观音阁水库大坝主体工程已经运行了近27年,其坝体、坝基的各项基岩力学指标与物理参数在水压力的多年作用下,较建坝时期可能会产生一定程度的变化。本文以观音阁水库大坝为研究对象,采用人工神经网络智能算法反演分析坝基渗流介质的渗透系数,进而建立典型坝段的三维有限元仿真模型,利用模型计算并分析坝基的渗流场分布特征,同时建立渗透压力、渗流量及其影响因子的数学回归模型并进行分析,为观音阁水库大坝的安全评价与运行管理提供理论支撑。主要研究结论如下:（1）分别将典型坝段11#、21#、27#、42#在46组工况下不同岩层的建坝时期坝基资料作为样本数据进行训练建模,模型总体相关性较好。并利用18组实测数据对坝基近期渗透系数进行反演,渗透系数范围在1.06×10-4～2.80×10-9之间。（2）分别对4个典型坝段的坝基渗透压力、渗流量构建了确定性模型数值表达式,渗透压力确定性模型残差计算值均小于0.25m,显著水性平P-value值在0.07～2.2×10-16之间,渗透压力混合模型残差计算值均小于0.20m,显著水性平P-value值在0.017～2.2×10-4之间,将数值模型预测值与各坝段监测数值实测进行比较,渗流混合模型具有更高的预测精度。（3）对典型坝段的渗透压力、渗流量混合模型进行主成分分析发现,主河槽27#坝段由水头差产生的渗透压力权重占比达到99%左右,而靠近岸坡11#坝段由水头差产生的渗透压力占总渗透压力权重的75%左右;11#坝段坝基渗流量中有约45%的权重由上下游水位关系决定,而时间分量诱发的渗流量占总渗流量的权重约为55%。（4）利用三维有限元法构建42#坝段的坝基渗流场模型,计算结果显示帷幕灌浆后排水孔所在横剖面的基底压力存在明显折减现象,现状布设的2道排水孔将坝基底渗透压力进行二次折减后,基底压力明显降低至18Kpa～24Kpa,有效降低了坝基的渗透压力。排水孔在孔周5m～15m范围内形成渗流集中区域,坝基渗流量的主要影响区域在孔周15m范围内。