基于组合赋权-云模型土石坝渗流安全风险模糊综合评价

唐斌斌，吴 枫，夏雪峰，王 盼

(1.扬州市勘测设计研究院有限公司，江苏 扬州 225007；2.宝应县水务局，江苏 扬州 225800；3.宜兴市芳桥街道水利农机站，江苏 宜兴 214200)

我国水利水电的快速发展对促进国家经济发展，造福人民生活具有重要的意义。土石坝施工方便，是水利工程的重要建筑物。但土石坝渗流是水利工程常见现象，一旦发生渗流，将对人民生命财产安全产生极为严重的影响。土石坝渗流风险预测难度较大，主要原因是影响土石坝渗流风险的因素较多，难以全面考虑各个影响因素。

许多专家学者对土石坝渗流问题进行了研究。魏晶晶等[1]使用格子玻尔兹曼方法研究了不同坝体形状下土石坝渗流问题，经过验证与有限元法模拟结果较为一致。庞琼等[2]在搜集大量现场监测资料的基础上，使用回归分析方法，认为土石坝渗流具有滞后效应，并建立了效应量模型。倪沙沙[3]在非饱和渗流理论基础上，采用数值模拟的方法研究降雨雨强和时长对土石坝渗流的影响。结果表明随着时长的增加，基质吸力降低明显。雷朋，李宗坤等[4- 5]分别使用模糊理论和LHS-MC方法预测土石坝渗流风险。廖井霞[6]采用事件树法对土石坝渗水风险进行评价。目前对土石坝渗流影响因素研究和风险评价较多，而对风险等级影响评价较少，本文采用组合赋权-云模型的方法对土石坝渗流风险等级进行评价。

1 确定评价指标和开挖边坡稳定性等级

土石坝渗流受多个因素影响，最为重要的是其所处的工程地质环境；除此之外，包括人类工程活动、降水等条件。本文结合现场资料和前人研究成果[7- 8]基础上，选取坝体因素(X1渗透坡降、X2渗流量、X3浸润线位置、X4异常渗流、X5防渗排水)、坝基因素(X6渗透坡降、X7渗流量、X8异常渗流、X9防渗排水)、坝肩因素(X10渗透坡降、X11渗流量、X12地下水位)这11个指标作为土石坝渗流风险评价指标。风险等级分为5级，Ⅰ～Ⅴ级风险由高到低，评估区间为(0，2)(2，4)(4，6)(6，8)(8，10)。评价指标也按此分布，取值可根据专家现场打分。评价指标体系如图1所示。

图1 评价指标体系

2 云模型-组合赋权评价模型

2.1 云模型

李德毅[9]在1995年提出了云模型的概念，现应用于风险评价、算法改进、数据挖掘、智能控制等各个行业，效果显著。

影响边坡稳定性因素众多且影响程度各不相同。之前许多方法只为了解决随机性或者模糊性问题，对不确定问题尚未解决。对于不确定性的表现，云模型具有一定的优势，采用云模型方法可将不确定性变为确定度量值。

2.2 组合赋权

(1)Roughset理论优化层次分析法

20世纪70年代Satty[10]提出层次分析法(AHP)，应用于确定不同层次的指标权重。该方法简便，但受人为影响较大而存在误差。为此，使用Roughset理论[11]对层次分析法进行改进，使得选取的权重结果更加客观。

计算方法如下：

σCB(A)=γC(B)-γC-A(B)

(1)

式中，σCB(A)—属性集C中去掉A后对B的影响程度；γC(B)—属性B对属性集C的关联度；γC-A(B)—属性B对去掉了属性A后的属性集的关联度。将式(1)的计算结果两两相除，可得到相对的重要程度：

(2)

(2)熵值法

熵可以定量表达一个系统的无序和有效性。边坡稳定性具有多变性，时间、地点不同稳定性也可能不同。传统方法较难客观赋权各个评价指标。使用熵值法，构建矩阵，减小了赋权过程中人为主观影响。

(3)

(4)

式中，yj—指标值；p—指标个数。

综上所述，可采用式(3)、(4)求出各指标权重。

(3)评价方法

采用组合赋权的方法，对选取的定性定量指标赋予权重。设Roughset理论改进层次分析法得到权重为wi′，熵值法计算得到的权重为wi″，设层次分析法和熵值法权重的距离函数为d(wi′，wi″)，其表达式为:

(5)

组合权重为wz：

wz=αwi′+βwi″

(6)

式中，α,β—分配系数，满足以下条件：

d(wi′，wi″)2=(α-β)2

(7)

α+β=1

(8)

各指标权重见表1。

表1 评价指标权重

2.3 云模型参数的选取

在选取了评价指标的条件上，汪明武等[13]提出了云参数(Ex，En，He)的求解公式：

(9)

式中,Bmax，Bmin—分别为某等级标准的最大和最小边界；k—常数。为了评价结果清晰可辨别，作出以下修改，见表2。

表2 云模型的数字特征

2.4 评价云模型指标的生成

使用云模型确定参数，使用云发生器对选取的12个指标生成标准云云模型，如图2所示。

计算某一评价指标数据隶属于云的确定度，结合权重，得到综合确定度：

(10)

式中，δi—确定度；ωz—评价指标组合权重。根据综合确定度值，土石坝渗流风险等级L的判别模型为：

L=max{U1，U2，…，Un}

(11)

图2 评价标准云云图

3 工程应用

为了对模型适应性进行验证，选取了某项目的土石坝渗流(B1为例)，该坝坝顶长为76.0m，宽为4.7m。最大坝高20.0m。在坝体各部位不只有测压孔，用于对渗透坡降的监测，并布置有渗流量监测仪，监测资料完备。本次监测考虑为正常运行的监测。

使用云发生器确定该指标隶属于各级别的确定度：U(Ⅰ)=0.0，U(Ⅱ)=0.0，U(Ⅲ)=0.0319，U(Ⅳ)=0.6444，U(Ⅴ)=0.3247；因此，计算土石坝渗流等级隶属于Ⅳ级。

由表3可知，B1～B5的稳定性等级依次为，Ⅳ、Ⅳ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ；本文方法分析结果与工程地质评价结果相吻合，表明运用本文方法对土石坝渗流风险等级进行评价是可靠的。

表3 评价结果对比

4 结论

本文通过建立组合赋权-云模型评价方法，对土石坝进行评价预测，获取渗流安全风险情况，结论如下：

(1)在对89个土石坝资料收集和对计算土石坝渗流工程地质条件调查的基础上，选取了12个评价指标。使用Roughset理论改进层次分析法和熵值法组合得到每个指标较为客观的权重，并使用云模型的方法对土石坝渗流风险等级进行评价。

(2)通过组合赋权方法确定了影响土石坝渗流风险等级的主要因素为：渗流坡降、渗流量。土石坝B1～B5的稳定性情况依次为：Ⅳ、Ⅳ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ，与实际工程情况相符合。工程实例的运用表明，文中提出的计算方法对边坡开挖后稳定性预测评价方便简单、快捷有效，为土石坝渗流风险等级评价提供了一种新的方法

(3)该方法对土石坝渗流风险等级评价具有一定的指导意义。同时该方法处于初步研究阶段，也存在以下需要解决的问题：①怎样更好划分影响土石坝渗流风险等级的因素；②怎样选取评价指标才能更好评价土石坝渗流风险等级；③怎样考虑不同指标直接的互相影响；④样本的选取怎样才能更具有普遍适用性。