[發明專利]一種大壩滲流參數反演方法

有效

• 申請號: 202010988712.4
• 申請日: 2020-09-18
• 公開（公告）號: CN112307536B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 任炳昱;吳斌平;余紅玲;余佳
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/28;G06F111/10
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 韓帥

本發明公開一種大壩滲流參數反演方法，包括如下步驟：步驟1：采用拉丁超立方抽樣方法從待反演滲流參數的取值范圍內抽取樣本點；步驟2：通過滲流數值模擬計算各樣本點對應的響應值并構建訓練樣本和測試樣本；步驟3：利用訓練樣本訓練各代理模型；步驟4：基于DREAM算法確定各代理模型的權重系數，通過加權求和構建集合代理模型；步驟5：采用步驟4中所構建的集合代理模型替代計算耗時的大壩滲流數值模擬模型，基于貝葉斯反演方法計算獲得待反演滲流參數，該方法準確高效地獲得大壩滲流參數，從而為大壩滲流性態分析提供更可靠的支撐和依據。

技術領域

本發明屬于水利水電工程中大壩滲流性態分析領域，具體涉及一種大壩滲流參數反演方法。

背景技術

滲流是影響大壩安全穩定的一個重要因素^[1]，大壩滲流性態分析研究為保障大壩滲流安全穩定提供了理論與技術支持。準確獲取巖土體介質的滲流參數對大壩滲流性態進行科學分析的重要前提。在實際工程中，通常根據室內試驗和原位試驗獲取滲流參數，然而由于大壩工程的復雜性和地質條件的不確定性，所得到的滲流參數和現實情況均有較大的偏差^[2]。將水頭或滲流量等較容易觀測的變量作為已知信息，對巖土體介質的滲流參數進行反演計算是一種有效手段。

目前常用的參數反演方法主要分為確定性反演方法和隨機反演方法兩大類。確定性反演方法發展歷史較長，而且通常簡單有效，在實際中得到了廣泛應用^[3-5]。然而，確定性反演方法得出的反演參數僅僅是一組使模擬值與觀測值間差值最小的最優參數組合，難以充分考慮參數反演過程中的不確定性，導致反演結果的可靠性得不到保障^[6]。為了量化參數反演過程中的不確定性，人們提出了隨機反演方法。隨機反演方法將待反演的參數作為隨機變量，利用觀測資料更新參數的概率分布，并采用最終的概率分布來描述這些隨機變量，進而獲得參數的最優解以及不確定性特征^[2]。貝葉斯反演方法是一種廣泛使用的隨機反演分析方法。當獲得現場監測數據和待估參數的先驗分布后，參數的后驗分布可以通過貝葉斯規則反推出來^[7]。盡管貝葉斯反演方法具有嚴格的數學基礎，但是它需要大量調用計算耗時的正演模型以使后驗分布達到收斂，計算效率較低^[8]。

采用代理模型來替代計算耗時的數值模擬模型是提高貝葉斯反演效率的有效方法^[9]。常用的代理模型包括多項式響應面(PR)^[10]、人工神經網絡(ANN)^[11]、徑向基函數(RBF)^[12]、克里金(Kriging)^[13]、支持向量機(SVR)^[14]以及多元自適應回歸樣條(MARS)^[15]等。目前大多數研究都采用的是單個代理模型^[16-18]。然而，單個代理模型的預測性能不穩定，在某些樣本輸入情況下得到的預測結果可能會具有較大誤差，將影響參數反演結果的準確性。

發明內容

針對目前滲流參數反演方法大多忽略了反演過程中的不確定性，而貝葉斯反演方法雖然能夠考慮不確定性問題，但計算效率較低，且通常采用的單個代理模型的預測性能不穩定的不足，本發明提出一種大壩滲流參數反演方法，該方法準確高效地獲得大壩滲流參數，從而為大壩滲流性態分析提供更可靠的支撐和依據。

為克服現有技術的不足，本發明采用的技術方案如下：

一種大壩滲流參數反演方法，包括如下步驟：

步驟1：采用拉丁超立方抽樣方法從待反演滲流參數的取值范圍內抽取樣本點；

步驟2：通過滲流數值模擬計算各樣本點對應的響應值并構建訓練樣本和測試樣本；

步驟3：利用訓練樣本訓練各代理模型；

步驟4：基于DREAM算法確定各代理模型的權重系數，通過加權求和構建集合代理模型；