大坝安全监控研究进展

方卫华 ，徐超健 ，陈允平 ，李 东

（1. 水利部南京水利水文自动化研究所，江苏 南京 210012；2. 水利部产品质量标准研究所，浙江 杭州 310012）

0 引言

我国现有水库大坝近 9 万座，与其安全相关的高边坡、隧洞等更是数量众多。随着人口的增长、经济的发展及环境脆弱性的增加，特别是全球极端气候的频繁出现，地球及人类活动影响的加剧，大坝失事风险依然存在。可能加大大坝安全风险的原因包括：1）随着时间的推移，一些水库大坝相继老化；2）一些新建的高坝及其性态已经超过了现有的科技水平；3）梯级开发可能使上游水库大坝失事的单一事件演化成灾害链。最近多地水库大坝失事的情况表明，加强大坝安全监控研究变得越来越重要。为此本文在大量文献的基础上总结近年来大坝安全监控方面的研究进展，并提出下一步研究的建议，以期提高大坝安全监控的研究水平。

1 进展及评价

1.1 监测项目设置和测点布置

1.1.1 基于风险分析的方法

国际大坝委员会在 1998 年的会刊上提出根据工程风险给予相应经验权重，从而确定相应的监测项目和采样频次。文献 [1] 将风险分析用于监测项目设置和测点布置，并成功应用于恰拉水库等平原水库监测项目设置和测点布置。实际情况表明，现有的《土石坝安全监测技术规范》监测项目设置和测点布置对平原水库大坝的针对性不强，这已经在新疆生产建设兵团组织的多次研讨会和有关规范讨论会上得到多数专家的认同。建立基于风险分析的监测项目设置和测点布置方法，是解决特殊超规范大坝安全监测项目设置和测点布置的必然趋势。

1.1.2 基于静力学的方法

文献 [1] 同时还探讨应用应变能密度分布、应力分布敏感性、最重要测度和结构冗余等优化测点布置的方法。此外可以根据测点监测物理量的独立性进行测点优化。选择 1 组独立测点监测物理量作为所关心监测测点的基，如果所选择的测点是完备的，则其他测点测值可以由该组选定测点测值的线性组合获得。显然，采用这种方法选定的测点集并不唯一，需要根据其他约束条件进行优化。

以反演参数的存在性、唯一性和稳定性为准则也可实现对测点的布置优化，文献 [2] 表明测点布置对反演分析的结果影响很大，因此以大坝力学参数反演为目标的测点布置还需要同大坝安全敏感区分析结合起来。

1.1.3 基于动力学的方法

相对于静力分析而言，目前在动力测点优化方面研究较多，主要是基于不同模态（如振型、应变模态等）对损伤识别的灵敏度等，提出了不同的分析方法，如 Kammer DC 等的有效独立法、Meo M 和 Zumpano G 的模态动能最大化方法。这 2 种方法都应用 Fisher 信息矩阵，前者使得模态向量尽可能线性无关，通过逐步删除对秩影响最小的自由度，使得信息矩阵最大化；后者以模态质量矩阵作为权加入到信息矩阵中，通过目标动能最大化实现传感器的优化。Guyan RI 模型缩减法通过静力或动力缩减子矩阵构成转换矩阵，以保留对模态反应起主要作用的自由度，从而优化测点布置。Came T G 通过使模态向量趋近正交而优化测点。通过分析不难发现，上述方法是基于线性模式鉴别的分类方法，采用降维和正交化方法优化测点布置。Kijko A. 及 Sciocatti M .[3]认为传感器的优化布置由震源未知数的四维时空坐标 x = {t, x0, y0, z0} 的相关协方差阵covX= k (ATA)-1决定， 式中：k 为常数；A 为敏感矩阵，可由下式获得：?

式中：Tn为计算得到的地震传递到的时间；n 为传感器数量（测点数）。

在测点优化布置方面，采样动力方法对振动幅度比较大的薄壁结构，包括桥梁等能起到很好的作用；但对于实体重力坝或土坝，目前基于动力分析的测点优化方法尚未见报道。

1.1.4 其他方法

在渗流监测测点优化布置方面，仵彦卿等[4]采用有限元数值模拟和 Kalman 滤波耦合的方法，建立了地下水系统确定—随机数学模型，实现了对测点位置和监测频率的同时优化，该方法可以推广到非稳定渗流监测的测点布置和监测频率优化。Yang Y J 和 Rurn D H[5]提出了 1 种基于随机不确定性的熵的测点布置方法。这 2 种方法都是在数据融合的基础上，考虑不确定性的动态测点优化方法，对推进测点布置技术的发展具有一定的实际意义。

1.1.5 问题和讨论

监测项目设置与大坝安全的效应认定和传感技术密切相关，每个新效应和传感技术的发现意味着新的监测项目的出现，如岩石受力变形和破坏的恺撒及电磁效应等。

由于结构的不同信息对结构安全的敏感程度不同，究竟采取以静力为主的监测测点优化，还是采取以动力为主的测点优化，不仅要看结构所受的主要荷载和可能的破坏形式，还需要考虑大坝的结构和材料特征。目前大坝监测项目设置和测点布置大多依据规范进行，基于规范的监测项目设置和测点布置是经验认识的总结，但对于平原水库大坝、浆砌石坝等测点布置，目前的土石坝监测技术规范的针对性还不是很强。

由于大坝存在多种失效模式和路径，同时也存在不同尺度的破坏，破坏过程的演化也存在明显的非线性特征，针对高风险大坝，考虑多失效模式的监测项目设置和测点布置还需要进一步研究，以提高监测项目和测点布置的针对性。另外，考虑真实结构的破坏总是在静动荷载组合之下、渐变与突变共存的条件下发生的，充满许多不确定性，为此建立基于风险的监测项目设置和测点布置是必要的。风险分析不仅需要考虑结构的失效模式，同时还需要根据结构失效的后果确定监测投入，即通过监测将不确定度降低至允许的程度。

1.2 异常判别与野值诊断

1.2.1 现状及进展

在噪声测量和异常诊断方面，目前主要采用基于数理统计的残差分析和概率的随机模糊诊断技术。另外，基于小波分析、经验模态分解、Hilbert-Huang 变换、Kalman 滤波、中值滤波方法、盲值理论、数学形态滤波等的去噪方法已被用于边坡和大坝监测的噪声处理。其中 Kalman 滤波方法主要基于滤波信息序列估计值的正交性质进行判断，可以用于单个少数离群和成片野值的诊断。

1.2.2 问题和讨论

在野值诊断方法方面，对少数测值异常诊断的研究比较多，但对成群野值，尤其对渐变趋势性系统、阶梯状台阶及混合等误差的研究相对较少。由于大坝测值的非平稳性、荷载和结构的突变性，以及传感器和测量系统存在的各种噪声，大坝测值的异常诊断方法目前很难做到对所有的异常测值都有效，也使得目前大坝测值的噪声分析和异常诊断还需结合专家经验进行。

1.3 安全监控模型建立

1.3.1 现状及进展

随着科技的发展，逐步回归、差值回归、混合模型、确定性模型、抗差回归、神经网络、小波网络、灰色模型、支持向量机、粗集模型、动态贝叶斯模型、动力系统模型，以及非线性分析模型等相继出现，同时上述模型的组合模型也得到研究。陈继光[6]提出了基于 Lyapunov 指数和相空间重构的大坝监控模型，并结合实例对混沌时间序列相空间重构中的延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法进行了讨论，对 Lyapunov 指数预测方法进行了计算验证。为克服大坝安全监控模型中的多重共线性问题和局部最优（欠拟合）问题，主成分最小二乘回归、偏最小二乘回归方法和全局优化算法在大坝安全监测领域得到深入研究。全局优化算法主要包括遗传、模拟退火、粒子群、蚁群和鱼群等算法。

针对大坝安全监控中的非线性特征，门限回归、神经网络模型、小波神经网络模型相继被提出。针对大坝监控中的动态特征，文献 [7] 基于 Elman 神经网络提出了一种时变模型，融合递推分析及回归分析优点的递推动态预测模型。针对模型的推广（过拟合）和泛化能力不足，基于结构风险最小化的支持向量回归机（SVR）模型也得到很多研究。

利用各种组合方法将不同的模型组合在一起，使得各个模型相互取长补短，从而建立新的组合模型也是大坝安全监控模型的一种发展趋势。根据组合方式的不同，组合模型可分为算法、模型和算法模型同时（加权）组合等几种方法，目前主要包括小波-神经网络模型、灰色神经网络、赋权组合模型等。文献 [8] 采用微粒群优化—支持向量机建立了大坝变形非线性智能组合预测模型，该模型利用不同预测模型的预测值建立混合核函数支持向量回归机模型，采用混合核函数提高支持向量机（SVM）的学习和泛化能力，并用具有并行性和分布式特点的粒子群算法选择 SVM 模型参数。为合理优化各个模型的权值，文献 [9] 根据美国学者 Yager 提出的诱导有序加权平均算子提出一种组合模型。组合模型，尤其是基于不同原理的多模型组合避免了单一模型或计算方法的偶然性和不完备性，相对单一预测模型，组合预测模型具有更高的预测精度和更小的峰值噪声，为准确进行大坝安全监控提供了一种新的途径。另外，文献 [10] 采用博弈论建立了拱坝变形模型，将水位和温度等外界因素看成引起大坝变形的外因子，而将坝体结构形态和材料参数看成变形的内部抵抗因素，认为大坝变形是水位和温度 2 个因素博弈的结果。

1.3.2 问题和讨论

就目前情况来看，针对大坝性态稳定的情况，已经能建立比较合理的监控模型；但针对非平稳随机过程，即大坝出现开裂、地基蠕变和荷载组合突然变化等情况，单一的监控模型尚难以有效描述大坝性态的发展。另外，许多统计模型都建立在高斯分布、平稳过程和各态历经等假设的基础上，这些假设是否成立，或者这些假设对模型的结论影响大不大，这些问题都需要进一步研究。另外对于建模过程的病态问题也是使得模型缺乏可解释性的根本原因，这需要采用抗差、鲁棒和正则化策略。

状态空间模型可以将机理模型同观测模型有机结合起来，同时考虑模型和观测误差，具有重大理论意义，但到目前为止，在状态空间模型的机理模型建立上，没有很好地结合固体、渗流力学等偏微分方程，本质原因是由于这些方程的复杂性很难用一阶常微分方程（组）的形式加以表示，如果结合材料本构模式和损伤模型，情况就更复杂了[1]。

1.4 安全监控指标确定

1.4.1 现状及进展

置信区间法、典型监测效应量小概率法和极限状态法是监控指标拟定的常用方法，基于材料线弹性、弹塑性等不同阶段，利用数值计算方法可以提出大坝安全监控分级指标。文献 [11] 针对传统方法采用小变形和连续性假设不能合理描述临近破坏时大坝的大变形和不联系性，在研究影响混凝土重力坝安全因素和预警指标体系的基础上，引入基于块体理论的不连续变形分析方法，考虑坝体和坝基整体抗滑稳定，采用强度折减系数法分析了三峡大坝左岸厂房 3# 坝段的整体抗滑稳定性，得到了安全系数与大坝位移之间的内在联系，从而建立基于非连续变形分析的重力坝变形预警指标方法。根据坝体位移与强度折减系数之间的关系曲线得到失稳判据，从而确定变形预警指标，将数值模型、整体安全系数和失稳判据结合在一起，使得指标的确定更加合理可信。文献 [12] 采用概率分析和结构分析相结合的蒙特卡罗法对高拱坝的变形进行了拟定，使得监控指标拟定考虑到各种不确定因素，提高了方法的通用性。

1.4.2 问题和讨论

监控指标的研究主要有统计和数值模型 2 种方法，前者基于实测资料，后者主要基于考虑结构大变形的非线性有限元、数值流形、无单元法，以及不连续变形分析等数值计算方法。

由于荷载、材料力学性质等的不确定性和大坝的动态特征，不同时段、方向和监测物理量对应大坝不同监控指标。同时这种“指标”只是在一定的条件下对大坝某一种失效模式的度量，单个指标能否作为大坝整体安全度的度量，只有在大坝满足整体性的条件下才能成立，因此对于同一座大坝的不同时期、测点和失效模式，安全监控指标是不同的。即使是同一座大坝，采用单个指标作为大坝安全的“测度”，往往要求这个监测物理量与大坝安全状态之间存在一一对应关系，这一条件往往是很强的。其次基于统计或动力学理论的大坝安全监控指标拟订的力学基础尚不充分。采用强度折减法进行监控指标拟订除采用大变形、非线性本构等充分考虑结构临近破坏时候的状态特征外，还必须采用局部强度折减方法，同时考虑变形模量的变化[13]。

1.5 材料参数反演

1.5.1 现状及进展

利用实测资料进行大坝力学参数的反演可分为确定性反演、不确定性反演和基于机器学习等方法。前者包括基于正分析最优化，基于反分析正则化、变分、可变容差、同伦方梯度等方法。其中正分析的反演方法主要通过正分析（一般采用有限元等数值计算方法）建立待反演参数与监测物理量之间的函数关系，并以计算物理量与实测物理量之差的平方建立目标函数，通过优化算法就目标函数的极小解来反演材料参数。其中优化方法包括全局优化算法及全局和局部 2 种优化算法的组合优化算法。文献 [14] 指出待反演的参数中若同时包含破坏比、凝聚力和内摩擦角，容易导致反演失败，原因在于不同参数组合导致统一有限元解，为此必须重新拟定反演参数或约束待反演参数，以确保待反演参数的可辨识性。

除上述确定性方法外，还有基于贝叶斯和粒子滤波、区间等不确定反演分析方法，参数 Bayes 反演是通过最大熵原理和 AIC (Akaika Information Criterion）准则求下述泛函的极值：

式中：Y*为实测位移；Y 为利用参数求得的计算位移；X 和 μX为待反演参数及其均值；β 为衡量主观和客观信息的比例系数，由 AIC 确定。

蒋树屏[15]将扩展卡尔曼与有限元法结合，对地下洞室初始应力和材料的力学参数进行反演，取得了良好的效果。

机器学习的方法是利用训练好的模型的泛化能力进行材料参数“预测”，主要方法是采用有监督学习的神经网络或支持向量机模型，目前该类方法成为大坝材料参数反演的热点。

1.5.2 问题和讨论

大坝参数反演本质上是一个不适定问题，涉及解的存在性、唯一性和稳定性等数学问题，目前在大坝多分区材料参数、非线弹性、粘性和塑性反演等方面的研究，还需要加强。另外对于多参数、多重屈服面问题，反演问题会变得更加复杂。

1.6 安全综合评价

1.6.1 现状及进展

大坝安全综合评价方法主要有基于 SL258-2000《水库大坝安全评价导则》的综合评价方法及基于专家系统的评价方法。前者从工程质量、运行管理、水文复核、结构安全、渗流安全、金属结构和抗震安全等进行；后者主要应用数值模型和实测资料，应用力学、水工结构、人工智能、模糊理论的综合评价方法对大坝安全进行综合评价。综合评价方法包括神经网络、层次分析、物元可拓和粗集（Rough set）等方法。采用单一方法进行的安全评价主要包括如下 3 种：

1）以朱伯芳、张国新等为代表[16]的基于数值仿真的大坝安全评价，主要采用弹塑性有限元等数值模拟方法建立大坝（包括基础）的数值模型，通过对大坝整个施工和运行期的结构和加卸载过程的数值模拟，通过屈服、开裂和扩展及滑动失稳定等准则分析大坝安全。

2）以杨强、金峰、周伟、常晓林等为代表[17]的考虑大坝极限承载力的大坝安全评价方法，主要采用极限分析方法，如强度储备和超载方法等对大坝安全进行综合评价，通过变形突变、塑性区贯通和计算不收敛等准则判断作为临界状态，通过强度折减或超载系数判断大坝的安全状况。

3）以赵国藩[18]、金伟良[19]、刘宁[20]等为代表的可靠度和随机有限元方法，是以可靠度理论为基础，通过建立极限状态方程，应用响应面、分枝约界或重要性抽样等方法计算结构体系可靠度，或将大坝荷载、材料参数和几何尺寸等作为随机变量（过程）或随机场处理，通过随机有限单元法计算大坝可靠度。

大坝安全评价的方法还包括基于损伤力学、细观力学和安定性分析方法等，此外基于能量耗散、突变理论、Lyapunov 指数和加卸载响应比等安全评价方法也在一定程度上得到研究。

风险分析方法是系统可靠度分析的推广，是一种既考虑结构的强度和稳定破坏，又考虑非荷载因素和下游损失、预警时间的综合分析方法，目前已有文献将风险分析方法用于大坝的风险分析。

1.6.2 问题和讨论

综合评价最终往往转化为求取各类影响因素的权重问题，这在很大程度上依赖专家的经验，其与量纲、相关性等问题紧密相关。

数值仿真方法对加载过程、卸载效应、数值模型、本构关系、屈服准则的依赖性及计算量都比较大。

可靠度分析方法适应范围比较广，但在一定程度上存在计算复杂度问题，特别是针对多失效模式、变量相关、非高斯分布等问题，因此目前对系统可靠度的研究还不成熟。

实际上大坝破坏是一个损伤逐步积累、材料逐步老化，量变到质变的过程。受材料分布、加载方式等因素的影响，既存在多种失效模式，也存在渐变和突变不同的失效形式，涉及静动力耦合、多时间尺度和多几何尺度耦合，因此进行大坝安全动态多尺度分析评价是下一步大坝安全评价的研究发展方向。

1.7 运行反馈分析

1.7.1 现状及进展

国内较早利用实测资料建立反馈控制的是桓仁大坝，后来陈村等大坝也利用实测资料建立了相应的运行控制条件，以确保大坝安全。在反馈分析中实测资料的作用主要包括反演材料参数、确定临界荷载和推断最不利荷载组合。在反馈分析中还需借助数值分析方法，利用各种屈服准则、扩展准则、抗滑稳定、渗透破坏等临界条件。根据不同的破坏模型，从而求得允许荷载的交集是大坝反馈分析基础。对于不同的荷载组合及加载速率，损伤和破坏速度和部位是不一样的。

1.7.2 问题和讨论

目前反馈分析方法大多建立在统计模型和数值计算的基础上，统计模型要求样本来自同一总体，数值计算目前只能做到单一过程或有限工况的模拟。随着水资源合理利用问题的提出，基于结构实际动态安全度的水位动态控制方法研究是我们必须面对的课题。

2 几个关键问题

2.1 力学基础

大坝安全问题本质上是一个力学问题，即使由于运行管理水平低下，最终导致洪水漫顶冲刷或溃坝也是由于大坝结构在水荷载作用下的破坏。为此，加强大坝力学问题的研究是做好大坝安全监控的基础，具体包括：1）熟悉非饱和土力学、有效应力理论可以加深对渗压计测值物理意义的理解；2）熟悉水动力学可以更好地理解冲刷淤积及结构振动对大坝安全的影响；3）理解结构的卸荷破坏可以更好地降低大坝安全风险；4）结构的本构关系选择直接关系到混合和确定性 2 个模型的建立，以及应变局部化现象的描述；5）理解非应力变形等是拟定大坝安全监控指标所必须考虑的；6）建立动静荷载长期和多场耦合作用下的材料屈服和破坏准则对大坝安全数值模拟具有决定性意义。

2.2 数据处理

大坝安全实测资料的处理涉及实测资料的物理意义、噪声、动态、非平稳、非正态、小样本等问题，在大坝综合分析和建模中涉及量纲、权重、矛盾证据、数据降维、巡查信息定量化、自然语言理解和数据同化等问题。另外在资料分析中如何正确考虑初始应力、损伤、变形（仪器安装前未测量变形）等对结构安全评价的影响也是一个十分重要的问题。

2.3 标准体系

大坝安全监控研究的最终目的是为建立相应的标准体系服务。目前大坝安全监测标准和规范还需要进一步梳理以实现体系协调，如目前还比较欠缺的监测标准和规范包括：测点符号、小坝安全监测与评价等标准，抽水蓄能电站水道及其附属建筑物安全监测与评价、平原水库大坝安全监测、地下厂房及洞室安全监测与评估、水闸及闸门安全监测与评估等技术规范，以及大坝安全监控模型技术标准等，同时在规范体系建设中如何考虑监测技术的进步，配套发布监测技术规范编制说明也是大坝安全监控技术推广应用所需要研究的问题。

3 结语

大坝安全监控是一门综合边缘交叉学科，经过数十年的发展，已经取得了大量成果，但也有以下问题需要进一步研究：

1）加强大坝安全监控应充分考虑大坝风险和失效多路径问题。为克服目前点监测信息有限问题，还应该引入新的监测方法，如微震、氡气、微声、声发射监测信息，从而降低由于测点布置不准确带来的漏测问题。

2）大坝反馈控制是大坝安全管理的关键，建立实测资料和数值计算的实际监控反馈分析方法在小时间尺度上已经取得进展，但在长时间尺度和组合破坏模式方面目前研究尚不充分。

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