施工參數(shù)對心墻礫石土滲透系數(shù)影響研究

張返成

(吉安市螺灘水利水電中心，江西 吉安 343060)

滲透系數(shù)可反應(yīng)心墻堆石壩內(nèi)部的滲流情況，該因素對大壩的力學性能及穩(wěn)定性影響顯著，近年來，許多專家學者針對心墻內(nèi)部滲流情況開展相關(guān)研究。

張超萍等人[1]基于監(jiān)測數(shù)據(jù)，對某心墻堆石壩的滲流情況進行監(jiān)測，分析不同防滲效果對其滲流情況的影響，結(jié)果表明，防滲墻的防滲效果最好。許云鵬等人[2]基于土壤水分特征曲線，建立心墻堆石壩的滲流模型，分析該模型預(yù)測其滲漏系數(shù)的精度，結(jié)果表明，該模型可準確反應(yīng)大壩內(nèi)部的滲流情況，準確性較高。丁艷輝等人[3]對某水庫大壩的滲流及變形規(guī)律進行監(jiān)測，分析大壩頂部發(fā)生不均勻沉降的原因，結(jié)果表明，大壩內(nèi)部滲流會導(dǎo)致壩頂變形，但是大壩總體穩(wěn)定性及安全性較高。王芳等人[4]結(jié)合正交試驗與數(shù)值模擬，分析庫水位變化條件下，某心墻堆石壩的變形及滲流規(guī)律，結(jié)果表明，大壩變形與心墻內(nèi)部的滲流情況有關(guān)，且與滲透系數(shù)呈正比。楊啟貴等人[5]以某瀝青混凝土心墻堆石壩為研究對象，對其壩體的滲流及穩(wěn)定性進行計算，并分析動、靜荷載下壩體的變形情況，并依據(jù)計算結(jié)果，對大壩進行設(shè)計，為后續(xù)滲流控制提供相關(guān)參考依據(jù)。

本研究以某水利工程的心墻堆石壩為研究對象，基于鯨魚優(yōu)化算法，構(gòu)建滲透系數(shù)預(yù)測模型，分析各種因素對滲透系數(shù)的影響。

1 工程概況

本研究以某水利工程為研究對象，工程由大壩樞紐、供水工程兩部分組成，大壩為面板堆石壩，防滲體為礫石土直心墻，最大壩高63.0m，壩頂高程1668.0m，壩軸線長121.84m。流域地處第二地形階梯帶，地貌屬高原中山溝谷地貌類型，地下水由大氣降雨及地表徑流的補給，通過脈狀流和巖溶管道流形式往低處排泄，最終呈分散狀或集中形式排出地表補給下游河流。庫區(qū)為溝谷地形，出露地層為峨眉山玄武巖組(P2β)的碎屑巖地層及第四系覆蓋層，該地區(qū)不良物理地質(zhì)現(xiàn)象總體發(fā)育較弱，主要表現(xiàn)為風化、岸坡卸荷、第四系堆積體等，分布在河流、溝谷兩岸緩坡及坡腳地帶。

2 滲透系數(shù)預(yù)測模型構(gòu)建

本研究基于鯨魚優(yōu)化算法，構(gòu)建滲透系數(shù)預(yù)測模型，分析各種因素對滲透系數(shù)(k)的影響，其目標函數(shù)如式(1)所示。

k=f(Cu，Cc，D5，D0.075，w，N0，N1，N2，H)

(1)

式中，Cu—不均勻系數(shù)；Cc—曲率系數(shù)；D5—粒徑大于5mm顆粒質(zhì)量分數(shù)，%；、D0.075—粒徑小于0.075mm顆粒質(zhì)量分數(shù)，%；w—含水率，%；Ni—碾遍次數(shù)，次；H—壓實厚度，m。

采用最大信息系數(shù)(MIC)分析式(1)中參數(shù)對滲透系數(shù)的影響，其計算公式如式(2)所示。

(2)

式中，p—聯(lián)合概率；I—互信息。

為分析不同參數(shù)對心墻礫石土滲透系數(shù)的影響，分別選取9組數(shù)據(jù)，對滲透系數(shù)進行預(yù)測，其輸入?yún)?shù)見表1。

表1 輸入?yún)?shù)

3 結(jié)果分析

BPNN模型和WOA-SVM模型是鯨魚優(yōu)化算法中兩種常見的訓(xùn)練算法，為選取合適的算法模型對滲透系數(shù)預(yù)測模型進行訓(xùn)練，采用BPNN模型和WOA-SVM模型對滲透系數(shù)預(yù)測模型進行訓(xùn)練，并將其預(yù)測值與實際值進行對比，采用BPNN模型得出的測試樣本編號-滲透系數(shù)曲線如圖1所示。

圖1 BPNN模型的測試樣本編號-滲透系數(shù)曲線

由圖1可知，采用BPNN模型得出的滲透系數(shù)波動范圍范圍較大，其值集中于0～0.8×10-5cm/s間，滲透系數(shù)實際值的波動范圍在0～1.0×10-5cm/s間，二者間的最大誤差為0.7×10-5cm/s，最小誤差小于0.01×10-5cm/s，說明采用該模型對滲透系數(shù)預(yù)測模型進行訓(xùn)練的效果較好，但預(yù)測值與實際值間仍存在一定的差異，預(yù)測精度存在改進的空間。

采用WOA-SVM模型得出的測試樣本編號-滲透系數(shù)曲線如圖2所示。

圖2 WOA-SVM模型的測試樣本編號-滲透系數(shù)曲線

由圖2可知，采用WOA-SVM模型得出的滲透系數(shù)預(yù)測值波動范圍較小，其滲透系數(shù)集中于0.2×10-5cm/s～0.4×10-5cm/s，采用WOA-SVM模型得出的滲透系數(shù)大多大于滲透系數(shù)實際值，二者間的滲透系數(shù)最大差值為0.4×10-5cm/s，滲透系數(shù)最小差值小于0.02×10-5cm/s，說明采用WOA-SVM模型對滲透系數(shù)進行預(yù)測的準確性良好。綜合以上分析可得，采用WOA-SVM模型訓(xùn)練得出的滲透系數(shù)較為穩(wěn)定，其波動范圍較小，但是其預(yù)測精度劣于BPNN模型；采用BPNN模型訓(xùn)練得出的滲透系數(shù)波動性較大，但是其滲透系數(shù)預(yù)測結(jié)果與實際值間的差值較??；以上兩種模型對于心墻礫石土的滲透系數(shù)的預(yù)測效果及精度良好，且各有優(yōu)勢，但是其預(yù)測精度仍存在可以改進的空間，為進一步提高滲透系數(shù)預(yù)測效果和預(yù)測精度，可以結(jié)合BPNN模型和WOA-SVM模型對滲透系數(shù)預(yù)測模型進行訓(xùn)練。

根據(jù)以上分析可得，結(jié)合BPNN模型和WOA-SVM模型可提高滲透系數(shù)預(yù)測的準確性，為進一步提高滲透系數(shù)預(yù)測效果和預(yù)測精度，對比分析BPNN模型和WOA-SVM模型結(jié)合得出的滲透系數(shù)預(yù)測結(jié)果與滲透系數(shù)實際值間的差異，測試樣本編號-滲透系數(shù)曲線如圖3所示。

由圖3可知，采用BPNN-WOA-SVM模型得出的滲透系數(shù)預(yù)測值與實際值間的差值較小，且二者間的測試樣本編號-滲透系數(shù)曲線變化趨勢具有一致性，預(yù)測值與實際值間的最大差值為0.15×10-5cm/s，對比僅使用BPNN模型和WOA-SVM模型訓(xùn)練的滲透系數(shù)預(yù)測結(jié)果可得，結(jié)合2種模型進行預(yù)測誤差減小了0.25×10-5cm/s～0.55×10-5cm/s，且預(yù)測結(jié)果較為穩(wěn)定，BPNN-WOA-SVM模型對滲透系數(shù)預(yù)測的準確性提升效果顯著。

為直觀反映BPNN-WOA-SVM模型對滲透系數(shù)的預(yù)測效果，對采用不同模型預(yù)測的結(jié)果進行誤差分析，誤差分析結(jié)果見表2。

表2 誤差分析結(jié)果

由表2可知，采用BPNN-WOA-SVM模型預(yù)測得出的滲透系數(shù)平均值與實測值間的差值最小，二者間的差值僅為0.5×10-7cm/s。通過不同模型的誤差分析可得，BPNN-WOA-SVM模型的均方誤差與平均絕對誤差有最小值，說明采用該模型的預(yù)測準確性較高。采用3種模型得出的相對分析誤差均大于2，說明以上模型的穩(wěn)定性好，能夠達到實際應(yīng)用標準，其中，BPNN-WOA-SVM模型的相對分析誤差最大，該模型的預(yù)測效果最好。

根據(jù)以上分析可得，采用BPNN-WOA-SVM模型對心墻礫石土的滲透系數(shù)進行預(yù)測的效果較好，為分析碾壓施工參數(shù)對其滲透系數(shù)的影響，以表1所示的參數(shù)為研究對象，對滲透系數(shù)進行預(yù)測，將預(yù)測結(jié)果與不考慮碾壓施工參數(shù)的預(yù)測值進行對比，其樣本序號-滲透系數(shù)曲線如圖4所示。

圖4 樣本序號-滲透系數(shù)曲線

由圖4可知，不同碾壓參數(shù)下的心墻礫石土滲透系數(shù)具有一定的差異性，其中，樣本5的預(yù)測值最大，當考慮碾壓參數(shù)預(yù)測值時，滲透系數(shù)為0.61×10-5cm/s，樣本4的預(yù)測值最小，當考慮碾壓參數(shù)預(yù)測值時，其滲透系數(shù)為0.17×10-5cm/s。對比是否考慮碾壓參數(shù)下的心墻礫石土滲透系數(shù)可得，二者得出的滲透系數(shù)具有一定的差異性，其中，考慮碾壓參數(shù)的滲透系數(shù)預(yù)測值與實測值間的差值較小，說明考慮碾壓參數(shù)對心墻礫石土滲透系數(shù)進行預(yù)測更符合實際工程的情況，預(yù)測結(jié)果更加準確。

分析碾壓參數(shù)對各倉面的滲透系數(shù)影響，見表3。

表3 碾壓參數(shù)影響結(jié)果

由表3可知，考慮碾壓參數(shù)的滲透系數(shù)與實測值間的差值較小，其中，倉面1與倉面3的預(yù)測精度最高，二者間的滲透系數(shù)平均值差值均為0.002×10-5cm/s，不考慮碾壓參數(shù)的預(yù)測精度較差，與實測值間的滲透系數(shù)差值均大于0.2×10-5cm/s，說明碾壓參數(shù)對心墻礫石土滲透系數(shù)的影響較大，為提高預(yù)測結(jié)果的準確性，應(yīng)考慮碾壓施工參數(shù)對滲透系數(shù)的影響[6]。

以表1中的參數(shù)為研究對象，對考慮碾壓參數(shù)下的心墻礫石土滲透系數(shù)進行預(yù)測，對比不同模型下的預(yù)測結(jié)果，其樣本序號-滲透系數(shù)曲線如圖5所示。

圖5 樣本序號-滲透系數(shù)曲線

由圖5可知，采用WOA-SVM模型得出的預(yù)測結(jié)果與實測值間的差值最大，說明采用該模型對心墻礫石土滲透系數(shù)進行預(yù)測的精度最低，采用BPNN-WOA-SVM模型得出的樣本序號-滲透系數(shù)曲線與實測值曲線的吻合度最高，說明采用組合模型可顯著提升心墻礫石土的滲透系數(shù)的預(yù)測精度。

4 結(jié)論

本文以某心墻堆石壩為研究對象，基于鯨魚優(yōu)化算法，構(gòu)建滲透系數(shù)預(yù)測模型，分析各種因素對滲透系數(shù)的影響，對比僅使用BPNN模型和WOA-SVM模型訓(xùn)練的滲透系數(shù)預(yù)測結(jié)果表明，單一模型與組合模型的穩(wěn)定性好，能夠達到實際應(yīng)用標準，采用WOA-SVM模型得出的預(yù)測結(jié)果與實測值間的差值最大，精度最低，采用BPNN-WOA-SVM模型得出的樣本序號-滲透系數(shù)曲線與實測值曲線的吻合度最高，模型預(yù)測結(jié)果較為穩(wěn)定，得出的滲透系數(shù)預(yù)測值與實際值間的差值較小，對滲透系數(shù)預(yù)測的準確性提升效果顯著。施工參數(shù)對心墻礫石土滲透系數(shù)的影響較大，為提高預(yù)測結(jié)果的準確性，應(yīng)考慮碾壓施工參數(shù)對滲透系數(shù)的影響。