作为重大工程关键构筑物的引水隧洞具有洞线长、洞径大、高水压、围岩地质复杂等特点,长年运行会导致引水隧洞出现裂缝、塌方、露筋等典型缺陷,如不加以防范,将严重影响工程安全运行,传统人工检测存在周期长、安全风险高、漏检率高、获取信息量不足等问题。针对特大型水利水电工程中的大直径超长距离引水隧洞定期检测的重大需求,研发多功能“子母式”水下机器人系统,突破在水体浑浊、高水压、附着淤积、局部可达困难等复杂水下环境机器人的远程供电、协同作业、智能巡检、缺陷识别、安全评估等关键技术,完成引水隧洞结构安全分级与风险评价,实现水下机器人“巡、检、控、诊、用”全过程集成,并在南水北调东线工程、锦屏二级水电站等国家重大工程中示范验证。研究成果可显著提高检测效率,大幅降低巡检成本,提高经济效益,同时具有广阔的产业与应用前景,如促进人工智能学科和水利学科交叉融合、引导特殊环境机器人产业发展、提升我国相关领域技术及装备水平等。

中国是水电大国,水电站大坝除涉及自身经济效益外,还关系到人民生命财产安全,因此需要定期开展大型水电站坝体缺陷检测,确保水电站大坝安全运行。目前,使用有缆遥控水下机器人(remotely operated vehicle,ROV)进行水电站坝体缺陷检测能减少人工检测带来的诸多不利,同时提高检测精度和效率。该文对大坝环境条件和水电站坝体缺陷检测的主要内容进行了调研,梳理了大型水电站坝体检测ROV的研究现状,从坝体检测ROV总体技术、吸附技术、动力系统、检测技术、水下定位与控制系统等方面,分析了ROV在国内外水工检测领域的技术研究进展,并对坝体检测ROV关键技术的发展趋势进行了展望。

在运行期内,引水隧洞结构安全的影响因素较多且会随时间发生变化,因此,需要对引水隧洞结构安全进行分析评价。该文建立了一个动态Bayes网络(dynamic Bayesian network,DBN)模型评估引水隧洞的结构安全。首先,通过文献调研和专家咨询,确定引水隧洞结构安全的影响因素;然后,基于模糊层次分析法进行专家咨询,确定条件概率表(conditional probability table,CPT);最后,利用智能机器人巡检结果获得先验概率,并根据隧洞寿命的指数分布假设确定指标的转移概率。将模型应用于中国大渡河流域某水电站引水隧洞的结构安全评价,前向推理结果表明：引水隧洞整体风险较低,约在40 a后风险值增加至0.800,需要采取修补措施。反向传播结果显示：在不同的安全期,引水隧洞需关注不同的安全指标。该模型的评价结果与工程判断一致,表明模型具有较好的准确性和实用性。

该文依托广西龙门大桥锚碇填芯超大体积海工混凝土结构(58 606 m³),对连续浇筑期混凝土的温度梯度演化规律开展在线监测和真实温度场、应力分析,对混凝土结构的温控防裂具有重要意义。该文首先研发了温度梯度在线监测系统,可实现在线实时采集混凝土温度梯度变化数据,反馈实际温度与允许阈值间偏差功能,可为及时预警和精准温控提供依据;其次通过构建真实温度场并计算温度应力,揭示了在连续浇筑条件下超大混凝土结构的真实温度梯度演化规律,提出了温度开裂控制梯度指标。工程实践表明：温度梯度在线监测系统能保证现场精准动态温控方案较好地实施,从而有效控制开裂风险。研究成果可供同类工程温控防裂设计和施工参考。

碾压混凝土坝在施工汛期采用的坝体预留缺口与导流洞联合导流方式是一种具有经济性和高效率的施工组织形式,但在炎热气候下碾压混凝土坝预留缺口导流对大坝温度和应力影响较大,坝体导流缺口温控难度大、开裂风险高。该文依托东非装机容量最大的水电项目坦桑尼亚Julius Nyerere水电站,首先采用三维有限元法对不同通水冷却方案工况下的坝体温度场和应力场演化特性开展模拟研究,提出过水温控策略;其次提出智能通水温控方法,研发成套的联控系统,实现大坝混凝土温度演化控制;最后成功在过水前使大坝混凝土温度降低至目标温度,汛后检查中未发现温度裂缝。该研究成果对指导碾压混凝土坝安全度汛具有重要意义,可供同类工程参考。

为满足特大型水利水电工程中的大直径超长距离引水隧洞定期检测的重大需求,智能化水下机器人系统成为当前的研究热点。为提高水下机械臂建模的准确性与控制能力的精准性,该文首先提出一种融合Newton-Euler方程、Morison方程与非线性摩擦力的水下机械臂动力学模型建模及参数辨识方法,并在补偿已辨识模型的基础上,设计了一种利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络补偿系统未建模与建模误差的自适应滑模控制方法。通过仿真,该文证明了该方法比传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制和一般RBF网络自适应滑模控制具有更高的控制精度。

裂缝是大坝最常见的损伤之一,可反映大坝的受力状态和安全性。针对混凝土坝裂缝传统检测算法速度慢、精度低、泛化性能不足等问题,该文基于目标检测神经网络YOLOX (you only look once x)深度学习目标检测算法,提出一种混凝土坝表观裂缝实时检测方法(YOLOX-dam crack detection,YOLOX-DCD)。该方法对YOLOX目标检测神经网络进行改进,首先在网络结构中加入卷积注意力机制,使网络更关注裂缝特征,提高检测效果;其次引入完全交并比(complete intersection over union,CIoU)作为目标定位损失函数;最后在自制的混凝土坝裂缝数据集上进行实验评估,并与现有的多种目标检测神经网络进行对比。结果表明：该文所提方法具有速度快、精度高、参数少的特点,且明显优于经典目标检测算法。因此,该文所提方法能满足混凝土坝裂缝检测高效、精确、实时的要求,可为混凝土坝裂缝检测提供技术支持。

海上风电由于其风资源条件好,不受占地条件约束等优点,在全球能源战略中的地位不断提升。海上风电基础广泛存在冲刷问题,冲刷会导致基础承载力下降、结构固有频率变化和海底输电管缆暴露等风险,因此对基础冲刷的监测和预警至关重要。该文首先分析了基础冲刷的动力特性,建立了风机-塔筒-基础一体化仿真模型,研究了基础冲刷深度与基础固有频率的相关关系,并分析了冲刷对结构动力响应的影响;其次提出了基础冲刷低频振动监测方法,并研发了一套海上风电基础冲刷低频振动监测系统。通过该系统在江苏某海上风电场的运用实例分析,探讨了未来基础冲刷监测的改进方向,研究成果可为国内外海上风电工程提供参考。

水工混凝土磨蚀损伤是造成消力池破坏的主要原因,长期发展会对水利枢纽汛期行洪安全产生威胁。该文采用自主研发的水下机器人(remotely operated vehicle,ROV)对消力池底板磨蚀损伤进行了全面探测,根据骨料暴露比(aggregate exposure ratio,AER)量化表征磨蚀损伤程度,阐明了消力池底板磨蚀分布规律,并通过三维数值模拟进一步分析了消力池水动力要素对底板混凝土磨蚀的影响。结果表明： AER能有效反映水工混凝土磨蚀损伤情况,消力池前段及尾坎附近区域底板磨蚀破坏程度较高。高流速及尾坎附近的淤积回流作用是消力池底板磨蚀的重要因素,水跃漩滚区水气掺混效应减缓了磨蚀破坏,消力池前端无明显负压区,但流速较大,容易产生磨蚀等问题。研究成果对消力池的安全运行与结构评价具有显著的应用价值与推广意义。

针对泄水消能建筑物水底泥沙淤积、水体能见度差导致的水下检测难题,该文研究了一种适用于积淤水底、浑浊水质条件的清淤置换模块,并对其机构设计和检测效率进行分析。基于水底泥沙起动条件与淹没式水射流特性,运用Euler多相流模型对清淤置换模块进行水动力分析,并通过水沙两相流数值仿真和实物试验相结合的方式对比分析。该文验证了清淤置换模块中升降机构的必要性,得出置换检测壳体底部离沙高度为60 mm时,机器人清淤检测效率最高,可在1.56 s内将检测区域内厚度为100 mm的淤积泥沙清除90%,完成清淤-检测作业的总用时为9.56 s。清淤置换模块的推广应用可显著提升现有水下机器人的环境适应性和检测能力,推动水下检测技术的发展。

水岩耦合作用下的坝肩岩石强度参数弱化效应对高拱坝枢纽的长期安全稳定运行具有重要影响。针对坝肩裂隙大理岩抗剪强度参数的水压弱化效应,首先,采用岩石力学测试系统,开展了不同渗透水压作用下裂隙岩石三轴压缩试验;其次,结合岩石应力应变曲线分析了渗透水压对裂隙岩石抗压强度、黏聚力和摩擦系数的影响;最后,基于有效应力原理,分析获得岩石的弱化临界水压力,进而研究了考虑渗透水压的岩石统计损伤本构模型。结果表明：渗透水压对裂隙大理岩抗剪强度参数的影响主要表现为其对黏聚力的弱化效应,黏聚力弱化率随渗透水压增大会大幅度增加,最大弱化率接近100%,黏聚力弱化率为0时的水压力为弱化临界水压力。弱化临界水压力作为渗透水压对岩石强度和黏聚力弱化的界限值,可用于界定渗透水压对裂隙岩石抗剪强度的影响规律。基于渗透水压对抗剪强度参数的影响,构建了考虑水压弱化效应的岩石统计损伤本构模型,并进行试验数据验证,结果表明：该模型能实现水岩耦合作用下岩石破裂全过程的演变规律计算。研究成果对裂隙岩石弱化效应与高拱坝坝肩的稳定分析具有一定的参考价值。

针对运行期水电站多元场景下复杂结构与环境水下检查的重大难题和迫切需求,以雅砻江流域梯级电站为典型场景,对比分析水电站水下检测环境与海洋开放水域场景的差异,该文提出了复杂场景下水工建筑物水下智能巡检实施的技术路径,构建了水下检测机器人系统装备、超长距离水下供电与通信、水下精确导航与定位、大断面快速精细检测、巡检过程实时监控和缺陷信息智能分析等关键技术体系,进而形成水工建筑物多元应用场景的系统解决方案。该文重点在典型水工隧洞结构和高山峡谷区半开放水域开展多元化应用实践,实现了水工建筑物智能巡检与安全管控,提升了流域梯级电站电力生产经济效益,大幅降低了传统检测成本。该研究成果与实践经验可促进水电枢纽水下智能巡检技术发展,具有重要的行业推广意义。

基于计算机视觉的混凝土裂缝自动检测方法逐渐成为大坝、廊道和引水隧洞等水工结构场景检测任务的主流选择。然而,目前大多数方法在裂缝特征提取过程中均存在不同程度的损耗,缺乏针对性的补偿措施,导致最终检测效果不佳。该文提出了一种基于特征增强的水工结构裂缝语义分割方法,主要用于解决混凝土水工结构裂缝高精度语义分割问题。该方法通过对裂缝数据进行统计学分析,获取裂缝像素与非裂缝像素关系及其对应分布情况;采用ResNet-152特征提取网络提取裂缝图像抽象语义信息,并根据统计分析结果对高维特征进行区域聚集,构建自注意力模块,增强模型对裂缝的定位性能;结合裂缝信息分布情况,对网络损失函数进行优化,增加裂缝特征对总体损失值的贡献率,提升模型对裂缝的识别精度。该文采用智能化设备获取大坝和廊道2种水工结构场景的图像数据,图像数据经图像预处理和标注整理后获得的裂缝图像和标签共3 000张;将由训练获得的分割模型在测试集上进行测试,裂缝像素准确率、召回率、交并比和总像素准确率分别达92.48%、86.52%、80.82%和99.79%。该文提出的分割方法在水工结构裂缝检测方面具有一定应用研究价值和推广意义。

检测水下基础设施混凝土表观缺陷是保障水下基础设施安全稳定运行的重要措施。使用遥控水下机器人(remote operated vehicle,ROV)采集混凝土表观图像是当前水下检测最高效的方式,然而ROV采集到的混凝土图像存在光照不均、色彩失衡、对比度差和边缘信息弱等问题。该文针对水下混凝土图像质量不佳的问题,提出了水下非均匀光照场景下的混凝土图像增强方法。首先采用图像修复技术(image inpainting technique,IIT)对图像局部高光区域进行修复;然后在暗通道图像增强方法的基础上引入图像对比度感知调节方法,选取不同窗口尺寸,在每个局部窗口区域中实现图像增强;最后采用自然图像质量评估、基于感知的图像质量评估、无参照物图像质量评估和水下彩色图像质量评估4个指标对增强后的图像进行评估。实验结果表明：该文提出的方法在多个对比指标中优于现有水下图像增强方法,能有效提升水下图像质量。

基于图像分析的水电站坝面缺陷判别是一种高效、精准的方法,然而大坝裂缝图像存在背景复杂以及裂缝和背景像素比例不均衡等问题,导致传统算法的检测效果差。该文提出一种基于改进的DeepLabV3+网络模型的坝面裂缝检测方法。该方法利用三线注意力模块(three line attention module,TLAM)提高模型对裂缝像素的提取能力;采用空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块进行级联优化,实现更密集的像素采样,获取更丰富的裂缝特征;将MobileNetV2作为特征提取主干网络,可实现网络轻量化并减少模型参数;将焦点损失(focal loss,FL)和Dice损失(Dice loss,DL)作为模型的损失函数,可克服数据不平衡的困难。对西南某水电站的坝面裂缝数据集进行模型有效性和对比实验,结果表明：该方法中用来评价模型精度的F_1,score、平均交并比(mean intersection over union,MIoU)和平均像素精度(mean pixel accuracy,MPA)的值分别达到73.98%、66.73%和73.81%,比改进前的DeepLabV3+网络检测效果分别提高了3.33%、2.89%和1.12%,该方法可为坝面维护以及未来风险评估提供技术支撑。

带合闸电阻的气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)断路器结构复杂,故障率较高。断路器合闸过程中辅助触头可能发生弹跳,导致主断口被击穿,危及设备绝缘安全。为此,该文提出了基于合闸过程暂态电压检测的辅助触头弹跳状态监测和诊断方法。利用不同断路器对同一条空载气体绝缘输电线路(gas insulated line,GIL)进行充电试验。试验结果表明：不带合闸电阻的断路器在合闸过程中,触头间出现电弧熄灭和复燃现象,激发的暂态电压包含丰富的高频振荡分量;带合闸电阻的断路器在合闸过程中,产生2种差异明显的暂态电压,Ⅰ类暂态电压不含高频振荡分量,由辅助断口预击穿和重击穿产生,Ⅱ类暂态电压与不带合闸电阻的断路器合闸时激发的暂态电压类似,包含丰富的高频振荡分量,由辅助触头弹跳后主断口被击穿引起。该文通过对带合闸电阻的断路器合闸过程进行分析,解析合闸过程的暂态电压波形,提出以辅助触头弹跳熄弧时间间隔作为表征辅助触头弹跳状态的特征因子,可实现断路器运行状态的有效监测和评估。