基于逐步回归分析模型的百色水利枢纽安全评价指标拟定.pdf
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1、DOI:1016617/jcnki11-5543/TK20240110基于逐步回归分析模型的百色水利枢纽安全评价指标拟定周少良(广西右江水利开发有限责任公司,广西 南宁 533000)【摘 要】百色水利枢纽工程已投入运行近 20 年,积累了大量的宝贵安全监测资料,在目前数字孪生水利工程建设的大背景下,建立一套有效且可靠的工程运行安全评价指标,是目前面临的重点和难点。文章基于逐步回归分析模型建立了适用于百色水利枢纽主坝垂直变形的安全评价指标,并用监测数据进行了验证,结果显示其拥有良好的精度和敏感性,可以复制推广到水平位移、渗流等各个监测项目,以期建立起工程运行安全评价指标体系,在数字孪生工程建设
2、中具有一定的工程价值。【关键词】逐步回归分析;安全评价指标;安全监测;百色水利枢纽中图分类号:TV698 1 文献标识码:B 文章编号:1673-8241(2024)01-049-07Development of Safety Evaluation Indicators for the Baise WaterConservancy Project Based on Stepwise Regression Analysis ModelZHOU Shaoliang(Guangxi Youjiang Water Resources Development Co,Ltd,Nanning 533000,
3、China)收稿日期:2023-10-12作者简介:周少良(1990),男,硕士,工程师,从事水利工程安全监测工作。Abstract:The Baise Water Conservancy Project has been in operation for nearly 20 years,accumulating a wealth ofvaluable safety monitoring data.In the current context of digital twin water conservancy project construction,establishing aneffect
4、ive and reliable set of operational safety evaluation indicators is a key and challenging task.This paper uses a stepwiseregression analysis model to establish safety evaluation indicators applicable to the vertical deformation of the main dam atthe Baise Water Conservancy Project and validates them
5、 using monitoring data.The results demonstrate its high accuracyand sensitivity,making it possible to replicate and extend to various monitoring parameters such as horizontal displacementand seepage.The goal is to establish a comprehensive system of operational safety evaluation indicators,which hol
6、dssignificant engineering value in the context of digital twin project construction.Key words:stepwise regression analysis;safety evaluation indicator;safety monitoring;Baise Water Conservancy Project941 工程概况百色水利枢纽位于珠江水系郁江流域右江干流,坝址距离广西百色市约 22km,是集防洪、水资源配置、水力发电等综合效益于一体的大型水利枢纽工程。工程总库容 56 6 亿 m3,防洪库容 1
7、6 4 亿 m3,正常蓄水位228m,汛限水位214m,水库死水位203m(水库初期运行死水位 195m),装机容量 540MW,多年平均年发电量 1690GWh。枢纽工程由主坝、地下厂房、副坝和通航建筑物四部分组成。主坝为全断面碾压混凝土(RCC)重力坝,坝顶高程 234m,坝顶总长 720m,最大坝高 130m1。2 建模原理为掌握大坝垂直位移的变化规律,选择逐步回归法进行建模分析。通过对坝体垂直位移监测资料的初步分析,认定坝体垂直位移可能受水压、温度、降雨和时效等因素的影响。2因此,坝体位移 的统计模型主要由水压分量 H、温度分量 T、时效分量 组成3,即=H+T+(1)水压分量 H:碾
8、压混凝土重力坝坝体任一点在水压作用下产生的位移水压分量 H与大坝上游水深的1 3 次方有关。根据百色水利枢纽碾压混凝土主坝的实际情况,不考虑下游水位对垂直位移变化的影响。水压分量的表达式为H=3i=1a1i(Hiu-Hiu0)(2)式中 Hu、Hu0 监测日、始测日所对应的上游水头,即水位测值与坝底高程之差;a1i 水压因子回归系数4。温度分量 T:百色水利枢纽碾压混凝土主坝坝体及基岩垂直位移波动呈较显著的年周期变化,受温度变化的影响。考虑到大坝已经运行接近 15 年,坝体温度场已基本稳定,可选用周期项因子模拟温度场对大坝水平位移变形的影响,即坝体混凝土内任一点的温度变化用周期函数表示,则可表
9、示为T=2i=1b1isin2it365-sin2it0()365+b2icos2it365-cos2it0()365(3)式中 t 位移监测日到起始监测日的累计天数;t0 建模资料系列第一个监测日到始测日的累计天数;b1i、b2i 温度因子回归系数。时效分量:时效变形的原因极为复杂,它综合反映坝体混凝土与基岩的徐变、蠕变以及岩体地质构造的压缩变形等,可表示为=c1(-0)+c2(ln-ln0)(4)式中 位移监测日至始测日的累计天数 t 除以100;0 建模资料系列第一个测值日到始测日的累计天数 t0除以 100;c1、c2 时效因子回归系数。综上所述,根据百色水利枢纽碾压混凝土主坝的运行特
10、性并考虑初始测值的影响5,得到坝体垂直位移的统计模型为=4i=1a1i(Hi1l-Hi1l0)+2i=1b1isin2it365-sin2it0()365+b2icos2it365-cos2it0()365+c1(-0)+c2(ln-ln0)+a0(5)式中 a0 常数项;其余符号意义同前。3 回归模型及成果分析3 1 模型显著性及精度分析根据上述模型,选取坝基排水灌浆廊道点 EM1、EM3、EM7、EM8、EM13,155m 高程纵向廊道两岸岸坡坝块测点 EM20、EM30,200m 高程纵向廊道测点 EM31、EM39、EM46,234m 高程坝顶近右岸坡坝块测点 EM80、主河床坝块测点
11、 EM67 及左岸坡坝块05运行管理Operation Management测点 EM50 的 2007 年 2 月至 2015 年 11 月的主坝垂直位移数据序列进行回归分析,研究坝体及基岩变形受水压、温度、时效各分量的影响大小及垂直位移变化规律。坝体及坝基各部位选取的几何水准测点统计模型回归相关性统计见表 1。表 1 回归模型相关性统计部 位测点复相关系数 R判定系数 R2调整判定系数 R2a剩余标准差 S基础EM10 8760 7680 8660 519EM30 8150 6640 6500 451EM70 8400 7060 6930 112EM80 7400 5480 5180 21
12、2EM130 9350 8750 8670 149155m 高程EM200 7690 5910 5820 570EM300 8930 7980 7850 264200m 高程EM310 8040 6470 6030 771EM390 9470 8970 8870 762EM460 9100 8290 8120 603234m 高程EM500 9010 8110 7940 098EM670 9900 9810 9780 333EM800 8470 7170 6980 501 由表 1 可知,基础所选取的 5 个测点复相关系数在 0 740 0 935 之间,EM8 测点复相关系数最低,模型精度稍
13、差。其他4 个测点复相关系数均大于0 8,回归效果及模型精度良好。但近左岸坡坝块测点 EM3由于其抬升位移量较大,剩余标准差为 0 451,该模型预报稳定性稍差。155m 高程所选取的两个测点中近左岸坡坝块测点 EM20 复相关系数较低(仅选入库水位 3 次方因子),小于 0 8,该模型精度稍差。近右岸坡坝块测点 EM30 复相关系数为 0 893,剩余标准差为 0 264,该模型回归效果精度良好,预报稳定性高。200m 高程纵向廊道所选取的三个测点复相关系数均较高,模型精度优良,但剩余标准差均较大,预报稳定性稍差。尤其河床中部及近右岸坝块测点EM39 及 EM46,复相关系数均大于 0 9。
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