青藏高原是受气候变化影响最为明显的地区之一,气候变化驱动下的径流变化趋势及其原因备受关注.该研究采用Mann-Kendall检验和Pettitt突变点检验,分析了西藏自治区11 个水文站1980-2016年径流深的变化规律;并采用基于Choudhury-Yang方程的气候弹性法,量化了年降水、年潜在蒸发以及下垫面变化对年径流深的影响.结果表明,研究区年径流深总体呈不显著上升趋势,多个流域在1997年左右发生突变;雅鲁藏布江下游地区年径流深对气候变化和下垫面变化的敏感性明显低于其他地区;年降水量的变化是年径流深变化的主要影响因素,导致所有站点的年径流深增加,但区域差异较为明显,其中对拉萨河流域的影响最大.
山洪灾害风险预警过程中各组分(数据、水文模拟、预警方法)的不确定性对山洪风险预警不确定性的影响机制尚不明确,缺乏定量组合分析理论与方法.本文提出了一种针对山洪灾害风险预警的耦合不确定性分析方法.该方法基于水文模型模拟及动态量临界雨量进行山洪灾害风险预警,并对预警过程中降水输入、水文模拟及山洪预警方法的不确定性及其组合不确定性进行分析.在福建闽江下游流域的应用结果表明,降水输入、水文模型径流模拟、临界雨量量化方法所导致的不确定性占总体不确定性的36%、24%及40%.在耦合不确定分析下,不同风险等级(Ⅳ、Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ四个风险等级)对应的山洪灾害的发生概率平均分别为58%、65%、79%、81%.本研究发展的不确定性分析方法对于精准预报及科学防灾抗洪有着重要的实践意义.
本研究于2014年秋对牡丹江中游段两处受电站调峰影响的河段进行野外调查,对6个岸边退水潭进行水质采样和大型底栖动物采集,分析其水质特征和底栖动物群落组成,与相邻天然主河道的栖息地环境因子和底栖动物群落结构进行对比,并通过冗余分析(RDA)研究退水潭中底栖动物分布与主要栖息地环境因子之间的关系.研究表明,退水潭与主河道的水质和底栖动物组成均有显著差异,退水潭处溶解氧含量和pH值显著高于临近河道,氨氮和总氮含量较高.双翅目、半翅目和腹足纲为退水潭中的优势底栖物种,退水潭中底栖动物物种丰度、生物密度、Shannon-Wiener指数和Margalef丰富度均较河道处低.冗余分析表明退水潭中影响底栖动物群落结构的关键环境因子为溶解氧、pH值、总磷等.
合理确定地震动参数是高坝抗震安全评价的先决条件.基于《水电工程水工建筑物抗震设计规范》(NB 35047-2015)关于抗震设防类别为甲类的工程设计反应谱规定,本文开展了溪洛渡水电站设定地震及其场地相关反应谱研究.首先采用没有经过不确定校正的工程场地峰值加速度,确定了对场址地震动贡献最大的永善潜源,并在该区域内进一步确定设定地震;然后将发生概率最大的情景地震作为给定设防水准的设定地震;最后选用美国西部AS08 反应谱预测方程,生成与设计地震和校核地震对应的场地相关反应谱.研究成果可为进一步开展基于真实动力工作性态的溪洛渡拱坝抗震研究提供基础,并可为同类工程抗震安全评价提供借鉴参考.
轴流泵在偏离设计工况特别是小流量工况马鞍区附近运行时,流道内部强烈涡旋会造成剧烈的压力脉动,影响了泵组的安全稳定运行.本文以高比转速轴流泵为研究对象,对轴流泵5个流量工况点进行了整体流道三维流动计算,探讨该轴流泵运行时的非定常流动特性.数值计算采用RNG k-ε湍流模型,5个定常工况点计算的外特性曲线与轴流泵性能特点研究结果一致.对0.2Qd和1.0Qd工况进行非定常计算,结果显示,相同位置测点间的压力脉动混频幅值和频率均存在明显差异,0.2Qd工况下相同位置测点间的压力脉动峰峰值最大超过1.0Qd工况下4倍,说明此时流道内的流态分布很不均匀.测点离叶轮和导叶越近,低频脉动的主频受动静干涉引起的3fn和5fn脉动幅值就会明显增强,0.2Qd工况下流道内测点受动静干涉作用的影响更强,脉动幅值为1.0Qd工况下相同位置测点的3～5倍,且在转轮和导叶流道内影响的范围更广.结果表明,0.2Qd小流量工况运行时压力脉动比1.0Qd设计工况明显剧烈,叶轮和导叶内受动静干涉作用的影响更强,导叶流道内充满了严重的流动分离和漩涡.
As a key equipment to transport offshore oil and gas resources, the transport performance of multiphase pumps directly affects the production efficiency and transport cost of oil and gas. To study the effect of splitter blades on the flow characteristics of a multiphase pump, in this work, an ANSYS CFX code is used to numerically simulate its flows in the sections before and behind the blades at the gas volume fractions of 5%, 10%, and 15%. The results indicate the optimized single-stage head of the pump is increased by 18.9%, 23.5%, and 24.2% at the three fractions respectively. Installing the splitter blades significantly improves the pressurization performance of the pump and the effect of gas volume fraction on the velocity distribution pattern of the liquid phase in the impeller. And it can inhibit the occurrence of gas phase aggregation in the impeller and makes its gas phase distribution more uniform.
High relative humidity and temperature extremes can occur simultaneously and persist for periods of time, resulting in severe harm to human health. Here, in the case of the Jialing River basin, we use air temperature and relative humidity from the observed datasets to construct the apparent temperature,and then calculate heat wave indexes and cold wave indexes, so as to evaluate the temporal and spatial distributions and risk characteristics of heat and cold waves. The results show that in the period of 1960to 2020, the heat waves took an increasing trend, while the cold waves took a significant decreasing trend.The apparent heat wave index was approximately 2-3 times of the corresponding heat wave index, but the apparent cold wave index was slightly greater than the corresponding cold wave index. This indicates that a high relative humidity can amplify the severity of the effect imposed by a heat wave or cold wave event, and the amplification in the heat wave case is greater than that of the cold wave. Through return period analysis, we find the heat（cold） wave severity based on univariate air temperature is severely underestimated owing to the ignorance of relative humidity.
针对现有大坝渗压组合预测研究大多仅基于单一测点进行建模,忽略了大坝渗压多测点测值的时空相关性,且大多采用线性组合策略,存在难以捕捉子模型间的非线性特征等问题,提出一种考虑时空相关性的大坝渗压组合深度学习预测模型.首先,采用K近邻(KNN)优化密度峰值聚类(DPC)算法的局部密度函数,以实现渗压时序时空相关特征的提取与自适应聚类;其次,在采用小波分解(WD)对渗压时序进行多尺度细化的基础上,利用小波神经网络(WNN)捕获渗压时序数据的高频细节特征,并基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)建立渗压时序数据的低频趋势特征与时空特征、外界环境影响因子之间的高度非线性映射模型;进一步,基于长短期记忆网络(LSTM)对高、低频特征序列的预测结果进行非线性组合,以捕捉子模型之间的非线性特征.工程案例分析结果表明,相比于未考虑时空相关性的单点预测模型和采用线性组合策略的时空预测模型,所提模型的预测精度分别提高了75.7%和41.4%,验证了所提模型的有效性,为大坝渗流安全监控提供了新思路.
堆石料作为堆石混凝土中的超大骨料,其几何形态对堆石混凝土的力学性能具有显著影响.本文随机选取粒径介于3～40 cm的102 个堆石,采用多视角三维重建技术,构建了堆石料的三维数字模型库,讨论了堆石料几何形态参数间的相关性,并对其进行定量分析和评价.结果表明:采用多视角三维重建技术可有效实现高精度堆石三维模型的构建;所用堆石料中,球状颗粒占主要部分;比表面积随着粒径的增大而减小,且分布在0.08～0.2 cm2/g间的堆石料居多;磨圆度数值随着长宽比的增大而减小,与球形度均服从正态分布;三维分形维数为2.01,具有良好的分形特性.研究成果可为堆石混凝土的数值模拟提供堆石模型,也可以用于工程现场堆石料几何形态的质量评价.
解析黄土高原洪水要素变化及同步性对科学认识黄土高原生态治理水文效应,提升流域防洪减灾水平意义重大.以窟野河流域为研究对象,基于水文过程消退法,识别并解析了年最大洪水事件、特征要素及其非一致性特征;基于构建的洪水特征指标变化范围法,定量评估了不同洪水特征要素的改变强度;基于灰色关联度法,探究了不同洪水特征要素间的同步性特征.结果表明:洪水特征要素表现出显著的下降趋势,且伴随两阶段变异;水土保持、退耕还林还草及采煤开矿等人类活动协同改变着流域洪水事件的强度和特点,总体为中度改变;洪峰、洪量及洪水次数的同步性变化程度一直处于高位,且1999年后有所增强,中小洪水的致灾风险值得关注.
针对大坝变形时间序列预测问题,考虑多测点变形相关性,建立变形量时空多维输入矩阵,提出一种基于K-means聚类融合多元时空信息的Informer-AD大坝变形预测模型.首先,采用K-means聚类对变形测点进行分区;其次,引入面板数据回归模型分析分区结果;最后,提出融合多元时空信息的Informer-AD大坝变形预测模型.利用该模型对空间特征序列进行学习,通过全连接层整合空间特征,输出预测的大坝变形值.将上述预测模型运用于CT混凝土重力坝,结果表明,本文所提出的考虑时空关联性的预测方法充分挖掘大坝变形整体性态与测点空间分布特性的关系,能够更好地捕捉变形时空特性,进而提高预测精度.
现有的高拱坝施工仿真参数更新研究多是单独进行概率预测或考虑时序特性进行点预测,难以在考虑参数的时序特征的同时对其随机性进行定量描述.针对此问题,本研究利用差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型可进行考虑时序特征的概率预测,且长短时记忆网络(LSTM)模型可以学习参数时序复杂非线性特征的优势,提出基于ARIMA-LSTM的高拱坝施工仿真参数更新模型.该模型通过ARIMA模型进行参数时序线性部分预测,并利用LSTM模型对ARIMA模型输出的残差进行训练预测,将ARIMA模型得到的线性预测结果和LSTM模型预测得到的残差非线性结果融合,再进行95%置信区间的概率预测得到最终结果,实现高拱坝施工仿真参数在考虑参数的时序特征的同时对其随机性进行描述.通过与 ARIMA、ARIMA-BP、随机森林(RF)模型进行对比,本文所提出的方法具有较高精度(MSE为 0.518、MAE为0.519、RMSE为0.720),将预测得到的施工仿真参数输入到高拱坝施工系统中进行仿真计算,得到仿真结果比传统仿真精度有较大提升.
一场极端降水事件所造成的灾难性后果除与总量、峰值有关外,还与其时间分布模式有关.本文基于实测和全球气候模式降水数据,改进了三分段偏差校正方法,分析了嘉陵江流域基于时间分布模式的极端降水事件(包括日极端降水与其前后降水两部分)频次、降水量、持续时间及集中度的历史分布特征及未来演变规律.结果表明:改进的三分段偏差校正法比传统的三分段偏差校正法校正效果明显,能更有效地减小实测值与模拟值间的误差;与历史期相比,未来情景下两种主要降水类型降水量增加,持续时间延长,集中度下降;未来预估期内,两种主要降水类型的频次、降水量、持续时间和集中度总体呈现先增长后减少的趋势.
梯级水库调度相较于单库调度状态空间呈指数级增大,为解决基于表格的强化学习方法在解决梯级水库长期随机优化调度问题时面临的维数灾问题,提出采用深度强化学习中的深度Q网络算法求解.首先基于Copula函数分析梯级水库随机入库径流的联合分布函数;再根据时序差分思想分别建立目标神经网络和主神经网络,分别逼近当前和下一状态对应的动作状态价值,并采用ε-贪婪探索利用策略获取最优调度策略;最后将主要参数分步调优保障调度效益.算例对比表明,深度Q网络算法相较于Q学习算法及其改进算法提升了优化调度目标值,加快收敛速度,有效解决了梯级水库随机优化调度中的维数灾问题
针对抽水蓄能电站甩负荷过程蜗壳进口压力信号易受噪声干扰、压力脉动难以准确提取等问题,提出了一种变分模态分解和完全自适应噪声完备集合经验模态分解相结合的联合处理方法.首先对信号进行变分模态分解,以互信息为准则进行分量重构,降低排列熵值.然后对重构信号进行完全自适应噪声完备集合经验模态分解处理,叠加分量以获取与仿真信号排列熵一致的试验数据.通过工程实例研究证明,本文所提出的处理方法能较为快速和准确地分解蜗壳进口实测压力,同时利用互信息提升了使用相关系数选取分量重构的准确性,为压力脉动准确提取和分析提供了新参考.
作为一种新兴的能源生产模式,漂浮光伏加强了水域的综合利用,有效抑制了水面蒸发,同时缓解了当前的能源危机与土地危机.但漂浮光伏电站布设水域水面蒸发的研究存在实证监测数据不足、光伏板下水面蒸发机理不明、蒸发计算模型精度不高等问题.本研究以安徽省淮南潘集150 MW漂浮光伏电站为对象,原位监测获得了 2022 年 3 月—2023 年 1 月的自然水域水面蒸发数据序列与 2022 年 6 月—11 月的光伏组件板下水面蒸发数据序列.提出了漂浮光伏布设水域整体蒸发计算模型,模型采用改进的彭曼模型计算自然水域水面蒸发,同时采取基于能量守恒原理的蒸发数值模型计算光伏组件板下水面蒸发.实证数据验证了所提出模型的合理性,结果表明:光伏组件能有效抑制组件板下水面蒸发;蒸发模型R2均大于0.85,RRMSE均小于0.25,可较准确反映漂浮光伏布设水域的实际蒸发过程.漂浮光伏系统节水量计算结果显示:潘集 150 MW 漂浮光伏电站覆盖率约 45%时,年节水量高达147万m3,节水效益显著.
含自由面非稳定渗流问题广泛存在于水利工程及岩土工程中,渗流自由面通常随时间动态变化,属于动边界问题,是非稳定渗流研究的重点和难点.本文在有限元框架内提出基于改进守恒Level-Set方法的非稳定渗流自由面数值模拟方法.采用改进守恒Level Set方法在固定网格上隐式地捕捉非稳定渗流自由面,巧妙避开了其他固定网格方法在处理自由面时的困难,计算方便,且具有良好的质量守恒性和准确性.首先给出了多孔介质非稳定渗流问题的控制方程及其数值离散,之后给出了渗流自由面追踪的方法及物理特性参数的插值方法,最后通过均质土坝、非均质矩形坝、河床下渗问题等经典算例,验证了本文方法的准确性和有效性.
变形是大坝安全性态的综合反映,建立其与环境量的可靠关系模型对保障大坝长效服役具有重要意义.现有预测模型易受数据集噪声和结构参数的影响,陷入局部极值或过拟合.为提高大坝变形预测的精度和泛化能力,本文提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的BP神经网络大坝变形预测方法.该方法利用SSA筛除数据噪声信息,提取大坝变形时间序列的特征分量;之后利用IWOA优化的BP神经网络挖掘去噪后数据和环境量之间的复杂非线性关系.以白莲崖拱坝为例并与传统优化算法对比分析,结果表明奇异谱分析可以有效剔除原始资料中的异常值,通过IWOA优化后BP神经网络具有更高的预测精度和稳定性,为大坝变形监测数据分析与预测提供了一种新的可行方法.
水工混凝土侵蚀和开裂往往发生在水位波动的干湿交替区,将好氧与兼性厌氧菌混合制备微生物混凝土,可更好适应该区域在含氧量波动变化环境下的裂缝自修复.本文分别以好氧型巨大芽孢杆菌、兼性厌氧型巴氏芽孢杆菌的单一和混合微生物制备自修复剂,通过混凝土试样抗压强度、抗渗性能测试和裂缝修复量化指标分析,评估单一和混合微生物对水工混凝土力学性能和裂缝自修复效果的影响,获得好氧和兼性厌氧微生物的最佳混合比例,通过扫描电镜分析,揭示混合微生物对水工混凝土性能提升的微观机制.结果表明:内掺混合微生物的混凝土试样孔隙结构更加致密,巨大芽孢杆菌与巴氏芽孢杆菌以 4:6 的比例混合时矿化沉积效果最好,在好氧微生物呼吸作用和兼性厌氧微生物酶化作用协同影响下,混合微生物对水工混凝土力学性能、裂缝自修复效能的提升和改善效果更佳.
超高水头抽水蓄能机组拥有更长输水管路系统,在经历过渡过程时机组内部压力脉动及流动演化更复杂,常出现水力不稳定性问题.本文基于一三维耦合方法及动网格技术,对超高水头抽水蓄能机组进行了水泵断电导叶关闭过程模拟.采用时频联合分析和内流场分析相结合的方法分析了机组的瞬态特性和高幅值压力脉动并阐明了其形成机理.研究表明,在超高水头抽水蓄能机组水泵断电过程除了存在由动静干涉造成的高频压力脉动外,还存在由固定导叶区域旋涡快速移动诱发的低频压力脉动和由转轮高压进口局部回流引发的低频压力脉动,以及由活动导叶区域液流碰撞造成的高幅值压力脉动.研究可为超高水头抽水蓄能机组水力设计和运行提供一定参考.
