CN117688659A - 水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法 - Google Patents
水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117688659A CN117688659A CN202410157986.7A CN202410157986A CN117688659A CN 117688659 A CN117688659 A CN 117688659A CN 202410157986 A CN202410157986 A CN 202410157986A CN 117688659 A CN117688659 A CN 117688659A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- diaphragm wall
- dam
- model
- dam foundation
- 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 54
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 50
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 40
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 31
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000012954 risk control Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 18
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 8
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 6
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 3
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 claims description 3
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 3
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 3
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 5
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000008595 infiltration Effects 0.000 description 3
- 238000001764 infiltration Methods 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 2
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010291 electrical method Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 239000000945 filler Substances 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 1
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
Abstract
本发明属于水库大坝渗漏风险预测技术领域，公开水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，包括：基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析；结合传感器网络监测数据，提取防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数；采用人工智能算法对模拟结果和监测数据进行处理和分析，预测防渗墙的渗漏风险；根据预测结果，获取相应的风险控制和应对措施。本发明实现对渗漏风险的精准预测和实时监控，从而为水库大坝的安全运行提供有力保障。
Description
技术领域
本发明属于水库大坝渗漏风险预测技术领域，特别是涉及水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法。
背景技术
在水利工程领域，水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的安全性对于保障整个水库的正常运行具有至关重要的作用。然而，由于地质条件、施工因素以及材料老化等多种因素的影响，防渗墙的渗漏风险始终存在。准确预测这些风险并及时采取措施防止渗漏事故的发生，及时准确地预测这些风险并采取相应措施，对于保障水库的正常运行和周边地区的安全具有重要意义。
深厚覆盖层坝基防渗墙如果出现渗水缺陷，可能会对坝体的安全性和稳定性产生不良影响。这些影响主要包括：降低坝体的抗滑稳定性：防渗墙如果出现渗水，会使坝体的抗滑力减小，导致坝体滑动。降低坝体的抗渗性：渗水会通过防渗墙的裂缝和孔洞，导致防渗墙失效，使坝体的渗水压力增大，进一步加剧渗水情况。引起坝体内部软化：长期渗水会导致坝体内部填料软化，降低坝体的承载能力。影响大坝安全运行：渗水可能导致大坝运行不正常，影响大坝的发电、灌溉等功能的发挥。
为了及时发现和处理防渗墙的渗水缺陷，需要进行定期的检测和维护。常用的检测方法包括：目视检查、敲击检查、超声波检测等。一旦发现缺陷，应及时采取相应的处理措施，如注浆、修复防渗层等。同时，也需要加强日常巡检和维护，确保防渗墙的正常运行。
水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙是确保大坝安全的重要结构。然而，目前关于渗漏风险预测的方法存在一些技术缺陷，限制了其在实际工程中的应用效果。
首先，现有的预测方法对地质条件的适应性有限。深厚覆盖层的地质条件复杂多变，包括土壤类型、密度、含水率等，这些因素对防渗墙的渗漏风险有显著影响。然而，现有的预测模型往往无法全面考虑这些因素，导致预测结果与实际情况存在较大偏差。
其次，渗漏风险的评估缺乏实时性。目前，大多数渗漏风险预测都是在施工前或竣工后进行，无法实时监测和评估渗漏风险。实际上，水库运行过程中，坝体的受力状态、水压分布等都会发生变化，这些因素对防渗墙的稳定性有直接影响。因此，实时的渗漏风险评估对于确保大坝安全至关重要。
此外，现有的渗漏检测技术精度不高，易受干扰。常用的渗漏检测方法包括电法、电阻法、声波法等，但这些方法在实际应用中往往受到土壤性质、地下水位等因素的影响，导致检测结果不准确。同时，这些方法通常只能提供局部的渗漏信息，难以全面反映防渗墙的整体渗漏状况。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，为精准、实时的渗漏风险预测方法，包括改进现有的勘测技术，提高对水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙条件的识别精度；研发实时监测系统，实现对防渗墙运行状态的实时监控；以及开发更为可靠的渗漏检测技术，提高检测结果的准确性和可靠性，实现对渗漏风险的精准预测和实时监控，从而为水库大坝的安全运行提供有力保障。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，包括步骤：
S10：基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
S20：利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析；
S30：结合传感器网络监测数据，提取防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数；
S40：采用人工智能算法对模拟结果和监测数据进行处理和分析，预测防渗墙的渗漏风险；
S50：根据预测结果，获取相应的风险控制和应对措施。
进一步的是，基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型，包括步骤：
S101：收集数据：收集深厚覆盖层坝基防渗墙的勘察数据；
S102：数据筛选：对收集到的数据进行筛选，去除错误或不完整的数据；
S103：数据分类和整理：将筛选后的数据按照坝基岩土层、防渗墙和水体分类整理；
S104：建立模型框架：根据收集到的数据和资料，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
S105：填充模型数据：将整理好的数据填充到模型框架中，形成深厚覆盖层坝基防渗墙模型。
进一步的是，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，对防渗墙内部的渗流场进行数值模拟，分析防渗墙内部的渗流规律和变化趋势。
进一步的是，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，包括步骤：
S201：将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型离散化为有限个单元格，每个单元格具有相应的参数值；
S202：根据流体动力学原理，建立描述渗流场运动的偏微分方程，确定边界条件和初始条件，将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型中的参数导入方程中；
S203：求解方程：使用有限元方法进行求解，迭代计算直到找到满足所有条件的解，获得模拟结果。
进一步的是，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，并传输至数据处理中心进行分析。
进一步的是，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，包括步骤：
S301：传感器选择与布置：根据防渗墙的监测需求，选择压力传感器、水位传感器和温度传感器，并确定传感器的布置位置，被安装在防渗墙的周边和关键部位；
S302：数据采集系统搭建：建立一个数据采集系统，包括数据采集器、传输设备和存储设备，数据采集器负责接收传感器输出的信号，并转换为可传输的数据格式；传输设备将数据从采集器传输到存储设备；存储设备用于保存采集到的实时数据；
S303：数据实时采集：通过数据采集系统，实时采集防渗墙关键部位的压力、水位和温度数据；
S304：数据处理：对采集到的实时数据进行处理，包括数据清洗和异常值处理；
S305：监测结果输出：处理后的检测数据进行储存。
进一步的是，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测。
进一步的是，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测，包括步骤：
S401：数据整合：将模拟结果与实际监测数据进行整合，形成统一的数据集；
S402：模型选择与训练：建立神经网络模型并进行模型训练，利用训练数据集对神经网络模型进行训练和优化；
S403：模型评估与优化：使用独立的验证数据集对训练好的神经网络模型进行性能评估，通过交叉验证评估模型的预测准确性和稳定性，根据评估结果，对神经网络模型进行调整和优化；
S404：风险预测：利用训练好的神经网络模型对新的监测数据进行渗漏风险预测，获得预测结果。
进一步的是，根据预测结果建立渗漏风险等级，并给各渗漏风险等级建立不同的风险控制措施。
进一步的是，根据预测的风险等级，建立相应的预警和报警机制；当预测到的渗漏风险达到一定阈值时，系统自动发出预警或报警信息，提醒相关人员采取措施降低风险；
通过数据可视化技术，将监测数据、模拟结果和预测结果以可视化形式进行展示；同时，生成预测报告；
在实施预警和应对措施后，继续对防渗墙进行实时监测，并更新数据集；根据新的监测数据和实际运行情况，对预测模型进行持续优化和改进，以适应不断变化的环境和工程条件。
采用本技术方案的有益效果：
本发明通过综合运用地质勘察数据、数值模拟技术、传感器网络监测以及人工智能算法，能够更准确地预测防渗墙的渗漏风险。这主要得益于对地质条件、施工工艺、材料性能以及实时监测数据的全面考虑和分析，提高了预测的精度和可靠性。首先，通过数值模拟技术，可以更为精准地模拟坝基防渗墙的渗流场，考虑地质条件、土壤类型、水压分布等多种因素，从而更为准确地预测渗漏风险。数值模拟技术能够提供更为详细和全面的渗流场信息，提高了预测的精度和可靠性，为工程设计和施工提供了重要的技术支持。其次，通过在坝体内安装传感器和监测设备，可以实时监测坝体的位移、应变、水压等参数，及时发现异常情况并进行预警。这种实时监测系统不仅能够提高大坝的安全性，还可以为渗漏风险的预测提供实时数据支持，增强了预测的时效性和针对性。同时，监测数据还可以用于验证和优化数值模拟结果的准确性，进一步完善渗漏风险预测方法。高分辨率的声波检测技术能够准确地检测出坝体内部的裂缝、空洞等异常结构，提高了检测的精度和可靠性。同时，基于人工智能和机器学习的方法也被应用于渗漏风险的预测，通过分析历史数据和实时监测数据，自动识别异常模式，并预测未来的渗漏风险。这些新型检测技术不仅提高了渗漏检测的准确性，还为未来的智能监测和预警系统的发展奠定了基础。
本发明的方法可以及时发现并预警渗漏风险，有助于水库大坝的管理和维护人员及时采取应对措施，有效控制和降低渗漏风险，保障大坝的安全运行。这不仅可以减少因渗漏问题导致的经济损失，还可以保障周边地区的安全和社会稳定。
本发明的方法还具有较好的适应性。无论是在地质条件复杂、施工工艺先进还是材料性能优越的水库大坝中，该方法均能根据实际情况进行相应的调整和优化，以适应不同的环境和条件。这大大提高了该方法的适用性和实用性。
综上所述，本发明关于水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，主要体现在提高预测精度和可靠性、实时监测与预警以及智能检测和预警等方面。为提高大坝安全性和稳定性提供了有力支持，有助于保障水库的正常运行和周边地区的生态环境安全，能够有效保障水库大坝的安全运行，具有显著的技术效果和社会效益。
附图说明
图1 为本发明的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法流程示意图；
图2 为本发明实施例中深厚覆盖层坝基防渗墙模型建立方法流程图；
图3 为本发明实施例中传感器网络进行实时采集的流程图；
图4 为本发明实施例中采用人工智能算法预测防渗墙的渗漏风险的流程图。
实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，包括步骤：
S10：基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
S20：利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析；
S30：结合传感器网络监测数据，提取防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数；
S40：采用人工智能算法对模拟结果和监测数据进行处理和分析，预测防渗墙的渗漏风险；
S50：根据预测结果，获取相应的风险控制和应对措施。
如图2所示，在步骤S10中：基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型，包括步骤：
S101：收集数据：收集深厚覆盖层坝基防渗墙的勘察数据，包括坝基岩土层和防渗墙形状、尺寸以及孔洞或其他不规则性；
S102：数据筛选：对收集到的数据进行筛选，去除错误或不完整的数据；确保数据的准确性和可靠性；
S103：数据分类和整理：将筛选后的数据按照坝基岩土层、防渗墙和水体分类整理，以便于后续的建模和分析；
S104：建立模型框架：根据收集到的数据和资料，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；该框架应包括坝基岩土层、防渗墙和水体构造要素；
S105：填充模型数据：将整理好的数据填充到模型框架中，形成深厚覆盖层坝基防渗墙模型。对于地层和岩性，可以按照实际情况进行划分和赋值；对于地下水位，根据实测数据确定其高度和变化规律；对于地应力场，根据地质资料和工程要求进行模拟。
在步骤S20中：利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析；
利用数值模拟技术，根据深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，对防渗墙内部的渗流场进行数值模拟，分析防渗墙内部的渗流规律和变化趋势。
具体的，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，包括步骤：
S201：将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型离散化为有限个单元格，每个单元格具有相应的参数值，例如渗透性、孔隙率等。这些属性将影响防渗墙的渗流行为；
S202：根据流体动力学原理，建立描述渗流场运动的偏微分方程，如Darcy-Forchheimer方程。确定边界条件和初始条件，边界条件可能包括入口和出口的水位、流量等；初始条件可能包括初始时刻的防渗墙内部的水位或压力等。将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型中的参数导入方程中，为后续的数值模拟做准备；
S203：求解方程：使用有限元方法进行求解，迭代计算直到找到满足所有条件的解，获得模拟结果。
在步骤S30中，结合传感器网络监测数据，提取防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数。
防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，并传输至数据处理中心进行分析。
具体的，如图3所示，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，包括步骤：
S301：传感器选择与布置：根据防渗墙的监测需求，选择压力传感器、水位传感器和温度传感器，并确定传感器的布置位置，被安装在防渗墙的周边和关键部位；所述关键部位包括如连接处、拐角等；
S302：数据采集系统搭建：建立一个数据采集系统，包括数据采集器、传输设备和存储设备，数据采集器负责接收传感器输出的信号，并转换为可传输的数据格式；传输设备将数据从采集器传输到存储设备；存储设备用于保存采集到的实时数据；
S303：数据实时采集：通过数据采集系统，实时采集防渗墙关键部位的压力、水位和温度数据；采集频率可根据实际需求进行调整，以确保数据的实时性和准确性；
S304：数据处理：对采集到的实时数据进行处理，包括数据清洗和异常值处理；
S305：监测结果输出：处理后的检测数据进行储存。
在步骤S40中，采用人工智能算法对模拟结果和监测数据进行处理和分析，预测防渗墙的渗漏风险。
采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测。
具体的，如图4所示，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测，包括步骤：
S401：数据整合：将模拟结果与实际监测数据进行整合，形成统一的数据集；这有助于将理论模拟与实际监测相结合，提高预测的准确性和可靠性；
S402：模型选择与训练：建立神经网络模型并进行模型训练，利用训练数据集对神经网络模型进行训练和优化，以提高其对防渗墙渗漏风险的预测能力；
S403：模型评估与优化：使用独立的验证数据集对训练好的神经网络模型进行性能评估，通过交叉验证评估模型的预测准确性和稳定性，根据评估结果，对神经网络模型进行调整和优化；
S404：风险预测：利用训练好的神经网络模型对新的监测数据进行渗漏风险预测，获得预测结果。
在步骤S50中，根据预测结果，获取相应的风险控制和应对措施。
根据预测结果建立渗漏风险等级，并给各渗漏风险等级建立不同的风险控制措施，如加固防渗墙、增加排水设施等，以降低渗漏风险并保障大坝的安全运行。
确定风险等级：根据评估结果，将渗漏风险划分为不同的等级，如低风险、中等风险和高风险。划分标准可以包括风险的潜在危害程度、发生概率等。
制定控制措施：针对不同风险等级，制定相应的风险控制措施。对于低风险等级，可能只需要进行常规检查和维护；对于中等风险等级，可能需要增加检查频率、改善维护流程等；对于高风险等级，可能需要采取紧急修复、结构加固等措施。
进一步的，根据预测的风险等级，建立相应的预警和报警机制；当预测到的渗漏风险达到一定阈值时，系统自动发出预警或报警信息，提醒相关人员采取措施降低风险；
进一步的，通过数据可视化技术，将监测数据、模拟结果和预测结果以可视化形式进行展示，如图表、报表等；同时，生成预测报告，为用户提供全面、直观的防渗墙渗漏风险分析结果。
进一步的，在实施预警和应对措施后，继续对防渗墙进行实时监测，并更新数据集；根据新的监测数据和实际运行情况，对预测模型进行持续优化和改进，以适应不断变化的环境和工程条件。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，包括步骤：
S10：基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
S20：利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析；
S30：结合传感器网络监测数据，提取防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数；
S40：采用人工智能算法对模拟结果和监测数据进行处理和分析，预测防渗墙的渗漏风险；
S50：根据预测结果，获取相应的风险控制和应对措施。
2.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型，包括步骤：
S101：收集数据：收集深厚覆盖层坝基防渗墙的勘察数据；
S102：数据筛选：对收集到的数据进行筛选，去除错误或不完整的数据；
S103：数据分类和整理：将筛选后的数据按照坝基岩土层、防渗墙和水体分类整理；
S104：建立模型框架：根据收集到的数据和资料，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
S105：填充模型数据：将整理好的数据填充到模型框架中，形成深厚覆盖层坝基防渗墙模型。
3.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，对防渗墙内部的渗流场进行数值模拟，分析防渗墙内部的渗流规律和变化趋势。
4.根据权利要求3所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，包括步骤：
S201：将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型离散化为有限个单元格，每个单元格具有相应的参数值；
S202：根据流体动力学原理，建立描述渗流场运动的偏微分方程，确定边界条件和初始条件，将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型中的参数导入方程中；
S203：求解方程：使用有限元方法进行求解，迭代计算直到找到满足所有条件的解，获得模拟结果。
5.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，并传输至数据处理中心进行分析。
6.根据权利要求5所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，包括步骤：
S301：传感器选择与布置：根据防渗墙的监测需求，选择压力传感器、水位传感器和温度传感器，并确定传感器的布置位置，被安装在防渗墙的周边和关键部位；
S302：数据采集系统搭建：建立一个数据采集系统，包括数据采集器、传输设备和存储设备，数据采集器负责接收传感器输出的信号，并转换为可传输的数据格式；传输设备将数据从采集器传输到存储设备；存储设备用于保存采集到的实时数据；
S303：数据实时采集：通过数据采集系统，实时采集防渗墙关键部位的压力、水位和温度数据；
S304：数据处理：对采集到的实时数据进行处理，包括数据清洗和异常值处理；
S305：监测结果输出：处理后的检测数据进行储存。
7.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测。
8.根据权利要求7所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测，包括步骤：
S401：数据整合：将模拟结果与实际监测数据进行整合，形成统一的数据集；
S402：模型选择与训练：建立神经网络模型并进行模型训练，利用训练数据集对神经网络模型进行训练和优化；
S403：模型评估与优化：使用独立的验证数据集对训练好的神经网络模型进行性能评估，通过交叉验证评估模型的预测准确性和稳定性，根据评估结果，对神经网络模型进行调整和优化；
S404：风险预测：利用训练好的神经网络模型对新的监测数据进行渗漏风险预测，获得预测结果。
9.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，根据预测结果建立渗漏风险等级，并给各渗漏风险等级建立不同的风险控制措施。
10.根据权利要求1或9所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，根据预测的风险等级，建立相应的预警和报警机制；当预测到的渗漏风险达到一定阈值时，系统自动发出预警或报警信息，提醒相关人员采取措施降低风险；
通过数据可视化技术，将监测数据、模拟结果和预测结果以可视化形式进行展示；同时，生成预测报告；
在实施预警和应对措施后，继续对防渗墙进行实时监测，并更新数据集；根据新的监测数据和实际运行情况，对预测模型进行持续优化和改进，以适应不断变化的环境和工程条件。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410157986.7A CN117688659B (zh) | 2024-02-04 | 2024-02-04 | 水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410157986.7A CN117688659B (zh) | 2024-02-04 | 2024-02-04 | 水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117688659A true CN117688659A (zh) | 2024-03-12 |
| CN117688659B CN117688659B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=90130530
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410157986.7A Active CN117688659B (zh) | 2024-02-04 | 2024-02-04 | 水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117688659B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105182412A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-23 | 中国神华能源股份有限公司 | 煤矿地下水库煤柱坝体地震安全性的检测方法 |
| CN112381309A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-19 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 水库大坝安全监测预警方法、装置、系统及存储介质 |
| CN116625588A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-08-22 | 中通服建设有限公司 | 一种堤坝渗水预警系统及方法 |
| CN116993163A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-11-03 | 四川省水利工程建设质量与安全中心站 | 一种水利水电工程施工安全监管系统及方法 |
-
2024
- 2024-02-04 CN CN202410157986.7A patent/CN117688659B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105182412A (zh) * | 2015-09-21 | 2015-12-23 | 中国神华能源股份有限公司 | 煤矿地下水库煤柱坝体地震安全性的检测方法 |
| CN112381309A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-02-19 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 水库大坝安全监测预警方法、装置、系统及存储介质 |
| CN116625588A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-08-22 | 中通服建设有限公司 | 一种堤坝渗水预警系统及方法 |
| CN116993163A (zh) * | 2023-08-22 | 2023-11-03 | 四川省水利工程建设质量与安全中心站 | 一种水利水电工程施工安全监管系统及方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| YANKUN SUN;QI LI;DUOXING YANG;XUEHAO LIU;: "Laboratory core flooding experimental systems for CO_2 geosequestration: An updated review over the past decade", JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND GEOTECHNICAL ENGINEERING, no. 01, 15 February 2016 (2016-02-15), pages 117 - 130 * |
| 刘豪杰;任杰;杨杰;程琳;张晓飞;: "深厚覆盖层土石坝渗流控制及三维数值分析", 水资源与水工程学报, no. 02, 15 April 2018 (2018-04-15), pages 219 - 224 * |
| 彭三曦;李义连;单慧媚;: "基于BP神经网络的岩溶水库渗漏评估――以贵州林歹迎燕水库为例", 安全与环境工程, no. 02, 27 March 2018 (2018-03-27), pages 1 - 6 * |
| 李胜东等: "马鞍山水库沥青混凝土心墙堆石坝分区优化设计研究", 《四川水利》, vol. 44, no. 4, 15 August 2023 (2023-08-15), pages 94 - 97 * |
| 郭景琢等: "基于坑外水位变化的基坑止水帷幕渗漏检测研究", 《建筑结构》, vol. 52, no. 2, 15 December 2022 (2022-12-15), pages 2443 - 2450 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117688659B (zh) | 2024-04-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112945139B (zh) | 一种三维扫描结合bim技术的盾构工程辅助系统 | |
| CN113779835A (zh) | 基于ai与智能监测系统的深大基坑安全预警方法 | |
| CN112288275A (zh) | 一种基于物联网的地下水水质分析评价系统及方法 | |
| WO2021136077A1 (zh) | 地下水封储油库水幕系统设计及修正的分析系统及方法 | |
| CN103205972A (zh) | 一种分析基坑变形与坑外地面沉降关系的方法 | |
| CN114357691A (zh) | 一种电力设施地质基础变形安全评估方法 | |
| CN109345140A (zh) | 一种煤矿突水灾害预警的辅助方法 | |
| Zhang et al. | Evaluation on the Stability of Vertical Mine Shafts below Thick Loose Strata Based on the Comprehensive Weight Method and a Fuzzy Matter‐Element Analysis Model | |
| Liu et al. | City pipe network intelligent service based on GIS and internet of things | |
| CN116777085B (zh) | 基于数据分析和机器学习技术的煤矿水害预测系统 | |
| CN117688659B (zh) | 水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法 | |
| Fan et al. | Multi-agent system for tunnel-settlement monitoring: A case study in Shanghai | |
| CN117128049A (zh) | 一种基于bim的隧道施工安全预警系统 | |
| CN116822352A (zh) | 基于grnn神经网络的井下防水密闭墙工况预测方法及系统 | |
| Cao et al. | The geological disasters defense expert system of the massive pipeline network SCADA system based on FNN | |
| CN115455791B (zh) | 一种基于数值模拟技术提高滑坡位移预测准确率的方法 | |
| CN103953024B (zh) | 基坑自动化监测异常数据识别方法 | |
| Wu et al. | Risk assessment of seepage failure in deep excavations based on fuzzy analytic hierarchy process and cloud model | |
| CN114066271A (zh) | 一种隧道突水灾害监测管理系统 | |
| Li et al. | AHP‐FSE‐Based Risk Assessment and Mitigation for Slurry Balancing Shield Tunnel Construction | |
| Meng et al. | Risk identification and assessment during the excavation of the deep foundation pit | |
| Lian et al. | Design and implementation of mine water hazard monitoring and early warning platform | |
| CN115829121B (zh) | 一种深埋隧洞稳定性预测方法及系统 | |
| KR102615082B1 (ko) | 저수지 및 하천 제방 관리를 위한 매립형 복합 IoT 센서 장치를 이용한 모니터링 시스템 및 이의 실행 방법 | |
| Besseghini et al. | Digitalization for a targeted and efficient dam management |
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 |