周權(quán)　黃華

摘 要：大壩是水資源管理和利用中不可缺少的重要建筑物。大壩的最重要的作用是防洪和發(fā)電。大壩的安全和正常使用對于國家和人民來說是必須達(dá)到的要求?；诙嗄甑拇髩伟踩治鼋?jīng)驗(yàn)，文章以大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)分析為研究對象，探討了大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容和意義，并給出了安全監(jiān)測數(shù)據(jù)分析方法，并含有大壩所處的環(huán)境、水文結(jié)構(gòu)和安全，獲得的信息用于識別和計(jì)算，最后達(dá)到評價(jià)大壩安全的目的。

關(guān)鍵詞：大壩安全；分析方法；監(jiān)測；數(shù)據(jù)研究

中圖分類號：TV698.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）17-0119-02

Abstract： Dam is an indispensable building in the management and utilization of water resources. The most important role of the dam is flood control and power generation. The safety and normal use of the dam is a must for the country and the people. Based on the experience of dam safety analysis for many years， this paper discusses the content and significance of dam safety monitoring data analysis， and gives the analysis method of dam safety monitoring data. It also contains the environment， hydrological structure and safety of the dam. The obtained information is used for identification and calculation， and finally the purpose of dam safety evaluation is achieved.

Keywords： dam safety； analysis method； monitoring； data research

引言

目前，自動(dòng)化監(jiān)測已成為大壩安全監(jiān)測的發(fā)展趨勢，是水電站現(xiàn)代化管理的重要標(biāo)志。系統(tǒng)設(shè)計(jì)是自動(dòng)化監(jiān)測的前提和基礎(chǔ)。因此，設(shè)計(jì)工作非常重要。針對現(xiàn)有分析模型中存在的問題和不足，主要是應(yīng)對混凝土壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并且將其它研究理論和分析方法應(yīng)用于大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)分析中。研究的目的是為了提高大壩模型在監(jiān)測數(shù)據(jù)分析中的預(yù)測精度，實(shí)現(xiàn)對大壩運(yùn)行現(xiàn)狀的評價(jià)更加有效、合理，這樣可以滿足工程實(shí)際應(yīng)用的需要。從大壩安全監(jiān)測自動(dòng)化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)出發(fā)，對大壩安全監(jiān)測自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的若干技術(shù)問題進(jìn)行分析和探討。

1 大壩監(jiān)測的原因

隨著大壩工程的不斷發(fā)展，我們對水資源有了更充分的認(rèn)識，我國建成了許多具有代表性的大壩，彰顯了我國建設(shè)大壩的實(shí)力。如溪洛渡拱壩（大壩最大高度為285.5米），三峽重力壩等。水壩有很多種，從小型土壩到大型混凝土壩，大壩安全監(jiān)測是大壩運(yùn)行、大壩優(yōu)化升級和大壩設(shè)計(jì)中不可缺少的重要環(huán)節(jié)。同時(shí)，實(shí)時(shí)、長期監(jiān)測大壩安全系統(tǒng)可以及時(shí)獲取潰壩信息并及時(shí)報(bào)警。這對于大壩下游人民生命財(cái)產(chǎn)的保護(hù)是相當(dāng)重要的。目前，許多國家都很重視大壩安全監(jiān)測，監(jiān)測儀器不斷發(fā)展、監(jiān)測技術(shù)不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)分析方法不斷完善，大壩安全監(jiān)測工作將逐步實(shí)現(xiàn)。因此，大壩安全問題變的日益突出和重要。

2 關(guān)于大壩的數(shù)據(jù)處理及描述

大壩運(yùn)行狀態(tài)的評估提供依據(jù)的大量數(shù)據(jù)是通過大壩安全監(jiān)測所獲得。但是，初始觀測的大量數(shù)據(jù)我們是無法清晰的得到大壩的真實(shí)的運(yùn)行狀態(tài)的。這需要我們要對大壩的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行識別、分析、提取和歸納，從大量觀測數(shù)據(jù)中找出關(guān)鍵問題，揭示規(guī)律，作出判斷，然后得到大壩的真實(shí)的運(yùn)行狀態(tài)，這樣才能確保大壩的持久安全運(yùn)行。

2.1 監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的作用

對提取的初始數(shù)據(jù)中包含的信息，對大壩的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為大壩的建設(shè)和運(yùn)行管理奠定良好的基礎(chǔ)，方便以后工作的進(jìn)行。工程實(shí)踐表明，大壩結(jié)構(gòu)狀態(tài)的數(shù)據(jù)大部分都含在大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)里面，都有豐富的反映，對觀測資料的分析具有十分重要的工程應(yīng)用和科學(xué)研究意義。

2.2 監(jiān)測信息的處理步驟

監(jiān)測信息的處理步驟一般包括：認(rèn)識規(guī)律、查找問題、預(yù)測變化、判斷安全。

（1）認(rèn)識規(guī)律：觀察信息的趨勢，根據(jù)時(shí)間的變化，如波動(dòng)，頻率，周長，對數(shù)據(jù)變化范圍和分布的觀測信息，在空間確定不同位置的數(shù)據(jù)不同特點(diǎn)，以獲得對其分布和目標(biāo)數(shù)據(jù)的位置，并了解其觀測信息的影響因素。必須從內(nèi)部和外部兩方面處理這些因素，以及它們對彼此的重要性。基于上述分析和處理，可以得到大壩的正常運(yùn)行狀態(tài)及其位置的變化趨勢。（2）查找問題：觀測信息肯定具有相對特殊的數(shù)據(jù)在時(shí)間和空間上的分布，并結(jié)合相應(yīng)的因素和條件進(jìn)行處理，探索研究是否能在一定范圍內(nèi)變化或在正常處理中得出結(jié)論，找出是什么原因?qū)е聠栴}的發(fā)生。（3）預(yù)測變化：依據(jù)其規(guī)律性，猜測未來實(shí)測值得范圍，估計(jì)其未來發(fā)展走勢、變化快慢及未來可能產(chǎn)生的后果。（4）推斷安全：對觀測資料進(jìn)行處理后，可以判斷大壩是否在規(guī)定時(shí)間內(nèi)正常運(yùn)行，預(yù)測大壩在最壞情況下的安全和運(yùn)行狀態(tài)。

一般來說，大壩的數(shù)據(jù)處理主要有兩個(gè)方面，一個(gè)是正向分析，另一個(gè)是反演分析。實(shí)證分析是一種數(shù)學(xué)模型，它以實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立一個(gè)原型物理視圖，通過該數(shù)據(jù)可以分析大壩是否處于正確的工作范圍內(nèi)。反演分析是在系統(tǒng)辨識的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，利用正演分析得出的結(jié)論，處理拱壩的實(shí)際荷載、壩體混凝土溫度等相關(guān)參數(shù)和大壩材料來源。

3 監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理方法

3.1 多元回歸分析

大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用最廣泛的方法之一是運(yùn)用多元回歸分析，其中最常用的方法是逐步回歸分析法。各種監(jiān)測變量的分析和建模大多基于此方法的回歸統(tǒng)計(jì)模型。以大壩變形監(jiān)測作為模型進(jìn)行分析，以大壩的變形作為模型因變量，以大壩的環(huán)境質(zhì)量作為模型獨(dú)立變量，建立多元線性回歸模型是基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論，與環(huán)境的影響量之間的函數(shù)模型是采用逐步回歸分析方法得到的，之后就進(jìn)入模型進(jìn)行變形的物理解釋與預(yù)測。由于它是一種統(tǒng)計(jì)分析方法，需要一個(gè)長且一致的觀察序列，是由相關(guān)變量和自變量組成。如果大壩模型中有多重共線性回歸模型，影響大壩模型環(huán)境變量之間的關(guān)系，這就很可能導(dǎo)致大壩的回歸模型的參數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確，影響后續(xù)分析。如果觀測數(shù)據(jù)序列的長度不滿足大壩模型的要求，那么就會(huì)導(dǎo)致大壩模型數(shù)據(jù)中的隨機(jī)性過大，它可能會(huì)導(dǎo)致過擬合現(xiàn)象的回歸模型和破壞模型的魯棒性，影響分析的準(zhǔn)確性。

在回歸分析過程中，當(dāng)大壩模型的環(huán)境量有較大的相關(guān)性時(shí)，可以運(yùn)用主成分分析或者采用嶺回歸分析的方法進(jìn)行分析。在大壩模型分析過程中需要解決和改進(jìn)回歸模型中有較多相關(guān)性，而缺少擬合的問題，此時(shí)可以采用偏回歸模型的方法進(jìn)行分析。運(yùn)用此方法，大壩模型的性能具有相位相關(guān)分析和多元線性回歸及主成分分析，在有些情況下比以前常用的線性回歸模型中分析更為有效。利用遺傳算法對模型參數(shù)估計(jì)，采用局部回歸模型對大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，運(yùn)用此方法能夠獲得比較好的結(jié)果。

3.2 時(shí)間序列分析

根據(jù)時(shí)間序列的處理方法和內(nèi)容，建立AR（p）、MA（q）或ARMA（p，q）模型。

時(shí)間序列的處理方對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和趨勢分析，短期內(nèi)的預(yù)測效果良好。該方法所需數(shù)據(jù)的變化過程是平穩(wěn)的、隨機(jī)的。然后，我們需要使用修改過的模型來對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。同時(shí)，大壩的變形可以及時(shí)播報(bào)。作為反映大壩結(jié)構(gòu)狀態(tài)的狀態(tài)變量，采用EM算法對老化構(gòu)件進(jìn)行狀態(tài)空間模型估計(jì)。分析表明，該方法不僅具有較好的擬合能力和預(yù)測能力，而且能有效地提取老化構(gòu)件來評價(jià)大壩的運(yùn)行狀態(tài)。

3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在二十世紀(jì)末得到了迅速發(fā)展，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，主要集中在優(yōu)化組合、專家系統(tǒng)、模式識別、機(jī)器人控制、信號處理、知識工程等各個(gè)方面。大壩的觀測值與影響因素之間存在著復(fù)雜的非線性和非線性關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在分析和處理過程中，將一些生物學(xué)特性轉(zhuǎn)化為工程計(jì)算過程，并對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和編輯處理。

3.4 頻譜分析

大壩需要過程域和時(shí)間域進(jìn)行數(shù)據(jù)編輯。同時(shí)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，變換處理。得到所需的信號。通過分析得到的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)編輯所需的振幅和頻率。同時(shí)，最大幅度應(yīng)與主頻率比較。如此一來，雖然有時(shí)數(shù)據(jù)信號不得到在時(shí)間域中，但通過轉(zhuǎn)換到頻域，可以清楚地觀察到。通過估計(jì)函數(shù)模型，輸出相應(yīng)的環(huán)境影響因素，光譜響應(yīng)函數(shù)和頻率響應(yīng)函數(shù)，對變形的物理意義的解釋需要使用相關(guān)數(shù)據(jù)信號的輸出和輸入兩者的相關(guān)性，以此確定是否變形以及主要因素，次要因素和輸出參數(shù)。此方法沒有太多分析大壩從時(shí)域信號轉(zhuǎn)換頻域信號的監(jiān)測數(shù)據(jù)，這種方法需要足夠的樣本，需要使用的數(shù)據(jù)是穩(wěn)定的線性。

3.5 Kalman濾波法

Kalman濾波方法的一般框架是把物體看作一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。對大壩進(jìn)行動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的處理，用觀測方程和狀態(tài)方程描述該方法的系統(tǒng)狀態(tài)，狀態(tài)方程包含探測位置的信息速率。同時(shí)考慮了預(yù)測報(bào)告和參數(shù)估計(jì)，這種方法的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)論嚴(yán)謹(jǐn)，不需要保留過去的觀測值。

3.6 灰色理論分析

在觀測時(shí)若獲得觀測數(shù)據(jù)的樣本不多，并且獲得的數(shù)據(jù)長度不能滿足時(shí)間序列分析或回歸分析模型的要求的時(shí)候，灰色系統(tǒng)理論可以用來對模型進(jìn)行建模。該方法通過累加生成方法，將原始序列轉(zhuǎn)換為生成序列，這樣就能夠降低數(shù)據(jù)序列的隨機(jī)性，增強(qiáng)了數(shù)據(jù)序列的規(guī)律性。在大壩安全變形監(jiān)測數(shù)據(jù)分析中，在形成趨勢模型時(shí)提取大壩變形的灰色趨勢微分方程，通過此方程可以建立組合模型。如果考慮到每個(gè)點(diǎn)的相關(guān)性分析，就有可能取得更好的結(jié)果。對于一般時(shí)間序列分析主要是是針對單點(diǎn)數(shù)據(jù)序列的。除此之外還有研究者描述了在水力觀測資料分析中應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論，并對其應(yīng)用的試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了分析。經(jīng)過實(shí)踐證明，這種模型具有理論合理，過程嚴(yán)密，結(jié)果精度高的特點(diǎn)。

4 結(jié)束語

大壩的安全監(jiān)測數(shù)據(jù)處理和分析的研究成果和應(yīng)用成果已在一個(gè)相對較高的發(fā)展水平，并且有足夠的實(shí)踐對大壩安全做出了重要實(shí)踐貢獻(xiàn)，對模型的建立和分析仍然需要更新和優(yōu)化方法，值得進(jìn)一步深入探討。

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