一种用于拟定水电站混凝土大坝变形安全监控指标的方法

技术领域

本发明属于水电站大坝监测数据分析领域，具体涉及一种用于拟定水电站混凝土大坝变形安全监控指标的方法。

背景技术

大坝安全监控指标是对在役大坝的效应量所规定的正常状态与非正常状态的界限值。对大坝运行期的监测数据进行指标拟定，合理确定监控指标或预警值，对于大坝运行管理以及状态评估具有重要的指导意义。

目前，拟定大坝安全监控指标的主要方法有：1)基于统计模型的置信区间估计法，该方法专业性强，需要专业人员编制专业的软件来计算和分析，一般电站工作人员很难掌握，不能满足和适应监控指标定期更新的需求；2)极限平衡法，该方法主要是设计阶段采取的计算方法，后期实际施工和运行与设计阶段存在偏差，不一定能反映实际情况；3)有限元分析法。该方法需要确定和简化复杂的边界条件，材料参数和实际存在差异，计算结果精度较低。4)典型小概率法。目前已有的参考文献采用典型小概率方法拟定监控指标主要是以正态分布方法为主，对数正态分布和极值Ⅰ型分布的检验方法和计算案例极少，并且检验和计算过程未进行公开详细说明，未形成系统。

关于大坝安全监测指标或预警值拟定方面目前没有相关的专利和公告。

发明内容

本发明的目的在于弥补现有大坝安全监控指标拟定时计算量庞大、过程繁琐的缺陷，提供一种用于拟定水电站混凝土大坝变形安全监控指标的方法。该方法在已有观测数据的前提下，通过粗差识别与剔除、统计和计算特征值、分布检验、极值计算等方法拟定大坝典型坝段的变形监控指标或预警值，操作简单，易于实现，且经济性好，可为水电站混凝土大坝变形的预警值拟定提供方法和途径。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种用于拟定水电站混凝土大坝变形安全监控指标的方法，包括如下步骤：

步骤1)选择需要拟定的典型坝段的变形测点，整理相关历史数据，根据过程线法和“3σ”准则初步剔除粗差，统计每年的最大值和最小值，得到一组样本：x＝{x

步骤2)计算样本统计量的特征值，由已知随机变量x的n个观测值，其统计量样本均值μ，标准差σ，变异系数δ采用下列公式估计其统计特征值：

步骤3)用K-S检验法，对样本统计量进行分布检验，确定其概率密度f(x)的分布函数F(x)；

将各监测量数值排序，x

按下列公式分别编程计算假设正态分布，对数正态分布、极值I型分布函数的理论分布F(x

式中

F(x

式中α＝1.28255/σ，u＝μ-0.57722/α；

用子样的经验分布F

根据显著性水平，查K-S检验临界值表得，得到D

步骤4)根据大坝的级别和重要性而定，确定大坝的极值的概率，进而计算出相应概率下的极值；

步骤5)变形项目监控指标从概率统计法、时段极值两个方面进行综合考虑，在满足两种方法适用条件的前提下，原则上选择上述数值中的最大或最小值。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中典型坝段通常是指混凝土大坝的最高坝段、地质薄弱坝段、合拢坝段以及日常观测中测值随时间持续发展的坝段；所选坝段的监测数据整体可靠、可信、规律性好；如果大坝在运行的第一年，变形随着水库蓄水变化较大，且后续数据相对稳定，在统计时，剔除第一年即从投运到当年年底的数据，统计年限不少于5个自然年。

本发明进一步的改进在于，步骤1)中过程线法是通过直观的方法直接剔除明显异常跳动的测值，“3σ”准则中的σ为测值系列的标准差，如果测值在[μ-3σ，μ+3σ]范围之外，认为测值异常，应剔除，其中μ为系列平均值。

本发明进一步的改进在于，步骤2)中随机变量x为统计的特征值，其中最大值和最小值分别计算。

本发明进一步的改进在于，步骤3)中的K-S检验方法中通过统计计算软件SPSS、matlab或编制计算程序实现。

本发明进一步的改进在于，步骤4)中根据大坝的级别和重要性而定，确定大坝的极值的概率，级别在三等以上的大坝，一级预警值的概率选1％，二级预警值的概率选5％。

本发明进一步的改进在于，步骤4)监控指标的最终计算和拟定如下：

(1)正态分布的计算公式：

极大值＝μ+1.645σ；极小值＝μ-1.645σ；5％概率；

极大值＝μ+2.3267σ；极小值＝μ-2.3267σ；1％概率；

(2)对数正态分布的计算公式：

极大值＝exp(λ+1.645ξ)；极小值＝exp(λ-1.645ξ)；5％概率；

极大值＝exp(λ+2.3267ξ)；极小值＝exp(λ-2.3267ξ)；1％概率；

(3)极值Ⅰ型分布的计算公式：

式中的参数计算参考步骤2)和步骤3)，其中R表示重现期，概率为5％时R＝20，概率为1％时R＝100。

本发明进一步的改进在于，步骤5)中所确定的某一测点的最大值和最小值即为在已经发生的历史荷载和条件下拟定的最终监控指标或预警值，作为后期运行时的参考和依据，并随着大坝运行条件的不断变化，每3～5年进行一次修正。

本发明至少具有以下有益的技术效果：

与现有技术相比，本发明的先进性在于在大坝变形历史极值传统概率分布K-S检验过程中，增加了极值Ⅰ型的分布检验和计算方法，进一步丰富、完善了混凝土大坝变形的典型小概率法的计算体系，弥补了历史极值不适用于正态分布和对数正态分布的情况，使拟定的大坝变形监控指标更加贴近实际。本发明方便操作、易于实现，可为水电站混凝土大坝变形的预警值拟定提供方法。

附图说明

图1为某大坝测值异常数据过程线筛选图。

图2为某大坝应变测值异常数据过程线筛选图。

图3为监控指标拟定流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明的基本思路是：选取需要分析和计算的历史数据，初步剔除粗差，如图1和图2所示，在此基础上，通过“3σ”准则进一步剔除粗差，统计每年的最大值和最小值。统计和计算极值样本的特征值，对历史极值进行分布检验，最后通过小概率法计算了典型坝段的变形监控指标，结合历史极值对监控指标进行综合拟定。

参考图1至图3，结合表1至表3实施例，本发明提供的一种用于拟定水电站混凝土大坝变形安全监控指标的方法，包括以下步骤：

步骤1)选择需要拟定的典型坝段的变形测点，整理相关历史数据，根据过程线法和“3σ”准则初步剔除粗差，统计每年的最大值和最小值，得到一组样本：x＝{x

步骤2)计算样本统计量的特征值，由已知随机变量x的n个观测值，其统计量样本均值μ，标准差σ，变异系数δ可用下列公式估计其统计特征值：

步骤3)用K-S检验法，对样本统计量进行分布检验，确定其概率密度f(x)的分布函数F(x)。

将各监测量数值排序，x

按下列公式分别编程计算假设正态分布，对数正态分布、极值I型分布函数的理论分布F(x

式中

F(x

式中α＝1.28255/σ，u＝μ-0.57722/α；其中μ和σ按步骤2)计算。

用子样的经验分布F

根据显著性水平(取0.05)，查K-S检验临界值表，得到D

分布检验结果见表2。

步骤4)根据大坝的级别和重要性而定，确定大坝的极值的概率，进而计算出相应概率下的极值。

步骤5)变形项目监控指标主要从概率统计法、时段极值两个方面进行综合考虑，在满足两种方法适用条件的前提下，原则上选择上述数值中的最大或最小值。最终拟定的监控指标(预警值)见表3。

所述步骤1)中典型坝段通常是指混凝土大坝的最高坝段、地质薄弱坝段、合拢坝段、日常观测中测值随时间持续发展的坝段以及其他需关注的坝段。所选坝段的监测数据应整体可靠、可信、规律性较好。所述步骤1)所选的历史数据，如果大坝在运行的第一年，变形随着水库蓄水变化较大，且后续数据相对稳定，在统计时，应剔除第一年(从投运到当年年底)的数据，统计年限不应少于5个自然年。

所述步骤1)中过程线法是通过直观的方法直接剔除明显异常跳动的测值，“3σ”准则中的σ为测值系列的标准差，如果测值在[μ-3σ，μ+3σ]范围之外，认为测值异常，应剔除，其中μ为系列平均值。

所述步骤2)中随机变量x为统计的特征值，其中最大值和最小值应分别计算。

所述步骤3)中D

所述步骤3)中的K-S检验方法中可通过统计计算软件SPSS、matlab或编制计算程序等方式实现。

所述步骤4)中根据大坝的级别和重要性而定，确定大坝的极值的概率，一般级别在三等以上的大坝，一级预警值的概率宜选1％，二级预警值的概率宜选5％。

所述步骤4)监控指标的最终计算和拟定如下：

(1)正态分布的计算公式：

极大值＝μ+1.645σ；极小值＝μ-1.645σ；(5％概率)

极大值＝μ+2.3267σ；极小值＝μ-2.3267σ；(1％概率)

(2)对数正态分布的计算公式：

极大值＝exp(λ+1.645ξ)；极小值＝exp(λ-1.645ξ)(5％概率)

极大值＝exp(λ+2.3267ξ)；极小值＝exp(λ-2.3267ξ)(1％概率)

(3)极值I型分布的计算公式：

式中的参数计算参考步骤2)和步骤3)，其中R表示重现期，概率为5％时R＝20，概率为1％时R＝100。

所述步骤5)中所确定的某一测点的最大值和最小值即为在已经发生的历史荷载和条件下拟定的最终监控指标或预警值，可作为后期运行时的参考和依据。

以拟定某混凝土大坝监控指标为实施例：

表1为某混凝土大坝部分典型坝段的变形历史极值统计；

表2为混凝土坝变形历史极值样本分布检验情况；

表3为变形监控指标最终拟定结果。

表1：

表2：

表3：

以上步骤、表格及附图，对本发明的基本原理特征及具体实现方式进行描述，但本发明不局限于上述具体实施方式，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、形式变换及等效结构变化等，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。