浅谈观音阁水库大坝安全监测评价系统研究的论文

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1、浅谈观音阁水库大坝安全监测评价系统研究的论文摘要以现代化计算机信息技术与混凝土重力坝安全监测分析评价理论为基础,完成监测数据的在线分析、整编和综合健康趋势评价模型的开发,并将其应用到了观音阁水库安全监测评价系统中。该系统实现了评价体系的构建、指标权重的计算和指标隶属函数的建立及灰色关联度的计算功能,使得观音阁水库大坝安全的评价更加直观、方便。关键词观音阁水库大坝;安全监测评价系统;原理;构建  观音阁水库是辽宁省“七五”、“八五”期间重点水利枢纽工程,也是采用碾压混凝土筑坝技术和部分使用日元贷款的

2、中日技术经济合作项目水库位于太子河干流上,距本溪市40km,控制流域面积2795km2,总库容21.68亿m3,与下游70km的葠窝水库形成太子河干流梯级开发。是以辽宁省中部城市供水和防洪为主,兼顾灌溉、发电、养鱼的一座大型水利枢纽工程。水库大坝能否安全运行,不仅影响到自身的安全和经济效益,也关系到下游居民的生命财产安全,是涉及社会公众安全、社会稳定和发展的大事。因此,如何对水库大坝的安全性作出评价,及时进行除险加固,是关系到国民经济发展和人民生命财产安全的重要课题[1,2]。笔者采用灰色关联度分

3、析的方法实现坝体安全趋势分析。分析坝体当前状态与最佳状态及最差状态标准直接的关联程度,以分析坝体当前的安全状态。.    1安全综合评价系统简介    大坝安全综合评价以大坝安全监测为基础,是一个多层次、多指标的复杂分析评价问题;是掌握大坝结构性态、保障大坝安全的重要手段。一个完整的大坝安全评价系统应包括基础数据库、动态监测子系统、评价模型子系统和输出演示子系统等。  大坝结构和工作条件极为复杂,安全运行受众多因素影响,同时还与大坝周围的社会经济和生态环境有关。因此,在大坝安全综合评价中,存在着大

4、量的确定与不确定信息,需尽可能全面考虑影响大坝安全运行的因素,才能及时准确地掌握大坝运行的实际状态。其中大坝安全监测包括外部监测和内部监测。外部监测主要包括大坝水平位移、坝体挠度、坝体倾斜、基岩变形、坝基、坝顶和近坝区沉陷等观测;渗流观测,包括渗透流量、绕坝渗流及扬压力观测;水文观测,包括库水位、水温、气温观测;现场检查。内部监测包括坝体应力、应变、温度、渗压、裂缝等的自动化监测[3,4]。  在监测设备相对集中的地方分别建立数据采集站,完成监测参量的自动采集功能,监测系统采用网络组成方式,满足中

5、心站、数据采集站要求,特别是中心站对各水工建筑物中传感器参数设置功能,以达到对以上数据的多机远程采集及数据处理。变形观测采用以主坝自动观测为主,副坝半自动观测为辅,进行组网,实现主坝水平及竖向位移的自动观测和对测量数据的计算机自动处理,以及副坝及溢洪道水平与竖向位移的半自动观及其测量数据计算机处理。    2大坝安全评价的基本原理    现主要介绍在观音阁水库大坝安全监测监控系统中实现安全趋势预测的灰色理论。灰色系统理论是20世纪80年代,由 关联分析是根据数列的可比性、可近性分析系统内部主要因子

6、之间的相关程度,定量地刻画了系统内部结构之间的联系,是对系统内部各因子之间状态的量化比较分析。多级灰色关联度评价步骤为:一是构建评价体系;二是根据评价因子矩阵指标及映射参照矩阵;三是归一化求解关联信息矩阵;四是确定因子权重;五是计算群体评价矩阵;六是计算整体评价(矩阵)系数;七是确定评价对象的能力水平。 3观音阁大坝安全评价系统的构建    实现大坝的综合评价有2个层次的应用,即依据《大坝安全评价导则》建立坝体安全综合评价体系,然后通过对单项评价指标的独立专家评价,实现针对评价对象的综合评价,并综

7、合得出坝体的安全级别(《导则》要求为a、b、c3级),称之为定期综合评价或大坝的定级。另一种层次的评价是完全针对水库大坝监测项目和数据构建评价体系和准则,实现根据当前监测数据的在线实时安全分析和评价,并可生成指标评价报告,用以实现坝体的在线健康趋势分析。  实现水库大坝的综合评价应用的2个层次中,实现坝体安全综合评价是目前我国在大坝安全评价方面应用较多的方法。该方法主要是采用专家会议的形式,结合水库的大坝监测数据、现场巡视结合实验室的专项检测才能完成。根据《大坝安全评价导则》要求,主要的评价体系如

8、图1。    4评价模型开发成果    本研究针对项目需要开发了基于灰色关联度技术的评价模型支持系统,观音阁水库大坝安全监测评价系统实现了评价体系的构建、指标权重的计算和指标隶属函数的建立及灰色关联度的计算功能。主要开发成果以安全度计算系统为例,如图2所示。    5结语    结合稳定、成熟的自动化监测数据采集系统,应用于水工建筑物的工程安全监测是大势所趋,是水利自动化与信息化的必经之路。对大坝进行实时自动化监测,及时掌握大坝的运行状态,对大坝安全性态做出综合评价,在事故到来之前

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