分段法监控滩坑大坝渗流量
2021-12-22林芝孟相君薛洋童景辉
林芝,孟相君,薛洋,童景辉
(国家能源局大坝安全监察中心,浙江杭州,311122)
0 引言
土石坝作为就近采用当地土石材料修建的挡水建筑物,建造历史悠久,生命力强,得到了广泛应用。目前我国土石坝建设已突破坝高200 m级,面板坝和心墙坝逐步成为高土石坝建设的主流坝型,如云南澜沧江上的糯扎渡工程为心墙堆石坝,坝高261.5 m,是我国已建最高的心墙坝[1];湖北清江的水布垭大坝坝高233.2 m,是目前世界上已建最高的混凝土面板堆石坝[2]。随着一大批土石坝工程完工投入运行,其运行性态是运行管理、设计、施工单位和国家监管部门关注的重点,其中渗流稳定是土石坝安全运行的关键。国内外相关统计显示,渗透破坏直接导致的土石坝失事概率约占29%~44%[3]。土石坝渗流作为影响大坝结构安全的重要方面,众多学者对此开展了研究分析,之前的大量研究认为土石坝渗流受库水位、温度、降雨量的影响,属于不稳定渗流。由于渗流场内孔隙水压力会对坝体边坡的稳定性造成影响,较大的出渗坡降会使下游坝坡出现渗透变形,许多工程缺陷如防渗体破坏、管涌、渗水、裂缝等都可以在渗流效应量上得到体现,尤其是通过分析坝后渗流量的变化趋势、量值及水质情况对比,可以获得土石坝整体的渗流控制情况。然而由于大多数土石坝采用坝后量水堰,渗流量测值易受客水干扰,特别是在降雨影响下,测值往往不能直接反映大坝的渗流状况,从而影响大坝结构安全评判结论。
本研究在收集大量土石坝渗流量实测资料的基础上,尝试采用分段法分析降雨对坝后量水堰实测值的影响,构建合理的渗流量预报模型,以预测不同降雨过程影响下的渗流量值,并结合滩坑大坝的渗流量实测资料进行计算分析。
1 降雨对土石坝渗流量影响机理分析
土石坝降雨入渗是指雨水从大坝表面渗入土壤过程中不断驱替空气而饱和空隙的过程,通常根据降雨强度与土体饱和度、土体入渗能力之间的关系,将降雨入渗分为3种情况[4]:
(1)情况A:降雨强度小于土体饱和度,雨水将全部入渗,不会形成径流。
(2)情况B:降雨强度大于土体饱和度而小于土体入渗能力,雨水将全部入渗,也不会形成径流。
(3)情况C:降雨强度大于土体饱和度和土体入渗能力,此时将形成径流(以下称为降雨径流)。
以上A、B两种情况下,降雨不会对坝后量水堰实测值造成明显干扰,量水堰测值可以认为是大坝实际渗流量,即Q实测=Q大坝;C 情况下,坝后量水堰实测值可以认为是大坝渗流量和降雨径流量之和,即Q实测=Q大坝+Q径流。
要确定降雨径流对量水堰实测值的影响规律,首先要确定降雨入渗的边界条件,即降雨强度与土体入渗能力的相对关系。很多学者曾提出了各自的解决方法:高润德等[5]将入渗边界作为流量已知边界,直接将降雨强度作为边界入渗率;吴宏伟等[6]假定70%的入渗量为土体的入渗率;李兆平等[7]根据降雨强度与饱和渗透系数的关系来确定入渗率;荣冠等[8]通过有限元数值模拟的方法确定入渗边界。本研究尝试通过分析坝后量水堰实测值和降雨过程实测值之间的关系来确定。
2 分段法构建土石坝渗流量监控模型
2.1 渗流量测值相关因素分析
土石坝坝后量水堰测值主要受上游水位影响,同时在不同降雨强度和降雨过程的影响下,会受降雨径流的干扰而突增。不同降雨强度和降雨过程对量水堰测值的影响不同:当降雨强度较小、历时较短时,测值基本不受影响;当降雨强度较大或历时较长时,测值会出现异常增大。因此尝试将明显受降雨影响的实测值和不受降雨影响的实测值进行分组分析,构造不同降雨过程影响下的渗流量监控模型。
2.2 分段法构建渗流量监控模型
对于一个已知的降雨过程,坝后量水堰实测值可以表示为Q实测=Q大坝+Q径流。根据土石坝的降雨量入渗机理和量水堰实测值的相关因素分析,分段构建渗流量测值表达式:
对于运行多年且结构无异常的大坝,上游水位、气温和时效对渗流量的影响是确定的,即在相同的上游水位情况下,Q大坝是一个确定值,因此式(3)和式(4)中水位、气温和时效的函数相同,可将全序列数据组相应的上游水位、气温和时间代入式(4),得到全序列上游水位、气温和时效影响下的渗流量值。
2.3 降雨径流预测
用实测渗流量减去上述上游水位、气温和时效影响下的渗流量值,得到降雨过程与Q径流之间的函数关系,即:
借助长短期记忆人工神经网络(LSTM),以某时刻之前一定时间内(时段长度可由降雨过程对渗流量的影响数据得到或取较大值)的降雨过程数据为输入变量,以由该降雨引起的渗流量为目标值,构建降雨过程与降雨产生的渗流量的定量模型,即
式中,Qt为t时刻由降雨引起的渗流量;Pt为t时刻的降雨强度。
采用该模型可对相同降雨过程下产生的降雨径流进行预测,最后用渗流量实测值减去降雨径流,即可得到大坝渗流量。
3 滩坑大坝渗流量监控
3.1 工程概况
滩坑大坝为混凝土面板堆石坝,最大坝高162.0 m,水库总库容41.9亿m3,正常蓄水位160.0 m。工程运行多年,未见明显异常,大坝渗流状态已经稳定。大坝渗流量采用坝后量水堰形式进行观测,取2016年1月—2020年12月的量水堰实测值作为样本进行分析,实测渗流量与降雨量过程线见图1,实测渗流量与库水位过程线见图2。
图1 大坝实测渗流量与降雨量过程线Fig.1 Process curves of measured dam seepage and rainfall
图2 大坝实测渗流量与上游水位过程线Fig. 2 Process curves of measured dam seepage and up⁃stream water level
3.2 分段计算
通过敏感性分析,最终得到“前5 d累积降雨量30 mm”为本大坝降雨入渗的边界条件分割点,对前5 d累积降雨量小于30 mm的数据,采用式(3)进行回归计算,得到上游水位、气温和时间的函数表达式,将全序列数据组相应的上游水位、气温和时间代入上述回归模型方程,得到全序列上游水位、气温和时效影响下的渗流量值,见图3。用实测渗流量减去上述上游水位、气温和时效影响下的渗流量值,得到不同降雨过程影响下的降雨径流值,见图4。
图3 上游水位、气温和时效影响下的渗流量Fig. 3 Seepage under the influence of upstream water level,temperature and time effect
图4 降雨径流与降雨量测值过程线Fig.4 Process curves of rainfall runoff and rainfall
将分离得到的由降雨引起的渗流量和降雨过程数据作为LSTM 模型的训练数据,建模效果见图5,可见模型预测结果与实测降雨径流非常接近,说明模型预测精度较高。从渗流量实测值中减去降雨径流,可以得到扣除降雨影响后的大坝渗流量,见图6。
图5 降雨径流预测值过程线Fig. 5 Process curves of predicted and measured values of rainfall runoff
图6 扣除降雨影响后的大坝渗流量过程线Fig.6 Dam seepage after deducting rainfall impact
3.3 计算结果分析
对实测渗流量和扣除降雨影响后的渗流量进行对比分析,结果见表1。从表1 可见,降雨量越大,对实测渗流量的影响越大,大坝渗流量减少幅度越大。扣除降雨影响后,大坝实际渗流量均在55 L/s以内,未超出工程允许的渗流量最大值。
表1 典型降雨过程影响下扣除降雨量影响后的大坝渗流量计算结果Table 1 Dam seepage calculation results after deducting rainfall impact during typical rainfall processes
4 结语
(1)本研究在求取离散化处理的分割点L时采用多次试算的方法,可以进一步研究更为合理的分割点求取方法。
(2)预测精度主要受实测样本序列长短、取样频次、模型分段数量的影响,在保证实测样本数据质量的情况下,可以较准确地应用于受降雨影响明显的大坝渗流量监控。■