CN117114240B - 一种加高重力坝结构的安全评价方法、***、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种加高重力坝结构的安全评价方法、***、设备及介质,涉及大坝安全监控领域。其包括:获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息;根据所述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,所述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种;根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。该方案通过优化安全评价体系的构建流程,能够用以提高对加高重力坝的安全评价的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及大坝安全监控领域,具体而言,涉及一种加高重力坝结构的安全评价方法、***、设备及介质。
背景技术
重力坝加高的主要方式是在老坝的上部和下游分别用混凝土加高和加厚,提高挡水能力并增大坝体体积。丰富的建设实践使得加高重力坝的设计和施工方法已逐渐成熟,但对于建设完成后进入运行期的大坝而言,关键问题由设计安全和施工安全转变成运行安全,也就是需要对大坝的运行安全状态进行有效的评价。
然而,现阶段对于加高重力坝结构的安全评价体系存在不规范的问题,以及存在不能准确的对加高重力坝结构进行准确有效的评价的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种加高重力坝结构的安全评价方法、***、设备及介质,其通过优化安全评价体系的构建流程,能够用以提高对加高重力坝的安全评价的准确度。
本发明是这样实现的:
第一方面,本申请提供一种加高重力坝结构的安全评价方法,包括以下步骤:
获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息;根据上述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,上述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种;根据上述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;根据上述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
进一步地,基于前述方案,上述采集对应的监测和仿真数据,包括:利用正倒垂、引张线、伸缩仪和交会点采集大坝水平位移监测数据,利用精密水准和静力水准采集大坝垂直位移监测数据,利用测缝计、裂缝计、多点位移计和基岩变形计采集大坝内部变形监测数据,利用渗压计和测压管采集坝基扬压力监测数据,利用温度计采集大坝混凝土温度数据,利用应变计和无应力计采集混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,利用数值仿真模型采集坝基抗滑稳定系数和坝体应力仿真数据。
进一步地,基于前述方案,上述根据上述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,包括:若评价指标信息为大坝强度安全,则采集的监测和仿真数据包括混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据;若评价指标信息为大坝整体稳定性,则采集的监测和仿真数据包括坝基抗滑稳定系数仿真数据、大坝水平垂直位移监测数据、坝基扬压力监测数据;若评价指标信息为新老混凝土结合面稳定性,则采集的监测和仿真数据包括结合面开合度、结合面钢筋应力、新老混凝土温度数据;若评价指标信息为裂缝变化稳定性,则采集的监测和仿真数据包括裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据。
进一步地,基于前述方案,上述根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,包括:若采集的监测和仿真数据均小于预定标准规定的允许值,则直接根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,且评价等级记为正常;若采集的监测和仿真数据存在不小于预定标准规定的允许值,则对采集的监测和仿真数据进行数据异常判断,得到对应的数据异常率;以及根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据进行结合上述数据划分表,以进行构建安全评价体系。
进一步地,基于前述方案,上述数据异常判断包括判断采集的监测和仿真数据是否大于等于预定标准规定的允许值、以及是否存在持续增加/减小的趋势。
进一步地,基于前述方案,上述根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据进行结合上述数据划分表,以进行构建安全评价体系,包括:
若采集的监测和仿真数据为凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:应变计和无应力计监测数据全部正常;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真计算结果应力极值未超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真应力计算结果仅局部极值超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,或,数值仿真应力计算结果大部分区域均超过设计值。
若采集的监测和仿真数据为大坝内部变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:水平垂直位移测点监测数据全部正常;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,或,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值。
若采集的监测和仿真数据为坝基扬压力监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:坝基扬压力测点监测数据全部正常;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,或,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值。
若采集的监测和仿真数据为结合面开合度、结合面钢筋应力,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:开合度、钢筋应力监测数据全部正常,数值仿真计算结合面张开率为零;开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中有1-2条不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中均不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3。
若采集的监测和仿真数据为裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据,等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:裂缝开合度和长度监测异常率为零,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过1/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过2/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率超过2/3,存在新增裂缝。
进一步地,基于前述方案,还包括:基于安全评价结果携带的数据元素及数据元素之间的逻辑关系,提供安全评价结果的可视化显示和交互操作。
第二方面,本申请提供一种加高重力坝结构的安全评价***,其包括:
预设信息获取模块,被配置为:获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息。评价指标获取模块,被配置为:根据上述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,上述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种。评价体现构建模块,被配置为:根据上述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系。安全评价模块,被配置为:根据上述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
第三方面,本申请提供一种电子设备,包括至少一个处理器、至少一个存储器和数据总线;其中:上述处理器与上述存储器通过上述数据总线完成相互间的通信;上述存储器存储有被上述处理器执行的程序指令,上述处理器调用上述程序指令以执行如上述第一方面中任一项所述的方法。
第四方面,本申请提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项上述的方法。
相对于现有技术,本发明至少具有如下优点或有益效果:
对于安全评价体系的构建,是根据分析用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息的基础上,分析得到目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,然后再以此为据得到目标大坝的评价指标信息,从而可以根据大坝的实际情况不同,构建更加适合该大坝的评价指标体系。并且,通过将大坝稳定性的技术内涵由单一的“整体稳定性”发展为“大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性以及裂缝变化稳定性”,使之更符合加高重力坝的结构特征。另外,通过得到评价指标信息进行关联监测和仿真数据,扩展了信息源,能够用以弥补监测信息源在空间描述能力不足和老化后数据缺少方面的缺点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明一种加高重力坝结构的安全评价方法一实施例的流程图;
图2为本发明一实施例中某加高重力坝溢流坝段结构的安全评价体系;
图3为本发明一实施例中某加高重力坝竖向裂缝专项监测坝段结构的安全评价体系;
图4为本发明一种加高重力坝结构的安全评价***一实施例的结构框图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图标:1、预设信息获取模块;2、评价指标获取模块;3、评价体现构建模块;4、安全评价模块;5、处理器;6、存储器;7、数据总线。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
实施例1
随着针对加高重力坝的设计和施工工作的逐渐增多,对于建设完成后的大坝进行准确有效的安全评价,也变成亟需解决的技术问题。现有的安全评价体系大都过于依赖监测信息,但经发明人研究发现,使用这些点状分布的监测信息进行安全评价,虽然一定程度上可以真实的反映大坝的运行状态,但是却往往会由于点状分布对空间映射能力不足,而导致安全评价的准确度受到一定的限制。
本申请实施例提供了一种加高重力坝结构的安全评价方法,通过优化安全评价体系的构建流程,能够用以提高对加高重力坝的安全评价的准确度。
请参阅图1,该一种加高重力坝结构的安全评价方法包括以下步骤:
步骤S101:获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息。
步骤S102:根据所述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,所述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种。
考虑到每个大坝的实际情况各有不同,但是有哪些不同,这些不同又对最终的安全评价有什么影响,这些都需要进行考虑,而不是像现有技术中的那样不考虑这些特殊个体情况,都统一进行相同指标下的安全评价的处理措施。因此,在上述步骤中,对于需要进行安全评价的目标大坝而言,通过分析包括工程安全设计、运行等相关的工程预设信息,可以从中分析出该工程的重点部位和/或薄弱环节,从而根据分析出的重点部位信息和/或薄弱环节信息,对评价指标所优先或者说重点考虑的因素进行考虑,以此得到能够更适合表征该目标大坝的评价指标信息。
另外,现有的评价指标体系过于依赖监测信息,监测信息虽然可以真实的反映大坝运行状态,但存在点状分布对空间映射能力不足、老化失效后无法补救的问题,尤其是对于加高重力坝,老坝多为运行多年的混凝土结构,多存在监测设施较少、报废率较高的问题。
再者,现有的结构安全评价中稳定性的评价仅关注整体抗滑稳定,但对于加高重力坝,存在两个突出问题:一方面,实践表明新老混凝土结合面较为薄弱,有实例表明脱开比例高达70%以上,结合面的脱开对影响新老混凝土之间的传力,降低挡水能力;此外,运行多年的老坝在上下游坝面、廊道内部、溢流堰下游表面、溢流孔闸墩等部位多存在裂缝,老坝加高培厚以后,受载方式的改变以及新浇混凝土水化热造成的温度影响都可能加剧裂缝的发展。也就是说,现有的安全评价体系考虑的太单一,不能有效的对加高重力坝结构进行安全评价。
因此,在上述步骤中,兼顾监测和仿真多源采集信息,将大坝结构安全评价重点由单一的“整体稳定性”拓展至大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性这四个方面,更符合加高重力坝的结构特征,使得评价指标信息能够更加有针对性的对目标大坝进行安全评价。
请继续参阅图1,步骤S103:根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;
步骤S104:根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
上述步骤中,通过得到评价指标信息进行关联监测和仿真数据,扩展了信息源,能够用以弥补监测信息源在空间描述能力不足和老化后数据缺少方面的缺点。即,在针对目标大坝的具体情况进行获取相应的监测和仿真数据后,即可根据大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性或裂缝变化稳定性进行关联测点信息推理机制,建立对应的安全评价体系,避免专家主观量化打分的不确定性,其物理意义更加清晰,更符合工程师的思维习惯。
示例性地,在本发明的一些实施例中,所述采集对应的监测和仿真数据,包括:利用正倒垂、引张线、伸缩仪和交会点采集大坝水平位移监测数据,利用精密水准和静力水准采集大坝垂直位移监测数据,利用测缝计、裂缝计、多点位移计和基岩变形计采集大坝内部变形监测数据,利用渗压计和测压管采集坝基扬压力监测数据,利用温度计采集大坝混凝土温度数据,利用应变计和无应力计采集混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,利用数值仿真模型采集坝基抗滑稳定系数和坝体应力仿真数据。需要说明的是,这些监测和仿真数据并不是需要都进行获取,是需要根据得到的目标大坝的评价指标信息进行有针对性的获取相关的数据。
另外,针对大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性这四种具有不同含义的不同指标的评价指标信息而言,每一种所需要采集的监测和仿真数据均有所不同。具体地,若评价指标信息为大坝强度安全,则采集的监测和仿真数据包括混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据;若评价指标信息为大坝整体稳定性,则采集的监测和仿真数据包括坝基抗滑稳定系数仿真数据、大坝水平垂直位移监测数据、坝基扬压力监测数据;若评价指标信息为新老混凝土结合面稳定性,则采集的监测和仿真数据包括结合面开合度、结合面钢筋应力、新老混凝土温度数据;若评价指标信息为裂缝变化稳定性,则采集的监测和仿真数据包括裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据。
需要说明的是,一方面评价指标信息中可能包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的一种或多种,所以,对应的所需要采集的监测和仿真数据是根据评价指标信息中包括的四类指标的情况进行确定的;另一方面,对于所需要采集的监测和仿真数据也可以根据实际情况进行选择适用,只要最基本的原则满足这四类指标分类即可,不需要完全按照上述具体给出的示例进行采集监测和仿真数据。
在本发明的一些实施例中,该加高重力坝结构的安全评价方法还包括以下步骤:基于安全评价结果携带的数据元素及数据元素之间的逻辑关系,提供安全评价结果的可视化显示和交互操作。从而提升便于使用者能够清晰明了的了解到安全评价结果。示例性地,可以结合可视化模型,并可引入游戏引擎等渲染技术,实现基于数据驱动的三维场景高保真展示、模拟仿真与交互操作,提高了安全评价方法的实用性和智能化程度。
在本发明的一些实施例中,所述根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,包括:
若采集的监测和仿真数据均小于预定标准规定的允许值,则直接根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,且评价等级记为正常;
若采集的监测和仿真数据存在不小于预定标准规定的允许值,则对采集的监测和仿真数据进行数据异常判断,得到对应的数据异常率;以及根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据进行结合所述数据划分表,以进行构建安全评价体系。
上述步骤中,通过以预定标准规定的允许值对采集的监测和仿真数据进行初步的校验,从而在满足预定标准时,直接进行构建安全评价体系,而对于数据有异常的情况(不满足预设标准,即采集的监测和仿真数据存在不小于预定标准规定的允许值),则根据异常率的大小进行划分异常等级,以根据不同异常等级进行针对性的构建安全评价体系。
示例性地,在本发明的一些实施例中,所述数据异常判断包括判断采集的监测和仿真数据是否大于等于预定标准规定的允许值、以及是否存在持续增加/减小的趋势。用以丰富数据依次判断的逻辑,提升构建安全评价体系的针对性,并提高采集的监测和仿真数据的利用率(或者说提升其数据的可信度)。
具体地,在本发明的一些实施例中,所述根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据进行结合所述数据划分表,以进行构建安全评价体系,包括:
若采集的监测和仿真数据为凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:应变计和无应力计监测数据全部正常;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真计算结果应力极值未超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真应力计算结果仅局部极值超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,或,数值仿真应力计算结果大部分区域均超过设计值;
若采集的监测和仿真数据为大坝内部变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:水平垂直位移测点监测数据全部正常;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,或,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值;
若采集的监测和仿真数据为坝基扬压力监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:坝基扬压力测点监测数据全部正常;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,或,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值;
若采集的监测和仿真数据为结合面开合度、结合面钢筋应力,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:开合度、钢筋应力监测数据全部正常,数值仿真计算结合面张开率为零;开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中有1-2条不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中均不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;
若采集的监测和仿真数据为裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据,等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:裂缝开合度和长度监测异常率为零,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过1/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过2/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率超过2/3,存在新增裂缝。
需要说明的是,上述步骤中只是以一优选实例的形式,根据异常率的大小,进行构建了不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据进行结合所述数据划分表,以进行构建安全评价体系,在实际应用的过程中,可以选择根据实际情况需要,对异常率的大小以不同阈值进行划分归类,以对其用以安全评价的可信度进行不同等级的划分。
为便于理解,下面以实际的大坝不同坝段为例,对本发明中的方法流程进行简单说明。
大坝基础情况:该混凝土重力坝加高前正常蓄水位,坝顶高程162m,加高的主要方式是在老坝的上部和下游分别用混凝土加高和加厚。工程完工后坝顶高程由162m加高至176.6m,最大坝高117m,坝顶长由2494m增加到3442m。
以大坝的21#溢流坝段为例,安全评价的流程如下:
(1)根据21#坝段的巡视检查资料,已有裂缝较少,因此评价指标为大坝强度安全、大坝整体稳定性和新老混凝土结合面稳定性。
(2)根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,建立该坝段的安全评价体系,如图2所示。其中,包括根据监测布置情况,选取混凝土应力作为大坝强度安全(应力应变)的底层评价指标;水平位移和垂直位移作为大坝整体稳定性(变形)的底层评价指标,坝基扬压力作为大坝整体稳定性(渗流)的底层评价指标,抗滑稳定系数作为大坝整体稳定性(抗滑稳定)的底层评价指标;开合度作为新老混凝土结合面稳定性(变形)的底层评价指标,钢筋应力作为新老混凝土结合面稳定性(应力)的底层评价指标,混凝土温度作为新老混凝土结合面稳定性(温度)的底层评价指标。
(3)根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。其中,在实际操作的时候,可以在业务平台内建立监测数据库和数值仿真信息库,导入上述安全评价体系,然后用以得到安全评价结果。
以大坝的18#竖向裂缝专项监测坝段为例,安全评价的流程如下:
(1)18#坝段是监测初期工程裂缝处理效果及加高后裂缝变化典型坝段,评价指标选择为大坝强度安全、大坝整体稳定性和裂缝变化稳定性,考虑到新老混凝土结合面未布置监测仪器,监测信息无法获取,因此新老混凝土结合面稳定性不作为该坝段的评价指标。
(2)根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,建立该坝段的安全评价体系,如图3所示。其中,包括根据监测布置情况,选取混凝土应力作为大坝强度安全(应力应变)的底层评价指标;水平位移和垂直位移作为大坝整体稳定性(变形)的底层评价指标,坝基扬压力作为大坝整体稳定性(渗流)的底层评价指标,抗滑稳定系数作为大坝整体稳定性(抗滑稳定)的底层评价指标;开合度作为裂缝变化稳定性(变形)的底层评价指标,钢筋应力作为裂缝变化稳定性(应力)的底层评价指标。
(3)根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。其中,在实际操作的时候,可以在业务平台内建立监测数据库和数值仿真信息库,导入上述安全评价体系,然后用以得到安全评价结果。
实施例2
请参阅图4,本申请实施例提供了一种加高重力坝结构的安全评价***,其包括:
预设信息获取模块1,被配置为:获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息。评价指标获取模块2,被配置为:根据上述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,上述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种。评价体现构建模块3,被配置为:根据上述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系。安全评价模块4,被配置为:根据上述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
上述***具体实现过程请参照实施例1中提供的一种加高重力坝结构的安全评价方法,在此不再赘述。
实施例3
请参阅图5,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括至少一个处理器5、至少一个存储器6和数据总线7;其中:处理器5与存储器6通过数据总线7完成相互间的通信;存储器6存储有可被处理器5执行的程序指令,处理器5调用程序指令以执行一种加高重力坝结构的安全评价方法。例如实现:
获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息;根据上述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,上述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种;根据上述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;根据上述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
其中,存储器6可以是但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。
处理器5可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。该处理器5可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解,图5所示的结构仅为示意,电子设备还可包括比图5中所示更多或者更少的组件,或者具有与图5所示不同的配置。图5中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
实施例4
本发明提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器5执行时实现一种加高重力坝结构的安全评价方法。例如实现:
获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息;根据上述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,上述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种;根据上述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;根据上述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
上述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (7)
1.一种加高重力坝结构的安全评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息;
根据所述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,所述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种;
根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;
根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果;
其中,所述根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,包括:若采集的监测和仿真数据均小于预定标准规定的允许值,则直接根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,且评价等级记为正常;若采集的监测和仿真数据存在不小于预定标准规定的允许值,则对采集的监测和仿真数据进行数据异常判断,得到对应的数据异常率;以及根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据结合所述数据划分表,以构建安全评价体系;
所述数据异常判断包括判断采集的监测和仿真数据是否大于等于预定标准规定的允许值、以及是否存在持续增加/减小的趋势;所述根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据结合所述数据划分表,以构建安全评价体系,包括:
若采集的监测和仿真数据为混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:应变计和无应力计监测数据全部正常;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真计算结果应力极值未超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真应力计算结果仅局部极值超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,或,数值仿真应力计算结果大部分区域均超过设计值;
若采集的监测和仿真数据为大坝内部变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:水平垂直位移测点监测数据全部正常;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,或,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值;
若采集的监测和仿真数据为坝基扬压力监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:坝基扬压力测点监测数据全部正常;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,和,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值;
若采集的监测和仿真数据为结合面开合度、结合面钢筋应力,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:开合度、钢筋应力监测数据全部正常,数值仿真计算结合面张开率为零;开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中有1-2条不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中均不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;
若采集的监测和仿真数据为裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据,等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:裂缝开合度和长度监测异常率为零,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过1/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过2/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率超过2/3,存在新增裂缝。
2.如权利要求1所述的一种加高重力坝结构的安全评价方法,其特征在于,所述采集对应的监测和仿真数据,包括:
利用正倒垂、引张线、伸缩仪和交会点采集大坝水平位移监测数据,利用精密水准和静力水准采集大坝垂直位移监测数据,利用测缝计、裂缝计、多点位移计和基岩变形计采集大坝内部变形监测数据,利用渗压计和测压管采集坝基扬压力监测数据,利用温度计采集大坝混凝土温度数据,利用应变计和无应力计采集混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,利用数值仿真模型采集坝基抗滑稳定系数和坝体应力仿真数据。
3.如权利要求2所述的一种加高重力坝结构的安全评价方法,其特征在于,所述根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,包括:
若评价指标信息为大坝强度安全,则采集的监测和仿真数据包括混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据;若评价指标信息为大坝整体稳定性,则采集的监测和仿真数据包括坝基抗滑稳定系数仿真数据、大坝水平垂直位移监测数据、坝基扬压力监测数据;若评价指标信息为新老混凝土结合面稳定性,则采集的监测和仿真数据包括结合面开合度、结合面钢筋应力、新老混凝土温度数据;若评价指标信息为裂缝变化稳定性,则采集的监测和仿真数据包括裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据。
4.如权利要求1所述的一种加高重力坝结构的安全评价方法,其特征在于,还包括:基于安全评价结果携带的数据元素及数据元素之间的逻辑关系,提供安全评价结果的可视化显示和交互操作。
5.一种加高重力坝结构的安全评价***,其特征在于,包括:
预设信息获取模块,被配置为:获取用于确定目标大坝的评价指标的工程预设信息;
评价指标获取模块,被配置为:根据所述工程预设信息分析目标大坝的薄弱环节信息和/或工程重点部分信息,并根据分析结果得到目标大坝的评价指标信息,所述评价指标信息包括大坝强度安全、大坝整体稳定性、新老混凝土结合面稳定性和裂缝变化稳定性中的至少一种;
评价体系构建模块,被配置为:根据所述评价指标信息采集对应的监测和仿真数据,并根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系;其中,所述根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,包括:若采集的监测和仿真数据均小于预定标准规定的允许值,则直接根据采集的监测和仿真数据构建安全评价体系,且评价等级记为正常;若采集的监测和仿真数据存在不小于预定标准规定的允许值,则对采集的监测和仿真数据进行数据异常判断,得到对应的数据异常率;以及根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据结合所述数据划分表,以构建安全评价体系;
所述数据异常判断包括判断采集的监测和仿真数据是否大于等于预定标准规定的允许值、以及是否存在持续增加/减小的趋势;所述根据异常率的大小关系,构建不同等级的数据划分表,并利用采集的监测和仿真数据结合所述数据划分表,以构建安全评价体系,包括:
若采集的监测和仿真数据为混凝土应力数据和混凝土自生体积变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:应变计和无应力计监测数据全部正常;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真计算结果应力极值未超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,但数值仿真应力计算结果仅局部极值超过设计值;应变计和无应力计监测数据异常率超过1/2,或,数值仿真应力计算结果大部分区域均超过设计值;
若采集的监测和仿真数据为大坝内部变形监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:水平垂直位移测点监测数据全部正常;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;水平垂直位移测点监测数据异常率不超过2/3,或,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值;
若采集的监测和仿真数据为坝基扬压力监测数据,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:坝基扬压力测点监测数据全部正常;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过1/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果不小于预定标准规定的允许值;坝基扬压力测点监测数据异常率不超过2/3,和,数值仿真抗滑稳定安全系数计算结果小于预定标准规定的允许值;
若采集的监测和仿真数据为结合面开合度、结合面钢筋应力,且等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:开合度、钢筋应力监测数据全部正常,数值仿真计算结合面张开率为零;开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中有1-2条不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;以下条件中均不满足:开合度、钢筋应力监测数据异常率不超过1/3,且开合度和钢筋计同位置异常率不超过1/4,且数值仿真计算结合面张开率不超过1/3;
若采集的监测和仿真数据为裂缝开合度数据、裂缝长度监测数据,等级划分为正常、基本正常、轻微异常和严重异常,则不同等级对应的状态依次为:裂缝开合度和长度监测异常率为零,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过1/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率不超过2/3,不存在新增裂缝;裂缝开合度和长度监测异常率超过2/3,存在新增裂缝;
安全评价模块,被配置为:根据所述安全评价体系对目标大坝进行安全评价,以得到安全评价结果。
6.一种电子设备,其特征在于,包括至少一个处理器、至少一个存储器和数据总线;其中:所述处理器与所述存储器通过所述数据总线完成相互间的通信;所述存储器存储有被所述处理器执行的程序指令,所述处理器调用所述程序指令以执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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Families Citing this family (1)
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101561387B1 (ko) * | 2014-04-25 | 2015-10-16 | 한국수자원공사 | 댐 생태가치 평가 시스템 및 그 방법 |
CN112001593A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-11-27 | 西安理工大学 | 基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法 |
CN112395799A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-23 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 用于拱坝体形设计合理性及运行期工作状态的评价方法 |
CN112488466A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-12 | 中国三峡建设管理有限公司 | 高拱坝安全协同评价方法、装置 |
CN116596367A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-08-15 | 三峡大学 | 一种基于选择题模式的混凝土坝巡视检查定量评价方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101561387B1 (ko) * | 2014-04-25 | 2015-10-16 | 한국수자원공사 | 댐 생태가치 평가 시스템 및 그 방법 |
CN112001593A (zh) * | 2020-07-22 | 2020-11-27 | 西安理工大学 | 基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法 |
CN112488466A (zh) * | 2020-11-13 | 2021-03-12 | 中国三峡建设管理有限公司 | 高拱坝安全协同评价方法、装置 |
CN112395799A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-23 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 用于拱坝体形设计合理性及运行期工作状态的评价方法 |
CN116596367A (zh) * | 2023-05-05 | 2023-08-15 | 三峡大学 | 一种基于选择题模式的混凝土坝巡视检查定量评价方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
《在役混凝土大坝质量检测综合评定方法研究》;赵永兴;《吉林水利 》;20230615;全文 * |
《大坝安全监控指标综述》;马静洲等;《中国农村水利水电》;20090630;全文 * |
《工程安全综合评价模型研究及数字孪生应用》;牛广利等;《人民长江》;20240108;全文 * |
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