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水      利       学      报

                2025 年 7 月                          SHUILI    XUEBAO                        第 56 卷  第 7 期

              文章编号：0559-9350（2025）07-0862-12

                 考虑库水位和温度变化滞后效应的混凝土坝渗流预测模型研究



                              陈旭东 ，蓝婷婷 ，胡少伟 ，徐 颖 ，郭进军 ，顾冲时                                 3
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                     （1.  郑州大学  水利与交通学院，河南  郑州  450001；2.  国家大坝安全工程技术研究中心，湖北  武汉  430010；
                                          3.  水灾害防御全国重点实验室，江苏  南京  210098）
                摘要：渗流性态是库水位、温度等外部环境荷载和内部防渗排水构造等交互作用的综合反映，而库水位和温度变
                化对渗流影响的滞后效应，目前尚无有效量化方法。本文旨在探明该滞后效应规律，构建相应的量化表达式，据
                此建立渗流预测模型。首先，采用贝叶斯向量自回归模型（BVAR）分析库水位和温度对渗流影响的滞后过程，量
                化表示库水位和温度影响分量。其次，为有效表征渗流与影响因素间的非线性映射关系，利用注意力机制（AM）
                动态调整渗流输入因子的影响权重，加强双向门控循环单元（BiGRU）对关键信息的筛选能力，并引入麻雀搜索算
                法（SSA）提升全局搜索和自适应性能，建立了混凝土坝渗流预测 AM-SSA-BiGRU 模型。实例研究表明：BVAR 方
                法能够反映库水位和温度对渗流影响的滞后过程。本文模型有效捕捉了渗流变化趋势，具有较高精度和良好的鲁
                棒性。研究可为深入理解混凝土坝渗流性态演变及其性能预测提供新的手段。
                关键词：混凝土坝；渗流性态；滞后效应；AM-SSA-BiGRU 预测模型；贝叶斯向量自回归
                中图分类号：TV698.1                文献标识码：A                doi：10.13243/j.cnki.slxb.20240276


              1 研究背景


                                                                              ［1］
                  混凝土坝以其高抗压强度和良好的安全性被广泛应用于水利工程 。然而，在长期服役过程中，
              由于库水位、温度的变化以及地下水压力等因素的作用，水分可能会通过微小裂缝、接缝和孔隙等渗
              漏，降低坝体的抗渗性和耐久性，进而威胁坝体的安全稳定                             ［2-4］ 。库水位、温度、降雨和时效是影响
                                      ［5］
              混凝土坝渗流的重要因素 。渗流实测资料分析表明，库水位和温度对大坝渗流的影响存在着滞后
              性 ，探究其滞后作用过程，建立合理的渗流预测模型，对维护混凝土坝安全运行至关重要。
                ［6］
                  为量化库水位和温度变化的滞后效应，通常采用一段时间内库水位的平均值及温度谐波因子来解
                          ［7］
              释其滞后影响 。然而，仅将前期库水位对渗流的影响视为一个“平均”过程，不考虑渗流影响的动
              态变化，将难以准确描述渗流滞后效应。实际上，库水位对坝体渗透压力的影响呈先增长后下降的趋
              势 。Li 等 采用修正的移动平均-余弦相似性方法，通过分析库水位和温度等环境量监测资料量化了
                        ［9］
                ［8］
              滞后天数。Shi 等     ［10］ 提出利用互信息原理考虑渗流与库水位之间滞后关系，但其对滞后效应的分析基
              于对通常未知的边缘分布计算。Zhu 等                ［11］ 通过改变时间卷积神经网络渗流预测模型的接收场获取滞后
              时间来考虑渗流的滞后效应，但其忽略了不同影响因子滞后效应的差异性。为描述环境量对渗流滞后
              影响的变化规律，学者们利用正态分布函数、瑞利分布函数等滞后效应函数表征环境量对效应量作用



                 收稿日期：2024-05-12；网络首发日期：2025-02-20
                 网络首发地址：https：/link.cnki.net/urlid/11.1882.TV.20250220.1406.001
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                 基金项目：国 家 重 点 研 发 计 划 项 目（2022YFC3004402）； 国 家 自 然 科 学 基 金 项 目（U2040224）； 河 南 省 青 年 骨 干 教 师 培 养 计 划
                         （2024GGJS007）；河南省自然科学基金项目（232300421194）；“一带一路”水与可持续发展基金项目（U2021nkms06）；
                         国家大坝安全工程技术研究中心基金项目（CX2022B05）
                 作者简介：陈旭东（1987-），副教授，博士生导师，主要从事水利工程安全监控与智能运维研究。E-mail：chenxudong@zzu.edu.cn
                 通信作者：胡少伟（1969-），教授，博士生导师，主要从事水利交通领域重大工程结构安全研究。E-mail：hushaowei@zzu.edu.cn
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