溪洛渡水电站雨水温度骤降分析与预报

对溪洛渡水电站坝址自动气象站进行了改造,在常规遥测雨量筒中加装了雨水温度传感器,得到了2010 - 2011年雨季地面雨水温度资料.在此基础上,对溪洛渡水电站大坝浇筑时碰到的降雨过程雨水温度骤降进行了分析及预报.结果如下:①2010-2011年溪洛渡水电站雨季降雨天气过程所引发的雨水温度骤降出现概率为37％,雨温骤降高值主要集中在7-8月;过程降雨量的大小并不能直接决定雨水降温的幅度,引起雨水温度骤降的因素较多.②利用90次降雨过程的历史数据建立了溪洛渡坝址站雨水温度变化最优子集回归方程,雨水温度骤降回代准确率为73％.该方程对雨水温度骤降的预报准确率达到75％,预报值与实测值的符号一致率达94.4％,表明该方程对溪洛渡坝址站雨水温度骤降预测效果较好.     

混凝土重力坝的地震响应分析

进行了某混凝土重力坝在多遇和罕遇地震荷载作用下的二维地震响应分析,比较了水位条件对大坝动力响应的影响。研究表明,在多遇地震荷载作用下,大坝应力应变关系基本处于弹性状态,在罕遇地震荷载作用下,最大地震动位移出现在大坝上侧,随着水位的上升,大坝上侧的位移和坝踵处动应力逐渐减小,而下游坝面折坡处的动应力基本不变。     

拦河闸工程设计和施工中的风险分析和管理

水利工程的风险分析和风险管理正日益受到工程界的重视。渭河宝鸡市区段拦河闸工程的规划、设计和施工过程中的各项关键决策，都应用了风险分析与管理的方法，包括闸址及蓄水区地质条件的风险分析与管理、泄洪能力及运行风险分析与管理、工程施工过程风险分析与管理、拦河闸工程环境影响风险分析与管理以及拦河闸工程投资风险分析与管理。工程的按时完工、运行的可靠性和安全性，在很大程度上都得益于项目的风险分析与管理工作的贯彻和实施。实践证明，在水利工程决策过程中引进风险分析和风险管理是必要和有益的。     

浙江文成地震水坝现场调查

2006年2月4日起，浙江省温州市文成县连续发生了多起有感地震，其中最大的震级为Mt4．6。地震发生后，中国地震局派遣的工作组对文成县的水库大坝进行了现场调查。这里介绍了地震的概况和现场调查的情况，以及基于地震监测和日常监测（坝体变形、坝体表面检查等）的结果，对坝体的安全性进行了评估，并提出了一些建议。     

水库堤坝渗漏的探地雷达探测研究

以甘肃省民乐山丹地震时受到一定破坏的李桥水库为对象,用探地雷达对水库大坝填土不密实引起的渗漏病害进行了探测研究。探测表明壤土心墙填土总体密实性差,松散、不均匀、裂隙较多,坝身长期渗漏已在部分区域形成洞穴。利用探地雷达技术对该水库东、西段坝顶下和坝后道路下心墙内的渗漏通道进行了诊断,进而提出了水库堤坝渗漏破坏经历3个发展时期及其对应的雷达图像特征。     

翟寨子水库的地震破坏和崩岸的探地雷达图像特征

介绍了翟寨子水库地震后的破坏情况,对库岸崩塌病害进行了现场踏勘和探地雷达探测研究,分析了黄土高边坡库区崩岸的雷达波形特征.结果表明库右岸山脚以西的道路存在许多裂缝,缝深6～7m,库岸临空侧存在不少竖向崩塌滑动趋势带.     

土石围堰边坡安全性研究

结合山西天桥水电站除险加固工程中的土石围堰的边坡,提出了采用安全系数和失效概率来综合评价其安全性。采用工程上常用的瑞典条分法建立极限状态方程,考虑土体内摩擦角、粘聚力为随机变量,利用蒙特卡罗法求解边坡的可靠度指标,并对边坡稳定性分析中最重要的评价指标安全系数与可靠指标的关系进行了探讨。结果表明,采用安全系数和可靠概率综合评价土石围堰边坡的稳定性能更好地了解工程的实际安全状况。该方法为土石围堰边坡的安全性评价提供了一种参考。     

新型带弹簧支撑抗冲击研究及其在泥石流拦挡坝中的应用

为了使结构或构件能够更好地承受住泥石流、爆炸等冲击荷载,设计出一种新型带弹簧的支撑(件)。运用显式动力分析方法,对冲击载荷作用下的这种支撑进行数值模拟,计算得到新型支撑的动力响应,并与普通支撑进行对比分析。结果表明,新型支撑能更好地防止冲击荷载作用下的结构过早发生塑性变形。另外,在泥石流防治结构中,引入这种新型支撑,设计出新型泥石流拦挡坝。运用有限元软件ls-dyna对新型泥石流拦挡坝进行大块石冲击模拟,并与普通重力式拦挡坝进行对比分析,得出新型拦挡坝坝底应力远小于普通泥石流拦挡坝的应力。研究结果表明,新型带弹簧支撑及新型泥石流拦挡坝的抗冲击效果非常明显。     

尾矿坝浸润线的坝面快速观测方法研究

在尾矿砂含水率和电阻率关系研究的基础上,提出了在坝体表面进行高密度电法测量的方法获得电阻率剖面。该方法通过室内实验,可判断浸润线位置,具有可需钻孔施工,机动灵活,工程量小,误差小,测点多,分辨率高等优点,通过实际工程应用,证明该方法能够快速准确地对尾矿坝浸润线实施观测。     

The internet of things (IOT) and cloud computing (CC) based tailings dam monitoring and pre-alarm system in mines

Tailings disposal is a significant consideration for the mining industry, with the majority of the ore processed in most mining operations ending up as tailings. Several tailings dam failure accidents have occurred during the past few years and mine tailings dam failures, which are disastrous with the serious damage and the loss of lives, are occurring at relatively high rates. To improve the tailings dam safety, a tailings dam monitoring and pre-alarm system (TDMPAS) based on the internet of things (IOT) and cloud computing (CC) is accomplished with the abilities of real-time monitoring of the saturated line, impounded water level and the dam deformation. TDMPAS has helped the mine engineers monitor the dam safety 24/7 and acquire pre-alarm information automatically and remotely in any kind of weather conditions. TDMPAS has been applied in several mines and has demonstrated the feasibility of monitoring the tailings dam physical condition.