水工准大体积混凝土分布式光纤温度监测与智能反馈研究
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摘要
在很长一段时期内,工程界认为水工准大体积混凝土结构外表面面积大,内侧面往往与围岩接触,散热条件好,不需要特殊的温控措施。然而,研究表明,相比于水工大体积混凝土,水工准大体积混凝土往往具有半熟龄期小、绝热温升高、温升温降速率快、自生体积收缩量大等材料特性和厚宽比小、散热面大、受约束强等结构特性；大量工程资料显示,水工准大体积混凝土这些材料和结构特性更容易使其产生温度应力致裂现象。针对该问题,本文在前人研究的基础上,从理论和现场试验出发,对水工准大体积混凝土的温度监测、自生体积变形监测、热力学参数智能反演以及温控措施优选等方面进行了相对深入的研究,并结合具体工程,提出“现场监测-反馈分析-真实性态分析-温控措施调控”这一思想来降低水工准大体积混凝土的开裂风险。具体研究内容如下：
(1)分布式光纤温度监测在水工准大体积混凝土施工期温度监测中的应用
通过工程实践研究,探索出一整套适合准大体积混凝土浇筑现场环境的光纤铺设工艺,保证了光纤的成活率和监测数据的精度,为水工准大体积混凝土的温度监测提供新的可靠的方式。基于丰富的分布式光纤温度监测信息,从最高温度、水平向温度梯度、竖直向温度梯度、降温速率等方面对内含冷却水管的水工准大体积混凝土时空温度分布进行分析。
(2)考虑温度时程的混凝土自生体积变形计算模型和自生体积变形统计模型
基于水泥基材料水化动力学方程和成熟度理论,在充分考虑温度时程和早龄期混凝土热膨胀系数变化的基础上,提出建立考虑混凝土温度时程影响的早龄期混凝土自生体积变形计算模型和统计模型,并分别结合具体工程,进行混凝土早龄期的自生体积变形试验研究。
(3)准大体积混凝土热力学参数智能反演
引入基于均匀设计的遗传算法-神经网络人工智能方法,对水工准大体积混凝土多个热力学参数进行智能反演,编制了智能反演程序,并基于实际准大体积混凝土分布式光纤温度监测数据,对该准大体积混凝土多个热力学参数进行反演分析。
(4)准大体积混凝土水管冷却影响因素
结合分布式光纤温度监测数据,采用水管冷却精密有限元程序对实际水工准大体积混凝土工程施工期温度场和应力场进行仿真计算分析,并对准大体积混凝土冷却水管铺设位置、通水起始时刻、通水流量等影响冷却水管冷却效果的主要因素进行对比分析,阐述了通水起始时刻、通水水温、浇筑温度之间的联系和矛盾,分别从高温季节和低温季节两种情况,提出实际准大体积混凝土施工过程中,应结合关键部位的监测结果,采用多样化的通水冷却方案来充分发挥“削峰”作用的同时也避免管壁周围混凝土产生“冷击”现象,为今后类似准大体积混凝土工程的水管冷却方案的制定提供重要参考依据。
(5)准大体积混凝土温控措施智能优选
针对准大体积混凝土温控措施之间彼此联系而又相互制约的复杂关系,提出采用基于均匀设计的遗传算法-神经网络人工智能方法,并编制了智能优选程序,对水工准大体积混凝土复杂的多因素温控参数体系进行智能优选,克服了单因素温控措施敏感性分析工作量大的问题。结合具体工程,采用此智能优选方法,以安全系数为准则函数,获得各安全系数条件下的优选温控措施方案。
For a long time, a common view is that no special temperature control measures are needed for quasi-mass concrete structures since their surface area is large, and they are always contacted with wall rock, which is a good heat elimination condition. Nevertheless, compared to the hydraulic mass concrete, the quasi-mass concrete have the followed characteristics:short semi-mature age, high adiabatic temperature, rapid temperature change, large amount of autogenous shrinkage, small thickness-width ratio, large heat elimination area, intensive restraint. Numerous studies have shown that, these characteristics are more likely to lead to cracks due to excess temperature stress. In this thesis, based on the previous studies, combining with actual projects, temperature monitoring, autogenous deformation monitoring, intelligent inversion analysis method for thermodynamic parameters and intelligent optimization for temperature control measures are deeply studied from theoretical and experimental aspects, and the pattern of "field monitoring-feedback analysis-real behavior analysis-temperature measures control" is proposed to reduce crack risk for hydraulic quasi-mass concrete. The main contains are as follows:
(1) The application of temperature monitoring by distributed optical fiber for hydraulic quasi-mass concrete during the construction period
Combining with actual projects, a series of laying process for distributed optical fiber that is suitable for the quasi-mass concrete's casting environment was explored to guarantee the survival rate and the data's accuracy, which will provide a new reliable way for concrete's temperature monitoring. Based on abundant temperature data, the temperature field distribution was analysed for hydraulic quasi-mass concrete maintaining cooling pipe from the perspective of maximum temperature, the vertical and horizontal temperature gradient, the rate of cooling and so on.
(2) Calculation model and statistical model of autogenous deformation for hydraulic quasi-mass concrete considering temperature histories.
Based on hydration equation of cement-based material and maturity theory, a calculation model and a statistical model of autogenous deformation for hydraulic mass concrete are proposed fully considering the influences of temperature on the thermal dilation coefficient(TDC) and the autogenous deformation at early age.
(3) Intelligent inversion analysis method for thermodynamic parameters of quasi-mass concrete
The genetic algorithm-neural network artificial intelligence method is adopted for intelligent inversion analysis for thermodynamic parameters of quasi-mass concrete. Combining with distributed optical fiber temperature monitoring data of specific engineering, the intelligent inversion program is worked out to optimize the multiple thermodynamic parameters.
(4) Pipe cooling influence factors of quasi-mass concrete
Combining with the distributed optical fiber temperature monitoring data, temperature and stress field simulation under an actual quasi-mass concrete project during the construction are carried out by using the cooling pipe precision finite element program. Through comparative analysis of the laying position of cooling pipe, the initiatial time of pipe cooling and the flow of cooling water, this thesis notes that there are both relating and conflicting relationship among the initiatial time of pipe cooling, the temperature of cooling water and concreting temperature of quasi-mass concrete. Then, from two aspects of high-temperature reason and high-temperature reason, this thesis puts forward that it is reasonable to reduce the maximum temperature and avoid the phenomenon of rapid temperature drop by using the diversified water cooling measures during the construction combining with the monitoring data of key parts. It could provide important reference for the similar pipe cooling project.
(5) Intelligent optimization for temperature control measures of quasi-mass concrete
Regarding the both relating and conflicting relationship among the temperature control measures of quasi-mass concrete, the genetic algorithm-neural network artificial intelligence method based on uniform design was proposed and the intelligent optimization program was worked out to optimize the multi-factor of temperature control measures. It can overcome the large amount of workload of single factor sensitivity analysis of temperature control measures. Combining with specific engineering, using this intelligent optimization method, the corresponding temperature control measures are selected by the criterion function based on the different security coefficient.
(1)分布式光纤温度监测在水工准大体积混凝土施工期温度监测中的应用
通过工程实践研究,探索出一整套适合准大体积混凝土浇筑现场环境的光纤铺设工艺,保证了光纤的成活率和监测数据的精度,为水工准大体积混凝土的温度监测提供新的可靠的方式。基于丰富的分布式光纤温度监测信息,从最高温度、水平向温度梯度、竖直向温度梯度、降温速率等方面对内含冷却水管的水工准大体积混凝土时空温度分布进行分析。
(2)考虑温度时程的混凝土自生体积变形计算模型和自生体积变形统计模型
基于水泥基材料水化动力学方程和成熟度理论,在充分考虑温度时程和早龄期混凝土热膨胀系数变化的基础上,提出建立考虑混凝土温度时程影响的早龄期混凝土自生体积变形计算模型和统计模型,并分别结合具体工程,进行混凝土早龄期的自生体积变形试验研究。
(3)准大体积混凝土热力学参数智能反演
引入基于均匀设计的遗传算法-神经网络人工智能方法,对水工准大体积混凝土多个热力学参数进行智能反演,编制了智能反演程序,并基于实际准大体积混凝土分布式光纤温度监测数据,对该准大体积混凝土多个热力学参数进行反演分析。
(4)准大体积混凝土水管冷却影响因素
结合分布式光纤温度监测数据,采用水管冷却精密有限元程序对实际水工准大体积混凝土工程施工期温度场和应力场进行仿真计算分析,并对准大体积混凝土冷却水管铺设位置、通水起始时刻、通水流量等影响冷却水管冷却效果的主要因素进行对比分析,阐述了通水起始时刻、通水水温、浇筑温度之间的联系和矛盾,分别从高温季节和低温季节两种情况,提出实际准大体积混凝土施工过程中,应结合关键部位的监测结果,采用多样化的通水冷却方案来充分发挥“削峰”作用的同时也避免管壁周围混凝土产生“冷击”现象,为今后类似准大体积混凝土工程的水管冷却方案的制定提供重要参考依据。
(5)准大体积混凝土温控措施智能优选
针对准大体积混凝土温控措施之间彼此联系而又相互制约的复杂关系,提出采用基于均匀设计的遗传算法-神经网络人工智能方法,并编制了智能优选程序,对水工准大体积混凝土复杂的多因素温控参数体系进行智能优选,克服了单因素温控措施敏感性分析工作量大的问题。结合具体工程,采用此智能优选方法,以安全系数为准则函数,获得各安全系数条件下的优选温控措施方案。
For a long time, a common view is that no special temperature control measures are needed for quasi-mass concrete structures since their surface area is large, and they are always contacted with wall rock, which is a good heat elimination condition. Nevertheless, compared to the hydraulic mass concrete, the quasi-mass concrete have the followed characteristics:short semi-mature age, high adiabatic temperature, rapid temperature change, large amount of autogenous shrinkage, small thickness-width ratio, large heat elimination area, intensive restraint. Numerous studies have shown that, these characteristics are more likely to lead to cracks due to excess temperature stress. In this thesis, based on the previous studies, combining with actual projects, temperature monitoring, autogenous deformation monitoring, intelligent inversion analysis method for thermodynamic parameters and intelligent optimization for temperature control measures are deeply studied from theoretical and experimental aspects, and the pattern of "field monitoring-feedback analysis-real behavior analysis-temperature measures control" is proposed to reduce crack risk for hydraulic quasi-mass concrete. The main contains are as follows:
(1) The application of temperature monitoring by distributed optical fiber for hydraulic quasi-mass concrete during the construction period
Combining with actual projects, a series of laying process for distributed optical fiber that is suitable for the quasi-mass concrete's casting environment was explored to guarantee the survival rate and the data's accuracy, which will provide a new reliable way for concrete's temperature monitoring. Based on abundant temperature data, the temperature field distribution was analysed for hydraulic quasi-mass concrete maintaining cooling pipe from the perspective of maximum temperature, the vertical and horizontal temperature gradient, the rate of cooling and so on.
(2) Calculation model and statistical model of autogenous deformation for hydraulic quasi-mass concrete considering temperature histories.
Based on hydration equation of cement-based material and maturity theory, a calculation model and a statistical model of autogenous deformation for hydraulic mass concrete are proposed fully considering the influences of temperature on the thermal dilation coefficient(TDC) and the autogenous deformation at early age.
(3) Intelligent inversion analysis method for thermodynamic parameters of quasi-mass concrete
The genetic algorithm-neural network artificial intelligence method is adopted for intelligent inversion analysis for thermodynamic parameters of quasi-mass concrete. Combining with distributed optical fiber temperature monitoring data of specific engineering, the intelligent inversion program is worked out to optimize the multiple thermodynamic parameters.
(4) Pipe cooling influence factors of quasi-mass concrete
Combining with the distributed optical fiber temperature monitoring data, temperature and stress field simulation under an actual quasi-mass concrete project during the construction are carried out by using the cooling pipe precision finite element program. Through comparative analysis of the laying position of cooling pipe, the initiatial time of pipe cooling and the flow of cooling water, this thesis notes that there are both relating and conflicting relationship among the initiatial time of pipe cooling, the temperature of cooling water and concreting temperature of quasi-mass concrete. Then, from two aspects of high-temperature reason and high-temperature reason, this thesis puts forward that it is reasonable to reduce the maximum temperature and avoid the phenomenon of rapid temperature drop by using the diversified water cooling measures during the construction combining with the monitoring data of key parts. It could provide important reference for the similar pipe cooling project.
(5) Intelligent optimization for temperature control measures of quasi-mass concrete
Regarding the both relating and conflicting relationship among the temperature control measures of quasi-mass concrete, the genetic algorithm-neural network artificial intelligence method based on uniform design was proposed and the intelligent optimization program was worked out to optimize the multi-factor of temperature control measures. It can overcome the large amount of workload of single factor sensitivity analysis of temperature control measures. Combining with specific engineering, using this intelligent optimization method, the corresponding temperature control measures are selected by the criterion function based on the different security coefficient.
引文
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