龙开口大坝浇筑碾压施工质量实时监控系统设计与应用

龙开口水电站采用碾压施工质量实时监控系统对碾压混凝土大坝施工质量进行全过程监控.分析规划了碾压施工质量实时监控系统的功能,通过选取合适的监控技术、确定监控系统结构完成了监控系统方案设计.监控系统成功应用于龙开口水电工程大坝施工现场,取得了一定的成果,推动了碾压混凝土坝浇筑施工水平的提升.     

基于CFD的长距离输水管道检修通风模拟研究

长距离输水管道工程运营期检修排水使管壁附着的水生生物死亡腐烂产生大量有害气体,严重威胁检修人员人身安全,因此通风对于长距离输水管道的检修安全至关重要。为了探究长距离输水管道内部风流场和有害气体浓度场的分布特点,采用标准k-ε湍流模型进行检修通风数值模拟分析,探究了检修通风设计方案的可行性。研究结果表明：工作井内风管口位置附近风流紊动明显,但其影响范围较小,输水管道内部大部分区域内风流分布十分均匀,且风速均远高于相关规范的最低风速要求;管道内有害气体浓度随风流方向逐渐累积,在排风管口处达到峰值并排出输水管道,有害气体的峰值浓度为8.65 mg/m³,远低于规范要求的有害气体浓度限值,检修通风设计方案可以满足检修作业的安全需求。本研究可以为类似工程通风方案设计提供理论依据和科学指导。     

基于LWOA和MKSVM算法的帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价研究

为了实现施工过程中灌浆质量的动态评价,需要解决由于灌浆孔与检查孔并非一一对应造成的灌浆施工参数与灌浆质量评价指标数据间难以匹配、由于传统事后破坏性试验检测导致的灌浆质量评价指标难以动态获取以及灌浆施工质量难以动态评价的问题。因此,本研究提出基于Lévy飞行改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm improved by Lévy flight, LWOA)和混合核支持向量机(mixed kernel function support vector machine, MKSVM)的帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价方法。首先,基于分形理论和改进反距离加权平均方法求解了检查孔处灌浆等效施工参数,进而实现了施工参数与评价指标数据间相互匹配,建立了用于训练模型的数据集。其次,结合LWOA具有参数少、收敛速度快的特点以及混合核能够兼顾局部学习和全局泛化的优势,基于LWOA和MKSVM算法实现了灌后透水率、二次渗透指数、裂隙填充率、岩石质量等级和声波波速等评价指标的高精度动态求解。再次,采用模糊综合评价方法对帷幕灌浆施工质量进行模糊综合动态评价分析。最后,以某水电站坝基帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价分析为例,验证了本方法具有高精度和动态性的特性。     

基于Kmeans-EMD与IWOA-Elman的碾压速度异常值检测与修正

碾压速度是评价压实质量的重要指标,但在监控过程中,碾压速度易受施工环境、定位漂移等干扰而出现异常检测值,影响压实质量的评价精度,但目前还缺乏对碾压速度异常值检测与修正的相关方法研究。为保障碾压速度的数据质量,结合碾压速度的时序变化特征,利用Kmeans算法初步定性检测异常值,弱化异常值对经验模态分解(EMD)结果的影响,并基于EMD实现对异常值的精细定量检测,提高异常值检测的精度;进而利用经混沌种群初始化、非线性收敛因子、自适应惯性权重与鲶鱼效应-黄金正弦改进的鲸鱼优化算法(IWOA)优化Elman神经网络,并构建碾压速度异常值修正模型,实现对碾压速度异常值的修正。将本文方法应用于西南某大型水电工程,结果表明：Kmeans算法与EMD的联合作用相比箱线图法可更高精度地检测碾压速度中的异常值;IWOA-Elman神经网络预测值与真实值的相关系数达到0.907 75,相比常规模型不仅可以更好地确保数据的完整性与可靠性,还可以为压实质量的高精度评价奠定良好的数据基础。     

考虑变压变浆的三维精细裂隙网络灌浆数值模拟

针对目前常见的裂隙岩体灌浆数值模拟研究多采用固定灌浆压力和水灰比与现有的变压变浆施工工艺不符,且现有研究中裂隙网络建模精度较低,导致数值模拟与实际灌浆结果存在较大差异的问题,提出了考虑变压变浆的三维精细裂隙网络灌浆数值模拟方法。通过引入相关一致性准则对拉丁超立方抽样进行改进,降低裂隙参数模拟过程的随机性,以提高裂隙网络的精度;进一步地,提出一种考虑变压变浆多孔分序灌浆模拟方法,通过实时统计模拟过程中灌浆孔内流量和累计注浆量的变化,根据规范对灌浆压力和浆液水灰比进行动态调节,实现灌浆过程精细化模拟。以杨房沟水电站帷幕灌浆工程为例进行案例分析,结果表明:与传统灌浆数值模拟相比,本文提出的模拟方法得到的浆液扩散半径更大,最终形成的灌浆帷幕范围更大更完整,且注灰量预测精度更高。相较于传统多孔分序灌浆模拟,该方法精度提高一倍以上,表明所提方法更具优越性。     

龙开口碾压混凝土坝浇筑碾压施工质量实时 监控系统研究与应用

针对碾压混凝土坝浇筑碾压施工过程现有常规施工质量控制方法中存在的人为控制偏差等种种不足,本文提出了基于全球定位技术（GPS）和实时动态差分技术（RTK）的大坝浇筑碾压施工质量实时监控理论,通过在碾压机械上安装高精度GPS定位设备及振动状态监控设备对碾压机械进行全过程、全自动的实时监控,并记录该碾压机械碾压施工过程。监理单位应用该实时监控系统可实现施工过程的精细控制,并为建设单位实时了解仓面碾压施工质量提供有效信息分析平台。最后,针对龙开口碾压混凝土坝浇筑碾压施工所研发的质量实时监控系统在实际工程中的应用充分表明,该系统实现了对大坝碾压混凝土施工过程中压实质量参数的有效监控,从而保证了大坝高质量、高强度施工,促进了工程管理水平的提升。     

基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测

本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。     

异质和不完备信息下调水工程险情级别判定

针对当前长距离调水工程突发险情等级判定多采用实数形式的完备判断矩阵进行决策,无法解决决策信息异质和决策信息不完备问题的不足,提出了基于连续区间有序加权几何(continuousorderedweightedgeometric,C-OWG)算子和鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)处理异质不完备信息的应急响应级别判定方法。首先,构建基于C-OWG算子的异质残缺判断矩阵处理模型,弥补现有方法难以处理应急决策过程中同时存在的精确数、区间数和模糊数等异质偏好信息的不足。然后,耦合鲸鱼优化算法进行残缺判断矩阵填充,建立耦合C-OWG算子和WOA优化方法的应急响应级别判定模型,提高经典决策方法对不完备信息的处理能力,并避免信息填充过程中易陷入局部最优的缺陷。最后,采用层次聚类方法对群体专家意见进行集成,实现异质和不完备信息下长距离调水工程突发险情等级的高效判定。通过将所提方法应用于某调水工程渠道破坏的应急响应级别判定,验证了其合理性和可行性。     

高拱坝建设进度与质量智能控制关键技术及其应用研究

我国高拱坝工程多位于西南高山峡谷地区,自然环境条件复杂,正面临着如何实现复杂建设条件下进度与质量的精细化管控问题。随着物联网、人工智能、大数据、智能视觉以及云计算等新一代信息技术快速发展,为高拱坝建设进度与质量智能控制提供了技术支撑。首先阐述了高拱坝建设进度与质量智能控制研究的背景、基本概念和研究内容;其次梳理了高拱坝建设进度与质量智能控制的关键技术;最后以某实际高拱坝工程为例,分析了高拱坝建设进度与质量智能控制关键技术的具体应用及取得的成果,为高拱坝工程智能化建设提供了理论基础和技术支撑。