CN110263453A - 一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，其特征在于，包括以下步骤：拟合堰塞湖水位～库容曲线，获得溃坝发生前库区总水量W0；拟定溃口宽度bm和溃深hm；计算坝址断面溃坝最大流量获得溃深hm对应的库容Wm；计算平均体积含砂量百分数ρ；计算溃坝处最大水深比βm；计算起涨历时τ；计算实时溃坝流量过程q(t)，计算下泄水量W(τ)；检验是否在可接受范围；计算溃坝洪水峰后历时T；推求峰后流量过程；计算坝前残存水量W(T)；检验是否在可接受范围；整合得到的峰前、峰后流量过程q(t)、本发明不仅能获取可能最大洪峰流量，更能将溃坝洪水过程一并推求，实现溃坝洪水流量过程的快速获取，为前线应急抢险处置提供参考。
Description
技术领域
本发明属于水文、水力学计算交叉领域，尤其涉及一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，用于堰塞湖溃坝洪水流量过程推求。
背景技术
国内外学者已经开展了大量的溃坝洪水研究工作，已提出了一些列溃坝模型，多数采用土石坝逐渐溃模型计算估算，谢任之基于水砂理论，提出了溃坝最大洪峰流量统一公式，并对瞬时溃、逐渐溃溃坝过程进行了分析，还有学者针对溃口流量计算公式的特点和公式中关键因素进行了定量比较，也对现有模型进行了总结对比分析。
谢任之经验公式运用较广，谢任之溃坝最大洪峰流量推求的过程是分为两个步骤的，先根据经验假设溃口最大宽度和最大溃深，采用公式估算溃坝最大洪峰流量，而对于溃坝洪水流量过程则高度依赖现场地质及坝体稳定性数据，溃口的最大宽度是根据溃坝时口门冲刷平衡得到的，依赖于坝身材料构成以及坝体抗冲性能，但对于西南高山峡谷区堰塞湖易发的区域，山体滑坡形成的堰塞湖经常发生在高山峡谷、人烟罕至地带，在现场资料匮乏情况下，无法根据经验确定溃口冲刷参数，给溃坝形成过程估算带来了不便。
发明内容
本发明的目的在于针现有技术中溃口冲刷参数难以确认而对溃坝形成过程估算带来不便的问题，提供一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型。
为了达到目的，本发明提供的技术方案为：
本发明涉及的一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，包括以下步骤：
步骤1、根据度多组不同水深H下对应的库容W，拟合堰塞湖水位～库容曲线，得到水位～库容关系W＝aHn，确定系数a和库容指数n，将溃坝发生前的水深H0代入水位～库容曲线中，得到溃坝发生前库区总水量W0；
步骤2、拟定溃口宽度bm和溃深hm；
步骤3、采用公式计算坝址断面溃坝最大流量式中，L为库区长度、B为库宽、k为修正系数、h为溃坝后坝体残留高度，g为重力加速度；
步骤4、将溃深hm带入水位～库容曲线中，得到溃深hm对应的库容Wm,Wm＝ahm n；
步骤5、采用公式计算平均体积含砂量百分数ρ，式中，E为每米坝断面积；
步骤6、采用公式计算溃坝处最大水深比βm；
步骤7、采用公式计算起涨历时τ，λ为流量参数；
步骤8、采用公式计算坝址断面t时刻实时溃坝流量过程q(t)，采用公式计算峰后t时下泄水量W(τ)，式中，t和τ分别为实时时间和峰现时间；
步骤9、基于水量平衡原理计算分析是否小于θ，若满足，以步骤8中得到的q(t)作为溃坝最大洪峰流量出现前流量过程，进入步骤10，若不满足，调整bm和hm值，重复步骤2～8；
步骤10、采用公式计算溃坝洪水峰后历时T，K取值为4～5；
步骤11、采用公式推求峰后流量过程，α为峰后流量时程分配系数；
步骤12、采用公式计算坝前残存水量W(T)；
步骤13、基于水量平衡原理计算分析是否小于θ，式中，WS为堰塞体所影响河道原天然槽蓄量，WS＝aHS n，HS为溃坝后坝址残留河道高度，若满足，以步骤11中得到的作为溃坝峰后流量过程的模型，若不满足，首先调整K值，并重复步骤10～步骤12，若反复调整K值后仍无法满足，则调整bm和hm值，重复步骤2～12；
步骤14、整合步骤8、11中最后得到的峰前、峰后流量过程q(t)、得到完整的溃坝洪水流量过程模型。
优选地，所述的步骤2中，拟定的溃口宽度bm为坝体最大宽度B的1/3～1/2，拟定的溃深hm为溃坝发生前的水深H0的1/3～1/2。
优选地，所述的步骤5中，根据公式E＝(H0-hm)*l计算每米坝断面积E，式中，l为堰塞体顺河长度。
优选地，所述的步骤9和步骤13中，θ的取值范围为5％～10％。
优选地，所述的步骤1中的库容指数n的范围为2～4。
优选地，所述的步骤1中，拟合堰塞湖水位～库容曲线时，通过基于GIS和DEM网格数据相结合的空间信息处理技术得到多组水位参数及各水位对应的库容参数。
采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
本发明可以避开现场资料匮乏情况下，无法根据经验确定溃口冲刷参数，给溃坝形成过程估算带来了不便的困境，考虑水量平衡和输砂平衡，构建自适应构建耦合模型，充分利用影像、遥感数据，采用水文水力学耦合方法，不仅能获取可能最大洪峰流量，更能将溃坝洪水过程一并推求，实现溃坝洪水流量过程的快速获取，为前线应急抢险处置提供参考。
附图说明
图1为自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型流程图；
图2为堰塞体溃口演变示意图；
图3为堰塞湖溃坝洪水峰后流量模拟过程图；
图4为基于自适应堰塞湖逐渐溃耦合预测模型的溃坝洪水流量过程图。
具体实施方式
为进一步了解本发明的内容，结合实施例对本发明作详细描述，以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例以发生在西南山区的某次堰塞湖溃坝洪水为例，据现场调查，堰塞体水面以上体积约310万m3，堰顶垭口宽约195m，长约273m，堰顶高程约2966m，堰塞体高出水面58.24m。采取人工干预措施开挖引流槽降低过流高程15米，需预测该工况下堰塞湖溃坝洪水过程。本发明采用附图1所示的自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型对该工况下堰塞湖溃坝洪水过程进行预测。
结合附图1所示，一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，包括以下步骤：
步骤1、通过基于GIS和DEM网格数据相结合的空间信息处理技术得到多组水位参数及各水位对应的库容参数，根据度多组不同水深H下对应的库容W，拟合堰塞湖水位～库容曲线，得到水位～库容关系W＝aHn，确定系数a和库容指数n，库容指数n的范围为2～4，并且将溃坝发生前的水深H0代入水位～库容曲线中，得到溃坝发生前库区总水量W0；
步骤2、结合附图1和2所示，拟定溃口宽度bm和溃深hm，溃口宽度bm为坝体最大宽度B的1/3～1/2，溃深hm为溃坝发生前的水深H0的1/3～1/2；
步骤3、采用公式计算坝址断面溃坝最大流量式中，L为库区长度、B为库宽、k为修正系数、h为溃坝后坝体残留高度，g为重力加速度；
步骤4、将溃深hm带入水位～库容曲线中，得到溃深hm对应的库容Wm,Wm＝ahm n；
步骤5、采用公式计算平均体积含砂量百分数ρ，式中，E为每米坝断面积，其根据公式E＝(H0-hm)*l计算，式中，l为堰塞体顺河长度；
步骤6、采用公式计算溃坝处最大水深比βm；
步骤7、采用公式计算起涨历时τ，式中的λ为流量参数，根据《溃坝水力学》第90页表2-11中查算得到，谢任之编著，山东科学技术出版社，1993年；
步骤8、采用公式计算坝址断面t时刻实时溃坝流量过程q(t)，采用公式计算峰后t时下泄水量W(τ)，式中，t和τ分别为实时时间和峰现时间，溃坝流量过程q(t)与时间t的关系如图3；
步骤9、基于水量平衡原理计算分析是否小于θ，θ的取值范围为5％，若满足，以步骤8中得到的q(t)作为溃坝最大洪峰流量出现前流量过程，进入步骤10，若不满足，调整bm和hm值，重复步骤2～8；
步骤10、采用公式计算溃坝洪水峰后历时T，K取值为4～5；
步骤11、采用公式推求峰后流量过程，α为峰后流量时程分配系数，参考《溃坝水力学》中P214-P217中表3-8到3-13选取，谢任之编著，山东科学技术出版社，1993年，(本实施例对应库容指数n＝2的情景，α的取值对应《溃坝水力学》P215页表3-10)，峰后流量过程与溃坝洪水峰后历时T的关系如图4所示；
步骤12、采用公式计算坝前残存水量W(T)；
步骤13、基于水量平衡原理计算分析是否小于θ，θ的取值范围为5％，式中，WS为堰塞体所影响河道原天然槽蓄量，WS＝aHS n，HS为溃坝后坝址残留河道高度，若满足，以步骤11中得到的作为溃坝峰后流量过程的模型，若不满足，首先调整K值，并重复步骤10～步骤12，若反复调整K值后仍无法满足，则调整bm和hm值，重复步骤2～12；
步骤14、整合步骤8、11中最后得到的峰前、峰后流量过程q(t)、得到完整的溃坝洪水流量过程模型。
以初步估算的溃口宽度和溃深为起始值，采用自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型进行计算，并与实测洪水过程进行对比分析见附图4，下表同时展出了谢任之公式计算的溃坝洪水过计算成果。不同模型计算结果对比如下表。
堰塞湖溃坝洪水计算成果对比
备注：表中起涨历时、峰后历时的起止时刻采用堰塞湖进、出库流量等于天然，入流的时刻。
经过上表以及附图4的分析可以得出，堰塞湖溃坝耦合预测模型估算的溃坝最大洪峰流量与实测较接近，且相比谢任之公式，溃坝洪水的起涨历时、峰后历时和实测过程更接近，说明模拟情形更加贴近溃决时的情形，也验证了堰塞湖逐渐溃耦合预测模型的实用性。
以上结合实施例对本发明进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均仍属于本发明的专利涵盖范围。
Claims (5)
1.一种自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、根据度多组不同水深H下对应的库容W，拟合堰塞湖水位～库容曲线，得到水位～库容关系W＝aHn，确定系数a和库容指数n，将溃坝发生前的水深H0代入水位～库容曲线中，得到溃坝发生前库区总水量W0；
步骤2、拟定溃口宽度bm和溃深hm；
步骤3、采用公式计算坝址断面溃坝最大流量式中，L为库区长度、B为库宽、k为修正系数、h为溃坝后坝体残留高度，g为重力加速度；
步骤4、将溃深hm带入水位～库容曲线中，得到溃深hm对应的库容Wm，Wm＝ahm n；
步骤5、采用公式计算平均体积含砂量百分数ρ，式中，E为每米坝断面积；
步骤6、采用公式计算溃坝处最大水深比βm；
步骤7、采用公式计算起涨历时τ，λ为流量参数；
步骤8、采用公式计算坝址断面t时刻实时溃坝流量过程q(t)，采用公式计算峰后t时下泄水量W(τ)，式中，t和τ分别为实时时间和峰现时间；
步骤9、基于水量平衡原理计算分析是否小于θ，若满足，以步骤8中得到的q(t)作为溃坝最大洪峰流量出现前流量过程，进入步骤10，若不满足，调整bm和hm值，重复步骤2～8；
步骤10、采用公式计算溃坝洪水峰后历时T，K取值为4～5；
步骤11、采用公式推求峰后流量过程，α为峰后流量时程分配系数；
步骤12、采用公式计算坝前残存水量W(T)；
步骤13、基于水量平衡原理计算分析是否小于θ，式中，WS为堰塞体所影响河道原天然槽蓄量，WS＝aHS n，HS为溃坝后坝址残留河道高度，若满足，以步骤11中得到的作为溃坝峰后流量过程的模型，若不满足，首先调整K值，并重复步骤10～步骤12，若反复调整K值后仍无法满足，则调整bm和hm值，重复步骤2～12；
步骤14、整合步骤8、11中最后得到的峰前、峰后流量过程q(t)、得到完整的溃坝洪水流量过程模型。
2.根据权利要求1所述的自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，其特征在于：所述的步骤2中，拟定的溃口宽度bm为坝体最大宽度B的1/3～1/2，拟定的溃深hm为溃坝发生前的水深H0的1/3～1/2。
3.根据权利要求1所述的自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，其特征在于：所述的步骤5中，根据公式E＝(H0-hm)*l计算每米坝断面积E，式中，l为堰塞体顺河长度。
4.根据权利要求1所述的自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，其特征在于：所述的步骤9和步骤13中，θ的取值范围为5％～10％。
5.根据权利要求1所述的自适应的堰塞湖逐渐溃耦合预测模型，其特征在于：所述的步骤1中的库容指数n的范围为2～4。
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110706574A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-17 | 河北华勘资环勘测有限公司 | 一种堰塞湖模拟装置和方法 |
| CN111950152A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-17 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 一种对堰塞体堆积方量及堰塞高程的建立方法 |
| CN111950062A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-17 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 一种堰塞体溢流线及垭口的确定方法 |
| CN112800634A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-05-14 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 耦合干湿状态辨识与多源信息融合的降水估计方法及系统 |
| CN113096361A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-09 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种基于水位突变的堵溃型泥石流预警方法 |
| CN117910837A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 堰塞湖溃坝过程确定方法及Excel应用程序 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120053917A1 (en) * | 2010-06-23 | 2012-03-01 | Mchenry John N | Systems and methods for modeling floods |
| KR20160064277A (ko) * | 2014-11-27 | 2016-06-08 | (주)지아이 | 홍수재해로 인한 댐 또는 제방 붕괴에 따른 유출곡선 산정과 이를 이용한 홍수위험지도 작성 방법 |
| CN105678984A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-15 | 四川大学 | 无资料地区堰塞湖溃决灾害预警体系建立方法 |
| CN106250635A (zh) * | 2016-08-02 | 2016-12-21 | 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种冰湖溃决型泥石流的防治方法及其应用 |
| CN107016185A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-04 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 一种冰碛湖溃决洪水峰值流量预测的计算方法 |
| CN107330274A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 中国水利水电科学研究院 | 考虑上游溃坝洪水的土石坝群控制梯级泄水安全计算方法 |
| CN108256193A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-07-06 | 中国水利水电科学研究院 | 一种河道溃决洪水一、二维数学模型耦合分析方法 |
| CN109657281A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-19 | 西安理工大学 | 一种引流槽开挖措施的堰塞坝溃决机制分析方法 |
-
2019
- 2019-06-25 CN CN201910555694.8A patent/CN110263453B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120053917A1 (en) * | 2010-06-23 | 2012-03-01 | Mchenry John N | Systems and methods for modeling floods |
| KR20160064277A (ko) * | 2014-11-27 | 2016-06-08 | (주)지아이 | 홍수재해로 인한 댐 또는 제방 붕괴에 따른 유출곡선 산정과 이를 이용한 홍수위험지도 작성 방법 |
| CN105678984A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-15 | 四川大学 | 无资料地区堰塞湖溃决灾害预警体系建立方法 |
| CN106250635A (zh) * | 2016-08-02 | 2016-12-21 | 中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种冰湖溃决型泥石流的防治方法及其应用 |
| CN107016185A (zh) * | 2017-03-31 | 2017-08-04 | 中国地质科学院探矿工艺研究所 | 一种冰碛湖溃决洪水峰值流量预测的计算方法 |
| CN107330274A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 中国水利水电科学研究院 | 考虑上游溃坝洪水的土石坝群控制梯级泄水安全计算方法 |
| CN108256193A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-07-06 | 中国水利水电科学研究院 | 一种河道溃决洪水一、二维数学模型耦合分析方法 |
| CN109657281A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-04-19 | 西安理工大学 | 一种引流槽开挖措施的堰塞坝溃决机制分析方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| ZHAO T L 等: "Centrifugal model tests and numerical simulations for barrier dam break due to overtopping", 《JOURNAL OF MOUNTAIN SCIENCE》 * |
| 徐高洪 等: "堰塞湖逐渐溃决洪水模拟及溃口变化影响分析", 《人民长江》 * |
| 程海云: ""11·3"金沙江白格堰塞湖水文应急监测预报", 《人民长江》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110706574A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-17 | 河北华勘资环勘测有限公司 | 一种堰塞湖模拟装置和方法 |
| CN111950152A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-17 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 一种对堰塞体堆积方量及堰塞高程的建立方法 |
| CN111950062A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-11-17 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 一种堰塞体溢流线及垭口的确定方法 |
| CN111950152B (zh) * | 2020-08-14 | 2022-12-13 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 一种对堰塞体堆积方量及堰塞高程的建立方法 |
| CN112800634A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-05-14 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 耦合干湿状态辨识与多源信息融合的降水估计方法及系统 |
| CN112800634B (zh) * | 2021-04-07 | 2021-06-25 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 耦合干湿状态辨识与多源信息融合的降水估计方法及系统 |
| CN113096361A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-07-09 | 中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所 | 一种基于水位突变的堵溃型泥石流预警方法 |
| CN117910837A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 | 堰塞湖溃坝过程确定方法及Excel应用程序 |
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