1、水工建筑物安全监控理水工建筑物安全监控理论论水工建筑物安全监控定义水工建筑物安全监控定义水工建筑物安全监控理论是以水利水电工程建设和运行中发生的各种可能危害、事故为主要研究对象，以工程特征信息为基础，总结、分析已发生危害事件或事故的经验，综合运用自然科学、技术科学和管理科学等方面的有关知识，识别和预测建设、运行活动中存在的不安全因素，并采取有效的控制措施防止危害、事故发生的科学技术知识体系。水工建筑物安全监控理论的基本内容是根据各种危害、事故发生机理的认识，应用系统工程的原理和方法，在规划、设计、建设、运行直到废除的整个寿命过程中，实施预测、分析、评价其中存在的各种不安全因素，判断工程安全程度
2、，根据有关法规，综合运用各种安全技术措施和组织织管理措施、消除和控制危险因素，提出安全对策建议，为工程安全经济运行提供科学依据。水工建筑物安全监控的基本内容水工建筑物安全监控水工建筑物安全监控水工建筑物安全监控水工建筑物安全监控我国现行安全管理体制企业负责、行业管理、国家监察、群众监督安全生产基本方针：安全第一、预防为主、综合治理 水工建筑物安全监控相关法规：大坝安全监测工程验收规范大坝安全监测工程验收规范混凝土坝安全监测技术规范混凝土坝安全监测技术规范DLT5178-2003DLT5178-2003水电厂大坝安全监测自动化系统实用化验收细则水电厂大坝安全监测自动化系统实用化验收细则水工建筑物
3、强震动安全监测技术规范水工建筑物强震动安全监测技术规范水库大坝安全评价导则水库大坝安全评价导则Sl258-1Sl258-1水闸安全鉴定规定水闸安全鉴定规定土石坝安全监测技术规范土石坝安全监测技术规范SL60-94SL60-94土石坝安全监测资料整编规程土石坝安全监测资料整编规程SL169-96SL169-96其它相关设计规范和国家法律法规其它相关设计规范和国家法律法规安全评价方法安全评价方法（1）按评价结果的量化程度分类法 定性直观、经验（如巡查、检测、运行情况）直观、经验（如巡查、检测、运行情况）安全评价方法的分类定量资料统计分析获得的指标或规律资料统计分析获得的指标或规律(数学模型）对水工
4、建筑物的状况进行定量数学模型）对水工建筑物的状况进行定量的计算，安全评价的结果是一些的计算，安全评价的结果是一些定量的指定量的指标标，如事故发生的概率、事故的危害，如事故发生的概率、事故的危害(或或破坏破坏)范围、定量的危险性、事故致因因范围、定量的危险性、事故致因因素的事故关联度或重要度素的事故关联度或重要度等。等。按照安全评价给出的定量结果的类别不按照安全评价给出的定量结果的类别不同，定量安全评价方法还可以分为同，定量安全评价方法还可以分为概率风概率风险评价法、危害险评价法、危害(或破坏或破坏)范围评价法和危范围评价法和危险指数评价法。险指数评价法。概率风险评价法概率风险评价法 根据安全影
5、响因素的事故发生概率，根据安全影响因素的事故发生概率，应用概率分析方法，求取安全影响因素应用概率分析方法，求取安全影响因素的的关联度关联度(或重要度或重要度)或整个评价或整个评价系统的系统的事故发生概率事故发生概率的安全评价方法。的安全评价方法。故障类故障类型及影响分析、故障树分析、逻辑树分型及影响分析、故障树分析、逻辑树分析、概率理论分析、马尔可夫模型分析析、概率理论分析、马尔可夫模型分析、模糊矩阵法、统计图表分析法、模糊矩阵法、统计图表分析法等都可等都可以用安全影响因素的事故发生概率来计以用安全影响因素的事故发生概率来计算整个评价系统的事故发生概率。算整个评价系统的事故发生概率。l 归纳推
6、理评价法归纳推理评价法是是从事故原因推论结从事故原因推论结果的评价方法果的评价方法，即从最基本危险、有，即从最基本危险、有害因素开始，逐渐分析导致事故发生害因素开始，逐渐分析导致事故发生的直接因素，最终分析得出可能的事的直接因素，最终分析得出可能的事故。故。l 演绎推理评价法演绎推理评价法是是从结果推论原因的从结果推论原因的评价方法评价方法，即从事故开始，推论导致，即从事故开始，推论导致事故发生的直接因素，再分析与直接事故发生的直接因素，再分析与直接因素相关的之间因素，最终分析和查因素相关的之间因素，最终分析和查找出致使事故发生的最基本危险、有找出致使事故发生的最基本危险、有害因素。害因素。（
7、2 2）按评价的推理过程分类法）按评价的推理过程分类法 分为归纳推理评价法和演绎推理评价法。分为归纳推理评价法和演绎推理评价法。（3 3）按安全评价要达到的目的分类法）按安全评价要达到的目的分类法可分为影响因素安全评价方法、危险性分级安全评价方法和事故可分为影响因素安全评价方法、危险性分级安全评价方法和事故后果安全评价方法。后果安全评价方法。影响因素安全评价方法影响因素安全评价方法是采用逻辑推理的方法是采用逻辑推理的方法由事故推论最基本影响因素或由最基本影响因由事故推论最基本影响因素或由最基本影响因素推论事故的评价法，该类方法适用于识别系素推论事故的评价法，该类方法适用于识别系统的危险、有害因
8、素和分析事故，这类方法一统的危险、有害因素和分析事故，这类方法一般属于般属于定性安全评价法定性安全评价法。危险性分级安全评价方法危险性分级安全评价方法是通过定性或定量分是通过定性或定量分析给出系统危险性的安全评价方法，该类方法析给出系统危险性的安全评价方法，该类方法适应于系统的危险性分级，该类方法可以是适应于系统的危险性分级，该类方法可以是定定性安全评价法性安全评价法，也可以是，也可以是定量安全评价法定量安全评价法。事故后果安全评价方法可以直接给出可以直接给出定量的事定量的事故后果故后果，给出的事故后果可以是系统事故发生，给出的事故后果可以是系统事故发生的概率、事故的伤害的概率、事故的伤害(或
9、破坏或破坏)范围、事故的损失范围、事故的损失或定量的系统危险性等或定量的系统危险性等。安全评价方法选择安全评价方法选择(1)充分性原则充分性原则 充分了解工程特点和可用的评价方法，准备好充分资料充分了解工程特点和可用的评价方法，准备好充分资料(2)适应性原则适应性原则 资料、方法、手段资料、方法、手段(3)系统性原则系统性原则真实、合理、系统的基础数据真实、合理、系统的基础数据(4)针对性原则针对性原则工程特点，提供所需结果工程特点，提供所需结果安全评价方法的选择过程安全评价方法的选择过程生产监测资料分析的统计学方法监测资料分析的统计学方法统计学基本方法 大量观察法、综合指标法、统计分组法、统
10、计推断法和统计模型法等。统计模型法：将客观信息的统计资料配合适当的数学将客观信息的统计资料配合适当的数学表达式，反映现象间数量关系和数量特表达式，反映现象间数量关系和数量特征的方法。征的方法。描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 和误差项 的方程称为回归模型回归模型一元线性回归模型可表示为 y=a+b x+y 是 x 的线性函数(部分)加上误差项线性部分反映了由于 x 的变化而引起的 y 的变化误差项 是随机变量反映了除 x 和 y 之间的线性关系之外的随机因素对 y 的影响是不能由 x 和 y 之间的线性关系所解释的变异性a 和 b 称为模型的参数 做出散点图 考察数据的分布 进行直线回归分
11、析 残差分析 强影响点的诊断及多重共线性的判断 要注意自变量和效应量的内在本质规律！（一）特点（一）特点 资料估计资料估计a、b（1）y主要受主要受x影响，还有其它因素影响；影响，还有其它因素影响；（2）与一元方程不同，是矛盾方程组。）与一元方程不同，是矛盾方程组。（二）参数估计（二）参数估计 最小二乘法、最大似然法最小二乘法、最大似然法（三）一元回归方程的特点（三）一元回归方程的特点y1.提出假设H0:b1=0(没有线性关系)H1:b1 0(有线性关系)2.计算检验的统计量根据自变量 x 的取值估计或预测因变量 y的取值估计或预测的类型 点估计y 的平均值的点估计y 的个别值的点估计 区间估
12、计y 的平均值的置信区间置信区间估计y 的个别值的预测区间预测区间估计利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0，求出因变量 y 的平均值的一个估计值E(y0)，就是平均值的点估计。利用估计的回归方程，对于自变量 x 的一个给定值 x0，求出因变量 y 的一个个别值的估计值 ，就是个别值的点估计。1.因变量的观测值与根据估计的回归方程求出的预测值之差，用e表示2.反映了用估计的回归方程去预测而引起的误差 3.确定有关误差项的假定是否成立 4.检测有影响的观测值1.表示残差的图形 关于x的残差图 关于y的残差图 标准化残差图2.用于判断误差的假定是否成立 3.检测有影响的观测值1.如
13、果某一个点与其他点所呈现的趋势不相吻合，这个点就有可能是异常点，或称为野点如果异常值是一个错误的数据，比如记录错误造成的，应该修正该数据，以便改善回归的效果如果是由于模型的假定不合理，使得标准化残差偏大，应该考虑采用其他形式的模型，比如非线性模型如果完全是由于随机因素而造成的异常值，则应该保留该数据2.在处理异常值时，若一个异常值是一个有效的观测值，不应轻易地将其从数据集中予以剔除 1.一个因变量与两个及两个以上自变量的回归2.描述因变量 y 如何依赖于自变量 x1，x2，xp 和误差项 的方程，称为多元回归模型3.涉及 p 个自变量的多元回归模型可表示为1.误差项是一个期望值为0的随机变量，
14、即E()=02.对于自变量x1，x2，xp的所有值，的方差2都相同3.误差项是一个服从正态分布的随机变量，即N(0,2)，且相互独立1.回归平方和占总平方和的比例2.计算公式为3.因变量取值的变差中，能被估计的多元回归方程所解释的比例 1.用样本容量n和自变量的个数p去修正R2得到 2.计算公式为1.避免增加自变量而高估 R22.意义与 R2类似3.数值小于R21.提出假设H0：12p=0 线性关系不显著H1：1，2，p 至少有一个不等于01.提出假设H0：i 0 (自变量 xi 与 因变量 y 没有线性关系)H1：i 0 (自变量 xi 与 因变量 y有线性关系)2.计算检验的统计量 t3.
15、确定显著性水平，并进行决策 tt2，拒绝H0；tt2，不拒绝H01.1.回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关回归模型中两个或两个以上的自变量彼此相关2.多重共线性带来的问题有 可能会使回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入可能会使回归的结果造成混乱，甚至会把分析引入歧途歧途 可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是各回可能对参数估计值的正负号产生影响，特别是各回归系数的正负号有可能同预期的正负号相反。归系数的正负号有可能同预期的正负号相反。如水位升高对大坝变形和应力的影响如何检验是否存在多重共线性如何检验是否存在多重共线性?目前常用的有目前常用的有方差扩大因子法和特征根判定法方差扩大因子法和
16、特征根判定法。下面简单介绍方。下面简单介绍方差扩大因子差扩大因子(VIF)法。法。当发现自变量存在严重的多重共线性时，可以通过当发现自变量存在严重的多重共线性时，可以通过剔除一些不重要的剔除一些不重要的自变量、增大样本容量、对回归系数做有偏估计自变量、增大样本容量、对回归系数做有偏估计(如采用如采用岭回归法、岭回归法、主成分法、偏最小二乘法等主成分法、偏最小二乘法等)等方法来克服多重共线性。等方法来克服多重共线性。标准化后的回归系数与没有标准化方程的回归系数的关系标准化后的回归系数与没有标准化方程的回归系数的关系自变量选择原则自变量选择原则 预测平方和预测平方和(Prediction Sum
17、of Squares)准则准则:对于给定的某对于给定的某p个自变量个自变量X1，X2，Xp，在样本数据中删除第，在样本数据中删除第i组观测组观测值值(Xi1，Xi2，Xip;Yi)后利用这后利用这p个自变量和个自变量和Y的其余的其余n-1组观测值建立组观测值建立线性回归方程，并利用所得的回归方程对线性回归方程，并利用所得的回归方程对Yi做预测，若记此预测值为做预测，若记此预测值为 ，则预测误差为，则预测误差为)(iY)(iiiYYd达到或接近最小的回归方程作为最优回归方程达到或接近最小的回归方程作为最优回归方程 准则准则4(AIC4(AIC准则准则)赤池信息量达到最小日本统计学家赤池(Akaike)提出,称它为Akaike Information Criterion 简称AIC。
