基于Copula函数的混凝土特高拱坝变形风险量化模型

发布时间：2021-10-10 17:46

　　对混凝土坝运行状态的风险量化分析是大坝风险管理中的重要环节,通常使用单个变形监测点数据进行混凝土坝变形风险分析,但对于混凝土特高拱坝,同时还应考虑坝基和坝体的变形状态。因此,提出了一种基于变形监测数据和Copula函数计算混凝土特高拱坝变形风险率的方法。以四川锦屏一级混凝土特高拱坝为例,先通过构造反映变形监测量残差与风险率关系的风险概率函数,分别得到坝体和坝基变形监测量风险,再结合Copula函数考虑坝体变形和坝基变形风险的相关关系,得到锦屏一级混凝土特高拱坝的多变量变形风险率,取2014年7月2～26日变形风险进行分析,对比仅考虑坝体变形变量和同时考虑坝体、坝基变形变量的结果,多变量变形风险率考虑大坝两重要部位的风险,结果更加安全可靠。 

【文章来源】：水电能源科学. 2020,38(06)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

基于Copula函数的大坝多变形监测量风险建模流程图

图2为坝体位移和坝基位移的统计模型值和监测值过程线。由图2可看出，坝体位移和坝基位移的变化趋势相关性较高。基于位移模型值和监测值得到残差序列后，从待选分布函数中选择最佳边缘概率密度函数，计算各分布函数的参数并比较其K-S检验，RRMSE、AAIC值见表2。

由已知的单变量概率分布函数，从待选的3种Copula联合分布函数中选择最佳联合分布函数，计算各联合分布函数的参数并比较其K-S检验，RRMSE、AAIC值见表3。图4 坝基位移监测数据分布拟合曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Copula函数的甬江流域雨潮遭遇组合分析[J]. 张卫国,朱从飞,江雨田,李致家.  水电能源科学. 2018(01)
[2]基于Copula函数的入库洪水与坝址洪水关系研究[J]. 刘章君,郭生练,钟逸轩,张雅琦,舒卫民.  水文. 2016(05)
[3]基于Copula函数的不同历时降雨量组合概率研究[J]. 师义成,王文圣,吴莹.  水电能源科学. 2016(04)
[4]基于生命质量指数的病险水库除险加固效应评价方法[J]. 胡江,苏怀智.  水利学报. 2012(07)
[5]大坝安全综合分析和评价的理论、方法及其应用[J]. 吴中如,顾冲时,沈振中,赵斌,吴相豪.  水利水电科技进展. 1998(03)



本文编号：3428855