摘要
随着水利工程建设的不断推进,闸口水库坝体的安全问题日益凸显,成为关注的焦点。为了有效预警潜在风险,本研究对闸口水库坝体的渗流特征进行了深入研究,并构建了一个智能预警模型。首先,通过现场调查和数据收集,我们详细分析了水库坝体渗流的历史情况及影响因素。接着,采用统计分析与物理建模相结合的方法,探讨了坝体材料、结构形式、水位变化及环境因素对渗流特征的影响规律。在此基础上,利用机器学习算法,特别是神经网络和深度学习技术,我们建立了渗流特征的预测模型,实现了对坝体渗流行为的精确监测。智能预警模型的构建涉及一系列先进的数据处理技术,包括数据正规化、特征选择和模型优化等,确保了模型的准确性和泛化能力。经验证,该模型能够实时监测并预测渗流速率、渗压等关键参数,对异常情况及时发出警报。通过案例分析,模型成功预测了不同情境下的渗流行为,并与实际监测数据高度吻合,验证了模型的有效性和可靠性。本研究提出的智能预警模型为坝体渗流安全管理提供了新的技术手段,对指导坝体管理维护、提升灾害预防能力具有重要的理论意义和应用价值。同时,该研究还可为其他大型水利建设工程中相关预警系统的设计和优化提供有益参考。
作者简介
苏金丽(1978—),女,汉族,广西合浦人,本科,工程师,主要研究方向为水利工程管理。
