潜堤在海滩整治与改造中的运用

文中以三亚三美湾海滩整治与改造工程为例,从潜堤的平面布置、结构型式、潜堤顶高程的确定、潜堤的透射系数数值模拟及经验公式的计算结果对比等多方面探讨了潜堤在U型高能海湾海滩整治与改造的作用和实际效果。     

平陆运河与沙坪河交汇河段通航水流条件试验研究*

平陆运河沿线支流众多且支干落差大,支流突发洪水对运河通航水流条件影响较大。选取入汇角度大、支干汇流比大、河底落差大的沙坪河入汇河段为研究对象,采用1  50正态河工模型试验,对沙坪河入汇河段通航水流条件进行系统试验研究。模型试验结果表明,受支流突发较大洪水和支干河底落差较大影响,运河航道内横向流速大且流态紊乱,加之支流口上游铁路桥限制,消能措施布置长度有限,不能达到较好的消能效果。分析认为主要问题在于支流洪水汇入运河后运河横向流速较大,因此治理方案主要解决“调顺水流+消能”的问题。在交汇处布置导流堤、透空消能墩、底部斜向透空式隔流堤,在支流内采取消力池、消力槛等消能措施并进行系列方案对比试验,发现优化方案Ⅲ的通航水流满足通航要求且不会对支流内铁路桥造成影响。     

多层复合砂袋在斜坡堤结构中的开发与应用

在长江口深水航道治理工程中,部分采用了袋装砂堤心斜坡堤结构,由于施工水深大,传统的袋装砂筑堤施工工艺已不适合,经技术攻关,研制了袋装砂充灌专用船及袋装砂堤心水下充灌及铺设工艺;采用GPS定位技术,解决了远离岸线的平面控制和高程控制技术难题,并将袋装砂铺设动态定位监控软件应用于工程中。     

对《防波堤设计与施工规范》中斜坡堤设计条文的几点建议

根据现场施工监控管理的亲身实践和几个具体问题的处理,对《防波堤设计与施工规范》（JIJ298－98）中斜坡堤设计条文提出几点建议。     

斜坡式海堤挡浪墙稳定性试验研究

通过模型试验验证了波浪作用下斜坡式海堤各设计方案的挡浪墙及其它各部位的稳定性,并观测了堤顶的越浪情况。为增强海堤挡浪墙的稳定性,对斜坡式海堤断面提出了两种调整方案:一种为改变挡浪墙形式、加大挡浪墙重量;另一种为优化斜坡式海堤海侧坡面的结构形式,抬高护面戗台及护面肩台的顶高程。结果表明,本试验中抬高海堤护面戗台及护面肩台的高度,使部分大浪在块石护面处破碎,减小了波浪对挡浪墙的作用力。增强挡浪墙的稳定性效果较好。     

长周期波浪作用下顶宽对抛砂潜堤稳定性的影响研究

非洲西北岸线,常年遭受来自北大西洋的涌浪袭击,其长周期的波浪特性和作用效果,尚未有全面的认识和研究。通过物理模型试验,再现了长周期波浪作用下抛砂潜堤的平衡过程,对比了不同顶宽情况潜堤稳定断面形态的影响,分析了影响的主要因素。     

潜堤平面布置和堤顶高程的研究

以斜坡式潜堤为研究对象,通过数值模拟研究和物理模型试验,研究潜堤的平面布置方案和堤顶高程。对透射系数进行分析,得出适合的计算公式和最佳离岸距离;对岸滩剖面和岸线演化进行数值模拟,分析潜堤平面环抱式布置和连续式布置方案。     

基于卷积神经网络的防坡堤施工沉降预测*

为了保证防坡堤施工安全，通过预测不同施工阶段防坡堤的沉降变形，以调整施工进度和工序。传统沉降预测方法主要包括太沙基固结理论、曲线拟合法和BP神经网络，太沙基固结理论和曲线拟合法预测精度较低，BP神经网络需要大量样本才能逼近最优解。针对这些问题，提出基于卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）建立防波堤施工阶段的沉降预测方法。应用此方法预测天津港大沽口港区防波堤施工阶段沉降量和沉降速率，并以预测结果分析沉降速率所映射的安全风险等级，从而为实际施工提供行动指南。结果表明：卷积神经网络能较为准确地预测沉降变形速率，根据预测结果能够对安全风险等级的结果进行分析并予以指导。     

水上塑料排水板施工技术

长江口深水航道治理二期工程NⅡA标段位于长江口南港北漕下段航漕北侧，横沙浅滩的南侧。其导堤工程软基段（里程号为N35＋696～N38＋000，全长2304m）河床地基浅层全部为淤泥或淤泥质土，压缩性大，强度极低，必须以增设排水通道、部分结构重量为预压荷载的方法，在上部荷载施工前提高近表层有限厚度及易软化淤泥质土的强度。为此在砂被铺设后施打塑料排水板作为其中的竖向排水通道，以达到施工期地基压载后排水固结的设计要求。