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        降雨條件下土石壩滲流量監(jiān)控方法研究

        2021-09-16 04:30:50劉遠(yuǎn)財崔朋飛盧林晶
        水力發(fā)電 2021年6期
        關(guān)鍵詞:石壩滲流徑流

        劉遠(yuǎn)財,林 芝,黃 孫,崔朋飛,任 哲,盧林晶

        (1.浙江浙能北海水力發(fā)電有限公司,浙江 杭州 310009;2.國家能源局大壩安全監(jiān)察中心,浙江 杭州 311122)

        0 引 言

        土石壩具有適用范圍廣、取材方便、對自然環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、施工便捷、建造周期短等優(yōu)點,成為應(yīng)用最為廣泛的一種壩型。目前我國土石壩建設(shè)規(guī)模已突破壩高200 m級,其中面板壩和心墻壩逐步成為高土石壩建設(shè)的主流壩型,如云南瀾滄江上的糯扎渡大壩,壩高261.5 m,是目前世界上已建最高的心墻壩[1];湖北清江的水布埡大壩,壩高233.2 m,是目前世界上已建最高的混凝土面板堆石壩[2]。隨著一大批土石壩工程完工投入運行,其運行性態(tài)是運行管理單位、設(shè)計施工單位和國家監(jiān)管部門的關(guān)注重點,而滲流穩(wěn)定是土石壩安全運行的關(guān)鍵。據(jù)國內(nèi)外相關(guān)統(tǒng)計顯示,由于滲透破壞直接導(dǎo)致的土石壩失事概率比例約占29%~44%[3]。因此,土石壩滲流狀況是關(guān)乎土石壩安全穩(wěn)定的重要方面,此前的大量研究表明,土石壩滲流量主要受庫水位、溫度、降雨量等因素的影響,許多工程缺陷如防滲體破壞、管涌、滲水、裂縫等,都可以在滲流量上得到體現(xiàn),尤其是通過分析大壩滲流量的變化趨勢、量值以及對比分析水質(zhì)情況可以獲得土石壩整體的滲流控制情況。然而由于大多數(shù)土石壩采用壩后量水堰的形式,土石壩滲流量測值易受客水干擾,特別是在降雨影響下,測值往往不能直接反映大壩的滲流狀況,影響大壩的結(jié)構(gòu)安全評判結(jié)論。

        目前在國家能源局注冊備案的土石壩共有159座,其中117座大壩設(shè)置了壩后量水堰,用來監(jiān)測大壩滲流情況。有35座大壩的滲流量測值明顯受降雨量影響,降雨對評判大壩滲流量是否正常造成了干擾。對這35座大壩的調(diào)研發(fā)現(xiàn),目前運行管理單位普遍采用的簡化方法是取連續(xù)7 d不降雨條件下的量水堰測值作為大壩實際滲流量值,一旦大壩遭遇“連續(xù)多日降雨疊加大壩滲流破壞”,該方法將無法及時、準(zhǔn)確評判大壩安全狀況。因此,有必要對降雨條件下的滲流量分析方法進(jìn)行研究。

        本文的主要思路是利用某土石壩的實測滲流量監(jiān)測數(shù)據(jù),首先分析環(huán)境量和滲流量相關(guān)關(guān)系,再根據(jù)降雨特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理,即根據(jù)降雨過程特征,將量水堰實測數(shù)據(jù)根據(jù)降雨過程劃分成多個區(qū)間,將相似降雨過程條件下的量水堰實測數(shù)據(jù)組成數(shù)據(jù)組,然后采用回歸分析的方法,建立滲流量與各影響因子之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式,量化各因子對滲流量的影響程度,在此基礎(chǔ)上基于LSTM(長短期記憶模型)構(gòu)造降雨過程與滲流量的定量模型,最后將上述成果用于不同降雨過程條件下的滲流量預(yù)測。

        1 降雨入滲對土石壩滲流量影響機(jī)理

        土石壩降雨入滲是指雨水從大壩表面滲入土壤過程中不斷驅(qū)替空氣而飽和空隙的過程。通常根據(jù)降雨強(qiáng)度與土體飽和度及土體入滲能力之間的關(guān)系,將降雨入滲分為3種不同的情況[4]:情況A,降雨強(qiáng)度小于土體飽和度,這種情況下,雨水將全部入滲,不會形成徑流;情況B,降雨強(qiáng)度大于土體飽和度而小于土體入滲能力,這個階段雨水將全部入滲,也不會形成徑流;情況C,降雨強(qiáng)度大于土體飽和度且大于土體入滲能力,此時將形成徑流(以下稱為降雨徑流)。

        以上A、B兩種情況,降雨不會對壩后量水堰實測值造成干擾,量水堰測值即為大壩實際滲流量。對于情況C,壩后量水堰實測值為大壩滲流量和降雨徑流量之和,此時要將降雨徑流量從量水堰實測值中分離,首先需要確定降雨入滲的邊界條件,即降雨強(qiáng)度與土體入滲能力的相對關(guān)系。很多學(xué)者曾提出了各自的解決方法,高潤德等[5]將入滲邊界作為流量已知邊界,直接將降雨強(qiáng)度作為邊界入滲率;吳宏偉等[6]假定70%的入滲量作為土體的入滲率;李兆平等[7]根據(jù)降雨強(qiáng)度與飽和滲透系數(shù)的關(guān)系來確定入滲率;榮冠等[8]通過有限元數(shù)值模擬的方法確定入滲邊界。本文嘗試通過分析壩后量水堰實測值和降雨過程實測值之間的關(guān)系來確定。

        2 降雨條件下滲流量推理預(yù)測

        2.1 分段法計算降雨徑流量

        大壩滲流量主要受庫水位、降雨、溫度以及時效等因素的影響,對于一個已知的降雨過程,壩后量水堰實測值可以表示為Q實測=Q大壩+Q徑流。

        當(dāng)Q徑流≤0時,Q實測=f(H)+f(T)+f(θ)

        (1)

        當(dāng)Q徑流>0時,Q實測=f(H)+f(T)+f(θ)+f(P)

        (2)

        式中,f(H)為水位分量函數(shù);f(T)為氣溫分量函數(shù);f(θ)為時效分量函數(shù);f(P)為降雨分量函數(shù)。

        (3)

        (4)

        Q徑流=Q實測-Q大壩

        (5)

        由此也可以得到降雨過程與Q徑流之間的函數(shù)關(guān)系,即

        Q徑流=f(P)

        (6)

        2.2 基于LSTM的降雨過程與滲流量定量模型

        RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種適用于時序數(shù)據(jù)處理的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是深度學(xué)習(xí)的三大代表性算法之一,而LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))是針對RNN難以實現(xiàn)長期記憶而進(jìn)行改進(jìn)得到的具有長期記憶功能的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[10]。借助LSTM網(wǎng)絡(luò),以某時刻之前一定時間內(nèi)(時段長度可由降雨過程對滲流量的影響數(shù)據(jù)得到或取較大值)的降雨過程數(shù)據(jù)為輸入變量,以該由降雨引起的滲流量為目標(biāo)值,即可構(gòu)建降雨過程與滲流量的定量模型,即

        Qt=f(Pt0,Pt0+1,…,Pt)

        (7)

        式中,Qt為t時刻由降雨引起的滲流量;Pt為t時刻的降雨強(qiáng)度。

        該模型的最大優(yōu)勢是能夠根據(jù)目標(biāo)系列數(shù)據(jù)自動抽取自變量序列特征以構(gòu)建合適的抽象模型進(jìn)行數(shù)據(jù)建模,無需給出自變量與目標(biāo)值之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,非常適合用于大量多類型時間序列的批量化處理。

        2.3 降雨條件下的滲流量監(jiān)控實現(xiàn)過程

        綜合應(yīng)用樸素貝葉斯分類算法、回歸分析和LSTM模型,實現(xiàn)降雨條件下的土石壩滲流量監(jiān)控的主要步驟如下:

        (1)數(shù)據(jù)離散化處理。利用樸素貝葉斯分類算法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理,以是否出現(xiàn)降雨徑流為條件,將數(shù)據(jù)分為兩組,構(gòu)成新的滲流量—環(huán)境量數(shù)據(jù)組。

        (2)回歸模型計算。對無降雨徑流的滲流量—環(huán)境量數(shù)據(jù)建立回歸方程。

        (3)新數(shù)據(jù)組構(gòu)建。將上一步得到的回歸方程應(yīng)用到全序列數(shù)據(jù)中,代入水位、氣溫、時效數(shù)據(jù),得到降雨徑流~降雨過程數(shù)據(jù)組。

        (4)降雨徑流量預(yù)測。采用LSTM模型對降雨徑流~降雨過程數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。

        (5)大壩滲流情況評判。根據(jù)步驟4構(gòu)建的模型得到有相應(yīng)降雨過程引起的滲流量,得到大壩滲流量即Q大壩=Q實測-Q預(yù)測徑流,對Q大壩進(jìn)行量值和趨勢性評判。具體流程如圖1所示。

        圖1 降雨條件下的滲流量監(jiān)控流程

        3 工程實例

        某面板堆石壩最大壩高162.0 m,水庫總庫容41.9億m3,正常蓄水位160.00 m。工程運行多年,未見明顯異常,大壩滲流狀態(tài)已經(jīng)穩(wěn)定。大壩滲流量采用壩后量水堰形式進(jìn)行觀測,取2018年1月~2020年12月的量水堰實測值作為樣本進(jìn)行分析,實測滲流量-降雨量過程線和實測滲流量-水位過程線見圖2。

        圖2 某混凝土面板堆石壩實測大壩滲流量過程線

        3.1 滲流量與環(huán)境量相關(guān)性分析

        從圖2可以看出,壩后量水堰測值主要受上游水位影響,同時在不同降雨強(qiáng)度和降雨過程的影響下,測值會受降雨徑流的干擾而突增。不同降雨類型對滲流量影響過程見圖3,在小強(qiáng)度降雨影響下,滲流量基本不受其影響;前5 d累計降雨量大于20 mm時,會造成大壩滲流量突增。

        圖3 典型降雨類型對滲流量影響過程

        根據(jù)上述分析,將前5 d累計降雨量小于20 mm的滲流量—環(huán)境量測值作為同一組數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)組1),然后進(jìn)行后續(xù)處理。

        3.2 降雨徑流影響值分析及預(yù)測

        根據(jù)本工程面板壩的具體特點,構(gòu)建不受降雨影響的滲流量表達(dá)式,即

        (8)

        式中,H為上游水位;S為氣溫;θ為時效。

        采用式(8)對數(shù)據(jù)組1進(jìn)行回歸分析,得到該模型回歸方程,該方程為上游水位、氣溫和時間的函數(shù)。將全序列數(shù)據(jù)組相應(yīng)的上游水位、氣溫和時間代入上述回歸模型方程,得到全序列上游水位、氣溫和時效影響下的滲流量值,如圖4所示。

        圖4 上游水位、氣溫和時效影響下的滲流量

        用實測滲流量減去上述上游水位、氣溫和時效影響下的滲流量值,即得到不同降雨過程影響下的降雨徑流值。計算結(jié)果見圖5。

        圖5 分離后的降雨徑流—降雨過程測值過程線

        將分離得到的由降雨引起的滲流量和降雨過程數(shù)據(jù)作為LSTM模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù),建模效果如圖6所示,滲流量預(yù)測結(jié)果誤差見表1,模型預(yù)測結(jié)果與圖5的實測降雨徑流非常接近,說明模型預(yù)測精度較高。

        表1 滲流量預(yù)測結(jié)果誤差

        圖6 降雨徑流-預(yù)測值過程線

        從滲流量實測值中減去降雨徑流,可以得到扣除降雨影響后的大壩滲流量,過程線見圖7,計算結(jié)果統(tǒng)計見表2。從統(tǒng)計結(jié)果可見,扣除降雨影響后,大壩實際滲流量均在55 L/s以內(nèi),未超出工程允許的滲流量最大值。

        圖7 扣除降雨影響后的大壩滲流量過程線

        表2 典型降雨過程影響下扣除降雨量影響后的大壩滲流量計算結(jié)果

        4 結(jié) 語

        本文結(jié)合某面板壩的實測滲流量監(jiān)測數(shù)據(jù),首先采用統(tǒng)計回歸的方法計算降雨時段和非降雨時段的滲流量預(yù)報方程,并分段計算得到降雨徑流影響值,然后利用LSTM模型對降雨引起的徑流量和降雨過程之間的關(guān)系進(jìn)行建模,從而預(yù)測在某過程降雨影響下的滲流量——降雨分量值。本文方法的計算結(jié)果主要受實測樣本序列長短以及取樣頻次的影響,在保證實測樣本數(shù)據(jù)質(zhì)量的情況下,該方法可以較準(zhǔn)確地剔除由于降雨徑流對大壩滲流量測值造成的干擾,從而監(jiān)控土石壩滲流狀態(tài)。

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