石板水电站重力坝坝基渗流渗压观测资料的统计回归分析

1、石板水电站重力坝坝基渗流渗压观测资料的统计回归分析    核心提示：中文摘要：渗流、渗压是影响坝基稳定的重要因素。通过对石板水电站重力坝坝基渗流、渗压多年观测数据的统计分析，考虑水位、温度和时效的影响，采用逐步回归分析法建立了坝基渗流、渗压的统计回归分析模型。回归计算结果表明，渗流、渗压统计值与观测值吻合较好，统计复相关系数较大，估计标准误差较小。统计回归分析模型有.中文摘要：渗流、渗压是影响坝基稳定的重要因素。通过对石板水电站重力坝坝基渗流、渗压多年观测数据的统计分析，考虑水位、温度和时效的影响，采用逐步回归分析法建立了坝基渗流、渗压的统计回归分析模型

2、。回归计算结果表明，渗流、渗压统计值与观测值吻合较好，统计复相关系数较大，估计标准误差较小。统计回归分析模型有效地反映了坝基渗流、渗压的变化规律和发展趋势，为评价大坝运行安全性态提供了有效地分析手段和途径。     2006年 10月        Rock and Soil Mechanics        Oct. 2006作者简介：张强勇，男，1967年生，博士，教授，硕士生导师，主要从事岩

3、土与结构工程的教学与科研。E-mail: qiangyongz石板水电站重力坝坝基渗流渗压观测资料的统计回归分析张强勇，林春金，向 文 （山东大学 岩土与结构工程研究中心，济南 250061） 摘 要：渗流、渗压是影响坝基稳定的重要因素。通过对石板水电站重力坝坝基渗流、渗压多年观测数据的统计分析，考虑 水位、温度和时效的影响，采用逐步回归分析法建立了坝基渗流、渗压的统计回归分析模型。回归计算结果表明，渗流、渗压统计值与观测值吻合较好，统计复相关系数较大，估计标准误差较小。统计回归分析模型有效地反映了坝基渗流、渗压的变化规律和发展趋势，为评价大坝运行安全性态提供了有效地分析手段和途径。 关 键

4、词：重力坝；渗流；渗压；统计回归分析模型；复相关系数 中图分类号：O 375.3    文献标识码：A (Geotechnical and Structural Engineering Research Center, Shandong University, Jinan 250061, China) 1 前 言 渗流、渗压是影响坝基稳定的重要因素，而对坝基渗流、渗压观测资料的统计分析是大坝安全监控的主要内容。为了准确地反映坝基渗流、渗压的变化规律和发展趋势，通常根据大量观测数据，应用数理统计方法建立统计模型进行定量分析和预测，寻找出隐藏在随机性后的统计

5、规律14。渗流、渗压统计分析的目的就是找出影响坝基渗流和渗压的因素，并分析坝基渗流、渗压的变化规律与发展趋势，从而为大坝安全稳定性分析和安全监控评价提供强有力的理论依据58。影响坝基渗流、渗压的因素较多，其中水位、温度和时效是主要影响因素。本文通过对石板水电站重力坝坝基渗流、渗压多年观测资料的分析，采用逐步回归分析法建立了渗流、渗压统计回归分析模型，较好地反映了坝基渗流、渗压的变化规律，为评价大坝运行安全性态和预测大坝渗流、渗压变化趋势提供了有效的分析手段。 2 坝基渗流、渗压统计回归分析模型 影响大坝渗流（渗压）的主要因素渗流（渗压）随水位、温度和时效变化的关系表达式为转载岩 &#

6、160;  土    力    学        2006年0H TQ Q Q Q a= + + +    (1)0H TP P P P b= + + +     (2)式中，Q、 P分别为渗流量和渗压值； HQ 、 HP 分别为库水位变化引起的渗流分量和渗压分量； TQ 、量； 0a 、 0b 分别为渗流、渗压常数。 考虑渗流（渗压）变

7、化滞后于库水位变化，库 水位变化引起的渗流（渗压）分量除考虑观测当日的上下游水深外，还将考虑观测日前 5，10，15，渗流（渗压）分量表达式分别为式中， sH 为上游水深； xH 为下游水深； j 为观测日前 j天的上游平均水深 j分别取 5，10，15，20，由于温度呈周期性变化，对大坝渗流（渗压）的影响也是周期性的，所以温度变化引起的渗流 （渗压）分量表达式分别为 (5) (6) 式中，t为每年的累计观测日数；系数 1c 、 2c 、 3c 、时效变化引起渗流（渗压）分量表达式分别为式中， 为累计观测时间，以天数计，并除以 100；系数 1k 、 2k ， 1f 、 2f 可通过回归分析得

8、到。综上可知在渗流（渗压）的统计分析模型各有切相关，因此采用逐步回归分析法，在计算过程中应用最小二乘法原理自动对每一个影响因子进行筛选，只有那些与统计物理量显著相关的因子才入选统计回归方程，其余则被剔除。由于回归方程中包含且仅包含与物理量显著相关的因子，统计回归分析后的统计方程是最优的。石板水电站位于长江上游南岸的丰都县境内的龙河干流上，坝址上距石柱县城 31 km，下距丰都新县城 50 km。电站装机容量为 11.5万 kW，设计水头高 200 m，年发电量为 5.2亿 kW?h，属于碾压混凝土重力坝，坝顶长 461 m，坝顶高程 482.6 m，最大坝高 84.6 m，大坝共分 9个坝段

9、14个坝块。工程从 1992年开工，1993年 12月开始坝基混凝土浇筑和进入主体工程施工，1996年 9月第一台机组发电，1997 年 12 月大坝基本完工。大坝渗流（渗压）观测从施工期开始，在初蓄水期和运行期一直未间断，积累了大量原始资料。重力坝渗流（渗压）观测项目主要包括坝基渗流、渗压观测，坝体渗流观测。其中坝基渗流、渗压测点布置在基础廊道横桩号为 04.5 的 A 排测孔和横桩号为 020 的 B排测孔上，测点纵向间距为 3 m。坝体渗流测点布置在横桩号为 03.5 的测孔上，测点纵向间距为为评价大坝运行安全性态和预测渗流、渗压变化规律，采用上述统计模型对该电站坝基渗流、渗压观测数据进

10、行了统计回归分析，得到了较为理想的结果。利用统计模型对挡水最深、坝体最高的溢流坝坝基渗流、渗压进行了回归分析，资料是该电站和表 2中渗流、渗压测点的统计回归方程、统计复相关系数及估计标准误差，图 1和图 2分别为相应测点的统计回归曲线。图表的统计分析结果可知： (1) 坝基渗流、渗压的统计回归值与实际观测 值吻合较好，二者统计复相关系数较大皆在 0.85以上，估计标准误差较小，这表明统计回归模型有效反映了坝基渗流、渗压的变化规律与发展趋势。第 10期     张强勇等：石板水电站重力坝坝基渗流渗压观测资料的统计回归分析表 1 坝基渗流统计回归方程测点编号

11、 坝基渗流统计回归方程 复相关系数 估计标准误差 = ? + ? +? ? + +? + = ? + + +? ? + +? += ? + ? + ? + 0.906 1.084 7= ? + + ?+ ? + 0.837 0.672 1表 2 坝基渗压统计回归方程测点编号 坝基渗压统计回归方程 复相关系数 估计标准误差= ? + + ? ? 0.870 0.118 1= ? + + ? + = ? + + ?+ ? + + 0.884 0.0915 5= ? + + ? ?+ + ? + 0.866 0.108 2-1渗流/L?m-1回归值实测值渗流/L?m-1回归值实测值 (a) 坝基渗流

12、 6A11测点实测值与回归值对比     (b) 坝基渗流 6A12测点实测值与回归值对比 渗流/L?m-1回归值实测值-1渗流/L?m-1 回归值实测值 (c) 坝基渗流 6A13测点实测值与回归值对比     (d) 坝基渗流 6B10测点实测值与回归值对比 图 1 坝基渗流统计回归曲线 时间/年-月时间/年-月时间/年-月时间/年-月岩    土    力    学  &

13、#160;     2006年回归值实测值渗压/k回归值实测值 (a) 坝基渗压 5A14测孔实测值与回归值对比图    (b) 坝基渗压 6A4测孔实测值与回归值对比图 回归值实测值渗压/k回归值实测值 (c) 坝基渗压 6A5测孔实测值与回归值对比图     (d) 坝基渗压 6A14测孔实测值与回归值对比图 图 2 坝基渗压统计回归曲线 (2) 统计回归方程表明水位、温度和时效对坝 基渗流、渗压有影响。根据回归方程标准系数的绝对值大小可知，库水位对坝基渗流、渗

14、压的影响最大，库水位高，渗流量大，渗压值高；库水位低，渗流量小、渗压值低。渗流和渗压的变化滞后于库水位的变化。 (3) 时效分量对渗流（渗压）的影响次之，时 效的回归系数大部分为负值，表明渗流（渗压）会随着时间的推移不断减少，这与渗流（渗压）回归曲线的变化规律一致。 (4) 回归方程中温度分量的标准系数绝对值相 对其他分量的标准系数绝对值小的多，这表明温度对坝基渗流（渗压）的影响非常小，基本可以忽略。本文根据石板水电站坝基渗流、渗压多年观测资料的统计分析，应用逐步回归分析法，建立了重力坝坝基渗流（渗压）的统计回归分析模型，有效地反映了水位、温度和时效对坝基渗流、渗压的影响以及坝基渗流、渗压的变化规律与发展趋势，为大坝安全监控提供了有效地分析方法和手段。回归分析值与实际观测值的统计复相关系数较大，估计标准误差较小，渗流（渗压）的统计回归值与观测值具有较好的相关性。统计回归计算结果表明，库水位对坝基渗流、渗压的影响最大，坝基渗流、渗压滞后于库水位变化；时效对渗流、渗压的影响次之，并随着时间的推移，坝基渗流、渗压逐渐减小；温度对坝基渗流、渗压的影响非常小，可以忽略