基于模糊聚类的病险水库除险加固顺序研究

连幼奇

(山西省晋中市水利建筑工程总公司，山西 晋中 030600)

受地理条件和自然环境等因素的影响，部分水库存在不稳定风险因素，变成了风险系数极高的病险水库，难以帮助附近村落及城市安全度过汛期。在传统的病险水库除险加固方法中，根据每年的汛期水位涨落变化，设置除险加固顺序，以此控制病险水库带给下游区域的危害。此方法由于考虑的影响因素较少，识别出的水库险情不够精准，影响了加固顺序，继而影响病险水库加固效果，因此提出基于模糊聚类的加固顺序设置方法。该方法考虑的影响因素全面，划分的影响因素种类明确，得出的险情系数精准，最终设置的除险加固顺序符合水库的实际情况[1- 3]。

1 病险水库存在问题

现阶段病险水库的出现主要是在水库施工建设过程中，未按照基建程序实施建设；或是由于无直接经济效益，且无稳定投入资金出现经费不足[4- 5]，导致存在以下问题：①水库基建标准低，不能满足实时变化的环境要求；②主建筑结构、渗流稳定不能满足水库基建的规范要求，抗洪效果差，加上建设时间长，很多水库资金周转成问题，不能及时维护保养，直接危及水库安全；③水库安全运行管理制度缺失，操作不规范，调度不科学；④水库运营配套设备不完善，机电设备老化破旧不能正常运行；⑤在水库建设初期对各措施考虑不周，如未安装反滤体，无安全泄洪设施标准，或安全泄洪设施标准过低，交通不发达甚至没有基础运输公路等。

2 基于模糊聚类设置病险水库除险加固顺序

2.1 基于模糊聚类提取病险水库特征

导致水库出现病险的因素很多，包括：地壳运动导致的大陆板块迁移、水库所在区域气候恶劣、岩体随着时间的增加自然脱落、附近有数量庞大的蚁群等自然环境因素；坝土碾压不结实，令大坝普遍存在漏水、渗水和散浸等情况；观测、通讯、报警、管理设施不完善等人为影响因素。因此基于模糊聚类思想，对水库影响因素聚类，提取病险水库特征[6- 8]。设置一个集合A作为所有影响因素的集合，则有A={x1，x2，…，xn}，其中xn表示存在的n个影响因素。根据集合中的xn，设置影响因素特征集合，用B来表示，且B={xa1，xa2，…，xam}，其中xmn表示对应n个影响因素x，存在m个特征数据，且a=(1，2，…，n)。将上述数据模糊聚类，得到矩阵：

(1)

对上述影响因素矩阵进行无量纲化处理，根据各项指标权重，将影响因素特征标准化处理，得到标准化后的病险水库特征ki，公式为：

(2)

式中，ki—第i类影响因素作用下的水库特征；λ—影响参数常量；ηi—各项影响因素权重指标。通过分析不同影响因素，提取病险水库的特征数据。

2.2 计算风险识别参数设计测损模型

(3)

式中，yij—水库表征病险指标为j时，获取的水库常量在第i个区间内；ωu—类别u下的除险区间中心值。结合式(2)、式(3)，得到测损模型F：

(4)

式中，ε—固定条件常量；γ—顺序参数。结合水库实际情况选取定值ε，得到不同条件下的病险水库测损值[9- 11]。

2.3 确定病险水库加固顺序

根据病险水库的所在位置，计算在汛期时的洪水量最大值，分析该水库可以调节洪水的最大调节量，根据上述条件确定病险水库的最高水位。将该数据代入式(4)中，分析该水库当前的病险程度，根据每一位置病险程度的不同，确定水库的加固顺序。该顺序可通过式(5)的计算结果进行设置：

(5)

式中，Ej—j处的险情数值；h1—洪水浪高；h2—风力高度；v1—洪水浪涌速度；v2—最大风速；μ—组合摩擦系数；T—洪水周期；D—波浪爬坡高度；S—水库蓄水总面积；θ—水域中线与风向的夹角；P—水库的泄洪渠平均坡率[12- 14]。

利用上述公式，对水库不同功能区域进行险情检测，当Ej≤10%时，说明检测位置的险情较轻，只需实时监测即可；当10%

3 试验

为验证本文方法的可行性，进行对比试验，将所研究的加固顺序与传统加固顺序相比较。

选择一个相对封闭的实验室进行试验，2台试验用计算机，计算机型号为510S- 08IKL- G3904，设备运行系统为Windows xp；选取2台数据监测仪，该监测仪型号为KDH310SC5230。连接上述2台设备，形成一个监测数据组合。下载监控软件，载入试验记录工具，同时随机选择10个病险水库作为试验对象，该水库中的各项基本参数，见表1。将这些参数默认为基本试验数据，整理归纳上传到测试软件中。

表1 试验对象基本参数

此次试验测试，设置所研究方法下的测试结果为试验组，传统方法下的测试结果为对照组。

为保证试验结果的普遍性和可靠性，模拟一个试验场景，分别用2种方法，对10个试验对象设置加固顺序，取平均结果作为最终参考数据，该测试结果如图1所示。

图1 试验测试结果

在试验对象、试验环境、试验条件以及试验参数均相同的情况下，所提出的加固顺序控制方法，得出的测试结果曲线，与理想曲线走势相似，基本与该曲线吻合，可见在相同模拟数据作用下，本文提出的方法识别风险的能力更强，得到的风险系数更加精准。而传统方法下得到的险情系数曲线，与理想曲线走势差别过大，可见该方法识别风险因素的能力偏弱，得到的险情系数存在较大偏差。综上所述，提出的方法在得到精准险情系数的前提下，所设置的除险加固顺序符合实际情况，提升了病险水库的安全等级；而传统方法由于存在较大误差，致使得出的加固顺序不符合实际情况，极易扩大水库险情。

4 结语

此次研究从传统方法对险情识别相对偏弱这一问题入手，基于模糊聚类的分析方法，结合病险水库实际情况，研究一个险情识别能力更强，除险加固顺序设置方法。从试验结果中可以看出，采用该方法得到的险情系数曲线，具有一定规律可循，更加贴合理想状态下的险情数据；反观传统方法得到的险情系数曲线，不具有规律性，且数据值存在忽高忽低的连续性变化，与实际情况不符，不适合大范围的使用。本文在研究病险水库除险加固顺序安排时，虽然得到了较优的结果，但对病险水库存在问题考虑不够全面，需进一步优化改进，同时也希望本文研究为病险水库除险加固提供依据。