考虑仓面实时监控厚度影响的堆石坝仓面施工仿真

杜荣祥，钟登华，关 涛，胡 炜，王乾伟



考虑仓面实时监控厚度影响的堆石坝仓面施工仿真

杜荣祥，钟登华，关 涛，胡 炜，王乾伟

(天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072)

传统大坝施工仿真将仓面碾压施工简化为单一的、确定的过程，主要通过调整机械配置以达到较为理想的施工进度．然而实际施工过程受到多种因素影响，例如碾压机的行驶状态和铺料、压实厚度等参数，均难以用设计阶段的施工参数进行仿真过程描述．基于此，本文提出了考虑仓面实时监控厚度影响的堆石坝仓面施工仿真方法．首先，对仓面实时监控获取的碾压机施工参数和仓面铺料厚度进行分析，获得其参数分布规律，作为仿真施工参数，并结合离散时间仿真方法和改进的Monte Carlo随机抽样方法建立了心墙堆石坝仓面施工仿真模型；其次，建立了碾压参数与压实厚度之间的数学关系，并根据仿真中仓面模拟的铺料厚度和碾压情况得出仿真中仓面的压实厚度；最后，建立基于仓面厚度影响的堆石坝仓面施工仿真的数学模型，并以中国西南某在建心墙堆石坝为例，进行施工仿真．仿真结果表明，本方法与实际施工进度偏差为3.59%,，与传统施工仿真偏差为7.90%,，二者相比，本方法能够更加真实地反映现场实际施工进度，通过对比分析，不考虑仓面厚度会对施工进度造成4.90%,的影响，因此仓面厚度对施工进度造成的影响不可忽视．本文提出的优化仿真模型能够为现场施工进度分析、工程决策和施工管理提供技术支持．

心墙堆石坝；施工仿真；实时监控；碾压参数；仓面厚度

心墙堆石坝具有就地取材、便于大型土石方机械施工等优势，且具有造价低、施工速度快等特点，因而成为一种非常具有竞争力的坝型[1]．由于心墙堆石坝具有建设周期长、工程量巨大、施工过程复杂和资源消耗巨大等特点，给施工进度的分析和控制带来了巨大的挑战．在传统的心墙堆石坝施工仿真研究中，通常采用固定的仓面压实厚度对大坝施工进度进行仿真分析，一般取为设计标准厚度．但是，在施工过程中不同仓面压实厚度通常会有一定差异，一般会控制在一个压实厚度合格的区间内，而现有的心墙堆石坝施工仿真研究无法对仓面压实厚度的影响进行有效考虑和分析，进而无法准确反映大坝施工进度．此外，在施工仿真中，对于碾压机施工参数采用随机抽样的方式进行模拟，在施工过程中，考虑机械施工参数在相邻时刻之间不能突变，而是逐渐变化，但是抽样过程中未能有效考虑施工参数在相邻时刻之间的影响关系，在仿真中存在施工机械参数的模拟不符合实际机械施工规律的情况，从而影响仿真结果的准确性．因此，在心墙堆石坝施工仿真过程中，有必要考虑仓面压实厚度和机械施工参数的抽样方法，从而使得施工仿真能更加符合工程实际．

仿真技术的发展可追溯至1977年，以Halpin[2]提出的循环网络技术为开端，通过在网络计划技术中应用模拟技术和排队理论，实现对循环施工过程和随机时间的模拟，从而对循环施工的运行过程进行反映．该方法成为工程建设中应用最早和最广泛的仿真技术．以此为基础，国外研究学者对施工仿真技术进行了深入研究，并获得了许多有效的研究成果，如：INSIGHT[3]、RESQUE[4]、UM-CYCLONE[5]、Micro-CYCLONE[6]、ABC[7]、Vitascope[8]、HK-CONSIM[9]、SDESA[10]．此外，许多学者还在简化离散时间仿真[11]、可视化仿真[12]、基于虚拟样机系统的仿真[13]、基于贝叶斯分析的仿真[14]等方面进行了研究．

堆石坝施工仿真方面，钟登华、胡程顺等[15]利用循环网络技术建立仿真模型，采用面向对象的方法开发了堆石坝施工仿真系统．钟登华、赵晨生等[16]通过分析大坝体型参数，把仓面整合成填筑单元，作为仿真单位进行研究，并以此对心墙堆石坝仓面碾压过程进行了精细化分析．钟登华、张琴娅等[17]基于CATIA开发平台，实现了堆石坝施工仿真过程的3D动态表达和4D模型的远程交互．钟登华、陈永兴等[18]针对沥青混凝土心墙堆石坝特点，建立了心墙堆石坝施工仿真模型，并在某工程中得到成功应用．

随着数字大坝技术的提出[19]，实时监控技术与施工仿真技术得到了有效结合，并使得施工仿真技术得到了进一步发展．钟登华、常昊天等[20]应用系统仿真技术、数据库技术、可视化技术、系统集成技术和实时监控技术，开展了高堆石坝施工仿真与优化的理论方法与技术研究．刘宁等[21]通过分析实时监控数据，提出了监控与预测信息对动态仿真系统的影响机制．钟登华、常峻等[22]将实时监控数据与施工仿真参数对比，分析实际施工进度出现偏差的原因并提出施工建议．张念木[23]提出了基于实时监控的面板堆石坝施工动态仿真模型，根据实际施工信息，实时获取并更新仿真参数，对施工进度进行动态仿真预测．

综上所述，现有的心墙堆石坝施工仿真技术缺乏仓面压实厚度对施工进度的影响分析，无法揭示仓面压实厚度对施工进度的影响；同时，缺少对施工仿真中抽样方法的研究，从而无法对碾压机的施工过程进行准确模拟和分析．

基于当前研究现状，本文在现有研究基础上做出如下2方面的改进．

(1)基于现场实测仓面平仓厚度数据，对施工仿真模型中仓面平仓厚度进行模拟，同时结合现场实测碾压施工参数和压实厚度数据，建立仓面压实厚度回归分析模型，揭示碾压参数与仓面平仓、压实厚度之间的统计关系，实现对仓面压实厚度的分析，从而分析仓面压实厚度对施工仿真结果的影响．

(2)通过分析现场实测碾压机施工信息，揭示碾压机各项施工参数的统计学规律，并以此作为施工仿真参数，同时考虑相邻时刻间碾压施工参数之间的相互影响，对施工参数抽样方法进行改进，从而减少相邻时刻施工参数的突变情况，使得仿真模型更加符合实际施工过程．

1 模型框架

基于仓面施工过程实时监控系统，对碾压施工参数统计学规律进行统计分析，并研究碾压施工参数与仓面平仓、压实厚度之间的统计关系．在此基础上建立考虑仓面实时监控厚度影响的堆石坝仓面施工仿真模型．该模型联合采用离散事件和离散时间仿真原理[10]，通过应用改进线性同余发生器(LCG)的Monte Carlo抽样方法，对心墙堆石坝仓面施工过程进行仿真分析．通过仿真计算，得到包括仓面施工时间、仓面压实厚度、碾压机配置及机械效率在内的仿真结果，同时揭示仓面厚度对大坝填筑进度的影响．模型框架如图1所示．

图1 仿真模型框架

2 考虑仓面实际厚度影响的堆石坝仓面施工仿真模型

2.1 数学模型

心墙堆石坝仓面施工是在施工条件、施工工艺和施工参数共同作用下的状态转移过程，同时，仓面厚度的控制直接决定了仓面填筑数量，从而对大坝填筑进度造成影响，心墙堆石坝填筑过程则是随着仓面不断填筑而高度不断增加的过程，施工仿真数学模型如图2所示．

图2 施工仿真数学模型

2.2 仿真流程

仿真开始时，首先输入仿真参数(包括仿真仓面边界、碾压机数量、碾压工艺、碾压机限速、碾压遍数、仓面碾压遍数达标比例控制标准和仓面压实厚度控制标准等)，初始化仿真模型．根据仿真参数确定仓面碾压工艺，并生成仓面随机平仓厚度；随后开始仓面碾压，以固定时间间隔(1,s)推进仿真时钟，产生随机碾压速度和偏转角，计算碾压机坐标位置．根据条带碾压遍数确定是否转换条带，若不转换条带，则正常推进仿真时钟，若转换条带，则以最大偏转角进行碾压条带转换，实时判断碾压机位置，当达到条带搭接(或错距)宽度后，完成条带转换，并按施工参数规律产生碾压偏转角．当仓面初碾完成后，计算仓面碾压遍数达标比例，若满足控制要求，则仓面碾压完成，若不满足控制要求，则计算相应补碾时间，并按照离散事件仿真原理，直接将仿真时钟按照相应时间步长推进．仓面碾压完成后，根据统计规律计算出仓面的压实厚度，并更新仿真参数，进行下一仓面仿真，直至所有仓面碾压完毕，仿真流程如图3所示．

图3 考虑仓面实际厚度影响的堆石坝仓面施工仿真流程

2.3 仿真参数计算方法

在施工仿真模型中，通过对现场碾压机实际施工参数进行分析，获得不同施工参数的统计分布规律，并更新到施工仿真模型中．现场实际施工数据的获取依托于心墙堆石坝仓面施工过程实时监控技术，该技术通过联合采用GPS、GPRS 和PDA 技术以及碾压过程信息实时自动采集技术和碾压过程可视化监控的图形算法等关键技术，对仓面碾压施工过程中碾压遍数、碾压轨迹、行车速度、激振力等碾压参数进行全过程、精细化、在线实时监控[20]．

仿真模型中，仓面施工过程主要体现为碾压机在碾压速度、碾压机偏转角、搭接(或错距)宽度参数的随机偏差对仓面施工进度的影响；大坝施工过程主要体现为仓面厚度的随机偏差对大坝整体施工进度的影响，本文在研究上述施工参数统计学规律的基础上，对仿真过程进行分析．

2.3.1碾压遍数

1) 碾压遍数计算方法

图4 碾压遍数计算示意

2) 碾压遍数达标率计算

心墙堆石坝主要通过对土石料进行碾压，从而达到密实的效果，碾压遍数作为重要的质量控制指标，可通过仓面碾压遍数达标比例来反映．

(1)

2.3.2 仓面压实厚度

1) 仓面平仓厚度的选择和计算规则

根据心墙堆石坝仓面施工过程实时监控系统中获取的仓面平仓厚度实时监控数据，对仓面内平仓厚度分布情况进行统计分析，对单个仓面内的平仓厚度分布情况进行模拟；同时，对多个仓面的平均平仓厚度进行统计和分析，实现对仿真中多仓面平均厚度的模拟．

2) 仓面仿真压实厚度计算

仿真开始时，根据仓面平仓厚度分析规律，在网格中生成随机平仓厚度，同时，建立碾压遍数、平仓厚度与压实厚度间的统计关系，随着仿真时钟的推进，网格碾压遍数不断变化，相应压实厚度也发生变化，当碾压结束后，得到网格的压实厚度．

 (2)

 (3)

 (4)

2.3.3 碾压历时

在仓面碾压施工仿真过程中，随着仿真时钟不断推进，仓面碾压完成区域不断增大，当碾压机将全部仓面碾压完成时，仿真结束，对应得出碾压历时，不同碾压方式对应不同碾压历时．

1) 搭接碾压

 (5)

 (6)

2) 错距碾压

 (7)

 (8)

3) 补碾历时

2.4 改进Monte Carlo抽样方法

Monte Carlo方法的基本思想是：为了求解某些数学问题，首先建立一个概率模型或随机过程，使它的参数等于问题的解，然后通过对模型或者过程的观察或者抽样试验来计算所求参数的统计特征，最后给出所求解的近似值．

在心墙堆石坝施工仿真研究中，Monte Carlo方法作为一种成熟而有效的方法得到了广泛应用，但是抽样过程中可能会存在相邻时刻样本数值差异过大的情况，从而导致仿真过程中碾压机施工参数发生突变，造成仿真参数与实际施工参数不符．因此在抽样时本文对线性同余发生器进行改进，以减小相邻时刻抽样样本间的差异，从而实现对施工参数进行抽样模拟．

线性同余发生器(LCG)作为目前应用最广泛的随机数发生器之一，由Lehmer在1951年提出．此方法利用数论中同余运算来产生随机数，故称为同余发生器．LCG方法的一般递推公式为

 (9)

 (10)

 (11)

3 工程实例

本研究以中国西南地区某心墙堆石坝为例(图5所示)，建立考虑仓面实际厚度影响的堆石坝仓面施工仿真模型，大坝坝高240,m，填筑方量3,435.32×104,m3，其中心墙料429.16×104,m3．本研究选择Ⅲ期心墙区为研究对象，填筑高程区间为1,447.0,m～1,530.5,m，对仓面碾压过程进行仿真分析．

图5 工程概况

3.1 仿真参数设置

根据施工设计方案，心墙区采用后卸式25,t自卸汽车后退法卸料，T180推土机平仓，土料的压实采用20,t振动凸块碾进退错距法碾压，错车方式为“进错退不错”，错距宽度30,cm．碾压遍数为(2＋8)遍(静压2遍，振动8遍)，碾压遍数达标比例控制值为95%,．每层压实厚度控制在0.3,m以下，碾压最大限速为2.9,km/h．

基于仓面碾压实时监控数据分析结果，系统中对各施工仿真参数规定如下．

1) 平仓厚度

单仓平仓厚度．以2,m×2,m为间隔，对单个仓面内平仓厚度情况进行统计，结果表明仓面内平仓厚度服从正态分布．经多个仓面平仓厚度统计分析，归纳出不同仓面平均平仓厚度下对应的仓面平仓厚度标准差，如表1所示，当仿真中仓面平均平仓厚度确定后，以此表中的对应规则对仿真中仓面内平仓厚度进行模拟．

图6 平仓厚度概率分布拟合曲线

表1 仓面平仓厚度均值和标准差

Tab.1 Mean value and standard deviation of spreading thickness

2) 碾压遍数与压实厚度统计规律

仓面不同碾压遍数对应的压实厚度通过现场实测得出，进行多样本测量计算后，统计碾压遍数、平仓厚度与压实厚度间的回归关系，如图7所示．

图7 碾压遍数与压实厚度关系

通过分析发现，心墙区碾压遍数和压实厚度基本满足对数关系

 (12)

3) 碾压速度

4) 碾压机偏转角

碾压机偏转角相对离散，难以用经典分布曲线拟合，采用离散概率密度函数进行描述，即

 (13)

5) 错距偏差距离

各参数分布函数如图8所示．

图8 各仿真参数拟合曲线

将上述仿真参数代入施工仿真模型中，进行仿真计算．结果分析如下．

3.2 仿真结果分析

为了验证模型的合理性，仿真成果分别与传统仿真、实际进度进行对比．同时，为了说明仓面压实厚度对施工仿真的影响，应用传统的施工仿真模型对该填筑分期进行了仿真分析和对比．

3.2.1 仿真模型验证

将上述统计参数作为仿真初始参数，对该工程Ⅲ期心墙区进行仿真分析．仿真结果与传统仿真结果和现场实际施工情况对比如表2所示．

表2 施工仿真结果对比

Tab.2 Comparison of three construction schemes

通过对实时监控数据进行分析，填筑时间段为2013-11-16—2014-05-18，除去天气等客观因素导致不能施工的天数外，共计施工177,d，按每天工作时间为20,h计，折合填筑历时3,540,h，现场共投入11台凸块碾压机进行该时段填筑．

对于碾压机利用率的计算，认为碾压机在进行心墙碾压作业时，行驶速度介于0.8,km/h和3.0,km/h之间时即为正常施工状态，对应占统计样本时长的比值为碾压机利用率．通过对现场11台碾压机进行统计后求得碾压机利用率均值为68.74%,．

传统仿真方法中，仿真的输入参数以工程经验和设计方案为主要参考，仿真工期3,880,h，按每天工作20,h计，共计耗时194,d，碾压机配置7台，机械利用率高达99.80%,．

在本研究提出的施工仿真模型中，仿真工期为170,d，需投入9台碾压机，平均机械利用率87.10%.

通过3种方案对比发现，实际施工方案耗时6个月，而设计方案为7个月，工期缩短的原因主要是施工现场加大资源投入．传统仿真方案，施工历时较长，且机械利用率高，该方案可能会导致实际施工中，机械故障率高，无法保证现场施工进度．本研究方案以现场实测数据作为仿真输入参数，仿真结果更加贴合实际．

3种方案的月填筑方量和月填筑高程对比如图9所示．通过对比分析可知，本文提出的仿真方法，月填筑强度介于实际方案和传统仿真方案之间，填筑强度更加均衡，月上升高度也更均匀．其中，第4月为2013年春节，由于部分施工人员休假，第4、5月份实际施工强度比前后时段有明显降低，从而导致实际月方量呈现出与仿真结果不同的双峰变化趋势，这也是导致本文提出的模型仿真进度与实际施工进度有所偏差的主要原因．

图9 3种施工方案对比

3.2.2 仓面厚度对施工仿真结果影响分析

采用本研究中仿真程序，按照规范设计仓面厚度对Ⅲ期心墙区施工过程进行仿真分析，计算结果如表3所示．通过仿真计算发现，按照设计标准每层按照0.3,m厚度进行施工，工期缩短了149,h，进度提高了4.9%,，碾压机机械利用率有所下降．

表3 不同仓面厚度方案仿真对比

Tab.2 Comparison of construction schemes regardless of the influence of storehouse thickness

通过上述两组对比结果可以看出，本文提出的考虑仓面实际厚度影响的堆石坝仓面施工仿真模型得到的施工仿真结果能够更加准确地反映现场施工过程；且本研究也说明了仓面厚度可对心墙堆石坝施工进度造成不可忽略的影响，需要在施工仿真模型中进行有效考虑和分析．

4 结 语

坝面碾压过程作为心墙堆石坝施工过程中重要的进度控制环节，同时，实际施工过程中存在诸多主、客观因素，给建设者施工进度管理带来影响．本文综合考虑了碾压施工参数和仓面厚度对施工进度的影响，建立了考虑仓面实际厚度影响的堆石坝仓面施工仿真模型，对仓面仿真进行精细化仿真分析．与传统仿真相比，本文基于现场实测数据，通过改进的Monte Carlo随机抽样方法，对碾压机施工随机参数的模拟机制进行了优化；同时，通过随机模拟的平仓厚度，并建立碾压遍数与碾压厚度预测模型，仿真得到仓面的压实厚度．仿真模型应用于中国西南某心墙堆石坝项目中，以Ⅲ期心墙区为分析对象，分别用传统施工仿真方法和考虑仓面实际厚度影响的堆石坝仓面施工仿真方法进行计算，从与实际结果比较看出，本模型的仿真结果工期(与实际偏差3.95%,)比传统仿真(与实际偏差7.90%,)更符合实际，碾压机械数量和设备利用率更加合理．此外，通过对不同仓面厚度的仿真结果进行对比分析，施工仿真进度的差异达4.9%,，可对施工进度造成不可忽略的影响．因此，本文提出的施工仿真模型能够更加真实反映现场实际施工情况，为现场施工进度分析、工程决策和施工管理提供了技术支持．

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(责任编辑：王新英)

Simulation Method of Rockfill Dam Based on Influence of Storehouse Thickness of Digital Monitoring

Du Rongxiang，Zhong Denghua，Guan Tao，Hu Wei，Wang Qianwei

(State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

In traditional construction simulation of rockfill dam，the storehouse construction was simplified as a single and predetermined process．Mechanical allocation was adjusted to reach the desired schedule．But the construction process was influenced by various factors，such as rolling state，spreading elevation and rolling elevation，which is difficult to be simulated by the construction parameters of the design phase．In view of such condition，a simulation method of rockfill dam is proposed in this article based on the parameters of the digital monitoring method．First，the rolling parameters and storehouse thickness based on the digital monitoring model were analyzed，the regularities of distributions were achieved，which served as parameters of the simulation model．Secondly，the relationship between the rolling passes and the rolling thickness was established，based on which the rolling thickness of the storehouse was gained after the simulation．Finally，taking a core rockfill dam under construction in southwest China as a case study，the simulation method of rockfill dam based on the influence of storehouse thickness was built．The result shown that compared with the real process，the progress deviation calculated by the simulation proposed by this article was 3.59%,，which is less than the result of the traditional construction simulation model(7.90%,)．The two methods being compared，the simulation model proposed by this article can reflect the real process more accurately．What's more，regardless of the influence of storehouse thickness，the progress deviation was 4.90%, more than considering the influence of storehouse thickness，which illustrated the importance of storehouse thickness on construction progress．By using the optimization model proposed in this article，technical support for construction progress analysis and construction management can be gained.

core rockfill dam；construction simulation；digital monitoring；rolling parameters；storehouse thickness

10.11784/tdxbz201611056

TV512

A

0493-2137(2018)04-0348-09

2016-11-25；

2017-12-16.

杜荣祥（1990—），男，博士研究生，dorx@163.com.Email：m_bigm@tju.edu.cn

关 涛，guantao0831@163.com.

国家自然科学基金资助项目(51439005，51339003)．

the National Natural Science Foundation of China(No.,51439005 and No.,51339003)．