混凝土坝二期通水冷却是削减坝体内外温差,预防坝块产生表面或深层裂缝,同时使坝体温度降低到设计规定的灌浆温度,以便进行接缝灌浆的重要措施。大量的工程实践表明,二期冷却是一把双刃剑,水管冷却可有效降低坝体温度,但也可能引起较大拉应力。温降相同,不同的冷却安排产生的温度应力相差很大,稍有不慎即可能引起坝体裂缝,危害大坝安全,二期冷却是一个比较复杂的问题,不能等闲视之。 　　过去对二期水管冷却的安排比较简单,根据施工进度确定开始冷却日期及冷却水温,冷却到规定温度时停止冷却,就进行接缝灌浆。本文利用建立的温度动态预测模型和人工神经网络模型,挖掘温控条件和混凝土浇筑仓温度和降温速率之间的关系,同时拟定监控指标,实现浇筑仓二期通水冷却阶段温控方案的智能优选,实现通水冷却施工的智能化控制。 　　具体研究内容如下： 　　1)研究了采用无热源水管冷却问题的混凝土平均温度计算式,根据实测温度,对无热源水管冷却问题的混凝土平均温度计算式中的Ti进行动态更新,动态预测二冷期间浇筑仓温度过程线。 　　2)针对没有埋设混凝土测温仪器的浇筑仓,Ti 无法直接监测得到,本文采用人工神经网络模型来挖掘混凝土内部温度和通水工况之间的关系,建立温度预测模型,然后对未布设温度计的坝段进行温度预测,得到的温度作为Ti代入到动态预测模型中计算。 　　3)拟定温控控制指标,作为评判当前冷却方式是否科学合理的重要依据,控制指标包括：最大降温速率、最小降温速率、达到目标温度(封拱灌浆温度)所用的时间。所拟定的监控指标是否科学直接影响到通水智能调控的效果。结合分布式光纤的二冷阶段实验研究,通过实验手段进一步检验所拟定的控制指标是否合理。 　　4)根据工程实例,研究二冷阶段通水方案智能调控的算法,最后利用matlab GUI编程,建立简易的二期通水冷却方案的智能优选系统。 　　本文以水管冷却的等效热传导方程为基本指导思想,建立二期冷却期间浇筑仓温度动态预测模型,动态预测浇筑仓温度及降温速率,再拟定控制指标,实现了通水方案的智能优选。在实际工程中应用,既可以避免机械的按照设计规范进行通水冷却施工,提高温控效率和质量,又可以节省大量的劳动力,提高工作效率和管理质量。