CC BY
28
УДК 528.482.3:519.8
МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗНЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ДЕФОРМАЦИЙ ВЫСОКИХ ПЛОТИН
Наталья Николаевна Кобелева
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, старший преподаватель кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. (383)343-29-11, e-mail: [email protected]
Обязательным условием диагностического контроля плотин является разработка прогнозных математических моделей в соответствии с принятой «методикой определения критериев безопасности гидротехнических сооружений» [1] и рекомендациями федерального закона.
С развитием и совершенствованием численных методов исследований и вычислительных средств появилась возможность исследовать состояние сооружений на новом, более детальном уровне. Построенные модели напряженно-деформированного состояния гидротехнических сооружений вследствие действующих нагрузок: гидростатического давления, температуры, фильтрационного режима и др. - детально описывают состояние сооружения по данным натурных наблюдений, однако к их использованию для прогнозирования деформаций следует относиться достаточно осторожно.
Современные ГЭС - это самые крупные сооружения на планете и их влияние на природу и окружающий ландшафт наиболее существенно. При построении математических моделей для изучения деформаций гидротехнических сооружений необходимо грамотно выбрать качественную форму и метод математического описания исследуемого процесса, определить необходимые объемы и точность наблюдений, выработать тщательную методику прогнозирования и пути эффективного использования конечных результатов.
В статье описаны методические особенности построения прогнозных математических моделей для изучения деформаций высоких плотин.
Ключевые слова: прогнозная математическая модель, геодезические данные, гидротехнические сооружения, прогнозирование, динамические модели, рекуррентные модели 1-го и 2-го порядков, параметрическая идентификация моделей, деформационный процесс.
Одной из важнейших задач в процессе эксплуатации высоконапорных гидротехнических сооружений является обеспечение их надежной и безопасной работы. Отметим при этом, что большинство этих сооружений эксплуатируется уже длительное время, что повышает вероятность возникновения и развития различных, часто негативных процессов, не рассматривавшихся при проектировании. Как показывает опыт натурных наблюдений за их поведением в процессе эксплуатации, состояние сооружений и их оснований в той или иной мере отличается от предполагаемого на стадии проектирования. Поэтому в целях оценки изменения диагностических показателей и более точной их корректировки должны быть разработаны и откалиброваны по данным натурных наблюдений прогнозные математические модели поведения сооружений [1-6].
Процесс построения прогнозных моделей для изучения процесса перемещений высоких плотин, таких как Саяно-Шушенская ГЭС, необходимо начи-
нать с тщательного изучения природы и структуры объекта исследования, чтобы правильно сориентироваться в характере проявления причинно-следственных связей, которые присущи изучаемому процессу исследования. И только в результате анализа этих связей появляется возможность грамотно выбрать качественную форму и метод математического описания исследуемого процесса, определить необходимые объемы и точность наблюдений, выработать тщательную методику прогнозирования и пути эффективного использования конечных результатов.
Как показал опыт построения математических моделей для плотины Сая-но-Шушенской ГЭС [2, 7-23], эксплуатация которой проходит как в нормальных, так и в нештатных условиях (высокая приточность, аномально холодные зимы, перенесение сроков наполнения водохранилища и т. п.), для обеспечения достаточно высокой точности прогнозов изучаемого процесса перемещений гребня плотины оказались пригодными динамические модели на основе рекуррентных уравнений 1-го и 2-го порядка.
1. Подготовка исходных данных для построения прогнозных математических моделей всегда начинается с тщательного изучения результатов натурных наблюдений за поведением гидротехнических сооружений и построенных на их основе графиков изменений наблюдаемых перемещений и воздействующих факторов (рисунок).
Изменение диагностического показателя (радиального перемещения гребня плотины) и параметров-аргументов: уровень верхнего бьефа (УВБ) и температура бетона в базовой точке Тниз во времени: --- верхний бьеф; --- температура бетона (секция 33); --- радиальные перемещения
2. Именно анализ графиков, которые характеризуют прогнозный фон [16, 24-27], позволяет выбрать тип математической модели, количество воздействующих факторов, величину транспортного запаздывания. А их совместное использование с результатами выполненных ранее инженерно-геологических,
конструктивных, строительно-эксплуатационных и других работ позволяет рекомендовать последующие шаги для построения прогнозных моделей.
3. Выбор периода основания прогноза, на котором предполагается строить модель, также намечается на основе анализа графиков; продолжительность периода выбирается исходя из условия, чтобы он охватывал одинаковую природу развития процесса или учитывал ее изменения адаптивными свойствами модели. При этом дискретность модели, т. е. цикличность натурных наблюдений, может быть выбрана при обязательном выполнении условии, что проводимые геодезические наблюдения должны охватывать основные закономерности развития исследуемого процесса деформации и изменений основных воздействующих факторов. Так в результате проведенных исследований выяснилось, что для более корректного построения прогнозных моделей оказалась предпочтительнее дискретность натурных наблюдений (до 15 дней) в отличие от месячной цикличности. В табл. 1 представлены результаты анализа значений остаточных ошибок для построенных моделей для одних и тех же основных воздействующих факторов и перемещений, одинакового периода основания прогноза и периода упреждения, но для различной дискретности натурных наблюдений.
Таблица 1
Значения остаточных ошибок для различных типов моделей
№ п/п Дата: год; месяц; число Модель 1-го типа (D30) Модель 2-го типа (D30) Модель 2-го типа (D15;Z0) Модель 2-го типа (D15;Z2.0) Модель 2-го типа (D15;Z0); 2-го порядка Модель 3-го типа (D15;Z0) Модель 3-го типа (D15;Z0)
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2007 Май 15 - - 3,089 -3,361 1,039 - -
2 Май 30 0,477 -0,250 -2,502 -0,865 -1,935
3 Июнь 15 1,029 -2,736 -2,945 4,161 -2,628 -1,449 1,221
4 Июнь 30 -3,409 3,037 -6,555 -0,091 0,134
5 Июль 15 -7,122 -6,026 -6,858 -4,111 -4,834 -5,631 -5,010
6 Июль 30 -4,428 -3,633 -2,287 -2,316 -2,031
7 Август 15 -6,037 -2,102 -2,032 -2,029 -1,442 -0,338 1,562
8 Август 30 -1,298 -1,751 -1,600 -0,056 1,706
9 Сентябрь 15 -5,169 -1,154 -1,389 -5,027 2,109 -1,751 -1,069
10 Сентябрь 30 2,573 -3,029 3,566 2,666 4,517
11 Октябрь 15 +2,149 +3,934 3,738 -1,914 3,702 2,302 2,219
12 Октябрь 30 3,944 0,240 4,062 1,708 3,352
13 Ноябрь 15 +4,540 +4,138 4,352 1,127 3,187 1,870 2,094
14 Ноябрь 30 3,472 1,336 2,517 0,756 0,680
15 Декабрь 15 +4,564 +2,221 2,926 3,534 0,996 0,712 -1,855
16 Декабрь 30 1,285 3,144 -0,160 -0,578 -6,227
17 2008 Янв. 15 +3,634 -0,825 0,275 4,885 -2,033 0,303 -0,564
18 Январь 30 -1,807 4,675 -2,881 -0,393 0,530
19 Февраль 15 +3,616 -3,817 -2,606 5,689 -4,651 0,007 4,716
Окончание табл. 1
№ п/п Дата: год; месяц; число Модель 1-го типа (030) Модель 2-го типа (030) Модель 2-го типа (015£0) Модель 2-го типа (015£2.0) Модель 2-го типа (015£0); 2-го порядка Модель 3-го типа (015£0) Модель 3-го типа (015£0)
20 Февраль 30 -4,585 3,063 -2,688 -2,117 2,102
21 Март 15 +0,773 -1,829 -2,621 1,593 -0,510 -0,825 0,308
22 Март 30 -0,516 0,629 0,638 -0,454 0,210
23 Апрель 15 -1,071 +0,766 0,551 0,399 3,553 -0,256 0,026
24 Апрель 30 3,156 -1,039 2,135 1,464 0,738
25 Май 15 -2,247 +2,859 1,716 -5,319 1,039 -2,061 -3,140
а к 4,020 3,064 3,052 3,208 2,926 1,746 2,595
4. Следующим является этап параметрической идентификации моделей, на котором осуществляется корректный выбор непротиворечивых форм математического описания исследуемых процессов деформации сооружения, соответствующих природе их возникновения и развития. Именно здесь определяется структура строящихся моделей (выбор основных входных воздействий и выходных переменных, выбор порядка инерционного звена), выбор применяемых оценок параметров строящихся моделей и их адекватности. Решение вопроса о выборе основных входных воздействий существенно влияет в дальнейшем не только на этапы разработки структуры прогнозной модели в части определения порядка инерционного звена, но и декорреляции входных воздействий. Анализ результатов построения прогнозных моделей по значениям остаточных ошибок для различных воздействующих факторов (гидростатического давления, температуры бетона в нижней и верхней базовых точках) и их числа, величины транспортного запаздывания (от 1 до 2 месяцев) позволил отдать предпочтение математическим моделям, построенным на основе рекуррентных уравнений 2-го порядка с двумя воздействующими факторами.
Сравнительный анализ величин значений остаточных ошибок с использованием стандарта а^ (как показателя рассеяния) дает возможность утверждать следующее:
- из моделей с одним и двумя входными воздействиями следует отдавать предпочтение моделям с двумя входными воздействиями, которые более корректно описывают процесс перемещений (столбцы 3 и 4);
- для моделей одного и того же типа дискретность исходных данных в 15 дней оказалась более предпочтительной в сравнении с 30 днями (столбцы 4 и 5);
- для моделей одного и того же типа введение транспортного запаздывания предпочтительнее при его введении при прогнозировании процесса перемещений, а не при конструировании самой модели (столбцы 5 и 6);
- модели 1-го и 2-го порядка одного типа практически «равнозначно» описывают процесс перемещений, но при этом модели 2-го порядка более сложные в их конструировании (столбцы 5 и 7);
- модели 3-го типа более корректно описывают процесс перемещений в сравнении со всеми другими моделями (столбцы 8 и 9);
- практически все построенные модели оказались адекватно описывающими процесс; оценивание по остаточным ошибкам с использованием оценок автокорреляции по формуле Бартлетта практически во всех случаях дало положительные результаты; нет причин сомневаться в адекватности построенных моделей.
5. Порядок инерционного звена модели в основном определяется в результате исследования продолжительности инерционного запаздывания и возможности включения в прогнозную модель транспортного запаздывания. При этом продолжительность инерционного запаздывания может быть определена путем сопоставления построенных графиков изменения включаемых в модель основных воздействующих факторов и выходной переменной, имеющих гармонический характер изменений (например, с использованием рисунка). Так, в нашем случае, с использованием графика исходных данных определяется величина фазового сдвига выходной переменной относительно основного входного воздействия (гидростатического давления, температуры или их совместного влияния). В тех случаях, когда гармонический характер входных воздействий и выходной переменной на графике выражен слабо, можно оценить продолжительность инерционного запаздывания по отдельным соответствующим выбросам, имеющим место в развитии исследуемых входного и выходного процессов. Анализ графиков (см. рис.) изменений основных воздействующих факторов и перемещений гребня плотины свидетельствует о том, что величина инерционного запаздывания не превышает 2 месяцев. В то же время анализ технической литературы [6, 16, 28] позволил выявить, что прогнозную модель на основе звена 2-го порядка рекомендуется строить в тех случаях, когда инерционное запаздывание сезонных процессов превышает 3 месяца, вводя при необходимости транспортное запаздывание.
6. Корреляционная зависимость основных входных воздействий возникает в результате того, что на многих эксплуатируемых ГЭС сезонные изменения температуры воздуха почти функционально связаны с изменениями гидростатического давления и температурой бетона тела плотины как в период наполнения водохранилища, так и в период его «разгрузки» [2, 10, 28]. Имеются также и другие подобные связи между основными воздействующими факторами [14, 24, 29], поэтому одновременный ввод основных коррелирующих воздействующих факторов в строящуюся прогнозную модель приводит, как правило, к ее неустойчивости. Вследствие данного обстоятельства декорреляция основных входных воздействий может быть осуществлена путем их последовательного ввода в модель, как это показано в работах автора для декоррелирующей модели 1-го порядка [21, 22]. Такой прием дает возможность корректно учитывать остаточную часть инерционного запаздывания и выполнять прогнозирование по фактическим значениям входных воздействующих факторов, наблюдавшимся заранее на интервале транспортного запаздывания.
7. Окончательный этап разработки прогнозной модели заключается в анализе полученных результатов с контрольным прогнозированием на основе принципа верификации. В случаях неудовлетворительного качества построенной прогнозной модели необходимо либо повторить все предыдущие этапы ее разработки для того, чтобы найти другой вид и структуру модели, либо более тщательно отнестись к выбору основных воздействующих факторов и возможному транспортному запаздыванию и выбору периода основания прогноза, которые наиболее адекватно описывают исследуемый деформационный процесс. В табл. 2 представлены результаты прогнозирования по построенной математической модели на основе рекуррентного уравнения 2-го порядка следующего вида:
* [ик 'Л низ; х0; £>15;z 0); хк = 0,111 7хк_1 + 0,065 2хк_2 +1,837 1ик -1,385 4Ткниз - 852 + 0,757 6юк; (1)
®к = 1,520 4®к-1 _ 0,763 7®к-2 + £к.
Таблица 2
Результаты прогнозирования по модели 2-го типа (2-го порядка) и транспортным запаздыванием
Дискретность модели Этап 2008-2009 гг. Этап 2009-2010 гг. Этап 2010-2011 гг.
Результаты прогноза, мм Результаты прогноза, мм Результаты прогноза, мм
Дата прогноза, результат Прогнозное значение Ошибка прогноза Конечная ошибка Дата прогноза, результат Прогнозное значение Ошибка прогноза Конечная ошибка Дата прогноза, результат Прогнозное значение Ошибка прогноза Конечная ошибка
15.05.08 5.05.09 64,13 63,28 +0,8 13.05.10 70,36 63,16 63,68 +7,2 +6,7
30.05.08 30.05.08 67,72 71,58 66,17 -3,9 +1,7 30.05.09 80,10 80,24 -0,1 23.05.10 67,22 65,31 +1,9
15.06.08 03.06.09 82,53 82,93 83,66 -0,4 10.06.10 90,70 87,26 87,87 +3,4 +2,8
30.06.08 30.06.08 81.84 91,23 84,12 -9,4 -2,3 30.06.10 113,42 107,38 110,08 +6,1 +3,3
15.07.08 1.07.09 105,13 106,57 -1,4 09.07.10 117,28 108,10 115,72 +9,2 +1,6
30.07.08 27.07.09 119,54 115,77 +3,8
15.08.08 17.08.09 - авария
30.08.08 27.08.09 126,94 123,46 +3,5 30.08.10 121,12 119,86 +1,3
15.09.08 11.09.08 99,93 109,03 101,41 -9,1 +1,5 9.09.10 123,20 120,09 +3,1
30.09.08 25.09.09 130,66 128,77 +1,9
Окончание табл. 2
Дискретность модели Этап 2008-2009 гг. Этап 2009-2010 гг. Этап 2010-2011 гг.
Результаты прогноза, мм Результаты прогноза, мм Результаты прогноза, мм
Дата прогноза, результат Прогнозное значение Ошибка прогноза Конечная ошибка Дата прогноза, результат Прогнозное значение Ошибка прогноза Конечная ошибка Дата прогноза, результат Прогнозное значение Ошибка прогноза Конечная ошибка
15.10.08 07.10.08 124,46 128,62 121,22 -4,2 +3,2 14.10.10 129,92 129,14 +0,8
30.10.08 29.10.09 123,14 124,34 -1,2 28.10.10 134,14 129,57 131,00 +4,6 +3,1
15.11.08 13.11.08 132,21 133,85 -1,6 13.11.09 122,13 123,84 -1,7
30.11.08 26.11.08 132,60 133,08 -0,5
15.12.08 11.12.09 120,93 121,50 -0,7 14.12.10 136,23 128,55 135,34 +7,7 +1,9
30.12.08 27.12.08 127,33 125,47 +1,9
15.01.09 11.01.09 124,07 122,86 +1,2 12.01.10 120,40 119,49 +0,9 11.01.11 132,95 134,76 -1,8
30.01.09
15.02.09 13.02.09 109,60 109,56 +0,1 11.02.10 118,22 113,96 116,08 +4,3 +2,1 11.02.11 126,47 126,62 -0,2
28.02.09 25.02.10 114,30 108,05 113,01 +6,3 +1,3
15.03.09 13.03.09 92,00 92,43 -0,4 11.03.10 108,26 103,76 106,91 +4,5 +1,3 11.03.11 114,00 111,17 +2,8
30.03.09 30.03.10 97,00 93,71 100,07 +3,3 -3,1
15.04.09 11.04.11 87,81 85,38 +2,4
30.04.09 28.04.09 64,84 66,54 -1,7 28.04.10 72,83 71,31 70,81 +1,5 +2,0
15.05.09 5.05.09 64,13 63,28 +0,8 13.05.10 70,36 63,16 63,68 +7,2 +6,7 12.05.11 69,11 60,72 +8,4
Примечание. Красным цветом выделены исходные данные из натурных наблюдений; синим - полученные с графиков; фиолетовым - результаты прогноза с учетом транспортного запаздывания.
Рассмотренные методические особенности построения прогнозных математических моделей деформаций для изучения высоких плотин позволяют сделать следующие выводы.
1. Построенные математические модели с различной точностью описывают процесс поведения плотины. При этом возможно подобрать те математические модели, которые достаточно корректно подходят к описанию процесса пе-
ремещения выбранной контролируемой точки, например, выражение (1), результаты прогнозирования по которому представлены в табл. 2.
2. Корректное введение транспортного запаздывания по УВБ (на основе графика исходных данных) по отношению к перемещению позволило получить достаточно хорошие прогнозные значения.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Методика определения критериев безопасности гидротехнических сооружений. РД 153-34.2-21.342-00. - М. : РАО «ЕЭС России», 2001. - 22 с.
2. Вульфович Н. А., Гордон Л. А., Стефаненко Н. И. Арочно-гравитационная плотина Саяно-Шушенской ГЭС (Оценка технического состояния по данным натурных наблюдений) : монография. - СПб. : ОАО «ВНИИГ им. Б. Е. Веденеева», 2012. - 204 с.
3. Гордон Л. А., Скворцова А. Е. Актуализация критериев безопасности для основных диагностических показателей плотины Саяно-Шушенской ГЭС // Гидротехническое строительство. - 2013. - № 11. - С. 22-31.
4. Гордон Л. А., Затеев В. Б., Стефаненко Н. И. Оценка безопасности плотина Саяно-Шушенской ГЭС (по данным натурных перемещений) // Известия Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники им. Б. Е. Веденеева. - 2005. - Т. 244. - С. 55-64.
5. Дурчева В. Н., Пучкова С. М., Загрядский И. И. Учет сезонных изменений схемы работы бетонных плотин при анализе данных натурных измерений // Известия Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники им. Б. Е. Веденеева. - 2000. -Т. 237. - С. 45-53.
6. Гуляев Ю. П. Прогнозирование деформаций сооружений на основе результатов геодезических наблюдений. - Новосибирск : СГГА, 2008. - 256 с.
7. Газиев Э. Г. Анализ современного напряженно-деформированного состояния арочно-гравитационной плотины Саяно-Шушенской ГЭС // Гидротехническое строительство. - 2010. - № 9. - С. 48-57.
8. Мирсаидов М. М., Султанов Т. З. Оценка напряженно-деформированного состояния грунтовых плотин с учетом нелинейного деформирования материала и конечных деформаций // Инженерно-строительный журнал. - 2014. - № 5. - С. 73-82.
9. Mirsaidov M. M., Sultanov T. Z. Stress state of earth dams with account of rheological properties of soil and wave removal of energy thought the foundation // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. - 2015. - Vol. 11, No 1. - P. 42-53.
10. Александров Ю. Н. Использование расчетной модели плотины Саяно-Шушенской ГЭС для оценки и прогнозирования ее состояния // Гидротехническое строительство. -2008. - № 11. - С. 64-69.
11. Костылев В. С. Применение математической модели «сооружение - основание» к анализу изменений в кинематических показателях бетонной арочно-гравитационной плотины Саяно-Шушенской ГЭС за 2004-2012 гг. // Гидротехническое строительство. - 2013. -№ 4. - С. 37-46.
12. Mathematical model for rock foundation and concrete dam of Bureiskaya HPP dynamic interaction / A. A. Khrapkov, B. M. Tseitlin, A. E. Scvortsova, A. Vasilyev // Ninth International benchmark Workshop on numerical analysis of dams : proceedings (June 22-23. 2007, St. Petersburg). Russia : St. Petersburg, 2008, - Р. 216-236.
13. О построении математической модели арочно-гравитационной плотины Саяно-Шушенской ГЭС / А. А. Храпков, А. Е. Скворцова, В. С. Костылев, Д. В. Щерба // Известия Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники им. Б. Е. Веденеева. -2011. - Т. 264. - С. 56-69.
14. Орехов В. В. Математическое моделирование напряженно-деформированного состояния системы «здание ГЭС - грунтовое основание» с учетом поэтапности строительства здания // Вестник МГСУ. - 2014. - № 12. - С. 113-120.
15. Параметрическая идентификация расчетных моделей гидротехнических сооружений / Д. А. Ивашинцов, А. С. Соколов, С. Г. Шульман, А. М. Юделевич. - СПб. : Изд-во ОАО «ВНИИГ им. Б. Е. Веденеева», 2001. - 432 с.
16. Leger P., Leclerc M. Hydrostatic, temperature, time-displacement model for concrete dams // J. Eng. Mec-ASCE. - 2007. - Vol. 133(3). - P. 267-277.
17. Ghiasian M., Ahmadi M. T. Effective model for dynamic vertical joint opening of concrete arch dam // Proc. of the int. symp. on dams for a changing word-80th annual meet. and 24th cong. of ICOLD. - Kyoto, Japan. 2012. - P. 41-46.
18. Rechitskii V. I., Pudov K. O. Refined model of the concrete dam at the Boguchanskaya HPP based on field observation // Power Technology and Engineering. - 2014. - Vol. 47, № 6. - P. 393-399.
19. Гуляев Ю. П., Хорошилов В. С., Кобелева Н. Н. Построение прогнозной математической модели процесса перемещений плотины Саяно-Шушенской ГЭС (2004-2007 годы) // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2015. - № 4. - С. 16-20.
20. Хорошилов В. С., Кобелева Н. Н., Губонин П. Н. Математическое моделирование деформационного процесса для изучения перемещений плотины Саяно-Шушенской ГЭС на основе динамической модели (2004-2007 гг.) // Изв. вузов. Строительство. - 2015. -№ 2 (686). - С. 49-58.
21. Кобелева Н. Н., Хорошилов В. С. Построение по геодезическим данным прогнозной модели процесса перемещений гребня плотины Саяно-Шушенской ГЭС (на этапе эксплуатации 2007-2009 годов) // Вестник СГУГиТ. - 2015. - Вып. 4 (32). - С. 5-12.
22. Кобелева Н. Н., Хорошилов В. С. Построение математических моделей для прогнозирования горизонтальных перемещений плотины Саяно-Шушенской ГЭС для периода эксплуатации 2007-2009 гг. // Вестник СГУГиТ. - 2016. - Вып. 2 (34). - С. 73-86.
23. Толошинов А. В., Александров Ю. Н., Епифанов А. П. Построение конечно-элементной модели для оценки напряженно-деформированного состояния плотины Саяно-Шушенской ГЭС // Изв. вузов. Строительство. - 2006. - № 7. - С. 38-47.
24. Математическое моделирование и расчет гидротехнических сооружений типа плотины-пластины с учетом сейсмической нагрузки и гидродинамического давления воды / Р. А. Абдикаримов, Х. Эшматов, Ш. П. Бобаназаров, Д. А. Ходжаев, Б. Х. Эшматов // Инженерно-строительный журнал. - 2011. - № 3 (21). - С. 59-70.
25. Гуляев Ю. П., Хорошилов В. С. Математическое моделирование. Анализ и прогнозирование деформаций сооружений по геодезическим данным на основе кинематической модели. - Новосибирск : СГГА, 2012. - 93 с.
26. Гуляев Ю. П., Хорошилов В. С., Лисицкий Д. В. О корректном подходе к математическому моделированию деформационных процессов инженерных сооружений по геодезическим данным // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2014. - № 4/С. - С. 22-30.
27. Гуляев Ю. П., Хорошилов В. С. Математическое моделирование. Прогнозирование деформаций сооружений гидроузлов по геодезическим данным (динамическая модель). -Новосибирск : СГГА, 2012. - 81 с.
28. Евстифеев А. Д., Костылев В. С., Храпков А. А. Определение прогнозных значений температур для точек наблюдения, расположенных в теле бетонной арочно-гравитационной плотины // Известия Всероссийского научно-исследовательского института гидротехники им. Б. Е. Веденеева. - 2012. - Т. 267. - С. 54-62.
29. Geologic-engineering and geomechanical models of the rock mass in the bed of the dam at the Sayano-Shushenskaya HPP / A. I. Savich, M. M. Il'in, V. P. Elkin, V. I. Rechitskii, A. B. Basova // Power Technology and Engineering. - 2013. - Vol. 47, № 2. - P. 89-101.
Получено 03.04.2017
© Н. Н. Кобелева, 2017
METHODICAL PECULIARITIES OF PROGNOSTIC MATHEMATICAL MODELLING FOR DEFORMATION SURVEY OF HIGH DAMS
Natalia N. Kobeleva
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Senior Lecturer, Department of Physical Geodesy and Remote Sensing, phone: (383)343-29-11, e-mail: [email protected]
The compulsory condition of diagnostic control of dams is the creation of prognostic mathematical models in accordance with the accepted "methodology of safety criteria determination of hydraulic engineering structures" [1] and recommendations of federal law.
With the development and evolution of numerical survey methods and calculating means there appeared the opportunity to survey the condition of structures on the new more detailed level. The created models of tense deformation condition of hydraulic structures due to actual loads: hydrostatic pressure, temperature, seepage condition etc. describe in details the condition of structures from field studies data. However one should be careful to use them to predict deformations.
Modern Hydro Power Stations are the biggest structures on the planet, and their impact on the nature and the nearest landscape is most significant. When creating mathematical models for deformation survey of hydraulic engineering structures it is necessary to choose correctly the right form and method of mathematical description of the process being studied, to determine the necessary extent and accuracy of survey, to work out careful prognostic method and the efficiency of final results.
The article describes methodical peculiarities of prognostic models' creation for high dam deformation survey.
Key words: prognostic mathematical model, geodetic data, hydraulic engineering structures, prognosis, dynamic models, recurrent models of 1 and 2 order, parametric model identification, deformation process.
REFERENCES
1. Guidance document. (2001). Metodika opredeleniya kriterievbezopasnosti gidrotekhnicheskikh sooruzheniy (RD 153-34.2-21.342-00) [Method of determining criteria of safety of hydraulic installations]. Moscow: Author.
2. Vul'fovich, N. A., Gordon, L. A., & Stefanenko, N. I. (2012). Arochno-gravitatsionnaya plotina Sayano-Shushenskoy GES (Otsenka tekhnicheskogo sostoyaniya po dannym naturnykh nablyudeniy) [Arch-gravity dam Sayano-Shushenskaya HPP (Assessment of technical condition according to field observations)]. Saint Petersburg: B. E. Vedeneev VNIIG [in Russian].
3. Gordon, L. A., & Skvortsova, A. E. (2013). Updating security criteria for essential diagnostic indicators dam Sayano-Shushenskaya HPP. Gidrotekhnicheskoestroitel'stvo [Hydrotechnical Construction], 11, 22-31[in Russian].
4. Gordon, L. A., Zateev, V. B., & Stefanenko, N. I. (2005). Safety assessment of dam Sayano-Shushenskaya HPP (according to natural movements). Izvestiya Vserossiyskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta gidrotekhniki im. B. E. Vedeneeva [Proceedings of VNIIG], 244, 55-64 [in Russian].
5. Durcheva, V. N., Puchkova, S. M., & Zagryadskiy, I. I. (2008). Treatment of seasonal changes in schemes of work concrete plotin when analyzing data in situ measurements. Izvestiya Vserossiyskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta gidrotekhniki im. B. E. Vedeneeva [Proceedings of VNIIG], 237, 45-53 [in Russian].
6. Gulyaev, Yu. P. (2008). Prognozirovanie deformatsii sooruzheniy na osnove rezul'tatov geodezicheskikh nablyudeniy [Prediction of deformation of the structures on the basis of the results of geodetic observations]. Novosibirsk: SSGA [in Russian].
7. Gaziev, E. G. (2010). Analysis of stress-strain State of arch-gravity dam Sayano-Shushenskaya HPP. Gidrotekhnicheskoe stroitel'stvo [Hydrotechnical Construction], 9, 48-57 [in Russian].
8. Mirsaidov, M. M., & Sultanov, T. Z. (2014). Evaluation of stress-strain State of underground dams in view of nonlinear deformation of material and finite deformation. Inzhenerno-stroitel'nyy zhurnal [Magazine of Civil Engineering], 5, 73-82 [in Russian].
9. Mirsaidov, M. M., & Sultanov, T. Z. (2015). Stress state of earth dams with account of rheological properties of soil and wave removal of energy thought the foundation. International Journal for Computational Civil and Structural Engineering, 7(11), 42-53.
10. Aleksandrov, Yu. N. (2008). Use the design model of the dam Sayano-Shushenskaya HPP for assessing and predicting its State. Gidrotekhnicheskoe stroitel'stvo [Hydrotechnical Construction], 11, 64-69 [in Russian].
11. Kostylev, V. S. (2013). Application of mathematical construction model-base "to analyse changes in kinematic indicators concrete arch-gravity dam Sayano-Shushenskaya HPP for 2004-2012 biennium. Gidrotekhnicheskoe stroitel'stvo [Hydrotechnical Construction], 4, 37-46 [in Russian].
12. Khrapkov, A. A., Tseitlin, B. M., Scvortsova, & A. E., Vasilyev A. (2008). Mathematical model for rock foundation and concrete dam of Bureiskaya HPR dynamic interaction. Proceedings of Ninth International Benchmark Workshop on Numerical Analysis of Dams, June 22-23, 2007 (pp. 216-236). Russia: St. Petersburg [in Russian].
13. Khrapkov, A. A., Skvortsova, A. E., Kostylev, V. S., & Shcherba, D. V. (2011). On the construction of mathematical models of arch-gravity dam Sayano-Shushenskaya HPP. Izvestiya Vserossiyskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta gidrotekhniki im. B. E. Vedeneeva [Proceedings of VNIIG], 264, 56-69 [in Russian].
14. Orekhov, V. V. (2014). Mathematical modeling of stress-strain State system "power house-soil base, taking into account the phasing of the building. Vestnik MGSU [Vestnik MGSU], 12, 113-120 [in Russian].
15. Ivashintsov, D. A., Sokolov, A. S., Shul'man, S. G., & Yudelevich, A. M. (2001). Parametricheskaya identifikatsiya raschetnykh modeley gidrotekhnicheskikh sooruzheniy [Parametric identification of the calculation models of hydraulic structures]. Saint Petersburg: B. E. Vedeneev VNIIG Publ. [in Russian].
16. Leger, P., & Leclerc, M. (2007). Hydrostatic, temperature, time-displacement model for concrete dams. J. Eng. Mec-ASCE, 133(3), 267-277.
17. Ghiasian, M., & Ahmadi, M. T. (2012). Effective model for dynamic vertical joint opening of concrete arch dam. Proc. of the int. symp. on dams for a changing word-80th annual meet. and 24th cong. of ICOLD. (pp. 41-46). Japan, Kyoto.
18. Rechitskii, V. I., & Pudov, K. O. (2014). Refined model of the concrete dam at the Boguchanskaya HPP based on field observation. Power Technology and Engineering, 47(6), 393-399.
19. Gulyaev, Yu. P., Khoroshilov, V. S., & Kobeleva, N. N. (2015). Build predictive mathematical model of process of displacement of the dam Sayano-Shushenskaya HPP (2004-2007). Izvestia vuzov. Geodeziya i aerofotos"emka [Izvestia vuzov. Geodesy andAerophotography], 4, 1620 [in Russian].
20. Khoroshilov, V. S., Kobeleva, N. N., & Gubonin, P. N. (2015). Mathematical modeling of deformation process to study the movements of Sayano-Shushenskaya HPP dam based on dynamic models (2004-2007). Izvestiya vuzov. Stroitel'stvo [News of Higher Educational Institutions. Construction], 2(686), 49-58 [in Russian].
BecmHUK CrvruT, TOM 22, № 2, 2017
21. Kobeleva, N. N., & Khoroshilov, V. S. (2015). Building on geodetic data forecast model process moves Crest Sayano-Shushenskaya HPP (during the operational phase 2007-2009). Vestnik SGUGiT[VestnikSSUGT], 4(32), 5-12 [in Russian].
22. Kobeleva, N. N., & Khoroshilov, V. S. (2016). Construction of mathematical models for predicting the horizontal displacement of the dam Sayano-Shushenskaya HYDROELECTRIC POWER PLANT for operation period ofthe 2007-2009 biennium. Vestnik SGUGiT [Vestnik SSUGT], 2(34), 73-86 [in Russian].
23. Toloshinov, A. V., Aleksandrov, Yu. N., & Epifanov, A. P. (2006). Construction of finite element model for the evaluation of stress-strain State of the dam Sayano-Shushenskaya HPP. Izvestiya vuzov. Stroitel'stvo [News of Higher Educational Institutions. Construction], 7(691), 3847 [in Russian].
24. Abdikarimov, R. A., Eshmatov, Kh., Bobanazarov, Sh. P., Khodzhaev, D. A., & Eshmatov, B. Kh. (2011). Mathematical modeling and calculation of hydraulic engineering structures dam-type plates, taking into account seismic load and dynamic water pressure. Inzhenerno-stroitel'nyy zhurnal [Magazine of Civil Engineering], 3(21), 59-70 [in Russian].
25. Gulyaev, Yu. P., & Khoroshilov, V. S. (2012). Matematicheskoe modelirovanie. Analiz i prognozirovanie deformatsiy sooruzheniy po geodezicheskim dannym na osnove kinematicheskoy modeli [Mathematical modeling. Analysis and forecasting of deformation structures on geodetic data based on kinematic model]. Novosibirsk: SSGA [in Russian].
26. Gulyaev, Yu. P., Khoroshilov, V. S., & Lisitskiy, D. V. (2014). The correct approach to mathematical modeling of deformation processes of engineering structures on geodetic data. Izvestia vuzov. Geodeziya i aerofotos"emka [Izvestia vuzov. Geodesy andAerophotography], 4, 2230 [in Russian].
27. Gulyaev, Yu. P., & Khoroshilov, V. S. (2012). Matematicheskoe modelirovanie. Prognozirovanie deformatsiy sooruzheniy gidrouzlov po geodezicheskim dannym (dinamicheskaya model') [Mathematical modeling. Prediction of deformation of buildings waterworks on geodetic data (dynamic model)]. Novosibirsk: SSGA [in Russian].
28. Evstifeev, A. D., Kostylev, V. S., & Khrapkov, A. A. (2012). Definition of forecast temperature values for points in the body of a concrete arch-gravity dam. Izvestiya Vserossiyskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta gidrotekhniki im. B. E. Vedeneeva [Proceedings of VNIIG], 267, 54-62 [in Russian].
29. Savich, A. I., Il'in, M. M., Elkin, V. P., Rechitskii, V. I., & Basova A. B. (2013). Geologic-engineering and geomechanical models of the rock mass in the bed of the dam at the Sayano-Shushenskaya HPP. Power Technology and Engineering, 2(47), 89-101.
Received 03.04.2017
© N. N. Kobeleva, 2017
