高拱壩施工期垂直向溫度分布智能動態(tài)預(yù)測

唐騰飛，黃耀英，周宜紅，郝 鵬，王 飛

(1.中國電建集團貴陽勘測設(shè)計研究院有限公司，貴州貴陽550081；2.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，湖北宜昌443002)

高拱壩施工期垂直向溫度分布智能動態(tài)預(yù)測

唐騰飛1，黃耀英2，周宜紅2，郝 鵬1，王 飛1

(1.中國電建集團貴陽勘測設(shè)計研究院有限公司，貴州貴陽550081；2.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，湖北宜昌443002)

針對當(dāng)前特高拱壩施工期混凝土溫控采取分區(qū)分時段通水冷卻難以實時掌握并準(zhǔn)確預(yù)測垂直向溫度分布的問題，利用分布式光纖實時在線監(jiān)測采集數(shù)據(jù)量大的優(yōu)勢，發(fā)掘其線空間內(nèi)的數(shù)據(jù)關(guān)系，基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立隱式垂直向溫度分布模型，并對某處于建設(shè)期的高拱壩垂直向溫度分布進行動態(tài)預(yù)測分析。結(jié)果表明，建立的垂直向溫度預(yù)測模型的預(yù)測溫度與實測溫度之間存在良好的相關(guān)性，能很好地反映各溫控因素與監(jiān)測數(shù)據(jù)的非線性關(guān)系，能夠準(zhǔn)確、合理地預(yù)測垂直向溫度。

高拱壩；施工期；廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；垂直向溫度分布；智能動態(tài)預(yù)測

0 引 言

目前特高拱壩的典型溫降過程和分區(qū)冷卻方案的最大特點就是，在溫度控制上按“小溫差，早冷卻，緩慢冷卻”[1]指導(dǎo)思想將溫度峰值出現(xiàn)后的降溫分為若干段降溫和控溫過程，在高度方向分別設(shè)擬灌區(qū)、同冷區(qū)、過渡區(qū)和蓋重區(qū)，自上而下形成動態(tài)溫度梯度。計算結(jié)果表明，二期水冷時的溫差大于14 ℃時，會出現(xiàn)超標(biāo)拉應(yīng)力。因此，二期水冷時的降溫幅度要嚴(yán)格控制，上下層溫差應(yīng)控制在14 ℃以下[2]，上下層溫差問題引起的裂縫則可通過合理控制溫降過程和設(shè)置上下層溫度梯度來解決[3]。在高拱壩施工期安全監(jiān)測中，垂直向溫度分布是大壩整體施工進度、仿真分析、溫控措施調(diào)整優(yōu)化的基本點。因此，對大壩施工期的垂直向溫度過程進行動態(tài)監(jiān)測十分必要。

目前國內(nèi)外大壩安全監(jiān)測中現(xiàn)有監(jiān)測模型一是基于統(tǒng)計方法建立的回歸分析模型，二是基于模糊數(shù)學(xué)或灰色系統(tǒng)理論建立的監(jiān)控模型，三是基于優(yōu)化算法和人工智能技術(shù)建立的智能監(jiān)控模型[4]。由于大壩施工期工作條件復(fù)雜，溫度影響因素眾多，無法用確切的定量關(guān)系描述，因此很難建立考慮各因素的非線性數(shù)學(xué)監(jiān)測模型。模糊數(shù)學(xué)模型需要對各項指標(biāo)賦予不同的權(quán)值，而權(quán)值的選取不可避免地帶有一些主觀性和隨意性，容易導(dǎo)致結(jié)果失真。王利杰[5]等建立了施工期混凝土壩垂直向溫度分布模型，可以采用逐步回歸分析法回歸確定式中的各系數(shù)，該模型本質(zhì)上來說是統(tǒng)計模型，雖然簡單易行，但存在著非線性映射不強等問題，不能充分反映各影響因素序列中的非線性特性，有時甚至不能保證預(yù)測精度；此外統(tǒng)計模型需要做一定的假設(shè)和事先已知確定因子。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有處理高度非線性問題的能力，且采用隱性表達式，不必像統(tǒng)計模型需要假設(shè)和事先已知確定因子，在理論上可以實現(xiàn)任意函數(shù)的逼近[6- 7]。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立各輸入量與垂直向溫度分布之間的非線性關(guān)系，動態(tài)預(yù)測未來N天的溫度信息。

1 基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)垂直向溫度分布模型

1.1 廣義回歸網(wǎng)絡(luò)理論[8]

廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、模式層、求和層、輸出層4層組成。

(1) 輸入層神經(jīng)元的數(shù)目等于學(xué)習(xí)樣本中輸入向量的維數(shù)k，各神經(jīng)元直接將輸入變量傳遞給模式層。

(2) 模式層神經(jīng)元數(shù)目等于學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目，各神經(jīng)元對應(yīng)不同的樣本，模式層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為

(1)

式中，X為網(wǎng)絡(luò)輸入變量；Xi為第i個神經(jīng)元對應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本；σ為光滑因子。

1.2 垂直向溫度分布的隱式模型

高拱壩垂直向溫度分布的預(yù)測建模問題可歸結(jié)為建立垂直向溫度與其影響因素之間非線性輸入輸出關(guān)系，所以，高拱壩垂直向溫度分布預(yù)測問題可概括為建立多輸入、多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?；炷翝仓}垂直向溫度分布是一個復(fù)雜多因素問題，涉及到混凝土澆筑倉的空間布置、澆筑時機、混凝土水泥水化反應(yīng)、通水冷卻、表面保溫等方面。從場論出發(fā)，應(yīng)用冪級數(shù)的處理方法，并結(jié)合大體積混凝土的熱傳導(dǎo)理論，在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，采用4個周期項sin(2πt/365)、cos(2πt/365)、sin(4πt/365)、cos(4πt/365)作為環(huán)境氣溫的影響因子，兩個指數(shù)函數(shù)1-e-0.318t，1-e-0.295t作為水化熱溫升和通水冷卻的影響因子，垂直向高程Z構(gòu)成的處理樣本數(shù)為網(wǎng)絡(luò)的輸入，其相應(yīng)的溫度T作為單一的輸出建立網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建混凝土澆筑倉垂直向溫度分布的隱式網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。

圖1 混凝土垂直向溫度分布的隱式模型

1.3 混凝土澆筑倉垂直向溫度分布的智能動態(tài)預(yù)測模型

根據(jù)當(dāng)前垂直向溫度分布信息，通過隱式模型訓(xùn)練當(dāng)前溫控信息數(shù)據(jù)并預(yù)測未來N天的垂直向溫度分布，通過分析預(yù)測的未來N天的垂直向溫度數(shù)據(jù)，評價當(dāng)前溫控措施下未來時刻的垂直向溫度分布是否滿足設(shè)計條件(即上下層容許溫差，冷卻水與混凝土容許溫差等)，如滿足，可繼續(xù)實施當(dāng)前溫控措施；如不滿足，可根據(jù)分析結(jié)果，調(diào)整當(dāng)前溫控措施，使其未來時間段內(nèi)的垂直向溫度分布向設(shè)計值靠攏直至滿足要求。待監(jiān)測到未來N天垂直向溫度分布信息實測值后，更新預(yù)測模型輸入輸出數(shù)據(jù)，重復(fù)上述流程，即可達到動態(tài)更新歷史數(shù)據(jù)、動態(tài)訓(xùn)練隱式網(wǎng)絡(luò)模型、動態(tài)預(yù)測未來N天垂直向溫度分布、動態(tài)評價未來N天垂直向溫度分布、動態(tài)調(diào)控當(dāng)前溫控措施的效果。混凝土澆筑倉垂直向溫度分布的動態(tài)預(yù)測模型見圖2。

圖2 混凝土澆筑倉垂直向溫度分布的動態(tài)預(yù)測模型

2 工程實例

2.1 工程背景

以西南某建設(shè)中的混凝土雙曲拱壩為例，在5、15、16、23號4個典型壩段埋設(shè)分布式光纖監(jiān)測混凝土澆筑塊溫度場，實時在線采集了大量的壩體混凝土內(nèi)部溫度數(shù)據(jù)。本文基于這些實測溫度數(shù)據(jù)分析壩體垂直向溫度分布的相關(guān)規(guī)律。

表1 隱式網(wǎng)絡(luò)模型部分訓(xùn)練樣本

sin2πt365coσ2πt365sin4πt365cos4πt3651-e-0.318t1-e-0.295t高程/m溫度/℃0.03440.99940.06880.99760.47060.4457441.312.00000.03440.99940.06880.99760.47060.4457444.311.91600.03440.99940.06880.99760.47060.4457447.311.54100.03440.99940.06880.99760.47060.4457450.311.95200.03440.99940.06880.99760.47060.4457453.311.72300.03440.99940.06880.99760.47060.4457489.319.64200.03440.99940.06880.99760.47060.4457492.319.88500.03440.99940.06880.99760.47060.4457495.320.59900.03440.99940.06880.99760.47060.4457498.321.8770

2.2 光纖布置和樣本數(shù)據(jù)選擇

該拱壩典型壩段(15號壩段)在基礎(chǔ)約束區(qū)的澆筑倉厚1.5 m，脫離基礎(chǔ)約束區(qū)后，澆筑倉厚為3.0 m。為監(jiān)測該壩段溫度狀態(tài)，從該壩段澆筑第一倉混凝土開始，就在每個澆筑倉中間層均埋設(shè)分布式光纖實時在線測溫。采用分布式光纖測溫主機進行監(jiān)測時，將測溫系統(tǒng)的空間分辨率設(shè)置為1.0 m，采樣頻率為2 h/次，采樣空間間隔設(shè)置為1.0 m，這樣可保證沿分布式光纖傳感網(wǎng)絡(luò)每米即獲得一個溫度測值。將光纖測溫數(shù)據(jù)上傳至大壩信息管理系統(tǒng)時，從外到內(nèi)依次選取10個光纖測點的溫度作為該混凝土澆筑倉的溫度數(shù)據(jù)。多個光纖測點的平均溫度作為該澆筑倉混凝土的當(dāng)前實測溫度。

選取15號壩段440～500 m高程范圍內(nèi)20個混凝土澆筑倉2011- 11- 20～2012- 01- 13分布式光纖實測溫度作為垂直向溫度分布信息，在此時間段的初始時刻48～51號倉處于二期控溫階段，52～56號倉處于二期冷卻階段，57～62號倉處于中期冷卻階段，63～67號倉處于一期冷卻階段，此后這些混凝土澆筑倉溫度由于溫控措施的影響發(fā)生動態(tài)變化，隨之其溫控階段也不斷調(diào)整變化。選2011- 11- 20～2012- 12- 31實測數(shù)據(jù)作為隱式模型的訓(xùn)練值，2012- 1- 1～2012- 01- 14數(shù)據(jù)用來預(yù)測檢驗。隱式網(wǎng)絡(luò)模型部分訓(xùn)練樣本見表1。

2.3 訓(xùn)練預(yù)測和結(jié)果分析

以2011- 11- 20～2012- 12- 31分布式光纖實測溫度信息作為訓(xùn)練樣本預(yù)測此后7d的溫度信息，即以前39個時刻的溫度數(shù)據(jù)作為樣本，預(yù)測接下來7d共140個數(shù)據(jù)點(2011- 12- 31～2012- 01- 06)的垂直向溫度；隱式網(wǎng)絡(luò)擬合效果見圖3a，預(yù)測效果見圖3b。以2011- 11- 20～2012- 01- 06分布式光纖實測溫度信息作為訓(xùn)練樣本預(yù)測此后7d的溫度信息，即以前46個時刻的溫度數(shù)據(jù)作為樣本，預(yù)測接下來7d共140個數(shù)據(jù)點(2012- 01- 07～2012- 01- 13)的垂直向溫度；隱式網(wǎng)絡(luò)擬合效果見圖4a，預(yù)測效果見圖4b。

圖3 混凝土澆筑倉垂直向溫度分布隱式模型的擬合預(yù)測效果

圖4 混凝土澆筑倉垂直向溫度分布隱式模型的動態(tài)訓(xùn)練預(yù)測

(1)從圖3可以看出，垂直向溫度分布廣義回歸隱式網(wǎng)絡(luò)模型能夠很好地完成對未來溫度的預(yù)測，未來7d預(yù)測值最大誤差為0.19 ℃，模型擬合數(shù)據(jù)、預(yù)測數(shù)據(jù)與實測溫度數(shù)據(jù)的復(fù)相關(guān)系數(shù)均在0.99以上。計算結(jié)果表明建立的垂直向溫度分布隱式模型預(yù)測精度能夠滿足工程實際要求。

(2)對比圖3、4可知，將隱式模型預(yù)測時刻(2011- 12- 31～2012- 01- 06)的溫度實測值作為動態(tài)預(yù)測模型的歷史數(shù)據(jù)，更新輸入樣本，構(gòu)建隱式動態(tài)預(yù)測模型，進預(yù)測未來7 d(2012- 01- 07～2012- 01- 13)垂直向溫度，預(yù)測溫度最大誤差為0.24 ℃，滿足預(yù)測精度的要求，且能為動態(tài)分析評價線空間內(nèi)的溫度分布提供數(shù)據(jù)支撐。

3 結(jié) 論

(1)在建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，從場論出發(fā)，應(yīng)用冪級數(shù)的處理方法，并結(jié)合大體積混凝土的熱傳導(dǎo)理論，采用4個正余弦周期項作為環(huán)境氣溫的影響因子，兩個指數(shù)函數(shù)作為水化熱溫升和通水冷卻的影響因子，垂直向高程Z坐標(biāo)構(gòu)成的數(shù)據(jù)樣本作為隱式網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，實測溫度作為輸出。實踐表明，建立的隱式模型預(yù)測精度較高，能夠滿足工程實際需要。

(2)鑒于處于施工期的高拱壩各混凝土澆筑倉在不同的溫控階段采取不同的溫控措施，導(dǎo)致垂直向分布時刻處于變化中，結(jié)合動態(tài)控制的理念，在建立的隱式模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建了施工期高拱壩垂直向溫度分布的智能動態(tài)預(yù)測模型，能為動態(tài)分析評價線空間內(nèi)的溫度分布提供數(shù)據(jù)支撐。

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(責(zé)任編輯焦雪梅)

Intelligent Dynamic Prediction about the Vertical Temperature Distribution of High Arch Dam during Construction Period

TANG Tengfei1, HUANG Yaoying2, ZHOU Yihong2, HAO Peng1, WANG Fei1

(1. PowerChina Guiyang Engineering Corporation Limited, Guiyang 550081, Guizhou, China;2. College of Hydraulic & Environmental Engineering, Three Gorges University, Yichang 443002, Hubei, China)

The concrete temperature control in construction period of high arch dam always adopts water cooling in different time and space, but it is difficult to grasp and predict the vertical temperature distribution. By using abundant online monitoring data obtained from distributed optical fiber, the relationship of data in line space is explored based on generalized regression neural network to set up an implicit expression model about the vertical temperature distribution. The model is used to predict the vertical temperature distribution of a high arch dam in construction period. The results show that the predicted temperature of model has a good relation with actual online monitor temperature and it can reflect the non-linear relationship between temperature control factors and monitoring data. The model can accurately and reasonably predict vertical temperature distribution．

high arch dam; construction period; generalized regression neural network; vertical temperature distribution; intelligent dynamic prediction

2015- 01- 26

國家自然科學(xué)基金(51079079，51209124)

唐騰飛(1987—)，男，湖北荊州人，碩士，從事水利水電工程設(shè)計工作．

TV698.1;TV642.4

A

0559- 9342(2015)12- 0054- 04