【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水库大坝渗漏风险预测，特别是涉及水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法。
技术介绍
1、在水利工程领域，水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的安全性对于保障整个水库的正常运行具有至关重要的作用。然而，由于地质条件、施工因素以及材料老化等多种因素的影响，防渗墙的渗漏风险始终存在。准确预测这些风险并及时采取措施防止渗漏事故的发生，及时准确地预测这些风险并采取相应措施，对于保障水库的正常运行和周边地区的安全具有重要意义。
2、深厚覆盖层坝基防渗墙如果出现渗水缺陷，可能会对坝体的安全性和稳定性产生不良影响。这些影响主要包括：降低坝体的抗滑稳定性：防渗墙如果出现渗水，会使坝体的抗滑力减小，导致坝体滑动。降低坝体的抗渗性：渗水会通过防渗墙的裂缝和孔洞，导致防渗墙失效，使坝体的渗水压力增大，进一步加剧渗水情况。引起坝体内部软化：长期渗水会导致坝体内部填料软化，降低坝体的承载能力。影响大坝安全运行：渗水可能导致大坝运行不正常，影响大坝的发电、灌溉等功能的发挥。
3、为了及时发现和处理防渗墙的渗水缺陷，需要进行定期的检测和维护。常用的检测方法包括：目视检查、敲击检查、超声波检测等。一旦发现缺陷，应及时采取相应的处理措施，如注浆、修复防渗层等。同时，也需要加强日常巡检和维护，确保防渗墙的正常运行。
4、水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙是确保大坝安全的重要结构。然而，目前关于渗漏风险预测的方法存在一些技术缺陷，限制了其在实际工程中的应用效果。
5、首先，现有的预测方法对地质条件的适应性有
6、其次，渗漏风险的评估缺乏实时性。目前，大多数渗漏风险预测都是在施工前或竣工后进行，无法实时监测和评估渗漏风险。实际上，水库运行过程中，坝体的受力状态、水压分布等都会发生变化，这些因素对防渗墙的稳定性有直接影响。因此，实时的渗漏风险评估对于确保大坝安全至关重要。
7、此外，现有的渗漏检测技术精度不高，易受干扰。常用的渗漏检测方法包括电法、电阻法、声波法等，但这些方法在实际应用中往往受到土壤性质、地下水位等因素的影响，导致检测结果不准确。同时，这些方法通常只能提供局部的渗漏信息，难以全面反映防渗墙的整体渗漏状况。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，为精准、实时的渗漏风险预测方法，包括改进现有的勘测技术，提高对水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙条件的识别精度；研发实时监测系统，实现对防渗墙运行状态的实时监控；以及开发更为可靠的渗漏检测技术，提高检测结果的准确性和可靠性，实现对渗漏风险的精准预测和实时监控，从而为水库大坝的安全运行提供有力保障。
2、为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，包括步骤：
3、s10：基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
4、s20：利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析；
5、s30：结合传感器网络监测数据，提取防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数；
6、s40：采用人工智能算法对模拟结果和监测数据进行处理和分析，预测防渗墙的渗漏风险；
7、s50：根据预测结果，获取相应的风险控制和应对措施。
8、进一步的是，基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型，包括步骤：
9、s101：收集数据：收集深厚覆盖层坝基防渗墙的勘察数据；
10、s102：数据筛选：对收集到的数据进行筛选，去除错误或不完整的数据；
11、s103：数据分类和整理：将筛选后的数据按照坝基岩土层、防渗墙和水体分类整理；
12、s104：建立模型框架：根据收集到的数据和资料，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型；
13、s105：填充模型数据：将整理好的数据填充到模型框架中，形成深厚覆盖层坝基防渗墙模型。
14、进一步的是，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，对防渗墙内部的渗流场进行数值模拟，分析防渗墙内部的渗流规律和变化趋势。
15、进一步的是，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，包括步骤：
16、s201：将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型离散化为有限个单元格，每个单元格具有相应的参数值；
17、s202：根据流体动力学原理，建立描述渗流场运动的偏微分方程，确定边界条件和初始条件，将所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型中的参数导入方程中；
18、s203：求解方程：使用有限元方法进行求解，迭代计算直到找到满足所有条件的解，获得模拟结果。
19、进一步的是，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，并传输至数据处理中心进行分析。
20、进一步的是，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，包括步骤：
21、s301：传感器选择与布置：根据防渗墙的监测需求，选择压力传感器、水位传感器和温度传感器，并确定传感器的布置位置，被安装在防渗墙的周边和关键部位；
22、s302：数据采集系统搭建：建立一个数据采集系统，包括数据采集器、传输设备和存储设备，数据采集器负责接收传感器输出的信号，并转换为可传输的数据格式；传输设备将数据从采集器传输到存储设备；存储设备用于保存采集到的实时数据；
23、s303：数据实时采集：通过数据采集系统，实时采集防渗墙关键部位的压力、水位和温度数据；
24、s304：数据处理：对采集到的实时数据进行处理，包括数据清洗和异常值处理；
25、s305：监测结果输出：处理后的检测数据进行储存。
26、进一步的是，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测。
27、进一步的是，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测，包括步骤：
28、s401：数据整合：将模拟结果与实际监测数据进行整合，形成统一的数据集；
29、s402：模型选择与训练：建立神经网络模型并进行模型训练，利用训练数据集对神经网络模型进行训练和优化；
30、s403：模型评估与优化：使用独立的验证数据集对训练好的神经网络模型进行性能评估，通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，对防渗墙内部的渗流场进行数值模拟，分析防渗墙内部的渗流规律和变化趋势。
4.根据权利要求3所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，并传输至数据处理中心进行分析。
6.根据权利要求5所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险
7.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测。
8.根据权利要求7所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，采用机器学习和深度学习技术，对模拟结果和监测数据进行特征提取、模型训练和预测分析，得出渗漏风险的概率和等级，完成防渗墙的渗漏风险预测，包括步骤：
9.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，根据预测结果建立渗漏风险等级，并给各渗漏风险等级建立不同的风险控制措施。
10.根据权利要求1或9所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，根据预测的风险等级，建立相应的预警和报警机制；当预测到的渗漏风险达到一定阈值时，系统自动发出预警或报警信息，提醒相关人员采取措施降低风险；
...【技术特征摘要】
1.水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，基于勘察数据，建立深厚覆盖层坝基防渗墙模型，包括步骤：
3.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，对防渗墙内部的渗流场进行数值模拟，分析防渗墙内部的渗流规律和变化趋势。
4.根据权利要求3所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，利用数值模拟技术，根据所述深厚覆盖层坝基防渗墙模型对防渗墙在不同工况下的渗流场进行模拟和分析，包括步骤：
5.根据权利要求1所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，其特征在于，防渗墙关键部位的压力、水位和温度实时参数，通过布置在防渗墙周围的传感器网络进行实时采集，并传输至数据处理中心进行分析。
6.根据权利要求5所述的水库大坝的深厚覆盖层坝基防渗墙的渗漏风险预测方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：李胜东，吴标，张树森，赵鲜，李朝值，张中兵，李丹，钟子秀，李明锋，郭军伟，
申请(专利权)人：四川省内江水利电力勘察设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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