（岩土工程专业论文）库坝区渗漏非模式识别模型研究.pdf

摘要库坝区渗漏破坏的机理始终是工程研究的重要课题之一，本文回顾了国内外多起库坝垮塌事故，其中因渗漏引起的渗透破坏最为常见。本文正是针对这一常见的工程问题进行了探索性研究。对于存在渗漏的库坝区而言，其地下水成分是很复杂的，这种复杂性体现在补给来源多样和受周边环境影响难以消除。本文从分析包括库水、尾水以及场区钻孔中地下水特征在内的水样信息研究渗漏水来源的思路出发，基于模式识别的思想建立相关模型，实现水样类别的定量化划分，并将研究成果应用于龙羊峡坝区地下水渗流场分析。本文针对定量计算方面进行了系统和深入的研究，主要内容如下：( 1 ) 在模式识别思想的基础上将参数无量纲化，从模糊数学的基本理论出发，建立可以为水样定量化分类的混合比模型，并分别从从理论研究和工程实际应用的角度给出了库坝区渗漏相关的水样类别界定标准。根据该模型，可以将常见的水样分为七类，即：理想边坡水、边坡水、边坡水占优的混合水、理想混合水、库水占优的混合水、库水、理想库水。( 2 ) 针对用于模式识别研究的样本和样本基元的数量、类别等对结果的影响以及它们对于研究的适用性，分别给出样本和样本基元的筛选原则及方法，如模糊聚类方法、统计学方法等。( 3 ) 基于t a l o r 公式和b p 网络的基本算法建立了多因素增量模型，并给出形式简洁、物理意义清晰的解析解，该模型可以通过结合上述混合比模型的水样分类依据完成模式识别。关键词：库坝区渗漏，模式识别，混合比模型，定量分析，人工神经网络，多因素增量模型a b s t r a c ta f t e rr e v i e w i n gs o m ec h i n e s ea n df o r e i g na c c i d e n t si nd a m sa n dr e s e r v o i r sr e g i o n , i ti sd i s c o v e r e dt h a tag r e a tn u m b e ro ft h e ma r ec a u s e db yl e a k a g e ，w h i c hm e a l 拈t h a tt h es e e p a g ed e f o r m a t i o ni so n eo ft h em a i nr e a s o n st h a tc a b c a u s ed i k e sf a i l u r e s ot h es t u d yo nm e c h a n i s mo fl e a k a g ef a i l u r e sh a sg r e a ts i g n i f i c a n c ef o rd i k es a f e t y , w h i c hi sa l s ot h es t u d yc e n t e ri nt h i sp a p e r b a s e do nt h ep a t t e mr e c o g n i t i o nt e c h n i q u e sa n da r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ,am o d e li se s t a b l i s h e d , b yw h i c ht h ew a t e rs a m p l e sc o u l db ec l a s s i f i e da sr e s e r v o i rw a t e r ,g r o u n dw a t e ro f t h ew e l l ，e ta lb a s e do nt h ec h a r a c t e r i s t i co f w a t e rs a m p l e s a tl a s t , a i m i n gt ot e s tt h ev a l i d i t yo fm o d e l ，g r o u n d w a t e rs e e p a g ef i e l do fl o n g y a n g x i ad a mw a sa n a l y s i s e dt h r o u g hs u c hm o d e l t h em a j o rc o n t e n t sa r ea sf o l l o w s ：( 1 ) a f t e rt op r o c e s s i n gn o nd i m e n s i o n a lq u a n t i t i e so fo r i g i n a ld a t ab a s e do l le l e m e n t so fp a t t e r nr e c o g n i t i o n ，am i x i n gr a t i om o d e li se s t a b l i s h e db a s e do nb a s i ct h e o r yo ff u z z ym a t h e m a t i c s ，w h i c hc a nc l a s s i f i e dt h ew a t e rs a m p l e sq u a n t i t a t i v e l y a l s ot h em o d e lg i v et h ed e f i n i t i o nc r i t e r i o no f d i f f e r e n c ew a t e r s ot h ew a t e rs a m p l e sc o u l db ec l a s s i f i e da sp u r es l o p ew a t e r , s l o p ew a t e rl o c a lw a t e r , l o c a lw a t e r , m a i nl o c a lw a t e rm i x i n gw a t e rw i t hm o s ts l o p ew a t e r , m i x i n gw a t e r , m i x i n gw a t e rw i t hm o s tr e s e r v o i r , r e s e r v o i rw a t e r , p u r er e s e r v o i rw a t e rb a s e do ns u c hc r i t e r i o n ( 2 ) a i m i n ga tm a k i n gc l e a rt h ee f f e c td e g r e eo fr e s u hf r o ms a m p l e s ，n u m b e r sa n dt y p e so f s a m p l ei n d e x e si np a t t e r nr e c o g n i t i o ns t u d yf i e l d ，s o m ef i l t e r i n gp r i n c i p l e sa n dm e t h o d sa r ep u tf o r w a r d , s u c ha sf u s s yc l u s t e r i n gm e t h o d , s t a t i s t i c sm e t h o d , a t c ( 3 ) b a s i n go nt h eb a s i ca r i t h m e t i co f t a l e re q u a t i o na n db pn e t w o r km o d e l ，am u l t i - f a c t o ri n c r e m e n tm o d e li se s t a b l i s h e d t h e n , t h ea n a l y t i cs o l u t i o nw i t hs i m p l ef o r mb u tc l e a rp h y s i cm e a n i n gi sg i v e n t h i sm o d e lm a ya c h i e v et h ep a t t e r nr e c o g n i t i o nc o m b i n i n g 、 ，i mm i x i n gr a t i om o d e l k e y w o r d s ：r e s e r v o i ra n dd a ml e a k a g e ，p a t t e r nr e c o g n i t i o n , m i x i n gr a t i om o d e l ，q u a n t i t a t i v e 锄a l ”i s ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k , m u l t i - f a c t o ri n c r e m a n tm o d e i学位论文独创性声明：本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。论文作者( 签名) ：学位论文使用授权说明土移刃年弓月2d 日河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布伟l 括刊登) 授权河海大学研究生院办理。论文作者( 签名) ：当1 收毛? - - 0 0 7 年3 月卫p 日第l 章绪论第1 章绪论1 1 课题的研究背景和意义对于水库、堤坝的建设和运行过程而言，除需要考虑坝体和地基的强度、变形等一般性问题外，及时掌握场区地下水渗流场分布情况，了解库坝区是否存在渗漏隐患也是十分重要的。库坝区渗漏是指库水沿着岩石孔隙、裂隙、断层、溶洞等向库盆以外或通过坝基( 肩) 向下游渗漏水量的现象【l 】。对任何一座水库而言，严重的渗漏会直接影响水库效益，甚至使下游农田沼泽化、淹没建筑物等威胁人们的生命财产安全。而坝区渗漏往往会导致坝基产生渗透变形，威胁大坝安全。因此，库坝区渗漏问题是非常重要的工程地质问题，也是最常见且复杂的问题。大量的统计数据和实践经验表明，在汛期发生的各种险情中由渗漏引起的工程事故占多数，除漫项外，主要的破坏有渗透破坏、滑坡、开裂等，其中以渗透破坏为主。水库的作用是蓄水兴利，然而在一定的地质条件下，水库蓄水期间及蓄水后可能会产生较大渗漏，国内外都有不少水库由于渗漏严重蓄不住水而成千库，尤其对于早或者半干旱地区而言，由渗漏引起的水量损失是非常可惜的。西班牙的蒙特哈水库，建成后库水从石灰岩溶洞中漏失，7 2 m的大坝耸立在干枯的河谷中f 2 j 。1 9 7 6 年美国提堂坝( t e t o n ) 的溃决造成7 8 0 k m 2 的地区受到淹没，1 4 人死亡，2 5 0 0 0 人无家可归。事后大量的调查研究表明，大量张开节理( 尤其是右坝头上部) 是大坝失事的主要因素：右坝头健槽内的填土由于不均匀沉降和水力劈裂导致开裂形成了通过粉土料的初始渗流，逐渐形成管涌，终致溃决，这是失事的最可能机理1 3 j 。为处理因库水渗漏致使坝基出现渗透变形，人们不得不在常规维护坝基之外再投入大量的人力、物力。我国是世界上兴修水利最早，拥有水利设旅数量最多的国家之一，这些工程在防洪、兴利等方面发挥了重大作用，对保障经济建设和资源合理开发具有重要意义。但实际工程中库坝体和地基的工况十分复杂，水库蓄水后，水域面积比较大，自然条件千差万别，这些客观因素都使得库坝设计过程中的参数难以精确选取，计算模型难以精确建立，因此，设计方案同工程实际之间往往存在一定差距，这种差距有时是比较大的，于是，要求每座水库都滴水不漏显然不现实。即使在水库建成蓄水之后，其工况也是时刻变化的，如暴雨、洪水、风浪淘刷、地震、冰冻等难以预料的荷载更会极大地影响坝体和坝基的应力应变状态，产生坝体严重开裂、库水大量渗漏等安全事故。因此，在工程设计中，一般要求水库的渗漏量小于该河流段平水期流量的l 3 1 l 即可。另外，在库坝工程的规划设计中，有必要充分重视库坝河海大学硕士论文区周围地形和地质条件的调查研究，选择好库址和坝址，防患于未然。对于那些不会引起岩土体渗透破坏的正常渗漏是允许的，但是，正常渗漏在某些情况下也会逐渐转化为异常渗漏，这种渗漏不但会造成水库水量损失( 甚至干库) 使水库失去效益，还会对坝基造成向上顶托的扬压力，影响大坝的稳定安全。如果坝基岩( 土) 体存在着颗粒不均匀的松散粒状结构土体，或岩体内存在破碎岩屑夹泥( 如层间错动破碎夹层、未胶结的断层破碎带、岩溶洞隙的泥质充填物等) 和可溶蚀的矿物成分，就会由于这种渗透压力和水的作用产生机械管涌和化学管涌，及由于水的作用而降低软弱层的力学强度等，这些都会危及大坝安全。因此，有必要经常对坝体以及场区进行观测并综合分析观测数据。一旦发现工程隐患及时采取对应措施。本文正是在这种工程背景下，基于以上事实，结合现场实测的水中环境稳定同位素以及温度、水化学成分等数据，利用模式识别的方法找出这些信息之间的内在联系，将通常定性分析的地下水补给关系定量化、数字化，进而研究场区地下水渗流场的分布特征，对库坝区渗漏进行评价。1 2 库坝区渗漏1 2 1 库区渗漏1 2 1 1 渗漏的种类库区渗漏可分为暂时性渗漏和永久性渗漏两种【。( 1 ) 暂时性渗漏水库蓄水初期，由于库水位逐渐抬高，库水位以下岩、土层的空隙、裂隙和空洞逐渐湿润、饱和，导致库水量损失，这种渗漏称为暂时性渗漏。一般情况下，这部分漏失的水量不会渗到库外，而且经过一段时间后就会停止，不会对水库蓄水构成威胁，更不至于影响水库的效益。暂时性渗漏量的大小取决于饱和岩层的体积和孔隙率以及库区的水文地质条件。如在于旱地区或在库盆由孔隙率较高的岩层构成而地下水位又很深的情况下，暂时性渗漏损失的水量就会相对较大。( 2 ) 永久性渗漏永久性渗漏是指水库蓄水后，库水通过库岸或库盆底部岩、土体中的孔隙、裂隙、断层及溶隙、溶洞等渗漏通道向库外邻谷、低地或远处低洼排水区持续不断的渗水现象。这种向库区以外的渗漏必将直接影响水库蓄水，还可能造成土地浸没、沼泽化、盐渍化等灾害性现象。永久性渗漏的发生一般有以下几种情况：1 ) 通过库岸分水岭向邻谷或低地渗漏，如图1 1 ，湖南宜冲桥水库渗漏1 4 1 就是如此。2 ) 坝下游河道是弯道，库水通过库岸向下游河道渗漏，如图1 2 。2第1 章绪论3 ) 库水通过库底向远处低地、低洼排泄区渗漏，如图1 3 图1 1 临谷渗漏图1 2 河弯处绕坝渗漏图1 3 厍水向远处低地渗渭值得注意的是，并不是符合上述条件的库区就一定存在渗漏，如云南渔洞水库嘲、四川紫坪铺水库旧、广西浩坤水库 7 1 、云南花山水库等闱，因此，有必要结合当地的地层结构、地质构造等资料具体问题具体分析。1 2 1 2 渗漏的形式水库发生渗漏的条件主要有三个【1 l ：一是构成库盆的岩体是透水的，如果水库坐落在粘土或致密岩体地区，或库盆被厚层粘士所覆盖，这种水库可以认为是不漏水的；二是库外存在有比库水位低的排泄区；三是库水位高于库岸的地下水位，这样，库水才能向库外渗漏。由此可见，水库渗漏的发生主要与场区的岩性和地质构造、地形以及当地的水文地质条件有关。如果发现水库具备了上述三个条件，就要注意该水库可能存在渗漏。另外，水库的渗漏包括集中渗漏和面状渗漏，前者范围狭窄，后者范围宽广，二者都与库区的水文地质条件、地貌等因素有关。按照渗漏通道的性质，水库渗漏可分为：( 1 ) 孔隙型渗漏：库水主要通过第四纪松散土层发生渗漏，如黄土、各种粒径的砂层、砾石等。这些未经胶结的砂砾石、砾石、卵石层空隙大、透水性强，如果库区存在这些强透水层并沟通库区内外，就可能成为水库渗漏通道。另外，如果河间地块存在砂砾石层，水库一岸毗邻另一条河流，两河之间相距不远，或河间地块比较单薄，当这种河间地块是由强透水的砂砾石层构成，并具备了一定的水文地质条件，此时通常会有渗漏产生。这种库水沿砂砾石层的渗漏以平原地区的水库居多，孔隙型渗漏量的大小主要取决于土层的孔隙率、孔隙直径和土层分布范围等。河海大学硕士论文( 2 ) 裂隙型渗漏：库水主要通过岩、土体内的裂隙进行渗漏，包括可透水的各种原生裂隙、次生裂隙以及断层破碎带的裂隙。与水库渗漏有密切关系的地质构造主要有断层破碎带或断层交汇带、裂隙密集带、背斜及向斜构造、岩层产状等一般而言，断层，特别是未胶结或胶结不完全的断层破碎带，都是水库渗漏的主要通道，有的断层贯通大坝上下游，有的则从库内延伸至库外低谷造成水库渗漏。如图5 2 所示龙羊峡水库：f 5 7 断层贯穿上下游，破碎带及其影响带宽3 5 m ：f n o 断层贯穿上下游，宽1 5 之o m ，充填压碎岩、蚀变岩、糜棱岩及断层泥，具有较强的蚀变现象，属中强透水带；a 2 石英岩脉贯穿上下游，脉体宽5 - l o m ，岩脉自身坚硬，无泥质充填，直立裂隙及近水平裂隙发育呈网络状，渗透性强；以及f m 断层、f 7 3 断层、f 7 i 断层等这些较大断层经现场探测证明即是库水或边坡水的集中渗漏通道。裂隙型渗漏量的大小主要取决于断层的性质、规模、充填程度、裂隙的张开度和密集程度等。( 3 ) 溶洞型渗漏：库水通过各种规模的溶洞发生渗漏，这种渗漏多见于喀斯特地区的水库。单层岩溶地层区( 即分水岭全由岩溶地层组成，隔水层在河谷下很深处) 和多层岩溶地层区( 即岩溶岩层与非岩溶岩层交互的地层区) 情况是不同的，但岩溶发育规律有共同之处。以单层岩溶地层区为例，岩溶渗漏通道按照规模可以分为：大型的，如溶洞、暗河、落水洞等；中型的，如被溶蚀而加大了空隙的断层和大型溶隙；小型的，如溶孔和小型溶隙等。其中以第类渗漏规模最大，第类渗漏规模最小。因此，从实际意义而言，查清岩溶渗漏通道主要是指查清、两类通道。广西龙州金龙水库【姗、贵州省花滩河水库【i l 】等库水渗漏的主要原因都是由于库区存在较多导水溶洞，形成集中渗漏通道所致。以上三种为库区渗漏的基本形式，除此之外还有多种混合型渗漏，如孔隙一裂隙型渗漏、裂隙一溶洞型渗漏等。各个库区的水文地质条件不同，其渗漏的类型既可以是单一的，也可以是多样的。1 2 2 坝区渗漏水库蓄水后，坝的上、下游会形成一定水位差( 压力水头) ，在该水位差的作用下，库水从坝区岩土体内的空隙通道向下游渗出，称为坝区渗漏。坝区渗漏可发生在坝基或坝肩部位，前者称为坝基渗漏，后者称为绕坝渗漏。坝区渗漏是诸多水利工程中的一种普遍现象，如：河北陡河大坝f 1 2 】、湖北龙洞大坝、浙江高岭头大坝【1 4 l 等存在坝基渗漏：甘肃盐锅峡大坝1 ”、浙江乌溪江大坝【1 6 1 、湖北黑洞湾大坝【17 】等存在绕坝渗漏；河南小浪底大坝【l s 1 9 1 更是两种渗漏并存。在渗漏量不大的情况下大坝安全是有保证的，但渗漏量过大时渗透水流有可能会改变坝区岩、土体的应力、应变状态，危及坝体安全，因此，坝区渗漏是必须防治的工程地质4第1 章绪论问题。坝区渗漏量的大小取决于库水位高度以及渗漏通道的存在情况，包括通道的渗透性、连通性、渗径长短等，通常可以针对第四系松散土石体透水介质和裂隙岩体透水介质两种类型进行研究。控制第四系松散岩层渗漏条件的主要因素是沉积年代、成因类型、地形地貌特征、岩性、地层结构掣”，不同因素下的岩层透水性能存在较大差异，这些因素相互联系、相互影响共同控制着整个坝区渗漏的边界条件，以及局部岩层透水性的变化特征，如河北黄壁庄大坝f 2 0 】。对于坝区裂隙岩体的渗漏条件，除岩体的岩性特征外，起主导作用的是岩体中各种成因类型结构面的发育程度和溶蚀空隙( 洞) 及其开启性、充填情况、连通情况，除此之外，河谷地貌特征也是影响透水性强弱和入渗、排泄条件的重要因素。裂隙岩体在形成和演化过程中受到岩性、构造变动和地质作用的控制和影响，结构面网络的发育往往错综复杂，其渗透性呈现出非均一性和各向异性。当岩体裂隙发育均匀，张开性和连通条件较好且未被充填、胶结时，其充水和透水性较好；反之则较差。即使对于同一岩层，由于裂隙发育不均匀，使得透水性的差异较大，甚至不同的裂隙体系问无水力联系，无统一的地下水面。裂隙岩体的岩性及各类结构面是控制坝区渗漏的主要因素，其次则是河谷地貌和覆盖条件基于裂隙岩体的渗流特性，据现有资料和认识，可将坝区渗漏归纳为三种类型f l l( 1 ) 散状渗漏型：在均质的结晶岩或层状岩体中，由于构造形式变化多样，各种结构面互相交切，组成复杂的裂隙网络系统，岩体破碎，渗漏无一定方向，边界条件极为复杂。渗漏量视裂隙数量及宽度、连通程度而定。( 2 ) 带状渗漏型：在各种岩层中，由于某组结构面发育( 如顺河断层或裂隙密集带) ，此组结构面( 带) 就可能成为集中渗漏通道。这种渗漏形式简单，边界条件易确定。当各种结构面组合成为规模较大的带状渗漏通道时，边界条件复杂，渗漏量大。( 3 ) 层状渗漏型：层状结构的水平或缓倾岩体中，透水层与隔水层交互成层，连续性较强的沉积结构面发育，可沿层状透水岩体明显地渗漏；当泥页岩与灰岩交互成层时，灰岩可构成规模较大的渗漏通道，这种情况下的构造结构面对渗漏不起主导作用。当多层的透水层与隔水层交互成层时，形成多层状渗漏通道，规模较大。此种渗漏形式的渗漏带明显，边界条件易确定。1 3 库坝区渗漏研究现状1 3 1 天然示踪方法利用水的天然示踪剂研究库坝区渗漏是一种很有效的方法，常见的天然示踪剂主要包括：环境同位素、温度、电导率、水中的化学成分等。河海大学硕士论文1 3 1 1 环境同位素示踪库坝区渗漏探测研究中常用的环境同位素有两种：稳定同位素和放射性同位素，前者包括d ( 氘) 、1 8 0 ( 氧1 8 ) 、1 3 c ( 碳1 3 ) 等；后者包括t ( 氚) 、1 4 c ( 碳1 4 ) 等。研究表明，不同物质中各种同位素含量不同，有的富含重同位素，有的富含轻同位素，即使是同一种物质，例如大气降水，当它所处的环境不同( 如高度、纬度) 或状态不同( 如气态、液态、固态) 时，其中的同位素含量( 如d 、0 ) 也有差异，有时差别还相当大。国内在利用环境同位素研究地下水流动方面也作了大量研究工作，陈建生等【2 1 - 2 3 1 利用该方法对北江大堤、新安江水库、小浪底水库等多个水库大坝进行了渗漏分析，取得了良好的效果。1 3 1 2 温度示踪国际上少数国家较早开始利用监测水工建筑物基础温度的方法来监测水工建筑物的渗漏状况，这是一种基于地球物理学的探测技术，称为温度示踪渗漏监测技术伫岫。美国加利福尼亚o c c i d e n t a l 大学地质系的j o s e p hh b i r m a n 2 5 等人从1 9 5 8 年开始研究利用这一技术勘探地下水，1 9 6 5 年j o s e p hh b i r m a a 将这一技术用于水坝渗漏检查。该方法自8 0 年代引入我国以来已经成功地在新安江、湖南镇等水库成功进行了绕坝渗漏通道的探测，后来该方法又被推广到河堤渗漏探测领域，成功探测出北江大堤石角段基岩管涌渗漏通道，并成功预测了黄壁庄副坝的塌坝事故。近期逐渐发展起来的分布式光纤温度测量技术瞄之刀可以通过埋设在建筑物或基础内的光缆实现沿程各连续测量点的实时温度采集，并能够对测量点进行空间定位，有效避免了点式温度计测温时因测量点有限而出现的对温度场分布中不规则区域的集中渗漏漏检情况的发生。朱伯芳等 2 5 1 ( 1 9 7 6 ) 以考虑渗流的一维导热方程的解析解为基础，分析了坝体渗流随坝高、水头和渗透系数的变化而对坝体稳定温度场产生的影响。邹成杰 2 9 1 ( 1 9 8 9 ) 利用地温场分析法研究了岩溶的发育和岩溶渗漏问题，对不同钻孔水温曲线按其形成机理划分为五类。h a r m b r u s t e r 掣3 0 l ( 1 9 9 2 ) 提出一种可测量地表深处温度的新技术，获得土中的温度剖面图和综合图。王志远等【3 l 】( 1 9 9 7 ) 利用帷幕后排水孔监测水温首次取得了百米级混凝土坝基渗流场的完整成果，证实了利用温度监测渗流的有效性。肖才忠等【3 2 】( 1 9 9 9 ) 通过地温场分析研究坝基实际渗流状态，国内首次在丹江口水利枢纽开始这项探索性的研究，并得通过对渗流部位温度场的监测有助于认识坝基各处实际渗流状况的结论。黄涛等【3 3 1 ( 1 9 9 9 ) 进行了隧洞裂隙岩体温度一渗流耦合数学模型研究。赖远明等 3 4 1 ( 1 9 9 9 ) 提出了寒区隧洞带相变温度场和渗流场耦合问题的数学模型和控制微分6第1 章绪论方程，然后应用伽辽金法导出这一问题的有限元公式。柴军瑞等3 5 d 6 1 ( 1 9 9 9 ) 得出混凝土大坝及岩体渗流场与温度场耦合分析的连续介质模型，并给出温度场影响下的渗流场模型和渗流场影响下的温度场模型。王锦国，周志芳等【3 7 】( 2 0 0 1 ) 基于地下水热量运移的基本原理，提出了地下水热量运移问题的b e m - f a m 耦合法。刘建刚【3 8 】( 2 0 0 2 ) 应用平面热源法分析江水位升降期北江大堤石角段堤基内地下水实测温度场。周志芳等 3 9 1 ( 2 0 0 3 ) 分析了河流峡谷区地下水温度异常特征，定性研究了区域地下水的渗漏状况。h h 叶尔马科娃等l 帅l ( 2 0 0 3 )通过对皮罗戈夫斯克水利枢纽渗透的温度观测，得出在实地观测水工建筑物渗透时地下水的热状态资料能够提供辅助信息。董海洲等【4 l 】( 2 0 0 3 ) 将渗漏通道看作是一个线热源，利用虚拟热源法推导出了地层中过余温度公式，提出了利用孔中温度分布研究库坝区渗漏的简化模型，利用该模型可以计算出流速，为工程加固提供了科学依据。陈建生【4 2 1 等( 2 0 0 3 ) 从地下水温度场的分布情况来研究集中渗漏通道，分析了钻孔中地下水温度的分布规律，将地层中的集中渗漏通道看作线热源并建立线热源模型。金旭，竹内笃雄【4 3 】等( 2 0 0 4 ) 认为水库和江河堤防的渗漏是在坝体的某一特定部位沿着渗流水的路径发生，某些构造薄弱部位以“流脉”状分布，很少有坝体全段层状均一渗漏的现象，可以利用浅层地温测量来探测具有一定埋深和规模的流动地下水。董海洲等【辨】( 2 0 0 4 ) 利用热源法模型研究库坝区渗漏，推导了库坝管涌渗漏持续热源模型以及库坝区渗漏流速虚拟热源法模型。1 3 2 人工示踪方法自从m o s e r 等人建立了单井中测定地下水渗透流速的示踪剂点稀释定理【4 习以来，同位素示踪技术已经被广泛地应用于水利、水文地质、工程勘察、环境保护、供水、水资源、采矿等领域。国外自7 0 年代开始将同位素示踪技术引入坝基渗流场的探测之中。d r o s t ，p l a t a 伽等在该领域进行了多年研究，取得了丰富经验。他们利用分布在基岩岸坡中钻孔探测到的强水平流和垂向流来判定大坝是否存在基岩裂隙渗漏，并应用这种技术解决水库的渗漏问题。陈建生等将这种技术加以改进并应用于大量工程实践之中【孙铋，取得了良好效果，积累了很多宝贵经验。在应用人工示踪方法研究地下水渗流时，通常分为标记法和钻井法两种。选用各种人工同位素对储水体或其一部分作标记后，通常观察储水体本身或其周围含水层对示踪剂脉冲作何反应。只有在水库的环境同位素富集不明显时，才需要对整个库水作标记。在所有示踪剂注入之后，不仅应对库水进行监测，而且在示踪剂可能通过的地方也应对地下水进行监测，7河海大学硕士论文这样可以提供从渗漏点至观测点之间地下水流模式的补充信息。使用人工放射性同位素的单井法和多井法已经广泛应用于检查坝体或坝基渗漏。其中，单井法测定的是地下水的渗透流速，多井法测定的是平均实际流速，或通常称为平均孔隙流速。多井法是在含水层的渗漏段上游某观测孔或某漏水点投入适当的放射性同位素示踪剂，然后在其下游的检查孔或出水点连续进行监测。由此可以得到平均孔隙流速、流向和弥散度等水文地质参数，可以检查帷幕灌浆或防渗墙的漏水通道，可以探测库坝及各种防渗结构和水工建筑物的渗漏通道等1 5 3 - 5 6 。1 3 3 人工神经网络方法何勇军，薛宝林 5 7 1 ( 2 0 0 1 ) 应用人工神经网络原理并结合某土石坝的实测资料建立了渗流监控模型，给出了模型的输入输出因子和模型结构该模型具有再学习能力，在应用过程中可以用新的观测资料对模型不断地进行学习训练从而提高模型精度。郭海庆，吴中如，张乾飞 5 8 1 ( 2 0 0 1 ) 利用连续型h o p f i e l d 神经网络的反馈特性，结合实测资料和数值计算，建立了岩土体渗透系数的人工神经网络反演模型，通过网络神经元状态的变迁而最终稳定于平衡状态，从而得到渗透系数的反演优化计算结果。张立君，刘先珊，王永兵1 5 9 1 ( 2 0 0 2 ) 针对经典b p 网络存在的一些缺陷提出了径向基函数神经网络( r b f n n ) 。在相同的收敛条件下，r b f n n 具有收敛速度快，网络精度高，避免局部极小的优点，基于人工神经网络的非线性特点，应用土石坝的实测资料建立了渗流监测模型。张乾飞，徐洪钟，吴中如等 6 0 i ( 2 0 0 2 ) 采用模糊聚类的方法对因子集进行模糊聚类，然后利用人工神经网络方法建立样本因子集类别变量特征值与样本观测值之间的预测模型，提出了将模糊聚类、模糊模式识别以及神经网络三者有机结合的预测理论。并通过某大坝渗流计算实例对传统的统计预报模型和基于模糊聚类的人工神经网络预测模型进行了比较，结果表明后者的预报精度比前者高。刘先珊，余成学，张立君【6 l 】( 2 0 0 4 ) 提出了一种交替迭代人工神经网络算法。利用该方法进行参数反演对数据有较好的容错性，能保证网络有较快的收敛速度和较高的精度，并且使结果更接近于真实值。张我华，余功栓，蔡袁强【6 2 1 ( 2 0 0 4 ) 提出了一种判定管涌发生可能性机理的模型。该模型从影响堤防和土石坝管涌发生的诸多复杂因素中选出既便于测量、观测且对管涌发生影响显著的几种因素作为系统输入，把理论模型和改进的b p 网络模型相结合，提出预测判定堤防和土石坝中管涌发生的人工智能方法，对管涌发生的可能性因子进行了预测。并结合数据8第1 章绪论库在应用中不断增大训练样本的规模，使神经网络能够学习到更全面的知识，提高预测精度。刘先珊，周创兵，张立君叫( 2 0 0 5 ) 提出了模拟退火的g a u s s - n e w t o n 算法的人工神经网络模型，克服了经典b p 网络存在的一些缺陷，并以正弦函数的迭代收敛为例，证明了该方法的正确性、有效性和优越性。张乾飞，张秋野1 6 4 1 ( 2 0 0 5 ) 依据人工神经网络独特的非线性映射能力建立了反映环境量与大坝渗流要素之间关系的人工神经网络模型，推导了反映复杂渗流场演变规律的时效分量及其时间导数，由此建立了大坝渗流场转异时效计算的神经网络模型。丁光彬，宿辉，李彦军 6 5 1 ( 2 0 0 6 ) 提出了基于自适应神经模糊推理系统( a n f i s ) 和模糊聚类的土石坝渗流监测数据处理和安全预报的方法。1 3 4 其它方法其它国内探测渗漏的方法很多都是基于地球物理勘探手段，主要包括：电法勘探技术、c t 技术、探地雷达技术等。此外，还有利用水的电导率嘲、溶氧、p h 值、酵母菌1 6 7 等作为示踪剂进行库坝区渗漏研究，通过连通试验 6 8 1 ，光纤传感技术 6 9 - 7 0 1 ，流场拟和法【7 ，模糊聚类方法1 7 2 1 ，电法探测( 包括直流电阻率法、自然电位法，激发极化法) 、电磁法探测( 包括瞬变电磁法、频率域电磁法、地质雷达) 、弹性波探测方法研究库坝区渗漏。1 4 本文所做的工作本文在阅读了国内外大量文献的基础上进行了以下研究工作：( 1 ) 基于模式识别思想建立混合比模型，通过研究该模型的特性和物理意义将库坝区渗漏研究中的水样分为七类：理想边坡水、边坡水、边坡水占优的混合水、理想混合水、库水占优的混合水、库水、理想库水，并给出了这七类水样的定量化界定方法。( 2 ) 将库坝区渗漏研究中用到的水样作为用于模式识别的样本，将水样中常见的同位素成分、化学成分以及温度、电导率作为样本基元，并就样本基元的特征和对研究的适用性进行了探讨。( 3 ) 研究了样本和样本基元的数量、类别对模式识别结果的影响，进而给出样本和样本基元的筛选原则和筛选方法，如模糊聚类方法、统计学方法等。( 4 ) 建立多因素增量模型，讨论了模型结果的存在性，给出计算步骤，说明通过确定性的计算可以实现模式识别。( 5 ) 给出库坝区渗漏模式识别流程，结合龙羊峡坝区工程实例验证本文方法的有效性和可行性。9河海大学硕士论文第2 章库坝区渗漏模式识别的理论基础2 1 模式识别的基本概念模式识别( p a t t e nr e c o g n i t i o n ) 是- - f - j 研究对象描述和分类方法的科学，根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统运用一定的分析算法认定它的类别，系统会使分类识别的结果尽可能符合实际情况【7 3 7 4 】。设u 是待分类对象的全体，它是一个集合。u中包含若干个对象“，每个“都可以用有限个参数刻画，每个参数所刻画的是“的某个特征。于是，对象“就伴随着向量p ( 牡) = ( ，嘞，珥，) ，其中，i = l ，2 ，n ，是在第f 个特征上的值，而p 似) 称为甜的模式，模式识别的任务就是将对象“归入一个与它相似的类别中去e 7 5 1 。目前，有关模式识别的理论和技术已成功地应用于工业、农业、国防、气象等许多领域，如指纹识别、汽车自动驾驶以及文字与语言的识别等，并正迅速扩展到许多其他领域。当代科技发展的主要趋势之一是智能化，而模式识别正是人工智能研究领域的一个分支。尽管现在机器识别的水平还远不如人脑，但随着模式识别理论及相关学科的发展，可以预言，它的功能将会越来越强，应用也会越来越广泛。针对不同的对象和目的可以应用不同的模式识别方法，目前的主流技术是：模糊数学方法、人工神经网络方法等，它们之间存在联系闱在模式识别过程中，要用到用于映射匹配和识别的样本及与之对应的样本基元。样本在不同研究领域有着不同的定义，但一般可以理解为用于研究的对象，本文将库坝区渗漏问题研究中用到的水样作为样本，样本自身带有明确的用来描述样本特征的各种基元，这些基元称为样本基元。样本和样本基元是两个截然不同的概念，但同时又是不可分割的整体，样本是样本基元的载体，而样本基于是关于样本的特征描述，样本的数量以及样本基元的种类根据工程的客观条件和实际需要而异。样本和样本基元的选取并没有明确的理论指导和统一有效的规则，往往随问题的具体情况具体确定。2 2 基于人工神经网络理论的映射匹配人工神经网络( a n n ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ) 的理论研究可以追溯到2 0 世纪4 0 年代，1 9 4 3 年，数理逻辑学家m cc u u o c h 和心理学家w p i t t s 提出了神经元和神经网络的数学模型( m p 模型，m c c u l l o c h - p i t t s ) ，从此开拓了人工神经网络研究的先河；1 9 4 8 年，计算机专家v o n n e u m a n n 提出了简单神经元构成的自动机网络结构，虽未实现，但仍不失为一种进步；1 9 5 8 年，f r o s e n b l a t t 设计了模拟人脑感知和学习能力的多层神经网络一感知机( p e r c e p t i o n ) ，首次把神经网络研究的理论成果应用于实际；1 9 6 0 年，b w i d r o w 和m h o f f 提出了自适应线1 0第2 章库坝区渗漏模式识别的理论基础性元件( a d a l i n e ，a d a p t i v el i n e a r n e e r o n ) 网络，采用了比感知机更复杂的学习程序，将感知机的研究推进了一步，w i d r o w - h o f f 技术被称为最小均方误差( l m s ，l e a s tm e a ns q u a r e ) 学习规则；1 9 7 2 年，t , k o h o n e n 和j a n d e r s o n 提出了自适应共振理论( a r t ，a d a p t i v er e s o n a n c e t h e o r y ) ，并继续发展了a r t i 、a r t 2 和a r t 3 这三种神经网络模型，从而对神经网络研究的发展奠定了理论基础；1 9 8 2 年，美国加州工学院的物理学家j h o p f i e l d 提出了1 4 n n ( h o p f i e l dn e u r a ln e t w o r k ) 模型，并在神经网络中引入了能量函数的概念，使神经网络的稳定状态有了明确的度量，进而通过模拟电子器件构造了神经网络模型，用于数字式计算机不易解决的问题( 如货郎担最优路线问题) 并取得成功，为神经网络用于联想记忆和优化计算开辟了新途径；1 9 8 3 年，i c f u k u s i m a 等提出了神经认知机网络理论：1 9 8 5 年d h a c k l e y ，g e h i n t o n 和t j s e j n o w s k i 将模拟退火概念移植到b o l t z m a n n 机模型学习之中，是网络保证收敛到最小值；1 9 8 6 年，r u m e l h a r t 和m cc l e l l a n d 提出了神经网络的误差反向传播学习算法( b p 算法) ，从原则上解决了神经网络的训练方法问题。正是由于训练方法问题的解决，才使得神经网络有了很强的运算能力，从而大大拓宽神经网络的应用范围，人工神经网络的研究与应用开始蓬勃发展。直到现在，b p 算法仍是神经网络训练与学习的主要算法，由该算法训练的神经网络称为b p 网络。在人工神经网络的实际应用中，b p 网络广泛应用于函数逼近、模式识别分类、数据压缩等，8 o 的人工神经网络模型采用的是b p 网络或其变化形式，它是前馈网络的核心，体现了人工神经网络最精华的部分 7 7 - 7 s 1 。人工神经网络的性能包括 7 9 1 ；非线性，输入输出映射，适应性，证据响应，背景信息，容错性，超大规模集成( v l s i ，v e r yl a r g es c a l ei n t e g r a t e d ) 实现，分析和设计的一致性，神经生物类比。其特点包括：分布式存储信息，并行协同处理信息，信息处理与存储合二为一，对信息的处理具有自组织、自学习的特点，便于联想、综合和推广。迄今为止，人工神经网络的理论已经有了很大发展，其在模式识别中的功能也越来越强大。样本集和模式集之间的映射匹配过程是高度非线性的，从人工神经网络的基本思想出发，建立符合某种规则的网络结构，能够很好地实现映射匹配。2 3 映射匹配的b p 网络实现通过人工神经网络的训练功能能够有效实现映射匹配，映射匹配的过程就是通过不断调整网络权值和阈值来拟和系统的输入、输出关系，即神经网络要模拟的系统对应的是多维空间中的一个超曲面，映射库中的每一个样本都是这个超曲面上的一个点，映射匹配就是以样本点为基准来拟和这个超曲面，超曲面的拟和结果与实际曲面吻合程度也就直接影响到映射河海大学硕士论文匹配的性能和精度。能够实现映射匹配的网络结构很多，本文采用应用广泛的b p 网络。2 3 1b p 网络的基本概念b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) 网络是一种多层的人工神经网络，相邻层之间的各神经元实现全连接，而同层各神经元之间无连接。典型b p 网络的拓扑结构如图2 1输入层中间层输出层图2 1 典型b p 网络的拓扑结构b p 网络由输入层、中间层和输出层组成，中间层可以是一层或多层。可以看出，b p 网络的信息是从输入层流向输出层的，因此它是一种多层前馈人工神经网络。在确定了b p 网络的结构后，要通过已知模式的样本集对网络进行训练，亦即不断对网络的权值和阈值进行修正，直至网络收敛，以使网络实现给定的输入输出映射关系，实现映射匹配，最终得到匹配权值和匹配阙值。网络是按照有教师示教的方式进行训练的，将某匹配集样本及其对应的模式提供给网络后，神经元的激活值就从输入层经中间层向输出层传播，输出层的各神经元获得网络的输入响应，此后，按照减小期望输出与实际输出之问误差的方向从输出层经各中问层逐层修正各连接权，随着这种误差逆向传播修正的不断进行，网络对输入响应的正确率也不断上升。总的来说，b p 网络的训练过程包括模式正向传播和误差反向传播两个阶段：( 1 ) 模式正向传播。输入已知样本，通过预先设置的网络结构和前一次迭代的权值和阈值，从第一层开始向后计算各神经元的输出。输入信息从输入层经中间层处理后传向输出层，每一层神经元的状态只影响相邻下一层神经元的状态。( 2 ) 误差反向传播。如果在输出层得不到期望输出，则对权值和阈值进行修改。即将误差沿原神经元连接通路逐层返回，从最后一层向前计算各层的权值和阙值对总误差的影响，据此对各层的权值和阈值进行修改。如此反复进行，直至满足计算终止条件，训练结束7 8 删。2 3 2 映射匹配应用b p 网络实现映射匹配的过程分为四步：模式顺传播，误差逆传播，记忆训练，网络收敛。这同时也是b p 网络实现网络训练的过程。1 2第2 章库坝区渗漏模式识剐的理论基础( 1 ) 模式顺传播模式顺传播的过程是从将输入数据提供给网络输入层开始的，输入层各个神经元对应于输入向量的各个元素。设输入向量为a 。= ( 砰，) ，k = l ，2 ，m ，式中，m 为训练样本数，n 为输入层神经元数；对应的期望输出向量为p = ( 并，砖，l om ) 或) ，k = l ，2 ，q ，式中，q 为输出层神经元数。计算中间层各神经元的输入：砖= 嘞钟一哆，j = l , 2 ，p ，式中，为输入层至中l , - i问层的连接权，只为中间层各神经元的阈值，p 为中间层神经元数。计算中间层各神经元的输出：b p 网络中采用了有一定阈值特性的连续可微的函数作为神经元的激励函数，如s 形函数、对数s 形函数等，这里记为，。中间层的输出为够= ( 苟) ，= 1 ，2 ，p ，嘭也就是中间层，神经元的激励值。其中，连接权嘞代表了神经元之问联系的紧密程度，阈值g 则起到了调节神经元兴奋水平的作用。计算输出层各神经元的输入：霹= 够一一，t = l 2 ，q ，式中，为中间层至输出j = l层的连接权，以为输出