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清华大学学报(自然科学版)  2018, Vol. 58 Issue (7): 639-649    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.25.030
  水利水电工程 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
南水北调中线大型跨(穿)河建筑物综合风险评价
韩迅1, 安雪晖1, 柳春娜2
1. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084;
2. 中国水利水电科学研究院 水电可持续发展研究中心, 北京 100038
Integrated risk evaluation of large river-crossingbuildings in the Middle of the South-to-North Water Diversion Project
HAN Xun1, AN Xuehui1, LIU Chunna2
1. State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2. Research Center for Sustainable Hydropower Development, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing 100038, China
全文: PDF(1647 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 该文基于南水北调中线工程大型跨(穿)河建筑物的设计和建设质量信息,考虑不同类型建筑物的个性信息和外部条件,包括施工质量,建筑物自身的特征参数以及周边水文、地质的主要控制性参数等,构建了合理的指标体系,建立了包括静态风险和动态风险在内的综合风险评价体系,对大型跨(穿)河建筑物运行潜在的风险进行分类分级。其中静态风险通过神经网络计算得到,动态风险考虑了对洪水、冰冻、冲刷和拉应力的评估,最后综合风险指数通过与文献中结果对比得到验证,并通过案例计算进一步评价了方法的合理性。
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韩迅
安雪晖
柳春娜
关键词 跨河建筑物风险识别神经网络动态风险风险指数    
Abstract:An integrated static and dynamic risk evaluation system was developed to classify the potential risks of large river-crossing buildings over the South-to-North Water Diversion Project. The system constructs an index based on design and construction quality information, the characteristics of different types of buildings and external conditions including the hydrology and geology. The static risk is given by a neural network model while the dynamic risk is related to flood, freezing, flushing and tensile stress conditions. The integrated risk index compares well with results in the literature with good results given in a case study.
Key wordsriver-crossing construction    risk identification    neural network    dynamic risk    risk index
收稿日期: 2018-01-15      出版日期: 2018-07-15
基金资助:国家科技支撑计划项目(2015BAB07B07)
通讯作者: 安雪晖,教授,E-mail:anxue@tsinghua.edu.cn     E-mail: anxue@tsinghua.edu.cn
引用本文:   
韩迅, 安雪晖, 柳春娜. 南水北调中线大型跨(穿)河建筑物综合风险评价[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(7): 639-649.
HAN Xun, AN Xuehui, LIU Chunna. Integrated risk evaluation of large river-crossingbuildings in the Middle of the South-to-North Water Diversion Project. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2018, 58(7): 639-649.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2018.25.030  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2018/V58/I7/639
  图1 综合风险评价方法示意图
  图2 风险指标体系图
  表1 跨(穿)河建筑物风险评价静态指标体系
  表2 跨(穿)河建筑物动态风险评价指标体系
  图3 基于神经网络的静态风险模糊评价步骤
  图4 南水北调中线工程沿线渡槽和倒虹吸工程规模
  表3 中线关键性控制工程静态风险指标值
  表4 中线关键性控制工程动态风险指标值
  表5 中线关键性控制工程风险计算值和风险等级
  图5 综合风险指数计算值和文[10]值 (Bayes网络方法)对比
  图6 冻融条件对双洎河渡槽风险指数影响
  图7 不同季节温度对双洎河渡槽风险指数影响
  图8 冻融条件对安阳河倒虹吸风险指数影响
  图9 静态风险指数计算值和文献参考值对比
  图10 洪峰流量对风险值的影响
  图11 冻融开裂对风险值的影响
  图12 冲刷深度(基底距冲刷面深度)对风险值的影响
  图13 拉应力对风险值的影响
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