某水电站厂房后高边坡变形特征研究

来源 :2016年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yjq888
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以某大型水电站厂房后高边坡变形监测数据为基础,结合工程地质情况,全面分析了该高边坡变形在时间和空间上的分布特征,同时建立了边坡变形统计回归模型,定量分析气温、降雨量、时效因子在边坡变形中的权重.该模型精度较高,预测值可有效反映坡体真实变形情况,可作为判断边坡稳定和预测变形趋势的有效手段.
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大坝安全监测工作为保证大坝安全发挥着越来越重要的作用,为确保大坝的安全运行,山口岩水利枢纽工程大坝监测设施的观测,监测大坝在施工期间的变化,反应施工质量并为后续施工提供信息.安全监测设施主要有大坝位移变形监测、大坝渗流监测、大坝应力应变及坝内温度监测和水文气象观测等项目.
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大坝健康诊断是一个充满不确定性的、多层次、多指标的复杂非线性问题,不仅要考虑不同监测效应量对大坝整体健康状态的综合反映,而且要考虑监测信息不确定性给大坝健康状态综合诊断带来的不利影响.本文概括了大坝健康诊断的基本研究思路,重点介绍了基于数据融合、信息熵和云模型等现代数学理论的大坝健康诊断技术,分析了大坝健康诊断研究的发展趋势,以期为大坝健康诊断的进一步研究提供借鉴和参考.研究表明:数据融合理论可为
通过对某抽水蓄能电站上库主坝的环境量、坝体渗流、绕坝渗流、渗流量等原型监测数据进行分析,得到渗流量、坝体坝基渗压、绕坝渗流等监测成果测值互为印证,受库水位影响显著.抽水试验期间,抽水蓄能电站上库主坝渗流量较大.为进一步分析渗流来源,对渗流量进行模型分析,得到库水位是影响主坝渗流量大小及变化的主因,降雨量是次因.其中,库水位对渗流量的影响主要是通过两岸绕坝渗流,其次是通过坝体坝基渗流.库水位对渗流量
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