密云水库白河主坝测压管监测数据变化分析

李婵娟，焦有权，冯 吉，荀志成

(1.密云水库管理处，北京 101512；2.北京农业职业学院，北京 102442)

0 引 言

白河枢纽主坝是密云水库中最重要的一个建筑物，白河主坝位于白河溪翁庄村北约1km ，在密云县城以北约20km。坝址为无阶地的箱型河谷，两岸陡立，左岸坡85°-90°，右岸坡70°-80°。河床高程94m-98m，两岸山顶高程约250m，岸高约150m。河谷底宽900-100m，顺河方向长700m。水库总库容 43.75亿m3，设计工况水位157.5m，校核工况水位 158.5m，是一座以防洪、供水为主的多年调节大型水利枢纽工程。

坝址区岩层主要有前震旦纪片麻岩，震旦纪石英岩，中生代火成岩及第四纪砂卵石麻岩风化很深，渗透性小；石英岩节理发育，渗透性强，火成岩多呈脉状侵入两岸岩层倒转，倾向上游。由于构造发育，断层、挤压破碎带和裂隙很发育。卵石覆盖层最深达44m，平均渗透系数范围为500-800m/d。

白河主坝坝型为壤土斜心墙砂砾石坝体的土坝，坝基覆盖层防渗处理采用壤土齿槽、水泥灌浆帷幕及混凝土防渗墙的综合垂直防渗。白河主坝最大坝高66.39m，坝顶高程160m，坝顶宽8m，坝长960.2m，坝底最大宽370m，上游坝坡为1∶2.65-3.5，下游坝坡为1∶2.2-1∶2.5，滤水坝趾斜坡为1∶8，坝址排水体顶高程103m，地基防渗线全长953m，其中靠近两岸为壤土，长178.14m，中间偏西为黏土水泥灌浆帷幕，长240m；混凝土防渗墙东段长418.86m，西段长150.17m，共长569.03m。坝头右岸岩石按1∶0.75劈坡；左岸岩石斜墙部分按1∶0.7劈坡，砂砾石坝体部分按1∶0.5劈坡。坝址设排水体和排水沟，下游坝面与山坡连接处作截流排水沟。下游坝坡设有两道土坝台阶，每道宽19m。坝顶修硬化路面，上游防浪墙高1m，下游侧有路边石。沿坝顶设有路灯。坝体设有沉降位移标点37个，坝体和坝头岩岸设测压管监测点。

科学的对大坝渗流进行监测对水库安全运行、坝体安全稳定具有十分重要的意义。在监控大坝所处的渗流状态时，通常是构建大坝的渗流监控模型，由于渗流相对滞后于水库水位，因此在建立模型是，很难用某一指标去做衡量参数，工程中测压管水位经常被引入模型，因此测压管水位的数据是监测大坝安全的重要指标和参数。

因此，文章连续10a对密云水库白河主坝特征测压管水位进行监测，利用描述性统计数学原理进行计算得到特征值，通过绘制测压管数据变化图谱，对测压管水位动态变化特征进行分析，以为水库安全运行、坝体安全稳定提供科学依据。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

白河枢纽水工建筑物包括白河主坝、走马庄副坝、北白岩副坝、西石骆驼副坝、南石骆驼副坝、白河输水发电隧洞、白河泄洪支洞、白河廊道、白河泄空隧洞、走马庄隧洞、调节池工程。白河主坝共有测压管39个，均采用人工和遥测两种手段监测(遥测由监测中心负责)，整编数据以人工观测值为准。2009年，白河主坝最高库水位为137.55m(7月23日)，最低库水位为135.85m(6月27日)，水位较差1.70m。白河地区全年降水量为626.4mm，降水天数60d，最大日降水量为116.9mm(8月1日)。利用2009—2018年白河主坝10a间的监测数据，对测压管水位第10号管的数据资料进行分析。

1.2 研究方法

文章首先应用office2019 Excel对原始数据进行分析，将10a间的大量数据进行整理，筛选出数列较好的10号管数据作为研究对象，利用描述性统计数学原理，借助Origin2019b数据分析软件，对数据进行统计分析与检验。

描述性统计数学原理如下：

1)几何均值：

样本数据x1，x2，…，xn的几何均值m可以根据下式求得：

(1)

2)标准差：

有两种样本数据x1，x2，…，xn的标准差计算公式，分别为：

(2)

式中：样本均值为

(3)

3)总和：是指统计值的算术求和值。

4)极值：包括数列中最大值和最小值，最大值与最小值的差值为极差。

5)中位数：数列排序后，处于正中间的数值。

1.3 数据选取

连续10a，每年各月5日、10日、15日、20日、25日的数据统计。

2 结果与分析

2.1 连续10a每月5日测压管数据动态变化特征分析

连续10a间各月5日测压管数据统计，2009—2018年各月5日测压管数据统计表，见表1。从表1可以看出，测压管10号管的在在2011年平均值最大，达到81.07083；但从标准差来看，2011并不是最大的，而是2018年，标准差达到0.61274，说明该年度来水量年内分布非常不均匀，从标准差来看，测压管水位最均匀是2009年，它的极差只有0.16。

连续10a各月5日测压管数据变化，2009—2018年各月5日测压管数据变化图，见图1。从图1可以看出，大多数观测数据在每月5日的变化波动都比较规律，每年1、2、3月份波动不大，但在每年的9月5日，数据波动非常大，因为水库主要来水季节在7、8、9月份，这些月份的丰水年与枯水年测压管数据变化非常显著。

表1 2009—2018年各月5日测压管数据统计表

图1 2009—2018年各月5日测压管数据变化图

2.2 连续10a每月10日测压管数据动态变化特征分析

连续10a间各月10日测压管数据统计，2009—2018年各月10日测压管数据统计表，见表2。从表2中可以看出，各月份10日测压管测压管10号管的在2011年平均值最大，达到81.06417；但从标准差来看，2011并不是最大的，而是2018年，标准差达到0.61274，说明该年度来水量年内分布非常不均匀，从标准差来看，测压管水位最均匀是2009年，它的极差只有0.22。

连续10a各月10日测压管数据变化，2009—2018年各月10日测压管数据变化图，见图2。从图2可以看出，大多数观测数据在每月10日的变化波动都比较规律，每年1、2、3月份波动不大，但在每年的9月10日，监测到的数据波动非常大，因为水库主要来水季节在7、8、9月份，这些月份的丰水年与枯水年测压管数据变化非常显著。

图2 2009—2018年各月10日测压管数据变化图

2.3 连续10a每月15日测压管数据动态变化特征分析

连续10a间各月15日测压管数据统计，2009—2018年各月15日测压管数据统计表，见表3。从表3中可以看出，各月份15日测压管测压管10号管的在2011年平均值最大，达到81.06；但从标准差来看，2011并不是最大的，而是2012年，标准差达到0.61144，说明该年度来水量年内分布非常不均匀，从标准差来看，测压管水位最均匀是2009年，它的极差只有0.22。

连续10a间各月15日测压管数据统计，2009—2018年各月15日测压管数据变化图，见图3。从图3中可以看出，大多数观测数据在每月5日的变化波动都比较规律，每年1、2、3月份波动不大，但在每年的9月15日，数据波动非常大，另外7月15日监测值也发生明显波动，因为水库主要来水季节在7、8、9月份，这些月份的丰水年与枯水年测压管数据变化非常显著。

表3 2009—2018年各月15日测压管数据统计表

图3 2009—2018年各月15日测压管数据变化图

2.4 连续10a每月20日测压管数据动态变化特征分析

连续10a间各月20日测压管数据统计，2009—2018年各月20日测压管数据统计表，见表4。从表4中可以看出，各月份20日测压管测压管10号管的在2013年平均值最大，达到81.05833；但从标准差来看，2011并不是最大的，而是2014年，标准差达到0.63651，说明该年度来水量年内分布非常不均匀，从标准差来看，测压管水位最均匀是2009年，它的极差只有0.26。

连续10a间各月20日测压管数据统计，2009—2018年各月20日测压管数据变化图，见图4。从图4中可以看出，大多数观测数据在每月5日的变化波动都比较规律，每年1、2、3月份波动不大，但在每年的9月20日，数据波动非常大，同时从2016年的8月20日，数据波动也非常大，因为水库主要来水季节在7、8、9月份，这些月份的丰水年与枯水年测压管数据变化非常显著。

表4 2009—2018年各月20日测压管数据统计表

图4 2009—2018年各月20日测压管数据变化图

2.5 连续10年每月25日测压管数据动态变化特征分析

连续10a间各月25日测压管数据统计，2009—2018年各月25日测压管数据统计表，见表5。从表5中可以看出，各月份25日测压管测压管10号管的在2013年平均值最大，达到81.04167；但从标准差来看，2011并不是最大的，而是2018年，标准差达到0.61274，说明该年度来水量年内分布非常不均匀，从标准差来看，测压管水位最均匀是2009年，它的极差只有0.26。

表5 2009—2018年各月25日测压管数据统计表

连续10a间各月25日测压管数据统计，2009—2018年各月25日测压管数据变化图，见图5。从图5中可以看出，大多数观测数据在每月25日的变化波动都比较规律，但在2013年的9月25日和2018年9月25日数据波动非常大，其他时间趋于平稳。

图5 2009—2018年各月25日测压管数据变化图

3 结论与建议

1)白河主坝测压管监测数据年内是分布不均匀，从连续10a每月1次的监测数据发现，测压管10号管在每月10日的变化中，均方差最大值达到0.66055，年内各月份波动较大，这对水库大坝的管理，尤其是防渗及护岸等工作提出较高的要求。

2)白河主坝测压管监测数据年际间波动较大，整体来看，10a间测压管监测数据在79.5-82.0m之间波动，管水位波动范围接近3m，对于一个特大型水库来水，其管理难度可想而知，这也为相关工作提出更高的要求。

3)白河主坝测压管监测数据在丰水期与枯水期的差异较大，从连续10a每月10日的监测数据来看，每年1月、2月、3月数据波动最小，8月、9月数据波动最大，这与密云水库季节性来水保持正向相关性。

4)单点测压管监测数据不足以反映水库的整体变化，建议在今后的工作中，要增加测压管监测的频次，提高数据的关联性分析，强化基于大数据支撑的动态监管，实现坝体水位变化的动态实时可视化。