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水电站大坝强震监测数据应用研究

2024-10-16 77 上传者：管理员

摘要：某水电站大坝强震系统于2009年升级改造后实现了大坝强震实时监测，记录了大量的非地震事件监测数据，但数据量庞大，存储不便、调用分析处理工作量大。在不影响模态分析成果前提下，本文采用最佳的抽样方法和抽样频率对非地震事件监测数据进行抽样研究，以实现数据“瘦身”。基于精简后的强震监测资料，通过频谱分析、模态分析，识别大坝的振型，并利用模态分析成果与库水位监测资料进行对比分析研究，提出强震动监测资料用于大坝安全监测的方法及实现途径。

关键词：
强震系统
抽样方法
抽样频率
模态分析
非地震事件监测数据
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大坝作为水电站的重要组成部分，其安全性直接关系到水资源的有效利用和周边环境的稳定。随着水电工程的不断发展，尤其是特高坝的建设，强震监测技术的应用显得尤为重要。强震监测系统能够实时记录大坝在地震事件中的动态响应，为评估大坝的安全性提供重要数据支持。

近年来，国内外对大坝强震动监测的研究不断深入，重点关注大坝在地震荷载下的工作状态、动力特性分析及抗震性能评估等方面。2009年寇立夯等[1]结合二滩拱坝强震观测台阵在五次不同地震中的记录资料，分别利用频谱分析和时间序列分析，对大坝的频率、阻尼比、振型等模态参数进行了识别。2011年，郭宝玉等[2]研究了强震发生时大坝实时监测的必要性和可行性，并提出了基于可靠用户数据包协议（UDP）通信的强震监测系统对大坝测量系统实时触发的构想，并结合强震仪系统和大坝安全信息管理系统，给出了系统的设计实现,并在二滩水电厂得到了实际应用。2020年，赵昆等[3]详细介绍了龙江大桥场地强震动观测系统的设计方案、系统构成、通信方式等，系统获取的观测结果为大桥结构地震响应分析提供了可靠的数据基础，然而，随着监测技术的进步，监测过程积累了大量的非地震事件监测数据，这些数据在存储和分析过程中面临着巨大的挑战。

本研究旨在探索如何有效利用这些非地震事件监测数据，尤其是在不影响模态分析结果的前提下，通过最佳抽样方法和频率对数据进行“瘦身”，以减少存储负担和分析工作量。通过频谱分析和模态分析，识别大坝的振型，并将模态分析结果与库水位监测数据进行对比，提出将强震监测数据应用于大坝安全监测的方法和实现途径。

1、工程概况

某水电站枢纽建筑物包括以混凝土重力拱坝为主的挡水建筑物、泄水建筑物、引水系统和发电厂房等，电站为一等大（1）型工程，大坝按1级建筑物设计。该大坝强震系统始建于1986年，强震监测系统分布13个观测点(坝内12个观测点，1个自由场点)，共39个监测分向，分别布置于大坝的不同高程上。经过多年运行，设备出现严重的老化现象，故障率增高，维修难度大，其记录的资料也无法进行分析。因此，2010年按照行业标准《水工建筑物强震动安全监测技术规范》[4]的要求，对该系统进行了技术改造，并通过网络技术实现了对大坝强震动的实时监测。改造后的强震监测系统经过长达15年的运行，积累了约10TB的强震监测数据。

2、研究路线

2.1 研究目标

通过对大坝非地震事件数据开展优化精简试验研究，论证强震监测数据“瘦身”的可行性，并得到最佳的精简方法和降维压缩频率。基于简化后的强震监测资料，通过频谱分析、模态分析，识别大坝的振型，并对比模态分析成果与库水位监测资料，提出振动监测资料用于大坝安全监测的方法及实现途径，形成了应用技术。

2.2 重点、难点梳理

2.2.1 数据量庞大

大坝强震监测台网中若采用200Hz采样率保存长期记录的非地震事件数据，每年需要磁盘存储空间约1TB，大量数据在网络中调用和分析处理将耗费较多的资源和时间。在不影响模态分析成果的条件下，如何选取最佳的精简方法和压缩频率对监测数据进行“瘦身”是重点，也是难点。

2.2.2 缺乏成熟模式

强震监测在大坝安全监测中的应用在国内外未见成熟模式，所见的大部分属于“检测”，即利用地震事件的观测数据开展事后评判。本文的主要研究目标是探索长期记录的非地震事件数据进行模态分析后，得出大坝动力参数，挖掘动力参数与库水位监测资料之间存在的关系，从而提出强震监测数据用于大坝安全监测的实现途径。因此，准确地得出动力参数并挖掘与库水位监测资料之间的关系是另一个重点与难点。

2.3 技术路线

本项研究主要从大坝强震监测数据的“瘦身”和模态分析、有限元模态分析、二者的相互验证和修证、建立大坝第一阶固有频率与库水位与温度的关系等方面开展相关研究工作。

2.3.1 数据精简

首先，采用等波纹FIR滤波器对原始数据进行DC-10Hz的低通滤波，滤波后的数据保留DC-10Hz区间信号，过滤掉频率高于10Hz的信号。接着，对滤波后的数据进行等间距8倍（25～200Hz）的数据抽样。然后，对抽样后的数据采用Steim2压缩算法进行数据压缩。抽样处理后的数据采用类似WinZip、WinRAR等国际通用无损压缩算法压缩存储数据，将抽样处理后的连续文件编码为压缩数据进行服务器存储，理论上该无损数据压缩算法压缩率可达到2.5倍左右。最后，对压缩后的数据采用国际数字地震数据交换标准简化版miniSEED格式进行存储。

2.3.2 模态分析

基于精简后的强震监测数据，通过频谱分析对比各个点位的振动频率成分的特点，比较三通道的频率成分的特点，形成不同水位、不同时间的频谱资料。然后，分别采用ARX模型原理方法、峰值拾取法、随机子空间法进行模态分析，通过对比分析得到大坝振动前三阶振型。最后，建立三维有限元模型，利用Westergaard附加质量方法结合前面得到的模态分析结果进行坝体参数反演及模态分析。

2.3.3 模态分析成果与变形监测资料对比分析

将模态分析成果与变形监测资料进行对比分析，提出坝体振动特性与水压及温度荷载之间的关系，形成强震监测数据与变形监测资料之间的互补关系。

3、研究成果

3.1 强震监测数据精简方法的研究

香农采样定理认为，采样频率大于信号带宽一倍的数字信号就可以完全不失真地还原信号，要保证10Hz频率的识别采样频率应不小于20Hz。但如果考虑实际去混叠信号（防止大于10Hz）滤波器的过渡带带宽，一般将采样频率设定至频带带宽的2.5倍，即抽样后的采样速率设定为25Hz。另一方面，为了防止12.5Hz以上的高频信号折叠至低频，抽样前必须通过数字滤波将高频信号滤除，从而防止抽样过程中，12.5Hz以上的高频+信号折叠至低频。

基于此，本研究对滤波抽样和等间距抽样进行了对比试验（见表1），发现等间距抽样需要基于原始数据良好的条件下，才能获得较好的结果，相较于滤波抽样方法，此方法在不满足条件时，计算结果误差会更大，更不稳定。因此，确定采用滤波抽样方法进行精简。

通过滤波抽样算法设计，保证滤波器带宽问题，确保抽样后的数据的模态分析结果与原数据不会受到影响，通过大量的数据对精简至100Hz、50Hz、25Hz、20Hz成果与原始200Hz进行对比分析，发现采用20Hz抽样模式由于2:1抽样滤波器和5:1抽样滤波器的特性不同，导致计算结果误差较大；在200Hz、100Hz、50Hz、25Hz共4种数据的频谱分析中，第一阶固有频率的互差没有出现随着抽取数据的增多而发生趋势性的变化，且各种抽样结果互差在±0.02Hz以内。因此确定最优压缩频率为25Hz，数据压缩率达到20倍，如图1所示。

表1 2 0 1 9 年10月1日部分时段滤波抽样和等间距抽样第一阶频率对比

3.2 频谱分析

针对大坝的监测资料，本次研究对基于随机响应的功率谱的峰值拾取法和基于多测点相关分析的随机子空间拾取法进行频谱分析，对比后发现两者效果基本一致。

对大坝2012～2019年日常运行数据（均为200Hz）进行滤波抽样，抽样频率为25Hz。基于精简后的数据挑选进行功率谱分析计算，得出DC-10Hz内的频域特征。根据频谱分析结果可知，各监测点的第一阶固有频率在2.8～3.2Hz区间。位于较高部位的测点，其第一阶固有频率成分清晰；而位于较低部位的测点，第一阶固有频率成分越不清晰。这些结果均符合以往的认识。

3.3 模态分析

对强震监测数据分别采用ARX模型原理方法、峰值拾取法、随机子空间法进行了模态分析。监测数据的模态分析与有限元模态分析相结合，可以明确大坝坝体第一阶固有频率为2.778～3.196Hz，一阶振型为正对称，二阶振型为反对称，三阶振型为正对称。第一阶振型如图2所示。

3.4 坝体第一阶固有频率应用

9-1测点于2012～2019年的第一阶固有频率与库水深（库水位减去坝基面高程2 432m）的关系如图3所示。从中可以看到一阶固有频率（纵轴f1/Hz）与库水深（横轴h/m）呈现明确的负相关。

图3中回归标准差为0.04Hz，其中包含了坝体温度变化的影响，本次研究未找到定量描述温度影响的方法。在实际应用中为避免坝体温度变化的影响，按照每年同一月份坝体温度基本相当的认识，逐月建立固有频率与库水位的关系，用于大坝安全监测。经过以上处理，得到第一阶固有频率变化与库水深变化的比例为-0.013Hz/m左右，这一比例关系可以与大坝变形统计模型中的水位一次方贡献量相对应，发挥大坝安全监测作用。

图1 抽样效果示意图

图2 有限元模态分析的坝体第一阶振型

图3 坝体第一阶固有频率与库水深关系

根据国内外研究发现，坝体固有频率与库水深的关系可以用库水水体对坝体产生附加质量描述。在行业标准《水电工程水工建筑物抗震设计规范》[5]中，建议使用Westergaard附加质量公式计算坝面动水压力，本次有限元模态分析采用了该附加质量公式，依据实测值得到坝体固有频率，进行坝体材料反演（见表2），进而模拟了8、9坝段间横缝部位弹性模量降至6GPa（假想缺陷）的模态。对应表2中坝体弹模46GPa的工况，所得第一阶固有频率为2.849Hz，比无缺陷（2.864Hz）仅降低了0.015Hz。从本研究的过程看，大坝强震监测提取坝体第一阶固有频率的精度大致在0.02Hz～0.04Hz，相较于0.015Hz的变化难以识别。

表2 依据固有频率的坝体参数反演

4、结论

(1）本文提出了一种强震监测数据用于大坝安全监测的途径，即强震监测数据的频谱分析识别出的第一阶固有频率可以作为大坝健康状况监测的一项重要指标。

(2）在以往大量的研究基础上，已经认识到此大坝的前三阶固有频率在6Hz之内，从国内外相关资料来看，一般高混凝土坝的前三阶固有频率在10Hz之内。通过研究得出将此大坝强震监测数据精简到25Hz采样频率，能够完整保留10Hz以内的固有频率信息。

通过深入挖掘强震监测数据的信息，证明了非地震事件数据精简处理的可行性，揭示了大坝的动力特性变化规律，并与有限元分析进行了互相补充完善，提出强震监测数据用于大坝安全实时监测的实现途径，对于其它工程也具有重要参考价值。

参考文献:

[1]寇立夯,金峰,杨剑,等.基于强震记录的二滩拱坝模态参数识别[J].水力发电学报,2009,28(5):51-56.

[2]郭宝玉,李震,花胜强.基于可靠UDP的强震消息触发大坝实时监测系统[J].水电自动化与大坝监测,2011,35(5):57-59+67.

[3]赵昆,林国良,段建新,等.龙江特大桥场地强震动观测系统设计[J].地震科学进展,2020,50(6):8-13.

[4]中华人民共和国水利部.水工建筑物强震动安全监测技术规范(DL/T 5416-2009)[S].北京:国家能源局,2009.

[5]中华人民共和国水利部.水电工程水工建筑物抗震设计规范(NB35047-2015)[S].北京:国家能源局,2015.

文章来源:马宁.水电站大坝强震监测数据应用研究[J].吉林水利,2024,(10):52-55.