14-谭恺炎——混凝土个性化通水冷却仿人工智能控制算法研究

大体积混凝土通水冷却仿人工智能控制算法研究周厚贵1、谭恺炎2、马金刚1１、中国能源建设集团有限公司，北京，100080２、葛洲坝集团试验检测有限公司，湖北宜昌，443002摘要：通过获取冷却通水的流量、混凝土内部温度计算混凝土冷却通水降温效率，根据设计温控曲线确定的降温时段与降温幅度要求，以当前流量与混凝土温度为计算基准计算下一步流量控制值。

同时引入实际降温流量系数α的动态调整并配合滞后系数ξ的辅助修正，解决除通水以外的其它温控参数变化引起的计算偏差，实现了控制混凝土内部温度均匀平稳下降，并在预期时间内达到控制目标温度的目的。

该算法实现了通水流量的自动计算，排除人工控制的随意性，进一步提高了大体积混凝土的施工质量。

关键词：冷却通水;流量控制算法;仿人工智能;流量系数;滞后系数Study on Human-simulated Intelligent Control Algorithm for Pipe Cooling ofMass ConcreteZhou Hougui 1Tan Kaiyan2Ma Jingang11.China Energy Engineering Group Co., Ltd. Beijing, China 1000802.Gezhouba Group Testing Co., Ltd. Yichang, Hubei, China 443002Abstract: Through acquiring pipe cooling flow and concrete internal temperature, pipe cooling efficiency is calculated. According to the design temperature control graph, cooling period and cooling magnitude are determined, and next control flow is calculated according to the present flow and concrete temperature. Meanwhile, dynamic adjustment from actual cooling flow factor αand additional correction from lag factor ξare introduced, through which the deviation from temperature control parameters other than pipe cooling is considered. Finally steady cooling of concrete is realized and the aim of controlling target temperature within expected period is achieved. Through this algorithm the automatic calculation of pipe flow is realized, and randomness of manual calculation is eliminated, and the further improvement on construction quality of mass concrete is made.Keywords: pipe cooling, flow control algorithm, human-stimulated intelligence, flow factor, lag factor1前言大体积混凝土在浇筑后，例如大坝的坝体，由于水泥水化放热的作用，其内部会产生大量热量导致温度急剧升高，如果这些热量不能很好地排出会导致混凝土内部产生拉应力继而产生裂缝，造成质量事故。

目前，除了采用降低混凝土拌和物温度、覆盖保温被等措施外，最直接和有效的方法是给混凝土内部埋设冷却水管，并通入冷却水来排出热量，即通水冷却技术。

混凝土坝通水冷却技术复杂，是工程建设设计与研究的重要内容。

然而，目前混凝土通水冷却的控制方式通常是人工检测、记录与人工调控方式，这种方式效率低，误差大，调控滞后，数据采集的及时性、准确性不高。

当前越来越多的工程通过调整不同的温控阶段的水温或流量实行个性化通水，这对温控作业人员的要求很高，且需要大量的作业和管理人员。

目前，我国的混凝土工程通水冷却方案是根据工程经验和实测混凝土温度变化过程线规律，划分一期、中期、二期通水降温三个阶段，各阶段分别采用人工凭经验的按固定流量和水温进行通水降温，降温原则就是超温了就加大流量；降温速率过快就降低流量或关闭。

这样的经验控制法经常出现温度陡升陡降和反弹等现象，对混凝土的质量很不利。

本文提供一种大体积混凝土通水冷却仿人工智能控制算法，给出通水流量建议值，减少了以往人工经验控制算法计算时间，从定性到定量，提高了计算精度，解决了温控滞后问题，可以提高工程施工质量。

2算法原理人们在控温过程中凭感官直觉获得被控过程中温度变化，变化的大小及快慢，以及距设定点的远近等信息，并据此对被控对象进行调节控制，虽然这些信息具有模糊量的性质，但经过大脑的分析判断后可作出相应的控制动作（决策），所谓仿人工智能控制，它的基本思想就是在控制过程中，利用计算机模拟人的控制行为，识别和判断描述控制过程中的各种特征量，模仿人的直觉推理，作出相应的控制决策1。

大体积混凝土通水冷却仿人工智能控制系统采用流量和温度传感器组获取通水水温、流量以及混凝土内部温度，安装电动阀门实现通水流量调节控制，测控装置搭载算法软件后储存温控设计要求、水温与流量、混凝土温度等数据，对通水降温的效率进行计算，并将混凝土内部温度与设计要求的目标温度进行比较，找出差距后按照同样的降温效率增、减流量，指挥阀门动作调节至计算流量，通过不断感知和反复学习修正，实现目标温度的智能化控制。

其系统结构如下图2-1所示。

以国内某水电工程为例阐述仿人工智能控制算法的基本原理如下：混凝土大坝通水冷却分三期实现，分别为一期、中期和二期。

（1）一期冷却阶段根据控制目的分为控温与降温两个阶段。

控温阶段由于水泥水化放热，其内部会产生大量热量导致温度急剧升高，需要削减温峰，控制混凝土最高温度，故控温阶段采用最大流量通水，通过采集混凝土温度分析是否满足技术要求，否则调整参数。

降温阶段要求将混凝土温度降至一期冷却目标温度，算法原理同中期冷却和二期冷却，在后面进行阐述。

（2）中期冷却的目的在于控制混凝土一期冷却结束以后的温度回升，通过中期冷却的缓慢降温，降低混凝土二期冷却时的降温幅度，同时使混凝土温度控制由以浇筑层为单元控制转换为以灌浆区为单元进行控制。

一期冷却结束即进入中期冷却阶段，直至二期冷却降温阶段开始时结束。

由于灌浆区内各浇筑层浇筑时间不同，二期冷却阶段是以灌浆区为单元进行控制，在二期冷却开始之前灌浆区内的部分浇筑块应进行中期冷却控温，通过控温协调浇筑时间的差异与二期冷却同步降温的要求。

计算通水流量时，考虑到热交换边界条件除通水参数外基本不变或短期内变化很小，混凝土发热也是均匀的，则混凝土热量变化只与通水流量有关，假定混凝土温度变化与通水总量呈线性关系，则可通过计算前一阶段单位流量的降温系数，即实际降温流量系数α，以此系数、当期混凝土温度、混凝土温度技术要求（温度限值和日降温幅度限值）、计划的降温时段等参数计算未来的通水流量。

其中，计算前一阶段的单位流量的降温系数中追溯天数时段以短为好，通常为1～3天，对于边界条件变化较小的可选择追溯天数长些，变化较大的可短些。

（3）二期冷却根据温度控制的目的分为二期冷却降温、控温、灌浆三个阶段，主要目的是将混凝土温度降低至灌浆稳定温度并维持，以满足接缝灌浆要求。

流量计算方法原理同中期冷却阶段。

（4）实际工程中，由于边界条件总是变化的，假定条件也是有出入的，计算结果与实际情况会有一定差异，需要进行修正。

本算法通过将混凝土温度的计算值与实测值进行比较，即本文中采用的实际降温流量系数α的自行动态调整，进行反复自学习逼近计算，使假定条件和边界条件的变化以及滞后效应带来的误差得到较好的修正，最终达到控制混凝土的温度均匀下降的目的。

3、算法及其实现3.1算法基础每套冷却水管的冷却区域内安置有温度传感器，温度传感器测得的混凝土温度代表该冷却水管所需控制的混凝土温度，冷却水调控间隔采用固定间隔，如冷却水的流量8h 调节一次（由于混凝土温度的大滞后性，一般采用4h 以上比较合理）。

冷却水管上还设置有可调节冷却水流量的电磁阀。

本控制方法的基础参数包括：（1）Q max ，最大通水流量；（2）ξ，滞后系数（用于消除控制中的温度滞后产生的问题，这是一个在实践中总结的经验参数）；（3）t 0追溯天数（例如3天，表示根据前3天的实际降温效果来计算下一控制间隔的控制流量）。

（4）设计参数如下表3.1-1。

表3.1-1 分期冷却设计控制参数 一期冷却中期冷却 二期冷却 T m ，最高温度限值；T a ，控温结束标志（如降温2℃）V 限1一期降温速率限值(如≤0.5℃/天)T 1预期一期冷却天数T c1一期目标温度V 限中，中期降温速率限值(如≤0.3℃/天) T 中，预期中期冷却天数T c 中，中期目标温度V 限2，二期降温速率限值(如≤0.3℃/天) T 2，预期二期冷却天数 T d ，灌浆温度 3.2计算公式（1）计算理论目标降温速率理论目标降温速率＝（当前温度－目标温度）/（预期冷却天数－当前已冷却天数），即式3.2-1。

t-t v 1c T T -=理 （3.2-1）式中：V 理：理论目标降温速率，℃/d ；V 限：降温速率限值，℃/d ；T ：当前温度，℃；T c ：目标温度，℃；t 1：预期冷却天数，d ；t ：当前已冷却天数，d 。

该公式适应于降温阶段，如果，则应延长预期冷却天数。

（2）计算平均流量平均流量＝追溯天数内的流量按其持续时间的加权平均值，即式3.2-2。

（3.2-2） 式中：：平均流量，h m /3； i Q ：各时刻的实测流量，h m /3；i t ：各实测流量的持续时间，h 。

（3）计算实际平均降温速率实际平均降温速率＝（追溯天数开始时的混凝土温度－当前温度）/追溯天数，即式3.2-3。

0t -v T T实 （3.2-3） 式中： 实V ：实际平均降温速率，℃/d ；0T ：追溯天数开始时的混凝土温度，℃；T ：当前混凝土温度，℃；0t ：追溯天数，d 。

在实际工程运用中发现，追溯天数不是越短越好，也不是越长越好，短则无法避免滞后效应对降温速率的影响，而长则边界条件变化过多，造成计算不能逼近当前实际降温流量系数，所以在工程运用中通常取1-5天。