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面向大水网汾河水库大坝渗流监测系统开发研究

发布时间:2017-09-21 22:30

  本文关键词:面向大水网汾河水库大坝渗流监测系统开发研究


  更多相关文章: 渗流监测 大坝渗流监测系统 测压管 山西省大水网


【摘要】:水问题已成为21世纪威胁世界和平、威胁人类生存和生态安全的首要因素,水利是国民经济的基础产业,水资源作为国民基础生产中的重要自然资源和不可或缺的经济资源,在国民经济中占有举足轻重的经济发展地位,同时也是当代生态环境重要组成部分,在当代国家发展中具有重要的战略地位。为解决我国水资源分布不均的现实状况,通过大中型水利工程实现水资源调配是我国目前水利建设的重要策略。山西省大水网以纵贯山西省南北的黄河北干流和汾河两条天然河道为主线,将黄河、汾河、沁河、桑干河、滹沱河、漳河这六大河流及各河流上的大中型水库通过水利枢纽相连通,提高水资源灵活调度性,继而保障应急供水,实现丰枯调剂的工程体系,为全省人民的生活用水、工业用水及全省经济发展作出保障。在整个大水网工程中,涵盖60余水库在大水网调度供水过程中作为蓄水、存水、提水水库。这些水库作为大水网的重要组成部分,在大水网中的作用举足轻重,它们是否能安全稳定运行直接影响大水网水利调度状态。渗流作为大坝安全的主要评测标准,应作为重点监测对象,建立渗流监测系统,把握大坝安全状态。对大坝渗流监测系统的研究包含大坝测压管的管线布设及测压管工艺优化,硬件选型及信息传输,大水网通讯组网,渗流预测模型及渗流监测系统建立等。为大水网实现水利统一调度,水利信息统一管理,为上级决策提供便利。基于以上分析和认识,本论文的主要研究内容如下:(1)分析渗流情况对大坝安全的影响及影响渗流稳定性的相关因素。(2)分析大坝的具体情况,优化测压管管线布置,改善测压管施工工艺,保证基础设施质量,充分发挥其作用,为大坝渗流监测系统打下基础。(3)完成信息采集系统的硬件选型,及构建监测硬件的信息传输系统的通讯组网的设计研究,实现监测数据的即时采集、分析、传输、展示和应用。水库内部及与上下级之间的网络通讯的构建。(4)分析渗流量、水位、降雨、温度等监测资料,将水库大坝库水位、温度、降雨量三个变量作为参考因素构建出BP-RBF神经网络渗流预测模型,该模型同时兼备BP神经网络预测样本能力强和RBF神经网络收敛速度快的优点结合时间序列来分析预测渗流量。(5)通过对大坝整体测压管线的优化设计和硬件方面的优化选型,结合渗流预测模型编写结合渗流预测模型兼具实时观测的大坝渗流监测系统软件。实现数值模拟结果与SQL、Matlab、Excel等常用软件的无缝链接。大坝渗流检测系统是大坝安全监测系统中的重要组成部分,但对于大坝整体安全而言提供的参考还不足,如大坝表面变形监测及内部变形的问题,大坝防雷系统建立的问题,以及面向大水网整个系统的控制调度问题等等,须要做更深一步研究。
【关键词】:渗流监测 大坝渗流监测系统 测压管 山西省大水网
【学位授予单位】:太原理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TV698.12
【目录】:
  • 摘要3-5
  • ABSTRACT5-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 研究的目的和意义10-12
  • 1.2 国内外研究现状12-15
  • 1.2.1 大坝渗流监测系统研究现状12-13
  • 1.2.2 渗流预测方法研究现状13-15
  • 1.3 本文研究的主要内容15-16
  • 1.4 研究技术路线16-18
  • 第二章 水库大坝测压管的优化设计18-34
  • 2.1 工程概况18-20
  • 2.1.1 汾河水库工程概况18-19
  • 2.1.2 汾河水库大坝监测设施现状19-20
  • 2.2 测压管管线布设20-24
  • 2.2.1 测压管管线布设要求20-21
  • 2.2.2 部分汾河水库测压管管线布设情况21-24
  • 2.3 测压管工艺优化设计24-28
  • 2.3.1 影响测压管运行的主要原因24-25
  • 2.3.2 测压管工艺优化25-28
  • 2.4 测压管灵敏度试验成果分析研究28-31
  • 2.4.1 测压管的灵敏度试验方法28
  • 2.4.2 代表性测压管灵敏度试验成果表28-31
  • 2.4.3 测压管修复前后数据分析对比31
  • 2.5 测压管防护措施31-32
  • 2.6 本章小结32-34
  • 第三章 汾河水库大坝渗流数据采集与传输及其整体网络构建34-50
  • 3.1 汾河水库信息化现状及存在问题34-36
  • 3.1.1 汾河水库信息化总体状况34-35
  • 3.1.2 存在的主要问题35-36
  • 3.2 渗流监测系统数据采集系统构建36-42
  • 3.2.1 总体数据流程36-38
  • 3.2.2 渗流监测系统所采集的数据38
  • 3.2.3 信息采集硬件38-42
  • 3.3 通信网络构建42-49
  • 3.3.1 信息通信网络整体规划42-43
  • 3.3.2 汾河水库数据采集信息传输方式43-47
  • 3.3.3 汾河水库网络构建47-49
  • 3.4 本章小结49-50
  • 第四章 基于多因素影响神经网络渗流预测模型的建立50-64
  • 4.1 模型开发环境51-52
  • 4.1.1 开发语言的选择51
  • 4.1.2 模型数据来源51-52
  • 4.2 不同理论预测分析52-62
  • 4.2.1 BP神经网络下预测分析52-56
  • 4.2.2 RBF神经网络下预测分析56-59
  • 4.2.3 BP-RBF神经网络大坝渗流预测实现59-62
  • 4.3 两种理论预测结果分析62-63
  • 4.3.1 BP神经网络模型与BP-RBF神经网络模型预测结果比较分析62
  • 4.3.2 BP神经网络模型与BP-RBF神经网络模型方法总结62-63
  • 4.4 本章小结63-64
  • 第五章 “汾河水库大坝渗流监测系统”开发64-80
  • 5.1 编程语言及匹配软件选择64-67
  • 5.1.1 开发环境及编程语言选择64-65
  • 5.1.2 数据库选择65-66
  • 5.1.3 Visual Basic数据库开发技术66-67
  • 5.2 “汾河水库大坝渗流监测系统”设计67-68
  • 5.2.1 系统需求分析67
  • 5.2.2 系统目标及功能分析67-68
  • 5.3 “汾河水库大坝渗流监测系统”界面展示及功能介绍68-78
  • 5.4 本章小结78-80
  • 第六章 结论与展望80-82
  • 6.1 结论80-81
  • 6.2 展望81-82
  • 参考文献82-86
  • 致谢86-88
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的主要科研项目88

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1 李鹏r,

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