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黄河三门峡水库清淤技术试验探索: 2024年; 治理黄河是国之大事,黄河三门峡水库泥沙大量淤积,严重影响水库调水调沙及防洪效果,增加黄河下游水患风险,实施水库清淤是解决水库泥沙淤积问题的重要手段。通过在三门峡水库开展清淤试验,对水库清淤设备的选型、清淤吹填工艺和实施方案,余水处理方法等进行探索,为后续三门峡库区清淤工程和清淤泥沙资源化利用做好技术储备,为黄河流域清淤工程的开展提供参考。; 杜睿超; 关键词：三门峡水库清淤吹填

三门峡水库对黄河下游防凌的作用: 2024年; 为全面了解三门峡水库在黄河下游防洪减灾体系中的地位,分析了三门峡水库防凌任务的演变、防凌运用方式的调整,深入分析各时期其发挥的防凌作用。三门峡水库防凌运用后,黄河下游的防凌措施从之前以防、破、分为主发展为以利用水库调节下游河道流量和水量为主。经过多年实践运用和完善,三门峡水库防凌运用逐步实现制度化、规范化、精细化。在黄河下游发生的多次严重凌汛中,三门峡水库防凌运用避免了黄河下游发生重大灾害。小浪底水库投运后,与三门峡水库联合防凌运用,实现基本防止黄河下游凌汛发生的目标。; 王海军谭宏武; 关键词：防凌水库调节三门峡水库黄河下游

三门峡水库控制运用方式的优化探讨: 2024年; 三门峡水库“蓄清排浑”运用为多沙河流的治理提供了宝贵经验,随着来水来沙情况的变化及对水库功能需求和对水库泥沙冲淤规律认识的深化,该运行方式亦在实践中不断调整和完善。为此,针对不同的典型年份设定集中敞泄与分段敞泄的敞泄排沙方案,采用一维非恒定水沙数学模型,对选取的2018~2019年丰水少沙年和2014~2016年枯水少沙年设定12种控制运用方案进行模拟,比较各方案下库区冲淤变化的优劣,据此选取适合三门峡水库的控制运用方式。结果表明,2018~2019年分段敞泄方案的冲刷效果优于集中敞泄方案,即使在后汛期的控制水位抬高至310 m,也能达到较好的冲刷效果;2014~2016年分段敞泄方案虽优于集中敞泄方案,但其冲刷主要集中于2014年汛期,2015、2016年整体呈淤积状态,综合考虑建议枯水少沙年份水库采用“泥沙年际调节”运用模式。; 郭彦侯素珍侯素珍王平胡恬王平; 关键词：冲淤变化三门峡水库

三门峡水库水沙调度过程的数值模拟研究被引量：1: 2024年; 针对大部分水库调度模型中水沙输移计算大幅简化且与库水位计算过程间只有单向耦合的问题,本研究构建了基于激波捕捉式有限体积法与河网算法的库区水沙调度模型.该模型采用河段连接单元内水沙质量与动量守恒方程的准二维求解算法,河网算法可以反映干支流交汇角的影响,并且使用OpenMP技术实现了并行求解.该模型的水库调度模块将调度方案表示为5个触发条件和4个调度指令参数构成的调度规则表,由水沙动力学模型向调度模块提供入库监测断面的水沙条件与实时更新的水位库容关系,水库调度模块为水沙动力学模型提供库区下游边界条件,从而实现两者双向耦合.采用2020年三门峡库区实测水沙数据进行了模型验证,库区三个河段的水位、流量和含沙量计算结果与实测值相符,在坝前水位最快下降速度达到2.3 m/h的敞泄排沙时段,数值计算过程稳定且成功预测了出库沙峰.针对近年黄河来沙量减少而潼关高程下降趋势并不稳定的问题,应用模型开展了三门峡水库水沙调度过程的数值模拟研究,通过对不同的汛期和非汛期调度方案的模拟分析,初步确定了坝前控制水位对于年内库区冲淤量和潼关高程影响显著的时期,研究结果可以为三门峡水库调度方案进一步优化提供思路.; 王增辉夏军强周美蓉齐张辛; 关键词：水库调度数值模拟三门峡水库潼关高程冲淤量

2021年秋汛期三门峡水库潼三区间来水量研究: 2024年; 2021年黄河发生1949年以来最严重秋汛,三门峡水库在此次秋汛防洪调度中发挥了重要的作用。由于潼关至三门峡区间(潼三区间)缺乏水文监测,因此在2021年秋汛期以潼关站计算的入库水量与实际水量相差10.4亿m^(3),对区间来水考虑不足影响了三门峡水库的精准调度。从库区区间来水分析着手,以潼三区间为研究对象,根据数字高程模型、土地利用类型、土壤类型、气象水文等数据,建立了HEC-HMS分布式水文模型,选取包括2021年秋汛在内的11场实测洪水资料进行率定和验证。结果表明,11场洪水模拟洪峰流量误差均小于20.0%,平均确定性系数为0.725,模拟合格率为90.9%,较准确地模拟了2021年秋汛期潼三区间来水过程,并量化了不同支流对区间来水总量的贡献率。; 杨志豪谷苗苗钟家淦王雪莹王晓燕; 关键词：洪水组成三门峡水库

基于机器学习的三门峡水库多因子排沙预测模型比较研究: 2024年; 水库排沙是一个受多因素影响、具有强非线性特征的物理过程。实现水库排沙的准确预估,对水库优化调度、防洪减淤、延长水库使用寿命等意义重大。以三门峡水库为分析对象,采用2002—2017年水沙系列数据,使用KNN、SVR、RF、XGBoost共4种机器学习算法对出库含沙量及泥沙组分进行预测。结果表明,用机器学习拟合水库排沙的非线性关系是可行的,各模型预测值与实测值相关性良好,误差整体较小;其中XGBoost模型性能最优,并且可以有效地学习水库调度过程的时间特征;水库排沙主要受调度因子影响,受水沙因子影响较小;与出库含沙量相比,出库泥沙组分对水流势能变化因子ΔZ更加敏感;在洪水期,降低库水位持续塑造上下游较大的水头差,对提升水库排沙效率更为有利。; 郭秀吉孙龙飞王平王远见王远见; 关键词：机器学习算法三门峡水库

三门峡水库原型试验以来渭河下游河床稳定性变化及其影响因素: 2024年; 为探究渭河下游河道形态演变特征及影响机理,基于多年水文观测资料分析渭河下游河床稳定性演变规律,探讨三门峡水库原型试验以来(2003~2020年),来水来沙条件、潼关高程变化、河道边界条件与河床稳定性的响应关系。结果表明,原型试验期内,渭河下游河道年均径流量呈缓慢增加趋势,年均含沙量均呈缓慢减小趋势,河段河槽呈扩张趋势,潼关高程呈逐年下降趋势。原型试验期前后,渭河下游河段河床横向、纵向和综合稳定性系数均增加,原型试验期内,河床稳定性呈逐年上升趋势。前期3年平均水流冲刷强度和潼关高程变化是影响渭河下游河床综合稳定性的重要因素,利用多元回归分析方法建立了渭河下游河床综合稳定性的经验计算公式,验证了所提经验公式的准确性和可靠性。研究成果可为渭河下游及类似河流管理提供参考。; 袁峥梁林江刘科; 关键词：三门峡水库渭河下游河床稳定性水沙关系潼关高程

兼顾库区减淤与水库发电的三门峡水库优化调度研究: 李定乾

黄河三门峡水库水质预测模型构建及对比分析: 2024年; 水质预测是水污染防治的重要组成部分,为了提高黄河干流三门峡水库的水质预测精度、完善预警机制,选取pH、DO、NH_(3)-N、TP以及COD_(Mn)5项水库水质监测指标进行水质的精确预测。构建VMD-SSA-LSTM模型和VMD-SSA-SVR模型,采用变分模态分解(VMD)对河流水质数据进行去噪处理,选择麻雀搜索算法(SSA)分别对长短期记忆人工神经网络(LSTM)和支持向量回归机(SVR)的模型参数进行优化,并通过平均绝对值误差(MAE)、平均偏差误差(MBE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)指标对2个模型的预测效果进行对比。结果表明:VMD-SSA-SVR模型的预测结果4项误差指标值均小于VMD-SSA-LSTM模型的预测结果,说明VMD-SSA-SVR模型对研究河流水质变化情况具有更加准确的预测效果。该研究丰富了黄河流域三门峡段河流水质预测模型方面的研究,为黄河流域生态保护和高质量发展提供了技术参考。; 李海华肖保增靳凯丽陈籽含禹露; 关键词：水质预测

2018年~2022年三门峡水库运用与河道冲淤分析: 2024年; 2018年11月~2022年10月,三门峡水库来水来沙,洪水情况,水库冲淤情况及潼关高程发生新的变化。①来水较丰,潼关站年均径流量为393.74亿m^(3),沙量主要来源于汛期,约占全年88%。②共发生21次洪水,洪水期年均来水量134.4亿m^(3),占汛期来水量的62%。③各年汛期累计敞泄天数分别为19天、23天、28天、18天和13天。④潼关以下河段发生了累积性的冲刷,冲刷量达0.874亿m^(3)。2020年与2022年由于水库过早结束汛期运用向非汛期过度发生淤积外,其余各年均冲刷。⑤潼关高程从2017年汛后到2022年汛后累积下降0.21m,2020年和2021年黄淤41断面上下断面发生冲刷,汛后潼关高程分别较前一年降低0.51m和0.49m,2022年非汛期潼关高程有较大幅度回淤抬升,汛后潼关高程较上一年抬升0.58m。; 魏欢胡恬王平王平楚卫斌; 关键词：来水来沙洪水水库运用冲淤潼关高程

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