基于DSR-可拓云的渗流安全综合评价研究

王晓玲，戴林瀚，吕 鹏，王 成，程正飞



基于DSR-可拓云的渗流安全综合评价研究

王晓玲，戴林瀚，吕 鹏，王 成，程正飞

(天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津 300072)

大坝渗流性态是评估大坝是否安全稳定的关键．现有的混凝土重力坝渗流安全研究大多仅采用渗流安全监测指标进行渗流安全评价，忽略了环境因素和指标之间的相关性对渗流评价结果的影响，并且未能考虑渗流评价过程中由于等级分界与数据获取存在的不确定性．本研究建立了渗流安全评价驱动力-状态-相关性的DSR指标体系，提出了考虑不确定性影响的混凝土重力坝渗流安全评价模型，该模型的建立包括以下内容：①采用可拓云模型处理渗流安全评价等级分级边界的模糊性和参数计算过程中的随机性．该模型不仅可以得到满意的综合评估结果，而且能够给出评估结果的可信度信息，模型算法简单、适应性较强；②采用DSR指标模型建立了能够综合考虑渗流安全的环境影响因素及与混凝土重力坝工程需求相匹配的、多种性能指标并重的渗流安全评价指标体系；③采用影响矩阵与相关系数赋权法相结合的主客观综合赋权法，以减少在评价过程中指标重复计算带来的影响．利用该模型对某混凝土重力坝的渗流安全进行评价，并与其他方法进行对比分析证明了该方法的有效性与优越性．

渗流安全评价；DSR模型；相关性；可拓云；不确定性

大坝渗流性态是影响大坝安全的重要因素之一．混凝土重力坝的渗流性态一般采用渗流量以及渗压等监测指标来表征，这些指标数据可由安装在坝体内部的监测仪器来获取[1]，研究人员通过对监测数据进行整理分析可以对混凝土重力坝渗流性态进行评价．Sjödahl等[2]通过电阻率监测数据对土石坝渗流安全进行了定性评价．Uromeihy等[3]对Chapar-Abad大坝的地基工程地质性质进行了研究，通过对岩石单元节理系统进行分析，评价了水渗流的可能性，并利用数值模拟分析地表渗流来评价大坝渗流．此类评价模型缺点在于得到的结果过于片面，未能系统地对大坝渗流性态进行评价，而且由于监测数据的完整性难以保障，在数据缺少的时期不能够实现有效的评价．

目前许多研究提出了渗流安全的综合评价模型：何金平等[4]以大坝安全监测资料为基础，建立了大坝安全可拓学综合评价模型；曹晓玲等[5]根据向量相似度的基本原理计算了各评价指标的权重，并且由各指标的期望值与其对应的权重建立了综合评价模型.付修庆等[6]构造了大坝渗流评价的物元可拓评价模型，并将传统的基于最大隶属度的评价方法改进为基于最大贴进度、最大对比度的可拓评价方法．渗流综合评价模型能对大坝渗流安全作出较为系统的评价，但往往忽视了在评价过程中存在的不确定性问题.梅一韬等[7]利用可拓理论将定性与定量分析有机结合，并引入熵权法建立了基于熵权的模糊可拓评价模型对混凝土重力坝渗流性态进行评价；苏怀智等[8]构建了混凝土坝渗流性态的集对分析模型，并通过同、异、反3方面的综合分析，实现了混凝土坝渗流性态的现状评价和发展趋势预测；韩立炜等[9]研究了渗流评价中的不确定性，以云模型方法为基础建立了渗流不确定性动态评价模型，为土石坝渗流安全评价提供了一种新的方法和思路．以上渗流评价模型均采用较为简单的渗流评价指标体系，未能全面考虑评价过程中等级分级边界的模糊性以及通过监测仪器获取数据和数据定量过程中产生的随机性等不确定性，均采用较为简单的指标体系．在实际工程中，环境因素如降雨、温度、水位等对混凝土重力坝渗流性态的影响也是不容忽视的，同时监测指标之间的相关性也是表征大坝渗流安全性态的指标之一．评价指标的增加使得分析问题更加复杂，由于指标均是对渗流安全的反映，故在一定程度上具有相关关系，使得各指标反映的信息具有重复性，从而会对评价结果的准确性产生一定的影响；因此，需要建立一个能够考虑环境因素与指标间相关性的混凝土重力坝渗流评价指标体系以及考虑不确定性的渗流评价模型，以完善渗流评价的结果．

针对上述问题，本文开展考虑环境因素与指标间相关性以及不确定性影响下的混凝土重力坝渗流评价研究．需要解决3个问题：①如何建立考虑不确定性的渗流安全综合评价模型；②如何建立考虑环境因素与指标间相关关系的渗流评价指标体系；③如何处理指标间相关性带来的权重计算过程中指标重复计算的问题．

针对3个问题提出以下研究思路．首先基于问题①，采用可拓云评价方法对渗流评价过程中的模糊性与随机性进行处理，全面考虑渗流安全评价等级分级边界的模糊性和计算过程中参数求解的随机性，利用云模型的不确定推理特性和可拓学中的物元理论兼具定性、定量分析的优点，提出基于可拓云理论的渗流安全评价模型．其次针对问题②，提出采用DSR指标框架建立考虑环境因素与指标间相关关系的渗流评价指标体系，DSR框架模型是在1996年由联合国可持续发展委员会为了提供一系列的一致性指标和评估可持续能源未来的进展情况而制定的，由驱动力、状态、响应3部分构成[10]，这里将监测量相关性定义为响应指标；然后针对问题③，采用基于影响矩阵的主观权重与基于相关系数的客观权重相结合的权重确定方法[11]，将指标间的相关性以定量的方式确定．最后，对某混凝土重力坝进行渗流安全评价，其结果表明本研究能够在考虑环境因素与指标间相关性以及不确定性影响下的基础上，对混凝土重力坝坝体部位渗流安全做出合理评价，并验证了该方法的有效性．

1 研究构架

基于DSR指标框架建立评价指标体系，在考虑等级分级边界的模糊性及数据获取与定量的随机性等不确定性影响的条件下，对混凝土重力坝渗流安全进行动态评价，包括指标体系的建立、指标权重的确定和评价模型的建立，模型如图1所示．

第1步，通过安装在坝区的安全监测仪器和整理坝区水文气象资料等方式获取指标数据，并基于DSR指标框架建立评价指标体系．渗流安全评价指标体系分为3个层次：第1层为评价目标层，即混凝土重力坝渗流安全；第2层为评价准则层，包括环境驱动力、监测量状态和监测量相关性3部分；第3层为评价要素层，包括驱动力指标(降雨、温度、上下游水位)、监测量指标(渗透压力、渗流量)和相关性指标(渗流量与渗压相关关系、渗压变化率、渗流量变化率)．

第2步，建立基于可拓云模型的渗流安全评价模型，考虑渗流安全分级界限值的模糊性，将云模型融入物元分析理论，以改进物元结构．同时采用影响矩阵与相关系数赋权法相结合的主客观综合赋权法，使得渗流评价各项指标权重的确定既体现了决策者的主观意志又避免了随意性．

第3步，将研究方法应用于实际工程，实现对混凝土重力坝渗流安全的动态评价，并通过对比分析验证模型的有效性．

图1 研究构架

2 渗流安全评价模型与方法

2.1 基于DSR指标框架的渗流评价指标体系

图2 混凝土重力坝渗流安全评价指标体系

2.2 考虑指标相关性的综合权重

在已有的关于大坝渗流安全评价指标权重的研究中，较少考虑到指标间存在的相关性对权重的影响，由于指标相关性大，因此会带来评价过程中重复计算的问题[12]，这导致权重的确定存在一定的不合理性．权重是否合理，是否符合实际，将直接关系到大坝渗流安全评价的可靠性和科学性[13]．本研究针对指标间相关性对指标权重进行优化，采用基于影响矩阵的主观权重与基于相关系数的客观权重相结合的权重确定方法，将指标间的相关性以定量的方式确定，并转化为权重．

2.2.1 主观权重的确定

主观权重的确定最常用的方法为层次分析法[14]，通过构建指标间的判断矩阵来衡量指标重要性程度，但是该方法往往忽视了指标间相关性的影响．基于此构建了指标间的影响矩阵，并且引入了梯形模糊数用来表征专家信息，具体过程如下．

根据指标间影响程度不同，构建相应影响矩阵为

表1 标度法及其含义

Tab.1 Scale method and its meaning

2.2.2 客观权重的确定

客观权重采用相关系数赋权法进行确定，利用可以表征多种不确定性的可能性分布描述各指标信息.

(1) 利用评价指标数据的可能性分布构造法，将评价指标信息转化为三角可能性分布．

(2) 计算指标间相关系数．

2.2.3 综合权重的确定

求得主客观权重后，综合权重为

2.3 基于可拓云模型的渗流安全评价模型

2.3.1 可拓云理论

2.3.2 基于可拓云理论的渗流评价计算步骤

1) 确定安全等级界限云模型

最后，通过以上方法得到各评价指标的标准正态云模型，即安全等级界限云模型，见表3．

2) 确定可拓云模型云关联度

表2 渗流安全评价指标等级界限值

Tab.2 Grade boundary value of seepage safety evaluation index

表3 安全等级界限云模型

Tab.3 Cloud model of security level boundary

图3 渗透压力评价云图

通过式(12)可计算出待评物元与评估指标安全等级标准正态云之间的云关联度，并组成综合评判矩阵，即

3) 确定渗流安全评价等级

首先计算综合评判向量为

式中：为综合权重向量；为综合评判矩阵．

其次确定待评事物评分，利用加权平均法得出综合评判分数为

需要注意的是，由式(12)可知在求解云关联度的过程中存在随机性，故需多次求解以尽量减少随机因素的影响[20]．经多次运算得出综合评判分数的期望值和熵为

3 工程应用

以西南某一大型混凝土重力坝工程为例．通过统计分析及专家评分整理得到其2013年10月某段时间的指标规格化数据，同时各指标的主客观权重由上述影响矩阵-相关系数赋权法计算得出．如表4 所示．

表4 某混凝土重力坝评价指标值

Tab.4 Evaluation index value of a concrete gravity dam

对渗流评价体系中各指标进行Pearson相关性分析，结果如图4所示．图中圆圈越大代表指标间相关性越强．如降雨指标与温度和渗流量变化率成负相关，与其他指标均成正相关，考虑到降雨越大，温度越低，且水位越高，因此该分析结果符合实际情况．

图4 Pearson相关性分析

根据表4中的指标值以及主客观权重结果，利用C#语言编制的可拓云渗流安全评价程序进行安全等级评价计算．

表5 某混凝土重力坝渗流安全评价结果

Tab.5 Evaluationresult of seepage safety of a concrete gravity dam

图5 评价结果云图

将评价结果绘制成相应曲线图，如图6所示．根据图中曲线结果可以看出，除了10月9日渗流安全等级稍微超过安全等级外，10月6日—10月11日其他时间渗流安全等级均在正常标准以内，而10月12日—14日渗流处于较危险状态，随着时间推移该危险情况有好转趋势．

将可拓云评价结果与可拓评价方法[21]、模糊综合评价法[22]和集对分析方法[23]的评价结果进行对比分析如表5所示，得出的结论总结如下．

(1) 一般情况下，各种方法的评价结果理论上基本是一致的．从结果来看，10月6日、10日和14日评价结果完全相同．除了10月8日评价结果具有3种情况，其他日期评价结果均不超过两种以上．此外，可拓云评价方法与其他方法单独比较结果均比较接近．与可拓评价结果相比有80%,结果是相同的，与模糊综合评价结果和集对分析评价结果相比有70%,结果是相同的．这表明了可拓云评价方法与其他方法具有高度的一致性．根据几种方法的评价结果综合可以得到，10月7日的评价结果处于I级的最多；10月6日、8日、10日、11日、15日评价结果处于Ⅱ级的最多；10月9日、12日和14日评价结果处于Ⅲ级的最多、10月13日评价结果处于Ⅳ级的最多．以上的评价结果与可拓云模型单独的评价结果完全吻合，表明了可拓云评价方法评价结果相较于其他评价方法的结果具有更高的代表性．

图6 渗流安全评价结果

4 结 语

混凝土重力坝的渗流安全评价是混凝土重力坝安全运行的重要保障，本文在考虑将渗流监测数据作为渗流评价指标的基础上，提出了能够综合考虑环境因素与指标间相关性的混凝土重力坝渗流评价指标体系，并在考虑评价过程中等级分级边界的模糊性以及通过监测仪器获取数据和数据定量过程中产生的随机性等不确定性条件下，建立了混凝土重力坝渗流安全评价模型．首先，采用可拓云评价方法对渗流评价过程中的不确定性进行处理，提出基于可拓云理论的渗流安全评价模型；其次，采用DSR指标框架建立了多角度、多层次的渗流评价指标体系；然后，采用基于影响矩阵的主观权重与基于相关系数的客观权重相结合的权重确定方法，很好地处理了指标相关性带来的重复计算的问题，使得权重值更符合实际．最后，对某混凝土重力坝进行渗流安全评价，结果表明本研究在考虑环境因素与指标间相关关系以及不确定性影响下的基础上，能够对混凝土重力坝渗流安全做出合理评价，且评价方法较其他方法更为合理有效．同时该方法易于操作和实施，且适用性强．

需要注意的是，大坝渗流安全评价指标体系是十分复杂的问题，也是针对性很强的问题．不同的大坝，因其结构特点不同，渗流安全监测指标的构成必然有所不同．本研究针对混凝土重力坝的相关结构特点提出的渗流评价指标体系，随着混凝土重力坝渗流安全评价课题研究的深入，这一评价体系还应在实践中不断检验、补充和完善．

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Study on Comprehensive Evaluation Model of Seepage Safety Based on DSR-Extension Cloud

Wang Xiaoling，Dai Linhan，Lü Peng，Wang Cheng，Cheng Zhengfei

(State Key Laboratory of Civil Engineering Simulation and Safety，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

The seepage safety of dam is the key to evaluate the safety and stability of dam．Most of the existed researches evaluate the seepage safety according to the seepage monitoring data，ignoring the effect of environment factor and the correlation between the indices．At the same time the uncertainty of classification and data acquisition in the process of seepage evaluation is not considered．In this study，the DSR index system was established for seepage safety evaluation，and a seepage safety evaluation model of concrete gravity dam considering uncertainty was put forward．This model includes the following parts. ①The extension cloud model is used to deal with the fuzziness of the boundary of seepage safety evaluation grade and the randomness of parameters in the calculation process．This model can not only get satisfactory comprehensive evaluation results，but also give credibility information of evaluation results．The algorithm is simple，adaptable and easy to program. ②The DSR index model is used to establish the seepage safety evaluation index system which is matched with the requirements of concrete gravity dam and with a variety of performance indicators．Theenvironmental factors influencing the seepage safety are comprehensively considered. ③The subjective and objective comprehensive weighting method combined with influence matrix and correlation coefficient weighting method is adopted to reduce the influence of repeated calculation of indices in the evaluation process．The model is applied to evaluate the seepage safety of a concrete gravity dam and the effectiveness and superiority of the method is proved compared with other methods.

seepage safety evaluation；DSR model；correlation；extension cloud model；uncertainty

TV642.3

A

0493-2137(2019)01-0052-10

2018-02-12；

2018-04-04.

王晓玲（1968—  ），女，教授，博士生导师.

王晓玲，wangxl@tju.edu.cn.

国家自然科学基金资助项目(51439005，51339003)；国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(51621092)．

the National Natural Science Foundation of China(No. 51439005 and No. 51339003)，the Science Fund for Creative Research Groups of the National Natural Science Foundation of China(No. 51621092)．

10.11784/tdxbz201802022

(责任编辑：王晓燕)