大坝渗漏监测数据分析方法及预警机制研究

引言

大坝是水利工程的核心建筑物，大坝的安全关系着下游人民群众生命财产安全和社会经济的稳定。渗漏是大坝最常见的一种病害形式，若出现长期渗漏的情况将会导致坝体滑坡、管涌、溃坝的发生。传统意义上的渗漏监测主要采用人工巡查或者单一传感器采集的方式，数据的覆盖面较小、响应的时间较长，且误报率较高，无法满足现代化大坝的管理要求。

一、大坝渗漏监测数据特征与挑战

1.1 多源异构、时空关联的数据属性

大坝渗漏监测信息包含多类传感器：渗压、渗流、位移、温度、环境湿度等，来源多种多样，有长时序的数据，也有可能是某一时点下瞬时测量的结果，不同类型的数据在时间尺度（秒级/小时级/日级）上、空间尺度（坝体/坝基/坝肩）上都有很大不同，需要将不同源的数据进行数据对齐以及空间插值以达到时空关联的目的。渗漏是一个渐进的过程，在渗漏的初期，渗漏的信息可能会被环境中的一些噪声掩盖，在大量数据之中，要去寻找一些比较微小的异常信号是比较困难的事情。

1.2 环境干扰和数据噪声的问题

大坝运行工作受到气候环境的影响较大，降雨、库水位高低、气温等因素都会使监测的数据偏离正常值。比如：突然出现的大雨会造成坝面的渗压增大，会产生异常值误报；环境温度的变化会引起混凝土的热胀冷缩，使位移传感器产生波动。除此之外，由于传感器老化、电磁干扰、数据传送等容易产生一些随机噪声数据，所以会导致监测数据的质量下降。对于这样的情况，传统滤波方法（如移动平均、小波变换）在对噪声去除的过程中不能同时解决多种噪声的问题，应该利用自适应滤波与机器学习来达到更好的清洁数据的效果。

1.3 渗漏模式的复杂性和动态演化

渗漏模式受到坝体材料、地质条件和运行工况等因素的影响，呈非线性、时变性和不确定性特征，不同坝型的渗漏模式不同。例如：对于混凝土坝，其渗漏可能随时间沿坝基裂缝逐步扩大后形成渗透通道；而对于土石坝，渗漏主要是以渗透破坏的形式随时间形成管涌群。渗漏的发展过程可以分为三个阶段：初始渗漏、缓慢扩展以及加速恶化。每个阶段对应的数据特性有较大差别。现有基于固定阈值的预警方法不能适应渗漏模式的动态变化，需要建立自适应预警模型来获取渗漏的演进规律。

二、大坝渗漏监测数据分析方法

2.1 多源数据融合及特征提取

多源数据融合有利于提高渗漏检测的精度。通过建立“渗压-渗流-位移-温度”多参量关联模型可以发现多源数据之间的内在关系：渗压增大时伴随渗流及坝体位移增大，则说明渗漏通道被进一步打开；渗流或渗压不稳定时伴随渗压异常波动现象，则可能存在冻胀作用。在特征提取方面，在时域内利用均值、方差和峰值等来描述信号的特征；在频域内运用傅里叶变换、小波包分解等方法提取信号的频谱特征；通过时频联合分析中的 HHT、TeGM 的方法来得到渗漏的统计特征和频谱特征；从漏诊、误诊方面考虑引入了深度学习中自编码器（Autoencoder）、卷积神经网络（CNN），可获得多源数据中是否存在异常的数据，并且不需要人为干预便可识别出哪一部分的异常。

2.2 基于机器学习的异常检测模型

机器学习算法应用到渗漏异常检测上表现出了较为优秀的性能，其中 SVM 采用高维空间分离的方法，进行小样本情况下的正常/异常分类；RF 是把大量的决策树融合在一起以提高模型鲁棒性的方法，适合于处理高维、非线性的数据；LSTM 捕捉到时间序列长期依赖的能力，适合建立渗漏演化的模型，用 LSTM 网络进行渗压时间序列的预测，用其预测误差做为异常分数，当预测误差超过动态阈值时触发报警。

2.3 渗漏指数模型的建立及验证

渗漏指数为多个参数的渗漏风险度量量化结果，在此采用主成分分析法（PCA）和层次分析法（AHP）结合的方法计算各个参数的权重，然后建立加权渗漏指数模型：渗漏指数=0．4×渗压异常系数 +0 ． 3× 渗流量异常系数+0． 2× 位移异常系数 ₊₀ ． 1× 温度异常系数。利用将原始数据转换成[0，1]区间的异常系数，表达参数相对于正常情况的偏移程度。

三、大坝渗漏预警机制优化策略

不能因为固定阈值预警方法不能跟随渗漏机理的变化而僵化地应用该方法，所以要制定相应的动态阈值调整策略，根据经验以及数据或参数的不同组合采用滑动窗口算法计算得到不同时间段内的数据分布特征（均值、方差等），更新预警阈值；比如降雨季节应适当放松渗压阈值，以免频繁误报；旱季时节应该加强管控，加大过低预警值，严控隐患，尽量减少已经存在的缺陷引起的安全风险。

3.2 多级预警，多级响应

建立“蓝色-黄色-橙色-红色”的预警体系，并按照蓝色预警（潜在风险）、黄色预警（轻度风险）、橙色预警（中度风险）、红色预警（重度风险）分级确定不同的触发条件及对应的应对措施。蓝色预警时，渗漏指数略超过标准，需要加强对监测次数；黄色预警时，渗漏指数呈上升趋势，进入巡查状态；橙色预警时，渗漏指数突然增大，局部存在局部破管现象，做好相应的准备；红色预警时，渗漏指数已超出了限制值范围，极易发生溃坝，需立刻启动人员疏散和抢险程序。

3.3 可视化预警信息与辅助决策

预警信息可视化是为了方便大家更好地管理和观察管理的过程，采用了三维数字孪生的方式将渗漏监测的数据（渗压分布、渗流路径、位移场等）映射到对应的坝体模型上，形成透水预警界面，将黄色预警的颜色标识运用到界面上，根据颜色辨别情况进行相关操作。开发决策支持系统，融合预警模型、应急预案和专家知识库等，为决策者提供决策依据：预警模型是判别突发洪水事件是否发生的关键。

3.4 不断打磨模型和完善知识库

渗漏预警模型需要不断地根据采集的数据以及工程情况的变化去不断地修正它自身来达到更好的预测作用。使用在线学习框架，使得模型可以持续不断地吸收到新的数据，并且调整出新的参数，当增加一周的监测数据时就可以调整 LSTM 网络的权重。同样地，利用这种知识库记录以往的渗漏事件处理经验和模型的评估结果，在今后的模型优化方面给予更多的指导。

结束语

大坝渗漏监测数据分析和预警机制的研究是保证工程安全的一个十分重要的问题。利用多源数据融合技术、机器学习异常检测技术以及渗漏指数模型构建的方法来提高渗漏风险的识别能力；利用动态阈值调整技术、多级预警体系以及可视化决策支持系统使得预警机制更加精准、更加智能。

参考文献：

[1] 基于数值模拟探讨强透水坝基渗透安全性[J]. 程素珍;许尚杰;程可钦;刘莉莉.人民黄河，2023（S1）

[2] 监测资料、压水试验与综合物探法在某心墙坝渗漏识别中的应用研究[J]. 方艺翔;李卓;范光亚;蒋景东;毕朝达.水利水电技术（中英文），2022（02）

[3] 水库大坝渗漏探测方法概述[J]. 黄世强.大坝与安全，2021（02）