混凝土坝垂直位移安全监测数据分析

2015-11-24 08:12宋万石
水科学与工程技术 2015年5期
关键词:坝顶时效坝体

宋万石

(中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司,贵阳550081)

1 基本情况

大坝位于红水河中游的广西省境内,拦河大坝为碾压混凝土实体重力坝,坝顶高程为233.0m,最大坝高110m,坝顶总长为525m,大坝分为28个坝段。大坝从左至右沿1#~28#坝段坝顶布置了61个垂直位移监测点,1992年3月15日进行首次测量,1996年6月后开始正常监测,一般每月监测1次,资料收集截至2009年3月,其中坝体上游侧垂直位移监测点bc10-1在2005年和2006年,测点bc11-1在2004年和2005年由于门机占位暂停监测,2006年恢复正常监测,坝体下游侧垂直位移测点bc1-2只有1992年3月15日至1997年12月17日的观测数据,1997年以后数据一直缺测,在此不对其进行分析。从监测资料看,1997年上半年以前监测精度较差。1997年下半年以后,监测精度较好。因此,本文主要以1997年下半年监测资料为依据进行分析。

2 垂直位移的统计模型及其成果分析

2.1 统计模型原理

大坝属于碾压混凝土实体重力坝,垂直位移主要受水压、温度及时效等因素的影响[1-2]。因此,垂直位移δ由水压分量δH、温度分量δT、时效分量δθ组成,其公式:

式中 δ为位移值;δH为水压分量;δT为温度分量;δθ为时效位移分量。

考虑初始测值的影响及大坝运行情况,温度因子采用周期项模拟,垂直位移的统计模型可表达为[1-2]:

式中 a1i、a2i为水压因子回归系数;Hu、Hu0为监测日、始测日所对应的上游水头,即上游水位测值与坝底高程之差;b1i、b2i为温度因子回归系数;t为位移监测日到起始监测日的累计天数;t0为建模资料系列第一个监测日到始测日的累计天数;c1、c2为时效因子回归系数;θ为建模资料系列第一个测值日到始测日的累计天数t除以100;θ0为建模资料系列第一个测值日到始测日的累计天数t0除以100;a0为常数项。

2.2 垂直位移回归模型及成果分析

由坝顶、168.5m廊道及厂房(水轮机层和尾水平台)垂直位移监测资料分析表明,168.5m廊道、基础廊道和水轮机层垂直位移测值受随机因素影响较大,下面仅对坝顶和尾水平台垂直位移进行建模分析。

2.2.1 回归模型

采用逐步回归方法,对60个坝顶垂直位移测点(bc1-1~bc28-2)和尾水平台的4个测点(cc1-2~cc4-2)的垂直位移监测资料建立了回归模型。其中,上游侧测点(bc1-1~bc24-1)的建模系列为1992年3月15日~2014年12月18日的测值 (取1992年3月15日测值作为基准值),下游侧测点(bc1-4~bc28-2)的建模系列为1992年3月15日~2014年12月18日的测值 (取1992年3月15日测值作为基准值);尾水平台测点(cc1-2~cc4-2)的建模系列为1992年3月15日~2014年12月22日的测值(取1992年3月15日测值作为基准值)。

计算各测点回归模型系数及相应的模型复相关系数R、标准差S和显著性水平F及各测点垂直位移实测值、拟合值及残差过程线。限于篇幅,这里选取坝体部分坝段垂直位移精密水准统计模型回归系数统计表和坝顶上游侧垂直位移bc1-1和坝顶下游侧垂直位移bc1-4实测、拟合及残差过程线作为典型图进行展示,如表1及图1~图2。

表1 坝段垂直位移模型回归系数统计

图1 坝顶上游侧垂直位移bc1-1实测、拟合及残差过程线

图2 坝顶下游侧垂直位移bc1-4实测、拟合及残差过程线

2.2.2 精度分析

利用温度因子用周期项进行了模型的回归分析,计算可知,在64个精密水准监测点中,复相关系数大于0.9的有17个测点,介于0.8~0.9之间的测点有41个,在0.7~0.8之间的有5个测点,其余测点均为小于0.7的。同时,各模型对应的标准差S最大为5.54mm(bc26-1),最小为0.271m(bc24-1),与相应的垂直位移最大值和年变幅相比,S值较小。

由此可见,用周期项模拟温度因子的影响,建立的回归模型精度较高。

本文考虑温度周期项建立的回归模型分离各变量,并分析各影响量对垂直位移的作用。

2.2.3 各主要影响量对坝体垂直位移的影响

为了分析各分量对坝顶垂直位移的影响,以坝顶上游侧典型测点在2013年的实测垂直位移年变幅为例,依据构建的回归模型,对各个分量进行分离,具体结果如表2。

表2 2013年坝顶典型测点垂直位移年变幅分量分离统计单位:mm

结合回归分析成果,对垂直位移的各个影响量作定量分析。

2.2.3.1 水压分量

库水位对坝顶垂直位移变化有一定影响,在所有坝顶垂直位移测点中,19个测点选上水位因子。在2013年坝顶垂直位移年变幅中,库水位占0%~7%。

2.2.3.2 温度分量

温度的高低是影响坝体垂直位移变化最主要的因素,由统计模型计算结果可看出,温度分量约占总影响量的92%~99%。坝顶垂直位移所有测点均选上了温度因子,温升时,温度分量减小,即坝顶上抬;反之,温降时,温度分量增大,即坝顶下沉。

2.2.3.3 时效分量

时效分量对坝顶垂直位移的影响很小,坝顶垂直位移已基本稳定。如在2013年坝顶垂直位移年变幅中,时效分量占1%。

3 结语

(1)温度分量是3个因素中最主要的影响量。坝顶垂直位移存在以年为周期的变化规律。坝体的垂直位移随温度升高而上抬,随温度降低而下沉;温度越高,这种差值表现就愈发明显。同时,温度分量对坝体垂直位移也有滞后作用的影响,每年的8~10月份坝体位移上抬量较大,而1~3月份坝体位移下沉量较大。此外,库水位变化对坝体垂直位移也产生了一定影响,但其影响程度比温度变化小。

(2)坝顶相邻坝段各个测点数据中出现波谷的时间段很接近,具有相同的变化规律。剔除了个别突变时段之后,坝顶各个测点的垂直位移变化总体稳定。各测点在2002~2008年之间测值的突变过程主要与相应年份温度变化和基点等观测系统扰动有关。由上述分析可知,坝顶垂直位移变化规律基本正常。

[1]吴中如.水工建筑物安全监控理论及其应用[M].北京:高等教育出版社,2003.

[2]顾冲时,吴中如.大坝与坝基安全监控理论和方法及其应用[M].南京:河海大学出版社,2006.

[3]张博,陶家祥,曹其光,等.丰满大坝垂直位移监测资料分析[J].三峡大学学报(自然科学版),2010(6):25-28.

[4]向衍,郑东健,顾冲时,等.古田溪四级大坝垂直位移的突变值解析[J].水电自动化与大坝监测,2003(2):51-55.

[5]丁建军,刘国明.良浅大坝垂直位移观测资料分析[J].福州大学学报(自然科学版),2002(2):230-234.

[6]曹邱林,顾冲时.长湖大坝垂直位移性态分析[J].灌溉排水,2002(4):53-56.

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