考虑多监测点时空耦合的大坝运行安全行为综合评价方法

《Applied Sciences》：A Comprehensive Evaluation Method for Dam Operation Safety Behavior with Spatiotemporal Coupling of Multiple Monitoring Points

　　

大坝长期稳定高效运行至关重要。如何从离散监测数据中准确评估大坝整体安全行为是现实时效监测和诊断的关键。现有大坝实时安全评价方法未充分考虑多类型监测点异常间的时间相似性和空间聚集性，导致对整体安全状态的判断不够全面。研究人员集成空间聚类、时间相似性分析及基于多异常组拓扑关联的空间影响度算法，将离散异常点转化为连续影响区并量化其时空关联，提出一种考虑多监测点时空耦合的大坝运行安全行为综合评价方法，将大坝安全评价从单点判断扩展至多点时空格前协同判断。典型工程案例研究表明，该方法综合得分96.43，合理构建了多点异常的连续影响区，评价结论与工程实际一致，对结构异常演化具有鲁棒性和适度敏感性，为实现大坝安全评价从单点到全空间拓展提供了可行途径。

一、研究背景与意义

大坝运行安全直接关系到下游生命财产及工程效益。传统大坝安全监测多基于单监测点(single monitoring point)，通过高精度监测模型与阈值判断实现单点预警(single-point warning)，仅能反映局部状况，难以捕捉监测点间的空间相关性及整体响应模式，易导致对整体安全状态判断片面，影响预警准确性与决策时效性。因此，推动大坝安全监测从单点局部预警向多点空间协同及整体行为综合分析发展是亟待解决的重要方向。

现有大坝多监测点时序空间关联分析方法主要分为统计建模(statistical modeling)、数据驱动建模(data-driven modeling)及机理融合建模(mechanism-integrated modeling)三类。统计建模通过相关系数、回归或信息量表征关联，简单可解释但难以表征复杂非线性时空耦合特征；数据驱动建模利用GCN(Graph Convolutional Network)、GAT(Graph Attention Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)、TCN(Temporal Convolutional Network)等学习非线性时空关系，但依赖样本量与训练质量，多类型监测点融合评价不足且可解释性待提升；机理融合法引入物理知识与先验提升可解释性与外推稳健性，但面临物理模型与实测数据多尺度匹配难、泛化差及计算时效性低等问题，限制其在实时评价中的应用。此外，现有方法普遍存在两点局限：一是难以有效捕捉变形与渗流等不同类异常间的时空关联，无法量化多类异常共存时的风险放大效应；二是缺乏对单点异常影响范围的几何量化，难以将评价从单点扩展至整体空间，导致结果物理可解释性不足。

针对上述不足，研究人员提出一种考虑多监测点时空耦合的大坝运行安全行为综合评价方法，通过空间聚类、DTW(Dynamic Time Warping)时间相似性分析及基于拓扑关联的空间影响聚合度算法，将离散异常点转为连续影响区并量化时空相关性，构建具物理可解释性的综合评价模型，实现从单点异常预警向整体空间分级预警的跨越。该文发表于《Applied Sciences》。

二、主要关键技术方法

研究人员采用层级聚类策略对监测点按结构单元与空间影响单元分组，大结构单元内以三维坐标作特征向量行k-means空间细分并用肘部准则(elbow criterion)确定最优聚类数k；结合单点预警信息标记异常点并按物理量类型分为变形(deformation)、渗流(seepage)、应力—应变等异类异常组(anomalous group)；采用DTW算法量化同类异常监测序列时间相似性（相似度≥0.65认定存时间相似关系），据组内/相邻组间/非相邻组间相似点对比例确定时间相似系数，同坝段出现不同类异常时赋予异类数据空间聚集系数(spatial aggregation coefficient of heterogeneous data)；引入空间影响聚合度概念，依监测点最近邻距离统计特征定影响半径r=αR（α为经验系数，R为特征距离），以最小包围椭球体积(minimum bounding ellipsoid volume)算法计算含不同点数异常组的空间影响聚合度(spatial influence aggregation degree)Ω，进而结合相似系数、异常点数及异常评分（正常0、轻微异常1、一般异常2、严重异常3）算出各异常组空间影响区(spatial influence zone)S_i；按影响区占理论最大影响区之比经幂指数函数非线性映射得单项监测目行为分，再引入异类空间聚集系数与各监测项权重ω_i（变形、渗流为主取等权，应力—应变辅助降权）算得0～100分的大坝运行行为评分Q，参照DL/T5313—2014划定安全等级。

三、研究结果

3.1. Engineering Overview（工程概况）

选取嘉陵江中游JX航电枢纽冲沙闸及厂房坝段为对象，混凝土闸坝最大坝高47.1 m，监测项目含坝顶位移(A)、廊道竖向位移(H)、坝基渗压(P)及扬压力(UP)，共50个监测点。2024年7月17日出现9个异常点（1个一般异常、8个轻微异常），分布于不同空间聚类组与异类监测组中。

3.2. Spatial Clustering and Anomaly Group Identification（空间聚类与异常组识别）

按功能分区初分为冲沙闸与厂房坝段，冲沙闸以k-means对监测点三维坐标聚类，SSE-k曲线k=3后下降率明显减缓，取最优k=3，加厂房簇共四簇。据单点预警将9个异常点归入相应簇并按变形、渗流分组，得到变形异常组（A03X、A09X、A11X）与渗流异常组（UP06、UP13、UP14、UP17、UP18、UP21），分别隶属不同簇与坝段。

3.3. Time Series Similarity Analysis of Similar Abnormal Monitoring Point Groups（同类异常监测点组时间序列相似性分析）

提取含多个完整水位运行周期的历史序列，以DTW计算各异常点对相似度，据此确定变形异常组内时间相似系数λ_in-tra、相邻组间λ_adj-inter及非相邻组间λ_{non-adj-inter}，渗流异常组同理，建立异常组间时间关联网络。

3.4. Comprehensive Evaluation and Analysis of Dam Operation Behavior（大坝运行行为综合评价与分析）

该工程监测点较稀疏，取平均最近邻距16.67 m为特征距离R，取α=1.0得影响半径r=16.67 m。算得变形与渗流各项空间影响区S_i，渗流异常点多且分布广致其总影响区大于变形项；经幂指数映射后渗流单项分略低于变形项。变形与渗流权重均取0.5，异类异常未同现于同坝段故异类空间聚集系数μ均取1.0。计算得JX闸坝运行行为评分Q=96.43，属正常状态，与工程实际相符。相比传统单点阈值预警，本方法整合九离散异常点信息，避免因个别轻微异常触发过度预警。

3.5. Stability Analysis of Evaluation Conclusions（评价结论稳定性分析）

以均值、25%分位数、50%分位数、75%分位数分别作特征距离R，r于0.5R～1.5R以步长0.01R离散，计算各组合下Q值。75%分位作R时评分降幅过大、结论随r变化显著缺唯一性（易致虚警）；25%分位作R时评分对r变化欠敏感（偏乐观漏判风险）；均值或50%分位作R时评分具稳健性与结论唯一性，兼顾密疏区空间特征，小r缓降、大r加速降符合风险累积规律。

3.6. Sensitivity Analysis of Anomaly Severity（异常严重程度敏感性分析）

固定空间分布、聚类与时间相似系数，设计五渐变风险情景（基线→同簇变形渗流均严重异常→跨簇严重异常叠加→剩余点逐步升为严重异常→全域严重异常）。结果显示随异常度升高各单项分及综合分递减，渗流异常对整体评价更敏感；基线至情景2因异常分属不同坝段未形成同址风险叠加仍属正常；情景3跨簇多严重渗流异常使渗流分骤降至77.46、综合分83.81达Ⅲ级预警；情景4、5综合分续降至80.83（Ⅲ级）与77.72（Ⅱ级）。表明方法能有效识别异常点数增加与跨区域风险叠加，对局部严重异常及多区风险耦合具良好响应能力，核心影响因子为单点异常度，相似与时聚系数影响有限。

四、讨论与结论翻译

研究主要贡献为提出一种基于多监测点时空调耦的大坝运行安全行为综合评价方法，从多监测点异常时空关联与连续影响域几何量化评分两维度弥补传统单点评价不足，克服既有方法在异类异常空间耦合量化、影响范围几何表征及评分模型物理可解释性方面的局限。通过方法设计与工程验证得出：(1)构建了多类型监测点异常组时空关联网络与影响量化方法，从同类异常时间相似性、组间时间相似性及异类数据空间聚集三方面建立量化机制，借助异类数据空间聚集系数实现多物理量异常影响的时空调量化；(2)发展了基于空间影响聚合度的坝安全行为综合评价模型，引入空间影响聚合度概念并以最小包围椭球体积算法将离散异常监测点转为连续影响域，直观反映异常空间扩展与聚集程度，在此基础上考虑坝安全行为演化的非线性特征建立评分模型，能反映整体结构安全状态对局部异常演化的非线性敏感度，显著提升评价结果的物理可解释性；(3)工程应用表明所提方法融合同类监测点异常时间相似性、异类监测点异常空间聚集性及多监测点异常空间影响聚合度，实现多监测点时融驱动的大坝运行安全行为整体评价。以JX航电枢纽闸坝段2024年7月17日单点监测预警为例，实时运行行为评分96.43对应正常运行行为，评价结论客观稳定且与工程实际一致。该方法将大坝安全评价从单点异常预警拓展至多点时空格前协同判断，但本研究经验系数缺严格理论标定且工程验证仅基于单一案例，未来将借助更多工程数据系统标定系数并探索融入数值模型生成理论异常区以校验与标定空间影响区，进一步提升评价模型物理可解释性与可靠性，最终建立适用于不同坝型的规范化时空调耦评价方法。