灰色优势分析在沥青混凝土面板防渗层性能研究中的应用

2014-03-15，

中国水能及电气化 2014年11期

，

(中国水电建设集团港航建设有限公司，天津 300457)

1 概述

近年来，随着我国优质沥青的开发、施工水平的提高和专业施工队伍的建立，沥青混凝土面板已被推广应用到抽水蓄能电站的库盆防渗中，如装机容量120万kW的浙江天荒坪抽水蓄能电站、装机容量100万kW的河北张河湾抽水蓄能电站以及装机120万kW的山西某抽水蓄能电站等。

沥青混凝土面板的主要构造层是防渗层，它承担主要的防渗任务。防渗层混合料中含沥青及填料较多，碾压不当易导致高温流淌或面层老化。因此研究沥青及填料含量、压实条件对防渗层性能的影响有实际意义。

本文以某抽水蓄能电站为背景，基于实际工程的试验数据，提出利用灰色优势分析理论确定影响防渗层性能的优势因素，以提高沥青混凝土面板防渗层质量控制水平。

2 灰色优势分析理论

2.1 灰色关联度

当子样容量有限，不足以反映母体的全部信息时，则称该子样具有一定灰度。运用具有灰度的子样进行数理统计缺乏准确性，并且容易导致量化结果与定性分析不一致，这时就要用到灰色系统分析方法。

灰色关联度分析法是通过因素之间发展趋势的相似或相异程度，来衡量因素间关联程度的方法。由于该方法是通过发展趋势进行分析的，因此不过分要求样本容量的多少，也不要求具有典型的分布规律，计算量小且关联度的量化结果与定性分析结果保持一致。

具体步骤如下：

a.对优化设计考虑因素的参数进行比选和计算。

b.选择参考数据列。

c.计算关联系数和关联度。

ⓐ参考数列和各比较方案数列的确定。参考数列由k个因素构成，这些因素均具备最主要性并能够确切量化：

x0{x0(k)}={x0(1),x0(2),x0(3)…x0(n)}，将每个因素的相应值记为比较方案数列x1,x2,…，x0(n)，预选方案中各因素形成方案数据列。假定有m个预选方案，每个方案包含n个因素，则形成的数据列如下：

(1)

ⓑ计算因素的绝对差。求各比较方案与参考数列各个因素间的绝对差：

Δi(k)=|x0(k)-xi(k)|

(2)

(3)

ⓒ计算关联系数。要求用作关联度计算的数列具有相同量纲，否则应进行无量纲转化。因此应先对数列进行初值化，也就是用其他数分别除以第一个数。通过初值化，除了可使数列无量纲外，还可得到公共交点(即第1点)。

关联系数ηi(k)的计算公式为

(4)

式中，ζ称为分辨系数，介于0～1之间，常取0.5。

ⓓ计算关联度。采用不同的标准选择参数，就得到不同的关联系数，这样，同一方案中存在多个不同的关联系数，不利于进一步比较分析。因此通过取各关联系数的平均值将某个方案各关联系数进行集中，该均值称为关联度。一般表示为

(5)

上式也可看作方案中各因素权重的平均值。从工程的角度来说，关联度也可表示为各因素关联系数取不同权重ζ(k)的加权平均值，即

(6)

最后进行优化决策，关联度最大的方案为最优方案。

2.2 优势分析

如果参考数列和被比较因素均大于一个时，可以进行优势分析。将参考数列称为母数列或母因素，比较数列称为子数列或子因素，母数列与子数列构成关联矩阵。如有m个母因素、n个子因素，那么就可以建立m行n列的关联矩阵。每一行元素分别为第i个母因素对n个子因素的n个关联度。

利用关联矩阵各元素间的关系，可以分析哪些因素是优势，哪些因素是非优势。关联矩阵中，每一行代表同一母因素对不同子因素的影响；每一列代表不同母因素对同一子因素的影响。

优势因素为起主要影响的因素，相应地称为优势母因素与优势子因素。

3 某沥青混凝土面板质量参数优势分析

3.1 工程概况

某抽水蓄能电站位于山西省忻州市五台县境内，是山西省目前唯一的抽水蓄能电站。电站总装机容量为1200万kW，额定水头高达644m。该站有上下两个水库，上水库有一座主坝和两座副坝，总防渗面积约为21.57万 m2，使用沥青混凝土共4.6万 m3；下水库挡水坝坝型为面板堆石坝，防渗总面积为11.25万m2，使用沥青混凝土共2.86万m3。上下库面板均为简式结构，其中整平层厚10cm，防渗层厚20cm，封闭层厚2mm。

3.2 沥青及填料偏差优势分析

对防渗层性能影响较大的因素是沥青及填料含量，因此有必要分析沥青及填料偏差对防渗层性能的影响程度。该工程分别改变沥青及填料含量进行性能检测，得到的试验结果见表1。

表1 沥青和填料含量在偏差范围内变化的试验结果

试验结果见图1、图2。可以看出，孔隙率和渗透系数随填料含量的增加变化较小，密度随填料含量的增加先减小后增大。当沥青含量偏差在±0.3%范围内时，沥青混凝土的孔隙率、密度、渗透系数都满足技术指标要求，而且变化不大；且当填料含量偏差在±1.0%的范围内时，沥青混凝土的孔隙率、密度、渗透系数也均满足技术指标要求，且变化不大。

图1 沥青含量与参数关联度示意图

图2 填料含量与参数关联度示意图

根据式(1)～式(6)计算关联度矩阵，密度的关联度计算过程见表2～表4。

表2 原始数据

表3 初始化计算

计算得到的关联度为0.570、0.698。同理可计算孔隙率和渗透系数关联度，得到关联度矩阵为

可以看出，关联度矩阵中每一行关联度相差不大，也就是说沥青含量和填料含量变化对沥青混凝土性能的影响差不多；第一列中0.576较大，表示沥青含量对渗透系数的影响最大，密度居中，孔隙率最小；第二列同理，对密度影响最大的是填料含量，孔隙率次之，最小的是渗透系数。

关联矩阵中第一行各元素较大，因此密度为沥青混凝土的优势母元素，对沥青混凝土性能影响最大，孔隙率次之。第二列的各元素均大于第一列，说明优势子元素为矿料含量，即需要重点控制填料含量。

由于试验次数偏少，灰度太大，且沥青含量与填料含量变动范围较小，所得的关联度偏小。

3.3 碾压条件优势分析

通过改变试件的碾压遍数和成型温度，分别测试不同条件下试件的孔隙率和渗透系数，以确定这两个因素对沥青混凝土密实度的影响。见表5和图3、图4。

表5 通过变化碾压条件进行敏感性试验后的结果

图3 碾压温度与参数关联度示意图

图4 碾压遍数与参数关联度示意图

a.图形分析。从以上试验结果可以看出：

ⓐ当碾压35遍、碾压温度为150～110℃时，试件的密度、孔隙率及渗透系数均合格，密度和孔隙率变化不大，但渗透系数逐渐减小，分析原因主要是碾压温度升高，沥青混凝土流动性变大使碾压更易施工，因而渗透系数变小。因此，为了保证沥青混凝土质量，碾压温度应选择较高值，但沥青在高温时比较容易老化和氧化，一般控制碾压温度在160℃左右。

ⓑ当碾压温度设为150℃时，调整碾压遍数，密度和孔隙率变化不大；当碾压遍数从30增加到40时，渗透系数先减小后增大，这是因为增加碾压遍数肯定会使沥青混凝土更加密实，但也不是始终如此，当超过35遍时，可能骨料已经被碾碎，渗透系数反而增大。这说明不可盲目增加混凝土的碾压遍数，应根据实际情况通过试验确定最佳碾压遍数。

b.灰色优势分析。上述试验虽然能够说明一些问题，但因样本数量有限，缺乏准确性和全面性。因此笔者进一步采用灰色系统方法的优势分析方法判断敏感性。计算关联度得到二行三列的关联度矩阵如下：