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特高拱坝运行初期变形监测预报模型及构建方法

胡江

胡江. 特高拱坝运行初期变形监测预报模型及构建方法[J]. 水利水运工程学报,2020(5):63-71 doi:  10.12170/20190908001
引用本文: 胡江. 特高拱坝运行初期变形监测预报模型及构建方法[J]. 水利水运工程学报,2020(5):63-71 doi:  10.12170/20190908001
(HU Jiang. Deformation forecasting model and its modeling method of super high arch dams during initial operation periods[J]. Hydro-Science and Engineering, 2020(5): 63-71. (in Chinese)) doi:  10.12170/20190908001
Citation: (HU Jiang. Deformation forecasting model and its modeling method of super high arch dams during initial operation periods[J]. Hydro-Science and Engineering, 2020(5): 63-71. (in Chinese)) doi:  10.12170/20190908001

特高拱坝运行初期变形监测预报模型及构建方法

doi: 10.12170/20190908001
基金项目: 国家重点研发计划资助项目(2018YFC0406705);国家自然科学基金资助项目(51879169,51779155)
详细信息
    作者简介:

    胡 江(1983—),男,湖南衡阳人,高级工程师,博士,主要从事水工结构老化病害及安全监控研究。E-mail:huj@nhri.cn

  • 中图分类号: TV642

Deformation forecasting model and its modeling method of super high arch dams during initial operation periods

  • 摘要: 针对特高拱坝运行初期温度场的非稳定性和时效的非单调增长性,发展变形监测和预报模型,并提出构建方法。通过主成分上的分层聚类法选取代表性温度测点,将其实测值作为温度变量,引入包含徐变及其恢复项的时效变量表达式,论证其表达谷幅变形的能力。进而考虑库水位、实测温度、组合时效等变量,应用增强回归树方法提出特高拱坝运行初期变形监测和预报模型,并通过后向消减变量建立优化模型。分析各变量对变形的边际效应,得出相对影响,借助部分依赖图,辨识变量间相关关系及其对坝体变形的影响规律,揭示变形机制。将该模型应用于某特高拱坝,验证该模型的可行性和有效性;并将结果与支持向量机、多元回归模型进行对比分析,得出该模型具有显著的优越性。
  • 图  1  坝体垂线和16#坝段温度测点布置

    Figure  1.  Layout of embedded pendulums and temperature sensors in Monolith 16

    图  2  蓄水、坝顶径向位移和谷幅变形过程线

    Figure  2.  Time histories of reservoir water level, dam crest displacment and valley contraction deformation

    图  3  蓄水过程16#坝段典型高程温度时空变化过程

    Figure  3.  Evolutions of air, water and concrete temperatures of typical points in Monolith 16

    图  4  PL15-5库水温和典型段坝体温度测点HCPC结果

    Figure  4.  HCPC results of reservoir water temperatures and dam concrete temperatures of typical observation points

    图  5  采用时效变量拟合得到的谷幅变形过程线

    Figure  5.  Comparison of observed and fitted values of contraction deformation of VDL04

    图  6  各模型的训练和预测效果

    Figure  6.  Comparison of training and prediction effects of models

    图  7  变量组合的三维PDP图

    Figure  7.  3D PDP maps of variable combinations

    表  1  模型构建考虑的实测温度变量

    Table  1.   Measured temperature variables considered in model construction

    垂线段PL15-5PL15-4PL15-3PL15-2PL15-1
    选取的温度计 T6,S3-1,S6-4,S6-9 T14,T15 S5-4,T18 S5-5,T28 T29
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    表  2  各模型的训练集和预测集的平均绝对误差

    Table  2.   Comparisons of mean absolute errors among training and prediction sets of constructed models 单位:mm

    模型SBRTSVMHTTHST
    训练预测训练预测训练预测训练预测
    平均绝对误差 0.42 0.84 0.95 1.49 1.83 3.07 5.96 6.62
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-09-08
  • 网络出版日期:  2020-08-28
  • 刊出日期:  2020-10-16

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