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第七讲大坝安全监测资料分析方法及信息处理

技术的若干进展

张进平

1前言

SDJ336-1989《混凝土大坝安全监测技术规范》颁发后的十几年里，国内外大坝

安全监测技术又有了很大的发展。监测资料分析及信息处理是大坝安全监测工作的一

个重要组成部分，大坝安全监测的主要目的是服务于大坝安全，这一目的最终要靠对

监测资料的分析评价来实现的。国内监测资料分析方法及信息处理技术是一个发展较

快的技术领域，其发展得利于几方面的条件，其一是计算机技术的迅速发展，硬、软

件条件的不断改善；其二是国内水利水电建设的发展，特别是三峡、小浪底等一批大

型工程的建设对监测技术提出了更高的要求，同时也为技术发展创造了条件。例如，

国家自然科学基金委员会和长江三峡总公司联合资助的“三峡水工建筑安全监测与反

馈设计”项目中专门设立了“安全监测信息分析新理论与新方法”研究课题，多个单

位参加了这个科研项目，推动了该领域的创新及发展[1]。又如，二滩、小浪底等工程

的大型安全决策支持系统的开发研制工作，为该类系统的开发提供了经验。此外，国

内各类工程的运行管理实践也不断对资料分析方法及信息处理技术的发展提出了新

的要求。

2国外大坝安全监测信息处理技术的进展

法国电力公司近几年开发了称为PANDA的大坝监测信息管理系统，该系统可对

各种类型的自动化或人工采集数据进行处理，利用Internet/Intranet进行通讯，实现对

监测信息的分层管理（包括上层的专家分析中心及下设的各级控制中心）。系统中对

监测量的分析评价仍采用传统的统计模型，模型中仅用11个因子描述各分量。法国

人认为，该类模型虽然简单，但在长期使用中被证明是有效的。除用于法国的250多

个大坝的监测之外，PANDA系统还在阿根廷、多哥等多个国家得到实际应用。

意大利是最早将人工智能技术引入大坝监测信息处理领域的国家。上世纪90年

代，意大利开发了DAMSAFE的决策支持系统，它包括提供数据的信息层，用于管理、

解释和显示数据的工具层，及基于Internet技术的综合层。该系统采用定性因果关系

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网络模型对各类监测和结构信息进行综合分析，并采用了专家系统技术开发了针对自

动化监测在线检查的MISTRAL子系统。该系统已经得了较长时间的实际应用。

自动化数据采集系统在大坝监测中的日益广泛的应用对大坝安全监测信息处理

提出了更高的要求。国际大坝委员会2000年发表的第118号公报《大坝自动化监测

系统--导则和实例》[2]中，对监测技术发达的几个国家在自动化监测信息分析管理方

面的经验进行了总结。从其中可以看到，采用人工智能技术，包括专家系统、神经网

络技术等对自动化监测数进行处理分析是目前的一个发展趋势。

3国内资料分析方法研究的进展

3.1监测数学模型

（1）单点数学模型包括统计模型、混合模型和确定性模型，目前仍然是大坝监

测资料分析及安全监控中所采用的主要的模型方法。针对单点模型的局限性，国内提

出了“分布数学模型”的概念，以处理同一监测量多个测点的监测信息。这一模型方

法得到了较系统深入的研究，包括因子集的确定、模型评价方法等方面，已形成了较

完整的建模体系。广义的多测点模型中，除一维、二维分布的测点之外，还可以同时

涉及到同一测点不同方向的监测量。目前，多测点模型已得到了较广泛的应用。

（2）除多测点模型外，国内对传统监控模型的完善、改进还有多方面的研究成

果。例如，对监测量影响因素的进一步描述，包括考虑材料蠕变特性的时效分量的因

子设置、考虑到温度滞后作用的瑞利分布函数的应用，考虑渗流滞后影响因素渗流分

析模型等等，这此研究提高了传统模型的分析能力，有利于监测数据的深入分析。又

如，传统模型大多针对运行期，为了满足施工期安全监测的需要，国内开展了适用于

施工期监控数学模型的研究工作，例如针对二滩、三峡等大型工程的施工期监控模型

的研究，这些研究成果扩大了监控数学模型的应用范围。此外，回归分析方法的诸多

方面，例如，偏回归分析、岭回归分析、主成分分析、回归递推算法等等，都有结合

大坝监测资料分析的应用实例。

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