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一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法技术

技术编号:40834688 阅读:24 留言:0更新日期:2024-04-01 14:58
本发明专利技术公开了一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,辨识凌汛期堤防渗流险情随时间的演化机制;揭示凌汛期堤防渗流险情变化规律及其关键驱动因子;建立凌汛期堤防渗流险情演化过程数值仿真模型;验证凌汛期堤防险情演化过程模拟精度;构建凌汛期堤防渗流险情演化过程预测样本集合;建立基于物理‑数据双驱动的凌汛期堤防渗流险情演化过程智能预测模型;凌汛期堤防渗流险情演化过程预测应用。第一步。与现有技术相比,本发明专利技术实现了基于物理‑数据双驱动实现凌汛期堤防渗流险情演化过程预测,该方法由于使用丰富的样本数据,因而具有预测精度高的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及防洪减灾预测,特别是涉及一种基于物理-数据双驱动凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法


技术介绍

1、凌汛期堤防渗流险情演化过程预测是堤防险情灾害防御的重要技术手段,当前凌汛期堤防渗流险情预测方法主要以人工巡堤查险、数值模拟和综合评价为主,其中数值模拟方法由于受到堤防险情原型监测数据的制约,尚难以对其进行可靠性验证,而且三维数值模型依旧存在计算时效性偏低问题,较难应用于凌汛期堤防渗流险情演化过程的快速准确预测,而人工巡堤查险结合现场实践和专家经验,所得结论虽比较可靠,但由于主观性偏强、缺乏深层次考虑堤防渗流险情演化机制且存在明显的时滞性,尚难以满足新时期堤防险情灾害应急防御需求。关于凌汛期堤防险情评价,现已提出凌汛溃堤洪水淹没风险动态评估方法,但其成果由于缺乏融入堤防渗流险情演化机制,仅可为凌汛期堤防险工段定量诊断与堤防险情预测研究提供一定支撑,其适用性和预测结果可靠性仍需进一步验证。综上,当前预测方法难以快速精准地反映凌汛期堤防渗流险情演化规律,仍需进一步深入探究考虑物理机制的凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法。深度学习是人工智能数据驱动领域本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,所述堤防险情数据至少包括浸润线与边坡位移、河道水位、气温和不同深度土壤温度在内的指标数据。

3.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,具体的,所述时段包括流凌期、封河期与开河期;所述区域包括上游至下游即低纬度至高纬度。

4.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,所述步骤1中,采用重标极差分析法R/S计算凌汛期堤防渗流险情相关时间序...

【技术特征摘要】

1.一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,该方法具体包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,所述堤防险情数据至少包括浸润线与边坡位移、河道水位、气温和不同深度土壤温度在内的指标数据。

3.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,具体的,所述时段包括流凌期、封河期与开河期;所述区域包括上游至下游即低纬度至高纬度。

4.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,所述步骤1中,采用重标极差分析法r/s计算凌汛期堤防渗流险情相关时间序列的hurst指数和分形维数,具体公式如下:

5.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,所述步骤4包括:结合局部河段桥梁和坝垛工程影响情况,自低纬度至高纬度,选定不同空间位置的典型堤防险工段,针对堤防结构和细部材质属性的不同,通过凌汛期不同时期即流凌期、封河期与开河期冻土深度和渗透系数反映堤防土体冻融情况。

6.根据权利要求1所述的一种凌汛期堤防渗流险情演化过程预测方法,其特征在于,所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:田福昌张安邦苑希民王秀杰侯玮
申请(专利权)人:天津大学
类型:发明
国别省市:

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