CN111178712A - 一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统 - Google Patents
一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111178712A CN111178712A CN201911313104.7A CN201911313104A CN111178712A CN 111178712 A CN111178712 A CN 111178712A CN 201911313104 A CN201911313104 A CN 201911313104A CN 111178712 A CN111178712 A CN 111178712A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- layer
- rescue
- disaster
- level
- accident
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 92
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 167
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 102
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 75
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 44
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 17
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 17
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 17
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 17
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 17
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 10
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 10
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 6
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 claims 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 15
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 abstract description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 56
- 230000006870 function Effects 0.000 description 32
- 230000008569 process Effects 0.000 description 22
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 14
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 10
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 8
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 5
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 5
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 4
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 4
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 3
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 3
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 3
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 3
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 3
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 3
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 3
- 239000008186 active pharmaceutical agent Substances 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 239000000178 monomer Substances 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000006424 Flood reaction Methods 0.000 description 1
- 229910001374 Invar Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000002940 Newton-Raphson method Methods 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000003889 chemical engineering Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002592 echocardiography Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 1
- 230000001970 hydrokinetic effect Effects 0.000 description 1
- 230000004941 influx Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000009991 scouring Methods 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请提供了一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统，本申请技术方案在充分权衡灾害严重程度和救援力量匹配的基础上，智能确定事故级别，实现了救援责任机构职能与救援任务的精准适配，本申请已应用于我国北疆某引调水工程的智能预警决策，多年应用实践表明，本方案能够根据工程自身特点及相关管理机构预警决策，为该工程管理机构制定与工程救援实际相符的应急响应方案，争取应急救援宝贵时间，最大程度地控制工程突发险情发展提供了科技支撑。
Description
技术领域
本申请涉及水利工程技术领域，特别是涉及一种用于引调水工程事故后 援救预警方法及系统。
背景技术
我国近年来营造了一大批、规模巨大的引调水工程，这些工程均是由大 量、多种类单体工程耦合而成的复杂输配水系统，一旦发生事故破坏性大、 波及范围广。不过采取大型输水工程突发破坏后的科学预警，能够有效避免 灾害放大，已成为当前研究的热点与难点问题。
目前，已有灾后援救预警成果多集中在煤矿灾难、地震、城市洪涝等方 面。殷帅等(2018)利用远程监控设备营造了一个利于灾后救援的环境，可 降低煤矿灾害事故后次生损失伤亡。母丽华等(2015)应用Fuzzy软集理论， 优选煤矿顶板事故援救方案。朱莉等(2018)以2008年汶川地震为背景， 研究区域异质性优化选址和物资分配问题。孙峥(2008)从项目维、时间维、 灾种维等维度对城市洪涝灾害进行评估，孙海(2013)借助判别函数系数的 便捷性达到灾害级别的快速界定，Chen Y et al.(2015)提出使用综合评价方 法分析城市洪涝灾害影响程度，为城市洪涝灾害应急救援提供了决策支持。 救援装备的强弱与急救援效果关系密切，美国等发达国家十分重视发展应急 救援装备，如在消防领域制定了消防救援标准(ASTM 2019)，明确指出应 根据装备力量的强弱科学规划援救预警方案。我国学者同样认识到援救预警 及装备配置的重要性，李国生(2011)提出要科学配置救援人员、物资，优 化救援所需设备性能和数量。总结来看，虽然各个国家采用的援救预警方式不同，但都包含灾害级别评估、责任单位确定等内容。
大型引调水工程事故灾后援救预警研究起步较晚，对引调水工程潜存风 险进行了系统地归类分析，揭示不同种类风险成因，并估算其发生概率，但 缺少事故后的援救预警研究。
发明内容
本申请提供一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统，以对引调 水工程事故灾后援救进行科学预警。
为了解决上述问题，本申请公开了一种用于引调水工程事故后援救预警 方法，所述方法包括：
当识别到引调水工程事故后，启动应急调度工作；
根据事故数据，采用水动力耦合模型模拟所述应急调度工作的结果，确 定水位增量和流量增量；
采用层次化的分析方法，使用目标层、准则层和指标层三个层次，根据 所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害级别，其中，目标层为类别灾 害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同角度，指标层为影响准则层结 果的具体内容；
根据预先设置的事故灾害级别与救援力量之间的对应关系，确定与所述 目标灾害级别对应的救援力量，实现引调水工程事故后援救预警。
在一种可选的实现方式中，在当识别到引调水工程事故后，启动应急调 度工作的步骤之前，还包括：
采用自动监测系统识别、遥感识别、无人机识别以及人工识别中的一种 或多种，对引调水工程事故进行识别。
在一种可选的实现方式中，采用层次化的分析方法，使用目标层、准则 层和指标层三个层次，根据所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害级 别的步骤，包括：
采用标度法表征各因素之间的相对重要程度，构造判断矩阵；
当所述判断矩阵通过一致性检验后，得到准则层-指标层、目标层-准则 层的层次单排序结果，以及目标层-指标层的层次总排序结果；
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所 述流量增量，确定目标灾害级别。
在一种可选的实现方式中，根据所述层次单排序结果、所述层次总排序 结果、所述水位增量以及所述流量增量，确定目标灾害级别的步骤，包括：
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所 述流量增量，对发生灾害的各指标隶属度赋值；
根据各指标隶属度，采用模糊算子进行模糊矩阵计算，进行准则层-指 标层一级评价以及目标层-准则层二级评价；
根据评价结果，得到灾害各级别的隶属度矩阵，将数值最大的级别确定 为目标灾害级别。
在一种可选的实现方式中，在根据预先设置的事故灾害级别与救援力量 之间的对应关系，确定与所述目标灾害级别对应的救援力量的步骤之前，还 包括：
采用模糊统计方法，建立事故灾害级别与救援力量之间的对应关系。
为了解决上述问题，本申请还公开了一种用于引调水工程事故后援救预 警系统，所述系统包括：
应急调度模块，被配置为当识别到引调水工程事故后，启动应急调度工 作；
增量确定模块，被配置为根据事故数据，采用水动力耦合模型模拟所述 应急调度工作的结果，确定水位增量和流量增量；
级别确定模块，被配置为采用层次化的分析方法，使用目标层、准则层 和指标层三个层次，根据所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害级别， 其中，目标层为类别灾害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同角度， 指标层为影响准则层结果的具体内容；
救援预警模块，被配置为根据预先设置的事故灾害级别与救援力量之间 的对应关系，确定与所述目标灾害级别对应的救援力量，实现引调水工程事 故后援救预警。
在一种可选的实现方式中，所述系统还包括：
事故识别模块，被配置为采用自动监测系统识别、遥感识别、无人机识 别以及人工识别中的一种或多种，对引调水工程事故进行识别。
在一种可选的实现方式中，所述级别确定模块包括：
第一单元，被配置为采用标度法表征各因素之间的相对重要程度，构造 判断矩阵；
第二单元，被配置为当所述判断矩阵通过一致性检验后，得到准则层- 指标层、目标层-准则层的层次单排序结果，以及目标层-指标层的层次总排 序结果；
第三单元，被配置为根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、 所述水位增量以及所述流量增量，确定目标灾害级别。
在一种可选的实现方式中，所述第三单元具体被配置为：
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所 述流量增量，对发生灾害的各指标隶属度赋值；
根据各指标隶属度，采用模糊算子进行模糊矩阵计算，进行准则层-指 标层一级评价以及目标层-准则层二级评价；
根据评价结果，得到灾害各级别的隶属度矩阵，将数值最大的级别确定 为目标灾害级别。
在一种可选的实现方式中，所述系统还包括：
对应关系确定模块，被配置为采用模糊统计方法，建立事故灾害级别与 救援力量之间的对应关系。
与现有技术相比，本申请包括以下优点：
本申请提供了一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统，在充分 权衡灾害严重程度和救援力量匹配的基础上，智能确定事故级别，实现了救 援责任机构职能与救援任务的精准适配，本申请已应用于我国北疆某引调水 工程的智能预警决策，多年应用实践表明，本方案能够根据工程自身特点及 相关管理机构预警决策，为该工程管理机构制定与工程救援实际相符的应急 响应方案，争取应急救援宝贵时间，最大程度地控制工程突发险情发展提供 了科技支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例的 描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅 仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性 劳动性的前提下，可以根据这些附图获得方法获取其他雷达风暴单体回波的 附图。
图1示出了本申请一实施例提供的一种用于引调水工程事故后援救预警 方法的步骤流程图；
图2示出了本申请一实施例提供的引调水工程应急处置工作流程图；
图3示出了本申请实施例提供的一种灾害定级工作流程图；
图4示出了本申请一实施例提供的疆额河某引调水工程图；
图5示出了本申请一实施例提供的一种用于引调水工程事故后援救预警 系统的结构框图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合实例 附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
引调水工程在空间上呈线性放射状，渡桥、涵洞、倒虹吸等过水建筑物， 泵站、电站、闸(门)站等设备设施离散分布于工程沿线，给工程维修养护 带来困难。发明人发现，尽管已有引调水工程都在重点部位都开展了自动化 的监测，尽量在灾害未发生时就进行预警，提早消除隐患，然而不可避免地 总有一些灾害无法预防。特别是，长距离引调水工程，沿途经过泥岩、膨胀 土、黏土、大断裂带等恶劣地质条件，极易造成渠道边坡、管涵、隧洞滑塌， 被迫停止供水，给受水区造成巨大损失。事实上，无论什么类型灾害发生后， 越早开展救援，突发险情带来的危害就越小。然而，长距离调水工程通常多 个行政区，涉及工程沿线多个管理机构，事故发生后，权责不明晰，推诿、 扯皮造成事故救援不及时。加上不同类型灾害所需要的物资、人力数量不同， 负责单位亦不相同，即便相同类型的破坏，如果破坏部位不同，破坏程度不 同，应急救援工作差别很大。要做到快速有效响应，需要首先明确突发险情 类别、级别，只有快速准确地评定突发灾害的类别级别，才能根据对应关系 找到相应责任单位，制定对应灾害的应急救援方案。
当次灾害的实时数据是灾后预警的重要工作基础。然而，在突发险情的 情况下，事故资料的完整收集难度很大。此外，仅有部分事故构成要素能够 用具体的数值表示，称为定量指标；更多的要素难以用数据定量表达，多为 描述性语言，称为定性指标。如何利用不完整信息以及不同类型指标准确评 定突发灾害的类别级别，进而确定此次事故救援涉及的主要单位及人员，科 学制定预警发布方案，是本申请拟解决的关键技术难题。
为了能够快速准确地评定突发灾害的类别级别，本申请一实施例提供了 一种用于引调水工程事故后援救预警方法，参照图1，该方法可以包括：
步骤101：当识别到引调水工程事故后，启动应急调度工作。
在具体实现中，可以采用自动监测系统识别、遥感识别、无人机识别以 及人工识别等灾害识别方法中的一种或多种，对引调水工程事故进行识别。
引调水工程应急处置工作流程如图2所示。灾害识别方法主要有自动监 测系统识别、遥感识别、无人机识别和人工识别(巡检)。工程突发灾害的 发生所用时间短，仅用一种方法和途径进行灾害发现，效果较差，在工程实 际中通常为多种识别途径联合使用，发挥不同方法的优势，弥补单种方法的 不足，补齐险情灾害识别能力中的短板，提升工程险情灾害识别的能力。
自动监测识别所采用的自动监测系统具有监测多个工程健康指标的功 能，自动监测系统中存有保证工程运行的安全阈值，对于监测指标超出安全 阈值时，认定工程出现工程灾害，系统会发出警报。
遥感识别适用于规模较大的突发险情，有颜色变化的突发水质污染、大 规模的工程型破坏和河道冲淤变化等都可以通过对图像进行增强和校正处 理等途径辨识突发灾害(Zhang.B.2011)，遥感技术在规模较大的工程灾害识 别中效果较好(G Metternich etal.2005；刘学工等2012)。
无人机识别的监测理论与遥感识别相同，其运行轨迹更加灵活，航拍图 像更为清晰，通过一定的算法处理可以生成灾害报告，运用于工程实际中的 灾害识别更加方便，可以为工程提供量身打造的灾害辨识服务。
即使目前的先进设备和技术较多，确实为工程安全运行管理提供了方 便，解放了部分水利工作者，但其只能完成特定种类的灾害识别，而人工巡 检具有一定的灵活性，对不同工程灾害识别可靠。对于工程周围的影响工程 安全运行的信息综合能力与工程经验丰富的工程管理人员不能相提并论。
复杂引调水工程的输配水过程多为自动化控制。当检测事故发生后，引 调水过程控制系统自动启动应急调度工作流程，通过闸门、水库联合调度运 用降低事故破坏扩大，为人工应急处置创造工作条件。应急调度为通过调节 闸门、水库等方式，来创造有利于应急救援的水力条件，避免事故扩大，通 常不涉及工程修复重建等内容。
本实施例主要针对启动应急调度是否还需要应急救援以及援救主体等 技术难题，研发事故后援救预警方法及系统，为引调水工程多维安全调度平 台的功能设计提供技术支持。其中，应急救援即调用人员、设备、物资等开 展工程抢险、修复失效工程等。多维安全调度为一项整合技术，希冀实现日 常优化调度、应急调度、应急救援等技术整合，确保引调水工程效益的充分 发挥，譬如供水、发电、生态等。
步骤102：根据事故数据，采用水动力耦合模型模拟应急调度工作的结 果，确定水位增量和流量增量。
本步骤主要是利用事故数据开展应急调度效果的情景模拟，通过分析应 急调度工况下灾害发展情况，给定量指标如水位增量和流量增量赋值。
2.1渠道系统模型
2.1.1渠道模块
明渠非恒定流计算采用一维Saint-Venant方程模型，方程由连续性方程 和动力方程组成：
式中，x和t为空间和时间坐标；A为过流面积；Q为流量；h为水深； S0为渠道底坡；g为重力加速度；Sf为摩擦坡度。
2.1.2闸门模块
闸控出流计算公式：
当
时属自由出流情形
当
时属淹没出流情形
2.1.3分水口模块
本申请约定下标e表示分水口前渠道断面；下标f表示分水口后渠道断 面；He，Qe分别为分水口前渠道断面的水位和流量；Hf，Qf分别为分水口 后的渠道断面的压力高程和流量；Qi为分水口的取水流量。根据水量平衡原 理，分水口处的流量满足如下关系：
Qe＝Qf+Qi (4)
对于分水口前后e断面和f断面的水位关系，当分水口间距很小时，可以 认为其瞬时水位相等，即有：
He＝Hf (5)
2.2水库模块
在只考虑水库时，水库模型一般采用水库库容计算模型和水库库容曲线 来进行概化处理。另外，由于是对分水计划进行校验，因此，下游的分水流 量与水位的关系不定，因此，还需要对下游分水进行描述，通过添加水库下 游的泄水过程描述模型，方便下一步与渠系的耦合：
其中，函数f1为库容曲线描述，函数f2为下泄流量水深关系描述。
2.3溃决分析专业模块
引调水工程溃决包括大坝溃决和堤防溃决两种类型。溃口边界描述包括 两部分，1)溃决形态描述，即溃口的几何形态及其随时间的变化；2)计算 溃口下泄流量过程。大坝溃决较为复杂，譬如，溃口下泄流量与溃口形状、 入库流量、库容、溃口上下游水位等均有关。
模拟大坝失事时，当库水位h超过某hf时，就开始形成溃口，hf一般取 为坝顶高程或略高于坝顶高程；当库水位低于坝高hd时，则可模拟为管涌失 事。坝址流量包括两部分，一是通过溃口的宽顶堰流量，二是通过所有溢洪 道的流量，即
Q＝Qb+Qa (8)
溃口流量Qb计算如下：
Qb＝C1(h-hb)1.5+C2(h-hb)2.5 (9)
其中：
C1＝3.1biCvKs (10)
C2＝2.45ZCvKs (11)
hb＝hbm(13)
bi＝btb/τ (14)
bi＝b (15)
其中：hb为溃口底部高程；h水库水面高度；bi瞬时溃口底宽；tb从瞬 时溃口开始形成到任一时刻的时间变量；Cv洪水波行进流速修正系数；Q水 库总下泄流量；Bd坝址处的水库水面宽；Ks堰流受尾水影响的淹没修正系数； ht尾水位(靠近坝下游的水位)。
尾水位(ht)由manning公式得：
式中：n为糙率系数；A为过流断面面积；B为水流断面顶宽；S为能坡。
式(30)运用迭代方法求出ht。
若溃口是由于管涌形成，那么(9)-(17)式将由下面得孔口出流方程 代替：
其中：
Ap＝[2bt+4z(hf-hb)](hf-hb) (21)
此时流动为宽顶堰流动，这时要用公式(9)式来计算Qb溢洪道的流量 计算：
Qs＝CsLs(h-hs)1.5+CgAg(h-hg)0.5+CdAd(h-hd)1.5+Qt (25)
式中：Cs为无控制的溢洪道流量系数；Ls为无控制的溢洪道堰顶高程； Cg为闸门控制的溢洪道流量系数；hg有闸门的溢洪道中心线高程；Cd漫顶水 流的流量系数；Ld坝顶长度减去Ls；Qt与水头无关的固定下泄流量。
由于总出流和总入流对水库蓄水量在同时起作用，所以又需满足
I-Q＝ds/dt (26)
其中：I是入库流量，Q是总出流，ds/dt为水库库容的变化率，上式可 变为 (I+I′)/2-(Q+Q′)/2＝Δs/Δt (27)
其中：上标“′”表示t-Δt时间段上的值，Δ是差分值，Δs计算如下：
ΔS＝(A′s+As)(h-h′)/2 (28)
其中：As是相对于水位h的水库水面积，S为总库容。
联立式(19)、(20)、(36)、(38)和(39)可导出下式：
(A′s+As)(h-h′)/Δt+C1(h-hb)1.5+C2(h-hb)2.5+CsLs(h-hs)1.5+CgAg(h-hg)0.5+ CdAd(h-hd)1.5+Qt+Q′-I-I′＝0 (29)
上式运用Newon-Raphon迭代法可求得未知量h，再由(8)式和(25) 式即可求出t时刻的溃坝坝址总出流量，这样就可得到坝址流量过程线。
2.4输水损失估算模块
输水损失估计方程为：
Qj＝KαjXj (30)
其中，K为不同段的输水损失系数。X为各段的断面描述，由于主要为 蒸散发损失，因此这里选择X为断面的长度描述，即X＝L。
2.5引调水工程水动力耦合模型(即，渠系-水库模型耦合)
2.5.1渠道模块耦合前处理
采用四点偏心格式对圣维南方程离散，并在在循环迭代的过程中，用到 下列关系式：
其中，上标*代表上一个循环步的变量值，ΔA，Δh，ΔQ分别是过流面 积，水深和流量的增量，B是水面宽。
对模型进行处理，得
ajΔhj+bjΔQj+cjΔhj+1+djΔQj+1＝pj (32)
ej+1Δhj+aj+1ΔQj+bj+1Δhj+1+cj+1ΔQj+1＝pj+1 (33)
由于模型较为复杂，这里不进行展开介绍。
2.5.2闸门模块耦合前处理(内边界)
闸门是一维计算模型的内边界，根据水流质量守恒和闸门出流公式，列 写如下关于水位和流量的两个方程：
Qup＝Qdown＝Qg (34)
式中，Qg为过闸流量，Cd为闸孔流量系数，u为闸门开度，b闸孔宽度。
对公式(34)进行展开
对过闸流量公式(35)增量线性化：
2.5.3退(分)水模块耦合前处理
将主动退(分)水流量可作为已知量带入，由分水口模型得
Qe＝Qf+Qi (36)
He＝Hf (37)
Qi为(退)分水流量，为已知量。
2.5.4水库模块耦合前处理
水库模型主要，即
公式(16)通过转化可得
公式(39)可参考过闸流量公式增量线性化。
2.5.5边界条件处理
2.5.5.1初始条件
在用差分法求解非恒定流方程时，首先必须知道初始时刻(t＝0)各断 面的水位h和流量Q，本模型假定初始时刻为恒定非均匀流，各断面的初始 流量由下式计算：
Qi＝Qi-1+qi-1，i＝2，3，…，N (41)
式中，Qi为i断面处的流量；Qi-1为i-1断面处的流量；qi-1为i-1到i断 面间支流初始时刻的入流量。
初始时刻的水位由下式计算：
上式用Newton-Raphson法求解：首先由Manning公式求出下游末端水 位，即
由于流量和河道几何断面形状已知，故可求得末端水 位。
2.5.5.2边界条件
上游边界条件用水库出流过程线Q(t)来表示，在计算洪水波向下游演 进时，Q(t)为已知值。
下游边界条件用水位～流量关系曲线来表示，若下游末端流量由河道控 制，可由Manning方程计算：
若下游末端流量由建筑物(如大坝)控制，则可用以下关系式作为下游 边界条件：
QN＝Qb+Qs (44)
式中：Qb为下游末端溃口流量；Qs为下游末端溢洪道流量。
由于Qb和Qs与水位hN有关所以上式表示的是hN～QN的关系，即水位～ 流量关系。
此外，下游边界条件也可用已知水位过程线表示。
2.5.5.3.其它边界
当需要模拟溃决流量时，有两种方法可供选择。第一种方法是“序列法”， 动力演进部分的下游边界条件不用式(43)而以式(44)计算。式(44)中 的下游水坝、溢洪道、溃口型式、水位均为发生溃坝时的情况。这样，上游 坝的下泄流量过程线向下游演进包括了下游坝的回水影响。最上游的水库可 以用蓄量或动力法模拟。
当下游断面的条件影响到坝下尾水位时(例如下游大坝、水流缩窄、桥 及支流汇入等产生的回水)坝址流量可由第二种方法“同步法”计算，并利用 坝的内部边界条件。该法将坝作为短河段处理，通过渠段的流量用以下两式 计算：
Qi＝Qi+1 (45)
Qi＝Qb+Qs (46)
式中，Qb及Qs是式(8)、(25)中的溃口流量和溢洪道泄流量。流量Qi和 Qi+1和水位hi、hi+1与全渠段的水位流量是平衡的。计算河段中可以有几个 坝，用式(45)-式(46)作为附加的边界条件即可。“同步法”要求最上游 的水库用动力法演算。该法也适用于仅有一个坝的河段。
公路、铁路、桥梁以及附属的堤防也可按内部边界条件处理。式(45) -式(46)可用于每一座桥梁；式(46)中的Qs项可由下式计算：
式中：
Ku＝1.0，若hru≤0.76 (48)
Ku＝1.0-Cu(hru-0.76)3，若hru＞0.76 (49)
Cu＝133(hru-0.78)+1，若0.76≤hru≤0.96 (50)
Cu＝400(hru-0.78)+10，若hru＞0.96 (51)
hru＝(hi+1-hru)/(hi-hru) (52)
CCu＝3.02(hi-hcu)0.05，若0＜hu≤0.15 (53)
CCu＝3.06+0.27(hu-0.15)，若hu＞0.15 (54)
hu＝(hi-hcu)/Wu (55)
其中：C为桥流量系数；Ai+1为断面i+1(桥的下游端)桥孔过流面积； hcu为上游堤顶高程；hi为桥上游端断面i的水位；Lu为垂直于流向的上游堤 长；Ku为上游堤顶流量淹没改正系数；Wu为上游堤顶宽(平行水流方向)。
式(47)中凡带有1下标的各项均代表下游堤，可据(45)-(54)计 算，公式中下标以(1)代替(u)。式(48)-(55)是美国交通局(1978) 研究水流漫溢路堤的资料而提出的。
2.5.6引调水工程水动力耦合模型及求解方法
渠道线性化方程，加上内外界边界条件后的矩阵形式为：
AX＝D (56)
A为带状矩阵，X为未知增量Δh、ΔQ所组成的列向量。
A、X、D内部矩阵形式表示为
采用双扫描法即可对模型进行求解，得到水位增量Δh和流量增量ΔQ。
步骤103：采用层次化的分析方法，使用目标层、准则层和指标层三个 层次，根据水位增量和流量增量，确定目标灾害级别，其中，目标层为类别 灾害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同角度，指标层为影响准则层 结果的具体内容。
步骤104：根据预先设置的事故灾害级别与救援力量之间的对应关系， 确定与目标灾害级别对应的救援力量，实现引调水工程事故后援救预警。
其中，层次分析法(analytical hierarchy process，简称AHP)是二十世 纪七十年代美国运筹学家提出的多目标决策分析方法(Saaty T L 1980)。层次 分析方法将复杂的问题分解为有一定逻辑关系的若干层次，在各层次、各指 标之间进行权重计算得到各层次、各因素之间的权重关系，适用于结构化和 半结构化决策问题。
参照图3，示出了本申请实施例提供的一种灾害定级工作流程图。
3.1灾害级别评价体系
本申请使用目标层、准则层和指标层三个层次反映工程灾害级别。目标 层为类别灾害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同角度，指标层为影 响准则层结果的具体内容，目标层、准则层和指标层之间的关系见表1。
表1 灾害级别评价指标体系
3.2判断矩阵
在一种可选的实现方式中，可以采用标度法表征各因素之间的相对重要 程度，构造判断矩阵；当判断矩阵通过一致性检验后，得到准则层-指标层、 目标层-准则层的层次单排序结果，以及目标层-指标层的层次总排序结果； 根据层次单排序结果、层次总排序结果、水位增量以及流量增量，确定目标 灾害级别。
具体地，对同一准则层中的指标构造判断矩阵，计算不同指标对准则层 评价结果所占权重，对层中的所有准则层构造判断矩阵，计算不同准则层对 目标层评价结果所占比重，并验证准则层-指标层，目标层-准则层通过一致 性检验后，所得到的层次单排序结果才可作为评价依据。
本申请通过构造判断矩阵，确定不同因素影响上级因素的比重，具体方 法如下所述：
确定目标层-准则层，准则层-指标层两个不同层次下层因素对上层因素 的影响所占的比重，是层次分析过程中的对各层因素对最终结果影响程度大 小的赋权过程。
进一步地，逐层计算相关因素之间量化的相对重要性，获得各指标层- 所属准则层和各准则层-目标层的相对重要性。
具体地，各因素之间的相对重要程度可以采用9级标度法描述突发险情 中定性和定量指标之间的相对重要性(见表2)，全部两两因素比较结果组成 权重矩阵，来表示所有准则层-目标层的权重和指标层-准则层的权重。
表2 Saaty标度法
注：表中Bi表示列因素，Bj表示行因素。
对n个B元素构造判断矩阵：对角线上所有两两比较的元素相同，对影 响评价目标结果的权重完全相同，标度值均为1。影响评定结果中不同因素 所占比重不同只需完成对角线以上或以下其中一侧的元素。
aji＝1/aij，i,j＝1,2,3……，n (57)
根据式(57)求得对角线另一侧的元素，即可完成影响因素的所有标度 值，完成判断矩阵的初步构造(见表3)。
表3 影响因素判断矩阵
注：表中i表示列因素，j表示行因素
3.3一致性检验
3.3.1层次单排序
对判断矩阵进行一致性检验，可以评估主观因素和资料占有不完全等原 因对客观事物认知的偏差和两两因素比较带来的全局因素矛盾对评价结果 的影响是否在合理范围，指示是否需要进一步修改判断矩阵。当构建的判断 矩阵的CR<0.1时，满足一致性要求，可以将该矩阵的最大特征值λmax(λmax使用MATLAB中的矩阵运算函数计算)对应的特征向量进行归一化后得到 下层中各因素对上层因素影响权重。
一致性检验方法采用一致性指标进行判断：
CI＝(λmax-n)/(n-1) (58)
式中，CI为一致性指标；λmax为判断矩阵的最大特征值；n为判断矩阵 阶数。
判断矩阵阶数越高仅用一致性指标进行判断其一致性难以保证，平均随 机一致性指标的引入可以消除判断矩阵阶数增高带来的影响。
CR＝CI/RI (59)
式中，CR为随机一致性比率；RI为平均随机一致性指标，采用表4中数 据。
表4 平均随机一致性指标RI
3.3.2层次总排序
层次总排序即逐层计算各层相对于最高层(目标层)相对重要性的排序 权值，从第二层(准则层)开始。评价指标体系中包含目标层、准则层和指 标层三个层次时，通过构造判断矩阵可以求得目标层-准则层，只需要进行 求解准则层-指标层的层次总排序。
对于层次结构模型中评价指标体系，假设目标层包含m个准则层A1， A2，......，Am相对应的层次总排序权值分别为α1，α2，......，αm，准则层 包含n个指标B1，B2，......，Bn，对Aj(j＝1，2，3......，m)的层次单排序 为β1j，β2j，......βnj(如果Aj和Bi无联系，则βij＝0)，则指标层的层次总排 序权值为：
CI＝(λmax-n)/(n-1) (60)
层次总排序也要进行一致性检验，检验从高层到低层逐步进行，如果第 k层中因素Aj(j＝1，2，3......，m)对应的第k+1层的一致性指标为CIj，平均 随机一致性指标为RIj，则第k+1层的总排序随机一致性比率为
CR＜0.1时一致性满足评价要求，否则需要进行修正。
进一步地，根据层次单排序结果、层次总排序结果，水位增量以及流量 增量，对发生灾害的各指标隶属度赋值；根据各指标隶属度，采用模糊算子 进行模糊矩阵计算，进行准则层-指标一级评价以及目标层-准则层二级评价； 根据评价结果，得到灾害各级别的隶属度矩阵，将数值最大的级别确定为目 标灾害级别。
根据目标层-指标层的层次总排序可计算准则层-指标层，目标层-准则层 的权重，在此基础上，构造隶属度矩阵对发生灾害的各指标隶属度赋值；然 后，可以引入模糊数学中的模糊算子
进行模糊矩阵计算，在此基础 上，开展准则层-指标一级评价和目标层-准则层二级评价，二级综合评价完 成后即可得到突发灾害各级别的隶属度矩阵，数值最大的级别即为灾害级 别。
模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluation，简称FCE)是一种以模 糊变换原理和最大隶属度原则为理论基础运用模糊数学和模糊统计方法综 合考虑各因素对事物的综合影响的评价方法，在管理(张凭博2008)、水利工 程(洪文浩等2017)、军事(李哲2017)、环境(巴振宁等2018)等很多领域应 用广泛。
模糊数学通过隶属度函数这一纽带将定性指标和定量指标进行搭接，可 解决精确向模糊转换过程中的过渡差异。本申请以模糊变换原理和最大隶属 度原则为理论基础，运用模糊数学和模糊统计方法综合分析定量和定性指 标，推演相关因素对事故演变的影响，获取灾害级别及相应的事故救援单位 及人员方案。
3.4隶属度函数
隶属函数是模糊数学中的概念，以其取值范围为[0，1]，由于定性指标、 定量指标特性的不同，需要分别采用不同的方法确定具体指标的隶属度。定 量指标中的正向指标和逆向指标的隶属度计算方法的不同，分别制定正向指 标隶属度函数和逆向指标隶属度函数，工程灾害汇中使用线性关系确定不同 指标级别对应的隶属函数值。
3.4.1定性指标隶属度
在具体描述险情严重程度的指标中，有些信息不能用具体的数值但可以 用程度性词语(如一般、严重等词语)进行描述。譬如，评价“渠道边坡滑 塌灾害级别”时，“管理人员应急救援经验”指标可以用“非常丰富”“很丰富”、“较 丰富”和“不丰富”程度词进行描述，定性指标根据工程经验，直接确定隶属度 矩阵当管理人员应急救援经验更偏向于“很丰富”，则“很丰富”的隶属函数值 为0.7，“较丰富”的隶属函数值为0.3，“非常丰富”和“不丰富”隶属函数值为0， 则指标“管理人员应急救援经验”的隶属向量见表5。
表5 管理人员应急救援经验隶属矩阵
3.4.2定量指标隶属度
定量指标用数据描述，如评价“渠道边坡滑塌灾害级别”时，“渠道阻水面 积占设计过水断面的百分比”、“滑塌长度”、“水深”、“距物料储存地距离”等 可以量化的指标，给定事故发生情境，通过水动力模型计算可精确获取其数 值。在构建隶属度矩阵时，采用线性函数刻画度分布满足使用要求，正向指 标和逆向指标分别采用两种类型进行计算，函数及不同指标不同级别的标准 值见表6。
表6 隶属度函数标准值
3.4.2.1正向指标计算
指标值越大，目标值结果越大的指标称为正向指标。线性函数可以满足 使用要求，逆向指标隶属函数采用线性表示一级～四级隶属度函数分别见式 63～式66。
指标“阻水断面与设计断面比值”，值越大，灾害级别高，对于排除险情 越不利，为正向定量指标，以计算突发险情时“阻水断面与设计断面比值”的 值为“25％”为例：
(1)一级的隶属计算方法见式63，函数值为0；
(2)二级的隶属计算方法见式64，函数值为0.25；
(3)三级的隶属计算方法见式65，函数值为0.75；
(4)四级的隶属计算方法见式66，函数值为0。
汇总指标“阻水断面与设计断面比值”各级隶属度值，获得“阻水断面与设 计断面比值”的隶属度向量见表7。
表7 阻水断面与设计断面比值隶属矩阵
3.4.2.2逆向指标计算
指标值越小，目标值评价结果越大的指标称为逆向指标，线性函数可以 满足使用要求，逆向指标隶属函数采用线性表示一级～四级隶属度函数分别 见式67～式70。
指标“设备能力发挥程度”，值越大说明救援力量越强大，排除险情越有 利，灾害级别越低，为逆向定量指标。突发险情时“设备能力发挥程度”的值 为95％时：
(1)一级的隶属计算方法见式67，函数值为0；
(2)二级的隶属计算方法见式68，函数值为0；
(3)三级的隶属计算方法见式69，函数值为0.25；
(4)四级的隶属计算方法见式70，函数值为0.75；
汇总指标“设备能力发挥程度”各级隶属度值，获得“设备能力发挥程度” 的隶属度向量见表8。
表8 设备能力发挥程度隶属矩阵
3.5隶属度矩阵
本申请构建隶属度矩阵将定量指标和定性指标模糊化，形成可用于反映 各指标对不同级别的隶属程度的定量计算模糊集。对不同类型的指标采用不 同的隶属度取值办法逐个进行赋值，“渠道边坡滑塌灾害级别”所有指标完成 隶属度函数取值，汇总后得到整个评价指标体系的隶属度矩阵。
3.6模糊综合评价
本申请采用模糊数学中的模糊算子
进行模糊矩阵的计算， 
算子属于加权平均型的算子，在整合定量指标和定性指标过程中， 不会丢失任何考虑在指标体系中的信息，综合程度较强。
3.6.1一级综合评价
一级综合评价是准则层-指标层的评价，计算结果为准则层的模糊评价 结果，共需计算次数与准则层数量相等。每次计算结果为矩阵其行数为1， 列数与评价标准级别数量相同，准则层i的计算公式为准则层下指标的权重 矩阵乘上指标对应的隶属度矩阵，公式形式见式71：
式中，Qi为准则层i的模糊评价结果；WCi为准则层i下指标的权重矩阵； Ri为准则层i下指标对应的隶属度矩阵。
由于评价标准共有4个级别，每个二级评价结果均为一个Q1×4的矩阵， 将所有二级计算结果汇总后构成一级综合评价的总成果，也是二级综合评价 的基础。
3.6.2二级综合评价
二级综合评价是目标层-准则层的评价，计算结果为目标层的模糊评价 结果。同样采用模糊算子
进行计算，目标层的计算公式为目标层 下各准则的权重矩阵乘上一级综合评价的总成果，公式形式见式72：
式中，Q为目标层的的模糊评价结果；WC为目标层下准则层的权重矩阵；
3.7灾害评级
灾害评级标准与应急救援负责部门级别相对应，便于评价结果与不同的 管理部门负责单位相对应(冯利华2000)。本申请采用与突发险情下管理机构 的响应级别对应的评价级别，假设某工程的管理部门由低到高分为管理单位 D、管理单位C、管理单位B和管理单位A，由此确定各指标的评价标准也 分为四个级别，灾害级别对应的负责单位级别对应关系见表9。
表9 灾害级别与负责单位级别对应表
突发事件评级所用指标评级标准在查阅相关资料的基础上，充分考虑工 程所在地的危害程度、人口密度、经济发展、生态状况和紧迫性，并通过调 研了解工程具体细节拟定，与专家和工程管理人员共同讨论后最终决定。指 标体系评价标准结构见表10。
表10 指标体系评价标准
二次评价结果为表10中数据，灾害综合评价值与级别相互对应，数值 越大，表明灾害隶属程度越高。评价结果作为决策过程中的基础资料，最终 灾害级别确定需要综合工程管理人员对于工程的整体把控，做适当的权衡后 最终确定对应急救援最优灾害级别，便于应急救援工作开展。
对于同种类型的突发险情，决定灾害规模的主要因素具有高度相似性。 因此，分析层次总排序计算结果中对目标层影响较大的指标，作为同种类型 灾害评级中调整不合理赋权，有利于确定工程运行管理重点。
在具体实现中，可以采用模糊统计方法，建立事故灾害级别与救援力量 之间的对应关系。
采用模糊统计方法获得事故灾害严重程度和救援力量的对应关系，主要 基于灾害定级结果并辅助以决策者工程经验，综合权衡得到最终的此次事故 应急救援单位及人员方案。
本实施例采用层次化的分析方法(analytical hierarchy process，简称AHP) 系统构建灾害级别判定“目标层-准则层-指标层”三层评价指标体系，理清楚 了不同突发险情(不同工程、不同部位、不同量级)的灾害影响，利用本方 案集成创新的水动力模拟模型，给出灾害评价指标的量化数值，形成事故描 述定量指标集，即运用水动力模型量化不同突发险情(不同工程、不同部位、 不同量级)的灾害影响。
本实施例综合运用层次分析方法、模糊数学和模糊统计方法，构建了一 种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统，能够利用较少信息快速评估 工程灾害严重程度，实现了突发险情的快速定级，在此基础上，根据所需救 援力量准确界定该次涉及此次事故救援单位及人员，为引调水工程事故后续 快速援救预警提供了可靠的依据。
下面介绍本申请技术方案在一个具体环境下的应用说明。
5.1北疆额河某引调水工程
5.1.1工程概况
输水工程水源工程位于北部，由北至南分布，供水工程总干渠长度约为 134km，工程处于高寒地区，冬季最低温度低于-30℃，冻胀量较大，易出现 冻胀破坏。整个渠线长度约为510km，穿越EEQS河，经过WLG河冲洪积 平原和ZGE盆地及盆地中心的GEBTGT沙漠，最后止于TS北缘冲洪积平 原区，如图4所示。
总干渠经250多m的古河断裂带地形结构复杂，断裂带极为破碎，对渠 线影响较大，有近30km的渠段位于强风化层上，存在渗漏问题。
总干渠局部段地质条件差，总干渠泥岩、砂质泥岩分布面积约占渠道总 面积的21.6％，其中渠底分布的泥岩长42.248km，占渠线全长的31.61％， 大部分以弱
中膨胀岩为主，局部段为强膨胀岩，历史渠底最大膨胀量达 7cm。对渠道的安全运行存在不同程度的潜在危害。
总干渠桩号20+200～29+900m段，渠身为老第三系地层，该渠段小型褶 皱和断裂发育，当渠道开挖边坡切穿砂岩与泥岩界面时，形成多处滑坡，边 坡稳定问题较为突出；桩号93+260～114+850m段，大部分渠段渠身与渠基 位于第四系冲洪积砂壤土地层中，上部较疏松，抗冲刷能力低，易受暴雨与 洪水的冲蚀，形成较大的冲蚀沟和冲蚀空洞，使工程产生一定的位移，影响 渠道安全运行。
总干渠挖方渠道总长度84.84km，占总长的63.5％，其中深挖方段长度 8.15km，零星分布于桩号2+610～92+220m段，最大挖深达32m；半挖半填 渠道总长度为36.77km，占总长的28％；高填方段总长度为8.86km，占总长 的6.6％，主要位于WLG河河谷和较大的冲沟，最大填方高度达15m。总干 渠深挖方和高填方渠段工程占比大，是工程安全运行的主要风险源，工程运 行中发生破坏段的渠段几乎全部位于总干渠。
输水工程总干渠风险源较多，工程运行过程中发生的工程安全灾害几乎 都处于总干渠，总干渠作为工程安全运行的重点研究内容，总干渠工程安全 风险源包括地质条件、地形条件、温度极低等，各种风险源的综合作用效应 量为工程渗漏、滑坡等破坏现象。
5.1.2总干渠应急调度规则
总干渠的调度规则为：分调中心根据总调指令按照总干渠的运行要求调 增流量，增幅在5m3/s，控制渠道每2小时水深增幅不大于50cm，全天水深 增幅不大于100cm；水位降低严格按照运行要求进行，控制总干渠水位降幅 每小时不超过30cm，日降幅不超过50cm。
5.1.3工程管理机构及人员
工程管理机构由高到低分别为管理局、管理处和管理站三级。输水工程 沿线设置管理处和管理站两级管理部门，管理站和管理处工程运管科直接管 理渠段，管理处管理下属管理站。管理机构基本位于管辖渠段中间位置，总 干渠管理一站和管理二站的管辖长度分别为79.047km和76.372km，其管辖 渠段具体信息见表11。
表11 某输水工程总干渠管理机构管辖渠段表
在工程应急救援过程中，渠段发生灾害处所属管理处所有人员必须赴现 场救援，工程应急救援工作中，主要分为管理人员、闸门调控人员和施工人 员。管理人员，负责应急救援工作的部署、管理和控制；闸门调控人员，负 责闸门的关闭和开启；施工人员是除管理人员和闸门调控人员外的其他人 员，在应急救援工作中作为施工力量。
总干渠管理处所有人员数量共计42人，闸门调度人员8人，应急救援 工作中采用多人调控退水方法，每个闸门设置1个闸门调控人员进行调控， 需调控闸门总数为8个，8个闸门调度人员全部用于闸门调控，其余人员在 现场服从管理人员指令完成工程抢险工作，当工程灾害规模较大，管理处管 理人员不足以应对时，请求工程管理周围协议兵团提供支援，兵团可提供 100～150兵力投入工程抢险。
5.1.4工程救援设备
总干渠的机械设备存放在管理一站、DS管理处和管理二站，存放工程 运管人员出行用的皮卡共计三辆和辅助排水的汽油泵和电泵共计49台，各 管理机构的设备类型及数量见表12。
表12 某输水工程总干渠管理机构设备存放信息表
管理局自有机械设备位于总干渠开始位置的水源工程，履带式机械设备 包括6台推土机，4台挖掘机；轮胎式机械包括半挂车牵引设备拖头1辆， 运输行走装置为履带式机械的低平板半挂车1辆，运输松散砂石料的20T半 挂车1辆和15T自卸汽车8辆，运油车一辆。还存放工程维修运行过程中需 要的洒水车，运油车和随车吊等常用机械。机械设备存放于输水工程总干渠 取水口(原工程建设处)，由总干渠DS管理处负责管理。
5.2应用步骤及结果
总干渠明渠边坡滑塌现象最为常见。某日，渠道21+586.2-21+906.2段 渠道边坡下滑或渠道两侧高边坡下滑320m，造成渠道堵塞，发生渠水外溢。 以此案例阐释本申请应用步骤。
5.2.1灾情收集
通过安全监测设备，人工现场实地考察，无人机等多种途径收集信息， 收集滑坡位置，滑坡长度，估算坍塌体积，坍塌渠段所在地质等评价指标体 系中包含的信息。
5.2.2应急调度
渠道边坡滑塌后，立即关闭总干渠0+227进水闸，停止引水，同时为避 免下游渠道水位骤降，根据水位下降情况逐步减小20+000分水闸、49+320 分水闸、93+656退水闸、123+556退水闸、138+840分水闸分水流量，逐步 调节20+060节制闸、57+300节制闸、93+656节制闸、123+556节制闸节制 运行。
5.2.3边坡滑塌评价指标体系
构造渠道边坡滑塌评价指标体系，目标层为渠道边坡滑塌级别，准则层 包括渠道破坏程度、破坏趋势、退水难度、险情带来的损失、救援力量五个 角度考虑，各准则层包含的指标见表13，采用字母标识便于后文计算表示。
表13 渠道边坡滑塌灾害级别评价指标体系
5.2.4构造判断矩阵
首先，对同一准则层中的指标构造判断矩阵，计算不同指标对准则层评 价结果所占权重，对目层中的所有准则层构造判断矩阵，计算不同准则层对 目标层评价结果所占比重，并验证准则层-指标层，目标层-准则层通过一致 性检验后，所得到的层次单排序结果才可作为评价依据。
然后，对准则层-指标层，目标层-准则层通过层次单排序一致性检验后， 计算目标层-指标层的层次总排序，通过层次总排序后可计算准则层-指标层， 目标层-准则层的权重，目标层-指标层，所有计算结果见表14～19。
表14 准则层-目标层权重
表15 指标层-准则层Q1权重
表16 指标层-准则层Q2权重
表17 指标层-准则层Q3权重
表18 指标层-准则层Q4权重
表19 指标层-准则层Q5权重
5.2.5构造隶属度矩阵
本申请构造隶属度矩阵以评价标准为依据，对发生灾害的各指标隶属度 赋值，应用实例中的管理机构为管理站、管理处和管理局三级管理机构，考 虑特大规模情况下需要地区政府部门统筹开展突发灾害的救援工作，确定评 价级别共分为四级。据此建立四个级别的评价标准，所有指标不同级别对应 的标准值见表20。
表20 边坡滑塌四级评价标准
根据不同指标的计算方法和渠道边坡滑塌中收集的所需信息确定评定 渠道边坡滑塌级别所用指标的所有隶属度值，构成用于综合评价的矩阵。不 同类型指标计算所有指标的隶属度矩阵见表21。
表21 渠道滑坡突发险情评级隶属度矩阵
5.2.6一级模糊综合评价
对五个方面的“指标层-准则层”分别进行一级模糊综合评价，计算需要的 基础数据和计算结果见表22。
表22 一级模糊综合评价
一级模糊综合评价计算结果汇总于表23，同时作为二级模糊综合评价的 隶属度矩阵数据。
表23 一级模糊综合评价结果
一级模糊综合评价的结果体现不同准则层对评价级别的隶属度。以准则 层1“破坏程度”为例，对一级的隶属度值为0.027，二级的隶属度值为0.417， 三级隶属度值为0.478，四级的隶属度值为0.078。五个方面的“指标层-准则 层”的一级综合评价结果表明渠道边坡滑塌灾害级别对二级和三级隶属度数 值较大，隶属程度较高。
5.2.7二级模糊综合评价
根据式
进行二级模糊综合评价，
＝[0.052 0.447 0.458 0.043]
评价结果见表24.
表24 二级模糊综合评价结果
综合评价结果中此次渠道边坡滑塌灾害级别对于二级和三级的隶属程 度较高，且隶属值相差不大，确定灾害级别为二级还是三级决定工程负责部 门是管理局还是管理站，考虑工程应急救援过程中需要施工力量较多，工程 管理处人员不足，需要请求兵团进行人力支援，确定渠道边坡滑塌级别为二 级，由管理局为负责机构。
5.2.8发布险情
邮件、短信、警报器等多种渠道向所有应急救援参与单位发布突发险情 状况，灾害发布内容包括输水工程中出现的突发险情类别、具体情景和险情 级别，采用“21+586.2-21+986.2+01-01+二级+0”进行发布。
本申请为动态化预警技术，支持灾害评级的动态调整，为后续单人员、 装备、物质减调或增补提供决策支持。从技术实现角度来说，本申请将引调 水工程的自动监测系统、遥感识别、无人机和人工巡检提供的实时信息，输 入到项目组自主研发的水动力耦合模型，在此基础上，联合运用层次化分析 技术和模糊评价方法，实现了灾害评级的动态预警，改变了以往按照静态预 案开展援救，避免了此种情况下通常救援力量超过需求或救援力量不足造成 事故进一步扩大的弊端。以往，引调水工程多为人工风险管理，事故发生按 照预案划定的责任主体独立承担事故处理责任，超出处置能力的情况需要按 照流程组织协调会商。
本实施例采用轻量化指标体系设计，借助水动力机理模型实现了数据信 息缺失情况下的准确决策。在事故突发仅仅能获取有限资料的工况下，本申 请借助项目组自主研发的渠道系统水动力耦合模拟模型，推演出事故演变， 给指标体系指标赋值。通过引入水动力学机理模型为灾害评价指标体系的定 量指标赋值，最大程度上减少定性指标的使用，降低人员干预或调度人员工 作量。
本实施例提出了一种机理模型的计算结果与人工评估进行综合研判方 法，显著提升了预警决策判断的准确性。本申请主要通过对灾害评价体系的 指标赋值实现此功能设计，事故的实时监测信息为水动力模型提供输入，水 动力模型输出为定量评价指标赋值更新，人工巡检、遥感识别、无人机监测 等信息通过人工判别更新定性指标。
本申请特别适用于具有一定自主运行能力的引调水工程，实现了该类工 程事故后援救工作的精细化管理。当前，我国新建的引调水工程均具有一定 自主运行能力，事故后，保护装置按照预先设置调度规则动作，无须人工干 预。本申请提出的预警方法是评估保护动作之后，1)事故是否能够消除？2) 是否需要后续救援支持？3)把救援任务交给哪些单位或人员以及评估这些 单位或人员是否完全具备此次救援能力。本申请作为重要模块嵌入已有自动 化系统，可以进一步提升现有平台的安全保障能力，是新一代引调水工程多维安全调度平台的重要功能设计。
为了能够速准确地评定突发灾害的类别级别，本申请一实施例提供了一 种用于引调水工程事故后援救预警系统，参照图5，该系统可以包括：
应急调度模块501，被配置为当识别到引调水工程事故后，启动应急调 度工作；
增量确定模块502，被配置为根据事故数据，采用水动力耦合模型模拟 所述应急调度工作的结果，确定水位增量和流量增量；
级别确定模块503，被配置为采用层次化的分析方法，使用目标层、准 则层和指标层三个层次，根据所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害 级别，其中，目标层为类别灾害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同 角度，指标层为影响准则层结果的具体内容；
救援预警模块504，被配置为根据预先设置的事故灾害级别与救援力量 之间的对应关系，确定与所述目标灾害级别对应的救援力量，实现引调水工 程事故后援救预警。
在一种可选的实现方式中，所述系统还包括：
事故识别模块，被配置为采用自动监测系统识别、遥感识别、无人机识 别以及人工识别中的一种或多种，对引调水工程事故进行识别。
在一种可选的实现方式中，所述级别确定模块包括：
第一单元，被配置为采用标度法表征各因素之间的相对重要程度，构造 准则层-指标层判断矩阵以及目标层-准则层判断矩阵；
第二单元，被配置为当所述准则层-指标层判断矩阵以及所述目标层-准 则层判断矩阵通过一致性检验后，得到层次单排序结果和层次总排序结果；
第三单元，被配置为根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、 所述水位增量以及所述流量增量，确定目标灾害级别。
在一种可选的实现方式中，所述第三单元具体被配置为：
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所 述流量增量，对发生灾害的各指标隶属度赋值；
根据各指标隶属度，采用模糊算子进行模糊矩阵计算，进行准则层-指 标一级评价以及目标层-准则层二级评价；
根据评价结果，得到灾害各级别的隶属度矩阵，将数值最大的级别确定 为目标灾害级别。
在一种可选的实现方式中，所述系统还包括：
对应关系确定模块，被配置为采用模糊统计方法，建立事故灾害级别与 救援力量之间的对应关系。
本实施例提供的用于引调水工程事故后援救预警系统，能够实现图1所 示方法实施例中的各个过程和效果，为避免重复，这里不再赘述。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明 的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见 即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语 仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求 或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术 语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得 包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包 括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设 备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外 的相同要素。
以上对本申请所提供的一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系 统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行 了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想； 同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及 应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请 的限制。
Claims (10)
1.一种用于引调水工程事故后援救预警方法，其特征在于，所述方法包括：
当识别到引调水工程事故后，启动应急调度工作；
根据事故数据，采用水动力耦合模型模拟所述应急调度工作的结果，确定水位增量和流量增量；
采用层次化的分析方法，使用目标层、准则层和指标层三个层次，根据所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害级别，其中，目标层为类别灾害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同角度，指标层为影响准则层结果的具体内容；
根据预先设置的事故灾害级别与救援力量之间的对应关系，确定与所述目标灾害级别对应的救援力量，实现引调水工程事故后援救预警。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在当识别到引调水工程事故后，启动应急调度工作的步骤之前，还包括：
采用自动监测系统识别、遥感识别、无人机识别以及人工识别中的一种或多种，对引调水工程事故进行识别。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用层次化的分析方法，使用目标层、准则层和指标层三个层次，根据所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害级别的步骤，包括：
采用标度法表征各因素之间的相对重要程度，构造判断矩阵；
当所述判断矩阵通过一致性检验后，得到准则层-指标层、目标层-准则层的层次单排序结果，以及目标层-指标层的层次总排序结果；
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所述流量增量，确定目标灾害级别。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所述流量增量，确定目标灾害级别的步骤，包括：
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所述流量增量，对发生灾害的各指标隶属度赋值；
根据各指标隶属度，采用模糊算子进行模糊矩阵计算，进行准则层-指标层一级评价以及目标层-准则层二级评价；
根据评价结果，得到灾害各级别的隶属度矩阵，将数值最大的级别确定为目标灾害级别。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在根据预先设置的事故灾害级别与救援力量之间的对应关系，确定与所述目标灾害级别对应的救援力量的步骤之前，还包括：
采用模糊统计方法，建立事故灾害级别与救援力量之间的对应关系。
6.一种用于引调水工程事故后援救预警系统，其特征在于，所述系统包括：
应急调度模块，被配置为当识别到引调水工程事故后，启动应急调度工作；
增量确定模块，被配置为根据事故数据，采用水动力耦合模型模拟所述应急调度工作的结果，确定水位增量和流量增量；
级别确定模块，被配置为采用层次化的分析方法，使用目标层、准则层和指标层三个层次，根据所述水位增量和所述流量增量，确定目标灾害级别，其中，目标层为类别灾害级别，准则层为影响目标层评价结果的不同角度，指标层为影响准则层结果的具体内容；
救援预警模块，被配置为根据预先设置的事故灾害级别与救援力量之间的对应关系，确定与所述目标灾害级别对应的救援力量，实现引调水工程事故后援救预警。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
事故识别模块，被配置为采用自动监测系统识别、遥感识别、无人机识别以及人工识别中的一种或多种，对引调水工程事故进行识别。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述级别确定模块包括：
第一单元，被配置为采用标度法表征各因素之间的相对重要程度，构造判断矩阵；
第二单元，被配置为当所述判断矩阵通过一致性检验后，得到准则层-指标层、目标层-准则层的层次单排序结果，以及目标层-指标层的层次总排序结果；
第三单元，被配置为根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所述流量增量，确定目标灾害级别。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第三单元具体被配置为：
根据所述层次单排序结果、所述层次总排序结果、所述水位增量以及所述流量增量，对发生灾害的各指标隶属度赋值；
根据各指标隶属度，采用模糊算子进行模糊矩阵计算，进行准则层-指标层一级评价以及目标层-准则层二级评价；
根据评价结果，得到灾害各级别的隶属度矩阵，将数值最大的级别确定为目标灾害级别。
10.根据权利要求6至9任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：
对应关系确定模块，被配置为采用模糊统计方法，建立事故灾害级别与救援力量之间的对应关系。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911313104.7A CN111178712B (zh) | 2019-12-18 | 2019-12-18 | 一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911313104.7A CN111178712B (zh) | 2019-12-18 | 2019-12-18 | 一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111178712A true CN111178712A (zh) | 2020-05-19 |
| CN111178712B CN111178712B (zh) | 2022-08-02 |
Family
ID=70655613
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911313104.7A Active CN111178712B (zh) | 2019-12-18 | 2019-12-18 | 一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111178712B (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111707318A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-25 | 扬州大学 | 一种沿江水文站流量实时监测方法 |
| CN111720999A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-29 | 华帝股份有限公司 | 循环限流的零冷水燃气热水器、预热及增压控制方法 |
| CN111783369A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-16 | 中国水利水电科学研究院 | 一种多闸群明渠调水工程的短期多目标优化调度方法 |
| CN113343595A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-03 | 武汉大学 | 一种明渠输水系统事故的反演模型及事故流量、位置确定方法 |
| CN113610333A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-11-05 | 华北水利水电大学 | 水利工程建设质量检查方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117194527A (zh) * | 2023-11-07 | 2023-12-08 | 安能三局(成都)工程质量检测有限公司 | 一种水电站大坝异常数据预警方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007323132A (ja) * | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Chiba Industry Advancement Center | 開発企業力評価システム、プログラムおよび記録媒体 |
| CN106940840A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-11 | 东南大学 | 一种城市内涝灾害风险评估方法 |
| CN109377117A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-02-22 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于改进topsis法的应急预案评价方法 |
-
2019
- 2019-12-18 CN CN201911313104.7A patent/CN111178712B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007323132A (ja) * | 2006-05-30 | 2007-12-13 | Chiba Industry Advancement Center | 開発企業力評価システム、プログラムおよび記録媒体 |
| CN106940840A (zh) * | 2017-03-14 | 2017-07-11 | 东南大学 | 一种城市内涝灾害风险评估方法 |
| CN109377117A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-02-22 | 中国水利水电科学研究院 | 一种基于改进topsis法的应急预案评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 曾跃辉等: "基于突变理论的油库事故应急救援能力评价方法研究", 《中国安全科学学报》 * |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111720999A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-29 | 华帝股份有限公司 | 循环限流的零冷水燃气热水器、预热及增压控制方法 |
| CN111720999B (zh) * | 2020-05-21 | 2022-01-07 | 华帝股份有限公司 | 循环限流的零冷水燃气热水器、预热及增压控制方法 |
| CN111707318A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-09-25 | 扬州大学 | 一种沿江水文站流量实时监测方法 |
| CN111783369A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-10-16 | 中国水利水电科学研究院 | 一种多闸群明渠调水工程的短期多目标优化调度方法 |
| CN111783369B (zh) * | 2020-07-22 | 2024-01-26 | 中国水利水电科学研究院 | 一种多闸群明渠调水工程的短期多目标优化调度方法 |
| CN113610333A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-11-05 | 华北水利水电大学 | 水利工程建设质量检查方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113343595A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-03 | 武汉大学 | 一种明渠输水系统事故的反演模型及事故流量、位置确定方法 |
| CN117194527A (zh) * | 2023-11-07 | 2023-12-08 | 安能三局(成都)工程质量检测有限公司 | 一种水电站大坝异常数据预警方法 |
| CN117194527B (zh) * | 2023-11-07 | 2024-01-26 | 安能三局(成都)工程质量检测有限公司 | 一种水电站大坝异常数据预警方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111178712B (zh) | 2022-08-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111178712B (zh) | 一种用于引调水工程事故后援救预警方法及系统 | |
| CN111784212A (zh) | 调水工程防洪风险识别及评价方法 | |
| Slomp et al. | Probabilistic flood defence assessment tools | |
| Darby et al. | Prediction of tension crack location and riverbank erosion hazards along destabilized channels | |
| Kalinina et al. | Uncertainties in the risk assessment of hydropower dams: state-of-the-art and outlook | |
| JP4083625B2 (ja) | 水害解析システム | |
| Belikov et al. | Justification of hydrological safety conditions in residential areas using numerical modelling | |
| Lee et al. | Damage types and deterioration characteristics of check dams built on mountain streams in southeast korea | |
| Mo et al. | Simulation of dam-break flood and risk assessment: a case study of Chengbi River Dam in Baise, China | |
| Méndez | Hydraulic analysis of urban drainage systems with conventional solutions and sustainable technologies: Case study in Quito, Ecuador | |
| JP2020187105A (ja) | 浸りｄａｓ（水害危険区域表示手法） | |
| Russo et al. | Flood hazard assessment in the Raval District of Barcelona using a 1D/2D coupled model | |
| Huang et al. | Risk assessment method and application of embankment engineering based on cloud model | |
| Hu et al. | Construction Safety Risk Assessment of Large-Sized Deep Drainage Tunnel Projects | |
| Fomenko et al. | Geological structure of the dam base as a factor of its reliability during flood periods (Hanoi) | |
| Bhandari | One-Dimensional (1D) & Two-Dimensional (2D) dam break analysis and comparison of different breaching parameters using HEC-RAS | |
| Belay | Dam breach analysis and flood inundation mapping: a case study of Koga dam | |
| Federico et al. | Effects of Dam Failure Mechanisms on Downstream Flood Propagation | |
| Peters et al. | Rapid Assessment Tools for Dam Safety | |
| Veról et al. | Emergency action plans: assessment of the main elements for dam break flood maps | |
| Thomas et al. | The Atchafalaya River Delta. Report 5, The Atchafalaya River Delta quasi-two-dimensional model of delta growth and impacts on river stages | |
| Di et al. | Identification of Critical Areas and Difficult Areas in Pipeline Maintenance and Emergency Repair Based on Semi-Quantitative Evaluation | |
| Velasco et al. | Proposed Angat river water impounding and flood mitigation project | |
| Dam | Alliance for Disaster Risk Reduction (ALTER) Project | |
| Almassri | Numerical Simulation Analysis of Dam Breaks using ISIS & HEC-RAS |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |