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题名龙江水电站坝后厂房高边坡锚杆应力分析
被引量：6
- 1
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作者
李宏恩
李铮
范光亚
孙庚宁
杨理润
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机构
南京水利科学研究院大坝安全与管理研究所
水利部大坝安全管理中心
云南龙江水利枢纽开发有限公司
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出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2012年第4期59-62,94,共5页
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基金
中央公益性科研院所基金(Y710005)
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文摘
为监测龙江水电站坝后厂房高边坡施工期及运行初期岩体锚固效果,在重点断面安装了锚杆应力计,同时建立各锚杆应力测点的多元线性回归统计模型,定量分析了边坡开挖高程、温度、时效等因子对高边坡锚杆应力的影响效应,可快速分析锚杆应力的主要成因,有效判断边坡稳定状态。分析结果表明,龙江水电站坝后厂房高边坡安全性态基本正常,但局部岩体存在轻微滑移趋势,建议加强对这些部位的监测。
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关键词
高边坡
锚杆应力
安全监测
回归分析
坝后厂房
龙江水电站
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Keywords
high slope
anchor bar stress
safety monitoring
regression analysis
powerhouse at dam toe
Longjiang hydmpower plant
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分类号
TV698.11
[水利工程—水利水电工程]
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题名边坡锚索加固及优化分析
被引量：7
- 2
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作者
朱涛
孙晓鸽
范瑞朋
叶渊杰
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机构
中水北方勘测设计研究有限责任公司
云南龙江水利枢纽开发有限公司
中国水电顾问集团中南勘测设计研究院
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2010年第11期106-109,共4页
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文摘
以某发电站出水口处的边坡锚索加固为例,采用FLAC3D软件分析计算了锚固前后边坡稳定性的差异,并比较了两种不同的锚索加固方案。结果表明,选择在断层处加锚索的方案安全、可靠,具有显著的经济和社会效益。
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关键词
锚固
锚索参数
FLAC3D
边坡
稳定
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Keywords
anchor reinforcement
anchor parameter
FLAC3D
slope
stability
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分类号
TV554.12
[水利工程—水利水电工程]
TV223.3
[水利工程—水工结构工程]
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题名混凝土坝坝体渗漏水下修复处理及效果评价
被引量：6
- 3
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作者
李铮
李宏恩
张安富
刘定忠
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机构
南京水利科学研究院
云南龙江水利枢纽开发有限公司
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出处
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期137-143,共7页
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基金
国家重点研发计划课题资助项目(2016YFC0401809,2017YFC0405006)
中央级公益性科研院所基本科研业务费资助项目(Y717012,Y720008)。
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文摘
混凝土坝坝体渗漏会影响大坝的安全性和耐久性,以云南龙江水电站大坝坝体渗漏水下修复处理为背景,详细介绍修复处理过程并对处理效果进行评述。为探明坝体入渗点部位,首先采用温度测试法初步查找渗漏范围,再采取水下扩大检查的方式明确渗漏点具体位置。通过水下检查最终确定9^(#)坝段832.00 m和816.00 m、10^(#)坝段830.00 m和808.00 m层间缝混凝土存在质量缺陷,为坝体渗漏通道的主要入渗点。然后,采用水下处理的方式进行坝体修复,从源头对入渗点进行封堵,坝体经修复处理后,渗漏量由近年来最大值74.85 L/s降低至正常蓄水位下渗漏量仅6.04 L/s,处理效果较好。从坝体渗漏水下检查情况来看,层间缝是混凝土坝坝体渗漏的主要通道。层间缝是贯穿于坝体浇筑全过程的施工缝,应在施工过程中加强质量控制,以保证各层混凝土之间的充分结合。所采用的渗漏水下修复处理技术可有效解决坝体局部渗漏缺陷问题,可供类似工程借鉴。
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关键词
混凝土坝
坝体渗漏
水下处理
层间缝
龙江水电站
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Keywords
concrete dam
dam body leakage
subaqueous remedy
seam between layers
Longjiang hydropower station
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分类号
TV642.4
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于随机森林与支持向量机的水库长期径流预报
被引量：18
- 4
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作者
李伶杰
王银堂
胡庆芳
刘定忠
张安富
巴亚荃
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机构
南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
云南龙江水利枢纽开发有限公司
深圳市深水水务咨询有限公司
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出处
《水利水运工程学报》
CSCD
北大核心
2020年第4期33-40,共8页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFC0400902
2016YFC04009010)
+1 种基金
国家自然科学基金资助项目(51809252)
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(Y519007)。
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文摘
水库长期径流预报对于研判水文情势变化和指导水库调度管理具有重要意义。针对云南龙江水库年、汛期和枯水期平均入库径流,利用随机森林从环流指数、海温、气压和前期月径流中选取关键预报因子,基于粒子群与交叉验证相结合的算法优选参数,建立随机森林与支持向量机模型,开展龙江水库入库径流预报研究。结果表明:太平洋中北部与西部气候因子对径流预报的影响较大,前期月径流对年、汛期径流的重要性偏低,但对枯水期的影响程度与部分气候因子相当。随机森林与支持向量机模型总体精度较高,模拟与预报的合格率均达到85%以上,平均绝对百分比误差均低于15%,支持向量机的泛化能力强于随机森林,但二者在局部极值流量处的预报精度尚有待提升。
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关键词
龙江水库
长期径流预报
随机森林
支持向量机
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Keywords
Longjiang Reservoir
long-term inflow forecast
Random Forest
support vector machine
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分类号
P338
[天文地球—水文科学]
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