平方向优于2 mm,高程方向优于3 mm,且坝体下游方向位移与水库水位之间呈明显的正相关性,对水位和该方向位移进行了建模分析,模型拟合效果较好,表明Y方向变形主要由库水位变化引起.证明了本系统能够稳定、连续、高精度地获取土石坝变形结果.     

某重力坝伸缩缝变形监测资料回归分析

伸缩缝变形是重力坝重要的变形指标,影响伸缩缝变形的主要因素有上下游水压、气温和随时间增加的不可逆变形。建立了包含水压分量、温度分量和时效分量的重力坝伸缩缝变形监测资料回归分析模型,并应用于某实际工程重力坝坝体伸缩缝变形监测资料的分析。回归分析结果表明,温度变化对伸缩缝变形的影响远大于水压,且温度的一次项对各伸缩缝变形的影响最为明显;各测点变形的时效分量已经很小,缝的变形已经进入或接近稳定状态。     

库水位变动条件下谭家河滑坡变形阈值分析

水库型滑坡主要受水库蓄水、水位升降以及降雨等综合因素影响,稳定性差、变形机理复杂,同时其规模一般较大、危害性强;以三峡库首区域典型代表性水库滑坡-秭归谭家河滑坡为例,对丰富的专业监测数据进行了深入细致的分析,研究结果表明：滑坡主要受到库水位变动的影响,当库水位达到172 m时,滑坡开始产生较大的变形;由于长期库水位变动的影响,滑坡在高库水位和库水位下降时,位移速率较大,监测曲线形成阶跃,滑坡同时受到浮托减重效应和动水压力效应的影响.在库水位下降期,7d累积降雨量大于70 mm,以及在145 m低水位运行期,7 d累积降雨量超过170 mm,会对滑坡的变形产生明显的影响.     

天花板水电站田坝村堆积体地质-力学机理-形变耦合分析预警

为有效开展水库滑坡监测预警工作,以牛栏江近坝库段田坝村堆积体为例,通过全球定位系统(global positioning sys-tem,GPS)位移监测数据分析和数值模拟的方法研究了堆积体的变形模式并建立了地质-力学机理-形变(geology-mechanism-deformation,GMD)预警模型.结果 表明:田坝村堆积体为受库水位骤降因素控制的渐进后退式滑坡;使用改进收敛标准的自编命令强度折减法和动态流-固-时间耦合的模拟方法建立的田坝村堆积变形量预警阈值和库水位下降速率预警判据,可为堆积体的监测预警工作及水库水位的安全调动提供参考依据.     

不同水位调度情况下滑坡的变形分析

为研究三峡库区水位反复升降情况下对沿岸涉水边坡的影响,以卡子湾滑坡为例,通过FLCA 3D软件模拟不同工况下水位调度对滑坡变形的影响。结果表明：在库水反复升降过程中,前缘涉水段位移变化较大,最大位移发生在库水处于低水位期;剪应力在静水位阶段变化较小,在水位变化时剪应力随着库水下降而增大,随着库水上升而减小;随着库水位周期性变动,滑坡前部张拉作用由滑坡前缘局部向整个前缘部分扩展;滑坡在库水快速下降阶段,日位移变化量达到最大,但仍未形成连续、贯通的剪应变增量带,说明滑坡在当前调度过程中仍处于相对稳定状态;在对中前部监测点分析发现,滑坡中前部地表位移主要发生在库水位调度下降期,所以在降水期应对沿岸滑坡重点监测。     

白家包滑坡变形影响因素定性及定量分析

确定库岸滑坡变形的主要影响因素,可以为库岸滑坡的防治提供更有效指导.本文以三峡库区白家包滑坡为研究对象,首先收集了白家包滑坡监测资料以及三峡库区库水和降雨资料;然后定性分析白家包滑坡累积位移变形阶段及特征,将该滑坡累积位移主要影响因素分为三类:降雨和库水的共同作用;主要为降雨作用;主要为库水作用;最后利用相对库水位、降雨量和累积位移相关系数,分别建立降雨和库水位对滑坡位移影响系数模型,定量计算出该滑坡变形主要影响因素,与定性分析结果进行对比.研究结果表明,白家包滑坡位移主要影响因素定量计算与定性分析的结果吻合度较高,准确率为84.62%,模型具有一定适用性,其方法也能为相关研究提供参考.     

基于LM-BP和SVR的倾倒变形体变形预测

为了深入了解黄登水电站1号倾倒变形体的变形趋势,采用LM BP神经网络和SVR进行变形预测研究。基于倾倒变形体的实际变形监测资料,对位移、降雨、库水位、温度等资料进行分析,以库水位、降雨量、温度、时间作为输入参数,以位移变形作为输出参数,构建LM BP神经网络模型和SVR模型,对部分监测数据进行（先行学习）训练,对后续的监测数据进行验证预测,预测预报了研究测点的变形情况。分析结果表明,2个模型精度都比较高,LM BP神经网络模型的最大误差为2.53%,SVR模型的最大误差为4.35%,预测方法有效。     

三峡库区白水河滑坡变形特征及影响因素的阶段分析

为研究三峡库区库岸滑坡的变形特征及主要影响因素,以三峡库区白水河滑坡为研究对象,通过滑坡全球定位系统(GPS)位移监测数据,结合降雨及库水位资料,依据库区蓄水过程,分三阶段定性分析滑坡的变形特征和影响变形的主要因素.结果表明:滑坡变形集中在每年的5~8月份,呈阶跃式变形;降雨和库水位变化为影响滑坡变形的主要因素;从第一阶段(200306~200608)降雨为滑坡变形的主导因素,第二阶段(200609~200808)降雨为主要影响因素,库水位变化有一定影响,到第三阶段(200811~今)降雨和库水位变化共同影响滑坡变形.研究说明:降雨强度较滑坡累积变形表现出较强关联性,库水位的波动对累积位移的影响并不明显;降雨强度越大,累积位移曲线上升幅度越大.     

基于流固耦合效应的红砂岩地层深基坑围护结构变形特性分析

降水渗流引起的基坑变形问题十分复杂,采用流固耦合的数值方法,以兰州某地铁车站红砂岩深基坑为研究背景。对围护桩体水平位移、基坑内外土体竖向位移和水位变化进行现场监测,利用FLAC3D建立车站基坑降水开挖耦合模型,分析了围护结构的变形特性以及基坑内外土体竖向变形规律。结果表明围护桩体最大水平位移在0.5倍左右坑深处;基坑开挖对周围土体在0至2.5倍坑深范围内的沉降变形影响显著,最大沉降值发生在距离基坑边缘约0.55倍坑深;降水引起的基坑内外沉降随时间增加呈减小的趋势,降水与立柱桩联合作用使坑底隆起显著减小,基坑内外同时降水有利于解决红砂岩透水问题。考虑流固耦合的数值模拟与现场监测相结合预测兰州地区基坑变形更具科学性。     

八字门滑坡变形演化特征分析

降雨与水位涨落是诱发滑坡的重要因素.本文收集八字门滑坡监测资料和三峡库区库水位、降雨等资料.运用定性分析方法分析出八字门滑坡的形成机理,得出八字门滑坡累积位移监测曲线阶梯形状并随着时间呈增长趋势,其中监测点ZG110、ZG111的位移具有同步性;并分析出八字门滑坡变形演化有3个很重要阶段.最后利用定性比较分析法,得出每个阶段累积位移变化特征.     

三峡库区白家包滑坡变形机制分析

为研究三峡库区涉水滑坡的动态变形机理,以白家包滑坡为研究对象,依据地质勘查,降雨及库水位资料,运用专业监测数据与数值模拟相结合的分析方法,研究了滑坡的成因及变形机制.结果表明:滑坡变形呈阶跃式增长,4~9月份为主要变形期;各监测点自2006年起每隔3年累积位移有较大提升的"规律",分析认为是滑坡体应力场调整显示变形增大;库水位快速下降与滑坡地表位移增加有较好的相关性;且库水位波动与滑坡稳定性呈正相关变化.坡体的变形原因经分析为坡体外荷载卸荷及坡内指向坡外的动水压力;滑坡目前处于蠕滑变形阶段;若库水位快速下降与汛期强降雨共同作用,滑坡变形将进一步增大.