周 偉，馬 剛，安 妮，林明春，常曉林

(1.武漢大學(xué)水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430072；2.武漢大學(xué)水工程科學(xué)研究院，湖北 武漢 430072)

黨中央制定的“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議中提出加快推動(dòng)綠色低碳發(fā)展、推動(dòng)能源清潔低碳安全高效利用。大力發(fā)展水電等清潔能源，對(duì)推動(dòng)能源結(jié)構(gòu)合理配置和高效利用，助力實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”“碳中和”目標(biāo)，具有重要意義。“十四五”規(guī)劃也明確提出“實(shí)施雅魯藏布江下游水電開(kāi)發(fā)”。隨著水電開(kāi)發(fā)、水資源配置等國(guó)家戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，我國(guó)水電開(kāi)發(fā)建設(shè)的主戰(zhàn)場(chǎng)是綜合條件更加復(fù)雜的西部地區(qū)。在建和擬建的高壩工程大多位于高海拔地區(qū)，受限于自然環(huán)境和經(jīng)濟(jì)因素，堆石壩成為了高壩建設(shè)的主力壩型之一。目前，在建和擬建的壩高超過(guò)200m以上的堆石壩有黃河茨哈峽、瑪爾擋，瀾滄江如美、古水，雅礱江兩河口，大渡河雙江口等。這些工程對(duì)建成“西電東送”“云電外送”“藏電外送”的重要能源基地目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要戰(zhàn)略意義，也對(duì)高堆石壩建設(shè)技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。

隨著壩高由200m級(jí)向300m級(jí)跨越，壩體將承受更高的水壓、更大的自重荷載，應(yīng)力路徑也更加復(fù)雜，導(dǎo)致堆石體力學(xué)特性的非線性增強(qiáng)，壩體變形呈非線性增長(zhǎng)。壩體變形不協(xié)調(diào)或者變形過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致防滲體破損，嚴(yán)重的將危及大壩安全[1- 2]。因此，堆石壩變形控制事關(guān)防滲結(jié)構(gòu)安全乃至工程運(yùn)行安全。同時(shí)常規(guī)監(jiān)測(cè)技術(shù)也難以適應(yīng)高堆石壩高水壓、高土壓、大變形和監(jiān)測(cè)面廣、線長(zhǎng)等特點(diǎn)?，F(xiàn)有的計(jì)算分析理論、設(shè)計(jì)規(guī)范、安全監(jiān)測(cè)技術(shù)和工程經(jīng)驗(yàn)已不能完全滿足高堆石壩全生命周期變形控制和預(yù)測(cè)的需求，高堆石壩變形控制與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)亟待突破。

對(duì)筑壩顆粒材料復(fù)雜力學(xué)特性的研究，目前多集中在集合體尺度的應(yīng)力變形特性，研究手段方面以室內(nèi)試驗(yàn)為主，難以觀測(cè)微細(xì)觀尺度的行為。自上世紀(jì)以來(lái)，學(xué)者們提出了大量的堆石體宏觀本構(gòu)模型[3- 6]來(lái)描述堆石體的非線性、彈塑性、剪脹性和各向異性等。而宏觀本構(gòu)模型多為唯象的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，難以描述堆石體在細(xì)觀尺度上的結(jié)構(gòu)特征與演化過(guò)程。因此，有必要進(jìn)行細(xì)觀尺度上的研究。離散元法[7- 11]已被普遍認(rèn)為是從細(xì)觀尺度研究顆粒材料力學(xué)行為的有效方法，但離散元法在處理大尺度邊界值問(wèn)題時(shí)效率很低。多尺度力學(xué)方法[12- 14]則提供了一種新的解決方案，能充分結(jié)合連續(xù)介質(zhì)力學(xué)方法與離散元法的優(yōu)勢(shì)。在深入研究堆石體材料的細(xì)觀結(jié)構(gòu)特征、宏觀力學(xué)性質(zhì)和數(shù)值模擬方法的基礎(chǔ)上，揭示高堆石壩變形的時(shí)空演變規(guī)律及其影響因素，對(duì)高堆石壩安全運(yùn)行和維護(hù)以及超高堆石壩的設(shè)計(jì)和建設(shè)十分必要。

安全監(jiān)測(cè)是掌握大壩運(yùn)行性態(tài)、保證大壩安全運(yùn)行的重要措施，也是檢驗(yàn)設(shè)計(jì)成果、檢查施工質(zhì)量的有效手段[15- 16]。但是，高堆石壩監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展明顯滯后于筑壩技術(shù)的發(fā)展，目前國(guó)內(nèi)外通常沿用水管式沉降儀或液壓沉降計(jì)測(cè)量垂直變形，采用引張線水平位移計(jì)或桿式水平位移計(jì)測(cè)量水平變形。隨著壩高增加到300m級(jí)，監(jiān)測(cè)儀器管線長(zhǎng)度將達(dá)900m級(jí)，測(cè)點(diǎn)數(shù)量將達(dá)百米級(jí)面板堆石壩的3倍?，F(xiàn)有監(jiān)測(cè)儀器存在以下不足[17]：銦鋼絲可能因強(qiáng)度不足被拉斷；水管式沉降計(jì)管路充水和回水困難；擴(kuò)容后的管線保護(hù)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度等難以適應(yīng)300m級(jí)壩內(nèi)荷載要求；因壩體施工及儀器安裝工序等原因，前期沉降無(wú)法得到等等?，F(xiàn)有監(jiān)測(cè)技術(shù)和方法難以滿足300m級(jí)高面板堆石壩變形監(jiān)測(cè)的需要[18]。

在堆石壩的應(yīng)力變形和安全穩(wěn)定計(jì)算分析中，物理力學(xué)參數(shù)選取的準(zhǔn)確性對(duì)數(shù)值計(jì)算的結(jié)果有著重要影響。目前，常用的確定壩體堆石料參數(shù)的方法主要有工程類比法、專家經(jīng)驗(yàn)法和試驗(yàn)法(包括室內(nèi)三軸試驗(yàn)和原位試驗(yàn))等等。類比法和專家經(jīng)驗(yàn)法包含了過(guò)多主觀因素。室內(nèi)試驗(yàn)法因尺寸效應(yīng)、試樣擾動(dòng)、取樣的隨機(jī)性等因素的影響，試驗(yàn)結(jié)果的代表性難以得到保證。為對(duì)大壩的真實(shí)運(yùn)行性態(tài)和實(shí)際安全狀態(tài)做出準(zhǔn)確評(píng)價(jià)，需要采用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的反饋分析對(duì)工程各個(gè)階段的應(yīng)力變形進(jìn)行分析預(yù)測(cè)，指導(dǎo)高堆石壩的設(shè)計(jì)優(yōu)化、施工質(zhì)量控制以及運(yùn)行調(diào)控[19- 23]。

面對(duì)現(xiàn)有高堆石壩建設(shè)的技術(shù)難題，本文總結(jié)了課題組在堆石體數(shù)值模擬方法、堆石體宏細(xì)觀力學(xué)模型和力學(xué)參數(shù)確定方法、堆石壩內(nèi)外觀一體化的變形監(jiān)測(cè)技術(shù)、堆石壩變形協(xié)調(diào)控制等方面取得的突破。研究成果提升了堆石壩的變形監(jiān)測(cè)和變形預(yù)測(cè)水平，為堆石壩變形控制提供了技術(shù)支撐，保障了堆石壩的變形安全。

1 堆石體力學(xué)參數(shù)確定新方法

1.1 筑壩顆粒材料細(xì)觀數(shù)值試驗(yàn)平臺(tái)和宏細(xì)觀力學(xué)模型

本研究采用三維掃描技術(shù)獲取顆粒點(diǎn)云數(shù)據(jù)，基于球諧函數(shù)對(duì)顆粒形貌進(jìn)行編碼存儲(chǔ)，建立了如圖1所示大規(guī)模的顆粒形狀庫(kù)。提出了基于球諧函數(shù)的數(shù)字顆粒重構(gòu)算法并研制了軟件，采用高階四面體實(shí)體單元離散真實(shí)形狀顆粒并模擬顆粒變形，在顆粒實(shí)體單元之間插入內(nèi)聚力界面單元模擬顆粒破碎?；诟咝敯舻慕佑|檢索算法和接觸力模型，模擬顆粒間非彈性接觸和摩擦耗散等復(fù)雜接觸行為，開(kāi)發(fā)了考慮顆粒形狀和顆粒破碎的連續(xù)離散耦合分析方法如圖2所示，基于高性能并行計(jì)算技術(shù)，研發(fā)了筑壩顆粒材料細(xì)觀數(shù)值試驗(yàn)平臺(tái)，突破了筑壩顆粒材料力學(xué)特性研究只能通過(guò)物理試驗(yàn)的現(xiàn)狀，為宏細(xì)觀多尺度力學(xué)特性和壩工特性的研究提供了一條新途徑。

圖1 顆粒形狀庫(kù)示意圖

圖2 考慮顆粒形狀和顆粒破碎的連續(xù)離散耦合分析方法

基于顆粒力學(xué)理論，考慮組構(gòu)與接觸力的耦合項(xiàng)以及枝向量的各向異性，推導(dǎo)了橋接顆粒材料接觸力、組構(gòu)與宏觀應(yīng)力的宏細(xì)觀力學(xué)模型。驗(yàn)證了不同顆粒形狀、不同級(jí)配特性、不同加載路徑下，宏細(xì)觀力學(xué)模型的普遍適用性[12]。采用宏細(xì)觀力學(xué)模型，揭示了各種因素對(duì)顆粒材料宏觀力學(xué)響應(yīng)的影響機(jī)制并量化影響程度。系統(tǒng)地研究了顆粒材料的宏細(xì)觀多尺度力學(xué)特性，揭示了其結(jié)構(gòu)特性對(duì)顆粒微觀動(dòng)力學(xué)、顆粒體系傳遞荷載和產(chǎn)生變形的影響機(jī)制。

1.2 基于X射線斷層掃描成像的顆粒材料宏細(xì)觀力學(xué)試驗(yàn)平臺(tái)

研發(fā)了具有高精度、高圍壓、加載路徑可控等特點(diǎn)的顆粒材料微型三軸試驗(yàn)裝置。采用如圖3所示的X射線斷層掃描原位試驗(yàn)平臺(tái)無(wú)損、實(shí)時(shí)地跟蹤測(cè)量加載過(guò)程中的顆粒材料。對(duì)高分辨率的CT圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理，采用球諧函數(shù)提取顆粒從整體到局部的形貌特征，提出了基于球諧函數(shù)不變量的顆粒匹配和追蹤算法，顯著提高了顆粒匹配的準(zhǔn)確率，獲得顆粒位置和動(dòng)力學(xué)信息。

圖3 基于X射線斷層掃描的原位試驗(yàn)平臺(tái)

對(duì)顆粒材料進(jìn)行X-ray CT原位力學(xué)三軸試驗(yàn)和細(xì)觀數(shù)值試驗(yàn)示意圖如圖4所示，可見(jiàn)在不進(jìn)行參數(shù)率定的情況下，細(xì)觀數(shù)值試驗(yàn)?zāi)軌蚨康卦佻F(xiàn)顆粒材料的宏觀力學(xué)響應(yīng)和細(xì)、微觀尺度的力學(xué)行為。

圖4 物理試驗(yàn)及數(shù)值試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

1.3 原級(jí)配堆石體力學(xué)參數(shù)確定方法

受試驗(yàn)條件的限制，目前尚無(wú)法對(duì)原級(jí)配堆石體進(jìn)行室內(nèi)三軸試驗(yàn)，而縮尺試樣的試驗(yàn)結(jié)果具有明顯的縮尺效應(yīng)。通過(guò)大量的顆粒破碎試驗(yàn)結(jié)果，提出了顆粒破碎強(qiáng)度的尺寸效應(yīng)公式，揭示了堆石體縮尺效應(yīng)的產(chǎn)生機(jī)理。提出了基于細(xì)觀數(shù)值試驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)原位試驗(yàn)和碾壓試驗(yàn)的原級(jí)配堆石體力學(xué)參數(shù)確定方法。通過(guò)與已建工程的堆石體參數(shù)反演結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證了原級(jí)配堆石體力學(xué)參數(shù)確定方法的合理性(如圖5所示)。參數(shù)確定方法已列入SL 274—2020《碾壓式土石壩設(shè)計(jì)規(guī)范》和SL 228—201《混凝土面板堆石壩設(shè)計(jì)規(guī)范》，并已成功應(yīng)用于如美、古水、茨哈峽、拉哇、猴子巖、江坪河、大石峽、水布埡等高堆石壩工程，將堆石體力學(xué)參數(shù)的取值精度提高了15%～20%，為堆石壩典型分區(qū)材料參數(shù)選取提供依據(jù)。

圖5 堆石體EB模型參數(shù)的縮尺效應(yīng)

2 堆石壩變形監(jiān)測(cè)新設(shè)備和多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)

2.1 基于柔性智能位移計(jì)的堆石壩內(nèi)部變形監(jiān)測(cè)技術(shù)

為解決堆石壩傳統(tǒng)內(nèi)部監(jiān)測(cè)儀器(如水管式沉降儀、引張線式水平位移計(jì))施工難度大、安裝困難、測(cè)量不連續(xù)、耐久性差等難題，研發(fā)了如圖6所示的柔性智能位移計(jì)。柔性智能位移計(jì)采用MEMS慣導(dǎo)作為核心部件，利用慣導(dǎo)中加速度計(jì)來(lái)進(jìn)行角度測(cè)量，最后通過(guò)積分求解整個(gè)位移計(jì)的累計(jì)位移量，具有安裝施工簡(jiǎn)單、耐久性好、耐水壓高等特點(diǎn)，能實(shí)現(xiàn)從離散到連續(xù)式的測(cè)量方式，可獲取堆石壩內(nèi)部沿?cái)嗝娴倪B續(xù)變化規(guī)律。目前團(tuán)隊(duì)已完成柔性智能位移計(jì)的研發(fā)和各類技術(shù)參數(shù)檢定，并將其首次應(yīng)用于兩河口心墻堆石壩的內(nèi)部變形監(jiān)測(cè)(如圖7所示)。

圖6 柔性智能位移計(jì)系統(tǒng)示意圖

圖7 柔性智能位移計(jì)的應(yīng)用

2.2 基于InSAR時(shí)序分析的高堆石壩外觀變形監(jiān)測(cè)

InSAR是一種新型主動(dòng)式地表變形監(jiān)測(cè)技術(shù)，具有全天候、全天時(shí)、綜合成本低、覆蓋范圍大、空間分辨率高等優(yōu)勢(shì)[24- 26]。針對(duì)山區(qū)狹窄河谷SAR影像相干性較差、數(shù)據(jù)較少的問(wèn)題，定制精度高且重返周期短的SAR影像數(shù)據(jù)，采用時(shí)間序列InSAR、多孔徑InSAR技術(shù)進(jìn)行堆石壩視線向與方位向變形的二維觀測(cè)，彌補(bǔ)了時(shí)間序列InSAR技術(shù)存在視線向模糊問(wèn)題的缺陷。如圖8所示，基于時(shí)間序列InSAR、多孔徑InSAR技術(shù)觀測(cè)了水布埡面板堆石壩外觀視線向與方位向的變形速率，InSAR觀測(cè)結(jié)果和水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果具有高相關(guān)性(相關(guān)性系數(shù)0.92)，觀測(cè)誤差也較小(1.86cm/a)，表明InSAR技術(shù)觀測(cè)壩體外觀變形是可行的。

圖8 基于InSAR技術(shù)的堆石壩外觀變形監(jiān)測(cè)

2.3 基于集合卡爾曼濾波多源變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合技術(shù)

堆石壩內(nèi)外觀一體化的變形監(jiān)測(cè)體系融合了多視角、多時(shí)空尺度的變形監(jiān)測(cè)信息，解決“看清”和“看全”的問(wèn)題。充分考慮不同監(jiān)測(cè)技術(shù)的差異，采用數(shù)據(jù)同化算法等進(jìn)行多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的智能融合，實(shí)現(xiàn)新型和常規(guī)監(jiān)測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，達(dá)到變形監(jiān)測(cè)信息高時(shí)空分辨率的有機(jī)統(tǒng)一(如圖9所示)。利用多維度的監(jiān)測(cè)信息重構(gòu)堆石壩的真實(shí)變形場(chǎng)，采用集合卡爾曼濾波算法將時(shí)間序列InSAR技術(shù)的觀測(cè)結(jié)果與傳統(tǒng)水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行融合，顯著減小了時(shí)間序列InSAR技術(shù)的觀測(cè)誤差，通過(guò)將多維度變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)聯(lián)合解算，重構(gòu)堆石壩外觀變形。

圖9 堆石壩內(nèi)外觀一體化變形監(jiān)測(cè)體系和多源數(shù)據(jù)融合

3 堆石壩變形預(yù)測(cè)和變形控制技術(shù)體系

3.1 基于群體智能算法和多目標(biāo)優(yōu)化的堆石壩應(yīng)力變形跟蹤反演分析

在堆石壩施工、蓄水和運(yùn)行階段進(jìn)行應(yīng)力變形跟蹤反演分析，能夠準(zhǔn)確掌握大壩的工作性態(tài)，進(jìn)而饋控大壩運(yùn)行安全。堆石壩反演分析的核心是尋找最優(yōu)特征參數(shù)組合，使計(jì)算變形接近實(shí)測(cè)值，是一個(gè)典型的多維多峰的黑箱優(yōu)化問(wèn)題。提出了如圖10所示的動(dòng)態(tài)調(diào)整群體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和自適應(yīng)調(diào)整演化參數(shù)的群體智能優(yōu)化算法，有效地避免了早熟收斂，提高了算法的全局搜索能力和尋優(yōu)能力。針對(duì)堆石壩多材料分區(qū)的參數(shù)反演，提出了改進(jìn)的NSGA-II多目標(biāo)優(yōu)化算法。采用先進(jìn)的群體智能算法和多目標(biāo)優(yōu)化策略，對(duì)江坪河面板堆石壩、兩河口心墻堆石壩等進(jìn)行了應(yīng)力變形跟蹤反演分析。

圖10 基于群體智能算法和多目標(biāo)優(yōu)化的堆石壩參數(shù)反演方法

3.2 基于深度學(xué)習(xí)和多源數(shù)據(jù)的堆石壩變形智能預(yù)測(cè)

對(duì)多源變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值剔除和降噪，采用深度學(xué)習(xí)中的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，挖掘變形時(shí)間序列的潛藏規(guī)律，并預(yù)測(cè)其未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)?；谪惾~斯優(yōu)化調(diào)整LSTM的超參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出適宜堆石壩變形預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型。在填筑蓄水階段，將大壩填筑高程、水位等信息輸入LSTM網(wǎng)絡(luò)，彌補(bǔ)施工階段數(shù)據(jù)量較少的缺陷；在運(yùn)行階段，將變形時(shí)間序列分解為趨勢(shì)項(xiàng)、周期項(xiàng)和不規(guī)則波動(dòng)，然后分別進(jìn)行時(shí)序建模和預(yù)測(cè)，顯著提高了變形預(yù)測(cè)的精度和時(shí)效性。如圖11所示，采用徑向基函數(shù)插值獲得壩體各點(diǎn)的變形值，重構(gòu)了壩體三維變形場(chǎng)，為堆石壩工作性狀評(píng)估提供依據(jù)。與有限元模擬和統(tǒng)計(jì)回歸模型相比，基于深度學(xué)習(xí)和多源數(shù)據(jù)的堆石壩變形智能預(yù)測(cè)具有人工干預(yù)少、預(yù)測(cè)精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，可以進(jìn)行堆石壩全生命周期的變形預(yù)測(cè)。

圖11 堆石壩全生命周期變形預(yù)測(cè)

4 結(jié)論

高堆石壩變形協(xié)調(diào)控制事關(guān)防滲系統(tǒng)的安全，受筑壩材料力學(xué)特性、壩料分區(qū)、碾壓密實(shí)度、填筑蓄水過(guò)程等因素影響。在設(shè)計(jì)階段，采用研發(fā)的堆石體宏細(xì)觀力學(xué)數(shù)值試驗(yàn)平臺(tái)，獲得原級(jí)配堆石體的力學(xué)參數(shù)，通過(guò)有限元模擬指導(dǎo)壩料分區(qū)優(yōu)化，為預(yù)留壩頂沉降超高提供依據(jù)。在施工階段，采用柔性智能位移計(jì)及基于集合卡爾曼濾波算法的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法，獲得多視角、高時(shí)空分辨率的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，并通過(guò)應(yīng)力變形跟蹤反演分析和變形智能預(yù)測(cè)，優(yōu)化壩體填筑過(guò)程、確定面板澆筑時(shí)機(jī)等。在初期蓄水至運(yùn)行階段，可通過(guò)優(yōu)化蓄水方案、調(diào)控水庫(kù)的水位變動(dòng)幅度，確保大壩變形協(xié)調(diào)在可控范圍內(nèi)。采用高斯過(guò)程計(jì)算壩體變形速率過(guò)大、壩殼與心墻變形不協(xié)調(diào)的概率，發(fā)現(xiàn)異常變形數(shù)據(jù)并量化評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)隱患早期識(shí)別和評(píng)估大壩防滲結(jié)構(gòu)破損風(fēng)險(xiǎn)，保障大壩安全。

(1)研發(fā)的堆石體宏細(xì)觀力學(xué)數(shù)值試驗(yàn)平臺(tái)，能考慮堆石料和砂礫石料等任意形狀顆粒，能模擬復(fù)雜接觸和受力狀態(tài)下的顆粒破碎，突破了筑壩顆粒材料力學(xué)特性研究只能通過(guò)物理試驗(yàn)的限制。同時(shí)，該平臺(tái)結(jié)合X射線掃描原位力學(xué)試驗(yàn)，可以獲得高時(shí)空間分辨率的顆粒運(yùn)動(dòng)、組構(gòu)和接觸等信息，為原級(jí)配堆石體力學(xué)參數(shù)取值提供了新途徑。最后，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)原位試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，顯著提高了原級(jí)配堆石體力學(xué)參數(shù)的取值精度，并在多個(gè)已建和在建工程中得到應(yīng)用。

(2)研發(fā)了由高精度MEMS慣導(dǎo)作為核心部件的柔性智能位移計(jì)，具有自動(dòng)化和智能化程度高、測(cè)量精度高、耐水壓高、布設(shè)方便等優(yōu)點(diǎn)。已完成柔性智能位移計(jì)的研發(fā)和各類技術(shù)參數(shù)檢定，并將其首次應(yīng)用于兩河口心墻堆石壩的內(nèi)部變形監(jiān)測(cè)。提出了基于集合卡爾曼濾波算法的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法，獲得了融合多視角、多時(shí)空分辨率的變形監(jiān)測(cè)信息，實(shí)現(xiàn)了新型和常規(guī)監(jiān)測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

(3)對(duì)變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分解，得到堆石壩變形的趨勢(shì)性、周期性和不規(guī)則波動(dòng)分量；然后，提出了基于時(shí)空注意力機(jī)制和多元時(shí)間序列的深度學(xué)習(xí)算法，可以有效捕捉變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)時(shí)空關(guān)聯(lián)。構(gòu)建了以多源數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)算法為核心的堆石壩變形預(yù)測(cè)數(shù)字孿生平臺(tái)；預(yù)測(cè)精度顯著高于統(tǒng)計(jì)回歸模型和其他時(shí)間序列模型，更擅長(zhǎng)進(jìn)行堆石壩長(zhǎng)期變形預(yù)測(cè)。