我国是世界筑坝大国,无论筑坝数量或规模均居世界第一,在已建的9.8万多座大坝中,90%以上为土石坝。据资料统计,在大坝失事事故中土石坝所占比例高达70.5%,其中一大部分是由于渗透破坏引起的。因此及时对土石坝的渗透损伤进行识别,发现可能出现的异常情况,从而采取措施,防止事故发生,不仅对已建水库的安全运行具有有重要实用价值,而且对提高土石坝的筑坝水平也有重要的指导意义。然而,在土石坝的理论计算与分析方面还存在着诸如材料、荷载、几何尺寸和边界条件的不确定性等问题,进行渗透损伤研究就急需对土石坝渗透特性的分布情况进行研究。因此,基于定性和定量转换模型的云理论在处理这些模糊性、随机性问题所具有的独特优势,具体研究结论如下:(1)对采样数量和采样方法进行了分析,结合取土区域的实际地形情况,采取随机取样的网格取样法取土样;而后对取土样进行室内颗分试验和渗透试验,通过试验得到土体的粒径范围,其曲率系数大多分布在1~3的范围内,表明取土区域的土体级配良好,基本可以排除土体级配和不均匀性对渗透试验的影响。(2)渗透试验后对渗透数据进行分布检验,运用P-P图、直方图并结合非参数K-S检验,证明了渗透系数服从对数正态分布而不是服从正态分布;结合云理论的知识,利用无确定度的逆向云算法得到云的特征值,并绘制云图,证明了渗透系数服从泛正态云分布。(3)根据陆浑水库1979~1999年实测测压管数据,运用逆向云计算得到期望Ex;熵En和超熵He,对各个断面测压管的云数字特征值进行了对比,进而分析水库大坝的运行状态。已知渗透系数服从泛正态云分布,用有限元计算出相应的孔隙水压力,通过云推理模型与渗透系数建立映射关系,利用云推理模拟测压管水位与防渗体渗透系数之间的非线性关系,建立了基于云推理的渗透系数不确定性反分析方法。