基于全时空关联动态控制的混凝土拱坝智能温控方法研究(温差混凝土浇筑应力温度)

针对拱坝智能温控技术没有考虑浇筑仓之间空间上温度场的关联控制及时空耦合控制，且仓块温控指标和措施是对于单个浇筑仓或单个灌区提出的，建立的温控标准和措施不够细化、全面，不能满足全坝全过程智能温控系统精细、科学、智能的控制要求等问题，建立了考虑时空关联动态控制的拱坝智能温控指标体系，该指标体系包括分区温差指标、温差梯度指标、相邻坝段坝块温差指标等；通过理论分析和全坝全过程仿真分析技术提出了相应指标的确定方法，研发了基于智能温控的全时空智能温控调控模型；开发了新智能通水模型软件，并集成到智能温控系统，形成拱坝全时空智能温控系统。
拱坝全时空智能温控系统在杨房沟水电站大坝建设中的应用结果表明，全时空智能温控系统对于拱坝关键温控指标和温差控制良好，各控制指标符合率达到99%。
研究成果构建出考虑时间和空间多维度的温控标准体系、调控模型和智能系统，实现了拱坝温度场全时空最优动态控制，丰富了智能温控理论，大幅提升了大坝温度控制的智能化水平。

关键词：

全时空调控;智能温控;温差梯度;分区温差;

作者简介：

王继敏(1964—),男，正高级工程师，博士，长期从事水利水电工程建设管理、设计与科研工作。

张磊(1980—),男，正高级工程师，博士，主要从事混凝土工程温控防裂、智能监控和复杂结构数值模拟与安全评价工作。

基金：

国家重点研发计划项目(2018YFC0406703);

国家自然科学基金资助项目(51779277);

中国水科院科研专项(SD0145B072021);

流域水循环模拟与调控国家重点实验室资助项目(SKL2020ZY10,SS0112B102016);

中国华能集团科技项目(HNKJ20-H21TB);

雅砻江公司科技项目;

引用：

王继敏，张磊，段绍辉，等． 基于全时空关联动态控制的混凝土拱坝智能温控方法研究［J］. 水利水电技术( 中英文) ，2022，53 ( 7) : 27-36.

WANG Jimin，ZHANG Lei，DUAN Shaohui，et al． Full spatio-temporal correlation dynamic control-based study on intelligent temperature control method for concrete arch dam ［J］. Water Resources and Hydropower Engineering，2022，53( 7) : 27-36.

约束和温差是大体积混凝土产生温度应力的关键因素。
温差主要包括混凝土基础温差、上下层温差和内外温差、新浇混凝土同老混凝土温差、通水冷击温差以及不同分区温差等;约束除了基础约束外，还表现在混凝土之间的相互约束，不同结构形式、不同的龄期乃至不同的温度过程也导致不同的约束度，具体表现在混凝土浇筑仓上下层约束、表里间约束以及不同分区间的约束等。
当前大部分混凝土坝工程的防裂设计以规范方法为主,传统的规范方法对真实的边界和约束条件反映的不够具体，且混凝土指标更多从材料层面考虑，这对于评估温度应力和开裂风险存在局限性，不能反应更真实的温度应力状态，对于混凝土拱坝这种超静定结构尤其突出。
对于智能温控来讲，通过常规分析手段制定的温控标准和措施仍然不够细化也不够全面，可操控性有待进一步提高。

近年来混凝土坝施工质量和工作性态监控问题受到人们越来越多的关注。
例如，在水利部科技创新技术的支持下，中国水利水电科学研究院的朱伯芳、张国新建立了国内第一个混凝土坝施工期温度与应力控制决策支持系统,此后朱伯芳院士提出了一种新的监控模式“数字监控”并建立了相应系统在实际工程得到应用。
钟登华院士提出了施工质量监控与数字大坝理论与方法，运用数字监控理论和方法，可以对大坝建设过程中的进度、质量、安全监测等信息进行动态集成管理。
中国水科院对大体积混凝土温控施工及数字监控存在的问题，提出了“九三一”温度控制模式,配合智能化控制可有效解决温控施工信息获取分析中的“四不”,即，“不及时、不准确、不真实、不系统”的问题，通过对防裂设计的优化，解决“设计同实际以及施工同设计”的两个差异的问题，通过这两种方式控制“四大”,即，“温差大、降温幅度大、温度梯度大、降温速率大”的温控施工问题，从根本上达到混凝土温控防裂的目的。

当前大体积混凝土智能温控理论和技术主要是依据传统防裂设计和施工条件下的温控标准和措施体系进行评价、预警和反馈控制，智能温控的基本对象以浇筑仓为基本单位,仓与仓之间空间上温度场的关联控制以及时空耦合控制基本没有实现，这样可能会造成局部应力不均匀以及过程中应力不平缓的问题，温控过程中的应力会出现多个峰值，有些部位应力大有些部位应力小。
比如对于混凝土温度控制最关键的通水冷却环节，锦屏一级水电站首先研发并应用智能温控技术,后续在多个工程得到完善，但通水方案均是针对单个浇筑仓进行分析、预测、决策和反馈控制，每仓所建立的个性化温控曲线也都是孤立的，不能对全坝温控时空动态变化情况进行实时智能调控，不能实现时间和空间的应力协调。

综上，传统的仓块温控指标和措施是对于单个浇筑仓或单个灌区提出的，不能满足全坝全过程智能温控系统的更精细化、更科学化、更智能化的控制要求，因此，本文提出了一种基于智能温控理论和全坝全过程仿真分析技术的混凝土拱坝全时空智能温控系统，通过理论方法研究、模型研究、软件研发、现场试验、原位监测、系统集成、应用完善等手段，在方法、模型和软硬件系统等层面深化研究并开发了混凝土拱坝多维时空温控标准和措施动态优化方法、模型和系统。
基于该系统，构建出更细化、更科学的考虑时间和空间多维度的温控标准体系，最终实现温度和应力的全时空动态调控。

混凝土拱坝全时空关联智能温控指标体系应能针对工程特点，考虑拱坝施工分缝分块、浇筑仓、浇筑过程、封拱过程和各项温控措施，耦合多场，更真实地仿真评估温度和应力的时空分布，建立的指标体系、标准、控制措施和相应的智能温控调控模型，将全时空调控策略反映到智能温控系统，并结合具体工程进行应用以及相关标准和模型的优化率定，进而实现对整个拱坝温度场的智能调控，达到调节施工期全坝应力场、实现拱坝工作性态可调可控的目的。

1.1 温度控制设计以及施工规范中的温控指标

《混凝土坝温度控制设计规范》(NB/T 35092—2017)和《水工混凝土温度控制施工规范》(DL/T 5787—2019)中规定了主要温控指标如下：(1)基础温差，即基础约束区范围内，混凝土最高温度与稳定温度之差。
(2)新老混凝土温差，指上层高度小于0.25L(L为浇筑块长边尺寸)范围内的新浇混凝土最高温度，与开始浇筑新混凝土时下层龄期超过28 d的老混凝土的平均温度之差。
(3)内外温差，即混凝土内部最高温度与混凝土表面温度之差。
(4)出机口温度，指在拌和楼出料口取样测得的距混凝土面3～5 cm深处的温度。
(5)入仓温度，指混凝土下料后平仓前在距混凝土面5～10 cm深处的温度。
(6)浇筑温度，指混凝土经过平仓、振捣或碾压后，覆盖上坯混凝土前，在距本坯混凝土面5～10 cm深处的温度。
(7)降温速率，即混凝土内部温度达到温升峰值后，单位时间内温度下降的幅度。
(9)浇筑间歇期，即混凝土分层浇筑时，相邻两层混凝土浇筑的时间间隔。
(10)上下层温差，指高度小于0.25L高度范围内，相同时刻上下层混凝土的最大温差。
(11)相邻高差，即施工过程中相邻坝块的高度之差；采用通仓浇筑且坝体有横缝灌浆要求时，相邻坝段的高差；拱坝相邻坝段的高差亦为相邻高差。

1.2 考虑时空关联调控的温控指标体系

混凝土拱坝结构和分区复杂，是超静定结构，由于温差不均造成的约束应力也更复杂。
参考有关规范和施工技术要求的主要控制指标可见：(1)基本都没有直接反映相邻坝块的温差指标；(2)虽然规定了新老混凝土温差或者上下层温差，但其定义不够科学，没有考虑该温差出现之前的应力历史；(3)没有考虑同一水平仓不同分区的温差控制指标，比如含有闸墩牛腿等部位的浇筑仓混凝土分区复杂，同一浇筑仓内部不同分区温差可能很大。
这些温差会造成不同浇筑块或者分区的混凝土之间产生相互约束，进而产生附加的过程温度应力。

鉴于实际温控过程出现的上述问题，建立的基于智能温控的新温度控制指标如下：

(1)分区温差，主要指同一高程同一浇筑块水平方向(上下游方向)不同分区混凝土的内部温度差值。

(2)温差梯度，指高度方向上下相邻浇筑块混凝土内部温度在相同单位时段温降幅度的差。
简单来讲就是时间上的降温速率在空间方向的温差(见图1),表达式为

式中，ΔT上下为温差梯度；ΔTi为第i块某一单位时段的温差值。

图1 相邻块温差示意

(3)相邻坝段、坝块温差，即相邻坝段、坝块的内部温度之差。

(4)动态降温速率，根据空间的温差控制标准在允许降温速率范围内动态调整的降温速率。

2.1 动态最优降温速率的确定

动态最优降温速率是根据空间的温差控制标准在允许降温速率范围内动态调整的降温速率，实际上等同于每一仓混凝土时间方向的最优控温过程。
实际施工过程，一般采用规范规定的浇筑温度、最高温度、各期冷却目标温度等几个温控指标确定这一温控过程，采取“三期七阶段”或者“三期九阶段”的控温策略，这种方式是适应于传统人工温度控制措施，如人工通水冷却以及人工保护养护等；而智能温控技术体系下，可以做到智能化、更精细化的非人工干预的温控措施，可以实现温控施工实时调控，如智能通水、智能仓面控制等，因此可以设计应力更优的控温过程，具体实施可以由智能温控系统完成。

要确定每一仓的最优温度过程，需要建立多种温度历程曲线，通过数值模拟求解多种温度过程的应力过程，进一步求解每一组应力过程的安全系数过程，得到最小安全系数最大的这一组温降过程作为最优温控过程。
为了方便模拟，可以选取抛物线型或者双曲线等线形降温过程曲线，通过设定不同工况曲线参数模拟各种降温过程，如图2所示，模拟了工况一直线降温过程，工况二下凹型降温过程，工况三上凸型降温和工况四三期七阶段降温过程，发现工况三下凹型曲线应力过程相对最优，进一步针对下凹型降温过程分别模拟了不同温降过程，得到最优控温曲线和最优应力曲线。
最优降温速率也就是最优温控曲线函数对时间的导数。

图2 不同降温过程温度和应力对比

2.2 上下约束温差应力和温差梯度确定方法

对于某个浇筑坝段的温度应力，可以分解为两部分。
第一部分为整体浇筑块只受外部(基础)约束同步一次冷却的应力，计算如下

式中，A(ξ)是基础浇筑块的应力影响系数，为无量纲数；E为浇筑块的弹性模量；a为浇筑块的线膨胀系数；μ为浇筑块的泊松比；η1为下部的约束系数。

第二部分为浇筑块之间不同步浇筑和冷却造成的不均匀变形带来的约束和温差产生的内部相互约束应力。
这部分的应力主要集中于浇筑块之间的接触面，如图3所示，同一时段内上块的温度变化和下块温度变化不一致导致相互变形的不协调，进而产生相互约束应力，主要的应力来源就是造成上下块变形不协调的温差梯度ΔT,即单位时段内上块和下块温度变化的差。

图3 第i和i+1浇筑块温差梯度和相互约束应力

将时间0～t分解成N个时段，则第k时段第二部分的应力表达式经推导后如下

式中，Δσ1i(t)为浇筑块下层约束应力；Δσ2i(t)为浇筑块上层约束应力；η1和η2分别为下部和上部的约束系数；ΔTki,i−1和ΔTki,i+1分别为第k时段第i层相对于第i-1、i+1层的温差变化量；τkiik为第k时段第i层的龄期。

综上两部分的应力叠加产生实际浇筑过程的总体温度应力，对于如图4所示浇筑块，只受基础温差ΔT基作用产生的应力如左侧图的分布，叠加上下层温差梯度应力为总体温度应力。
对于A点，基础温差应力最大，而上下层温差梯度应力为0,A点上部随着逐步远离基础，基础温差应力逐步减小，上下层温差梯度应力不为0。
因此对于中面任意一点的应力有

式中，σ基为基础温差作用产生的应力；σ上下为上下层温差梯度作用产生的应力。

图4 浇筑块应力分布规律

对于温控标准的制定，是以内部最大应力满足一定安全系数为基准，对于基础上的浇筑块来说，内部最大应力一般出现在A点，那么允许应力σ0可以认为是A点处的最大应力σ基max,即

该处应力全部为基础温差应力，上下层温差梯度应力为0。
随着高度增加，基础温差应力变小，上下层温差梯度应力存在，那么就应保证下式

也就是上下层温差梯度应力应小于允许应力同基础温差应力的差。
那么根据这个规律，已知允许温度应力进而得到允许基础温差控制标准的条件下，可以结合解析算法或者有限元仿真计算，求出基础温差应力沿高程的分布，进而推出上下层温差梯度应力允许值，最后可以反推上下层的温差梯度值为

2.3 水平方向温差控制标准

水平方向温差控制包括同一浇筑仓不同分区混凝土温差控制和相邻坝块温差控制两方面。
对于同一浇筑仓不同分区混凝土温差控制指标确定，可采用全坝全过程仿真分析方法，考虑混凝土浇筑进度、浇筑温度、水管冷却、仓面保护以及间歇时间等实际温控条件，研究例如电梯井周边、闸墩牛腿周边高标号混凝土与坝体内部混凝土的温度及应力情况，研究不同结构形式和不同强度等级混凝土之间的温度和应力的相互影响，最终确定同一浇筑仓不同分区混凝土温差控制标准。

对于水平方向相邻坝块温差控制，由于相邻块间有横缝隔开，因此不同坝段相邻块间的温差对各自应力影响很小，仅仅反映在相邻块温差导致接触部位附近很小范围的温度变化，此温差对各自块应力影响很小；但由于相邻块浇筑的先后时间差异，会导致后浇块浇筑时先浇块温度已经降得很低，此时仅仅后浇块的温差可能很难满足相邻块之间缝开度的要求，常规是通过相邻块高差来复核缝开度值，间接反映这个控制指标。
实际上有了智能温控的手段，可以提出相邻块温差的控制指标，并通过智能温控系统进行控制。

横缝开度可以通过下式估算

式中，ΔT为两个坝块连接浇筑后的温度与灌浆时刻混凝土温度的差；l为横河向坝段宽度；C为单个坝段对横缝张开的最大开度；R为徐变影响系数。

若两个坝块同时浇筑，则ΔT都是最高温度与接缝灌浆时刻温度的差值；若两相邻块先后浇筑，则后浇块ΔT为最高温度与接缝灌浆时刻温度的差值，先浇块为后浇块达到最高温度时刻温度值同灌浆时刻温度的差。
根据这个思路可以推求后浇块浇筑时先浇块的温度控制值如下

式中，T0为先浇块的温度控制值；ΔTs为通过横缝灌浆最小允许开度推求的总体温差，可由式(8)推求；TNmax为后浇块的最高温度值；TNg为后浇块灌浆时刻温度；T0g为先浇块的灌浆时刻温度值。

3.1 全时空关联动态智能温控调控方法

建立了时间和空间的指标控制标准，时间方向可以建立抛物线或者多项式或者双曲线等线形的时间最优温控过程曲线，可以表达为T=T(τ,Ta,Tp,Tm,Tg,α,β,γ),其中τ为龄期，Ta为气温，Tp为浇筑温度，Tm为最高温度，Tg为灌浆温度，α为一冷降温速率，β为中冷降温速率，γ为二冷降温速率。
通过对T在时间向求导可得到降温速率控制曲线，即dT/dτ。
时间方向曲线调控范围如图5所示，可介于工况二所示的最优时间温度过程，即下凹型曲线过程和工况四所示的常规设计过程，即三期七阶段降温过程之间。
空间方向定义了各高度位置的温差标准，在浇筑时间确定的情况，其空间的温差情况也基本隐含确定，因此可以联立时间曲线和空间位置建立时空理想温控曲面，智能温控系统按照这一曲面进行调控，同一仓水平方向相邻坝块温差调控采取单独调控方式。
有

式中，F1(x,t)、F2(x,t)分别为一期冷却和二期冷却环节单位温差温度转化率函数；x为高度方向坐标；t为龄期，其余参数如上所述。

图5 时间方向温度过程调控范围

3.2 特殊情况调控策略

3.2.1 最高温度超标

对于最高温度超标的特殊情况，按照前述章节的预案调整时间方向温控曲线，调整各期冷却目标温度和降温速率，同时重新形成空间温差控制曲线，过程中复核该温差过程是否存在超标问题，如果超标需要重新进行关联仓温度过程重新调整，再进一步复核温差指标，迭代确定当前时刻当前位置的目标温度。
比如，最高温度超标的仓，常可能导致其与下部仓的温差也超标，这时候需要在如图5所示范围内调整下部仓温度过程，根据温差控制标准重新形成下部仓的时间温度控制曲线，再重新计算上下层温差梯度控制曲线，复核整个过程是否超标。

3.2.2 长间歇

同理，按照基础约束区标准重新调整时间方向曲线，重新计算上下层温差梯度标准，复核空间温差控制过程线，形成新的时空温控曲面。

3.2.3 温度回升

温度回升对于空间温差控制指标影响较大，控制不好会产生较大的应力增量，应重点控制基础约束区的温度回升，根据温差梯度标准确定相应回升指标。
如图6(a)所示，下块温度不变或者温度回升，上块处于冷却降温阶段，此种情况在上块下面会产生拉应力增量，其温差值为上下块温升和温降的和；图6(b)展现的是下块降温上块温度回升，在下块上面会产生拉应力叠加，其拉应力的温差为上下块温升和温降值之和。
下块受基础和上块双约束双温差作用，应力状态不利，因此这两种情况下的温度回升值要严密监控。

图6 温度回升的两种不利情况

3.3 智能通水调控模型

3.1和3.2节所述温差调整比较有效的方式是通水冷却。
因此，智能温控系统温差调控需要建立智能通水的调控模型。
该模型的主要功能是根据理想温度过程线，已知降温目标的条件下预测通水水温和流量。
该模型需考虑绝热温升、温度梯度及降温速率等多种因素。

在一般条件下，设混凝土初温为T0,绝热温升为θ0Ψ(t),进口水温为Tw,则混凝土平均温度按下式计算

考虑温度梯度，即上下层温差的影响，混凝土的温度为Tw,水管到混凝土的表面距离为h,则外界温度在水管附近引起的温度增量为

式中，erf(u)为误差函数；h为水管至混凝土表面的距离；a为导温系数。

则有

式中，Δt为要求混凝土降温速率，根据计算确定，一般一冷不大于0.5 ℃/d, 中冷及二冷阶段不大于0.3 ℃/d。

已知ΔT、ΔT外界、T1(t)则可求出预测控制参数如下

式中，λ为导热系数；L为冷却水管管长；cw为水的比热；ρw为水的密度；qw水的流速。

杨房沟水电站是雅砻江流域中游一库七级梯级开发的第六级电站，电站装机1 500 MW,拦河坝为混凝土双曲拱坝，最大坝高155 m, 拱冠梁顶厚9 m, 底厚32 m, 厚高比0.206;最大拱端厚度34.90 m, 坝顶中心线弧长362.17 m, 拱坝混凝土总量约86.40万m3。
拱坝共设置16条横缝、17个坝段，坝身设4个表孔、3个中孔、1个生态泄放孔，并布置两层交通廊道、两个电梯井，坝体结构复杂，结构混凝土量占比大，水化热高；坝址位于四川省凉山彝族自治州木里县雅砻江镇，工程所在地具有干湿季分明、日照强，冬季干燥、风速大，夏季气温高、多雨，昼夜温差大、温度骤降幅度大等气候特点。
上述不利因素给大坝混凝土温控带来极大难度，为此，大坝混凝土浇筑采用智能温控技术，开展全坝全过程温度控制，并在此基础上开展了全时空智能温控系统研究与应用。

4.1 杨房沟工程全时空调控温控标准

根据本文提出的拱坝全时空关联智能温控指标确定方法，依托杨房沟工程建立了相应的全时空调控标准。
对于最高温度、新老混凝土温差按照设计最高温度控制要求。
降温速率区别于常规，采用动态最优降温曲线，其关键指标在常规设计要求范畴内。
对于各期冷却目标温度，考虑当前同冷区要求，按照设计中期和二期冷却目标温度要求，兼顾动态最优降温曲线。
对于分区温差(水平上下游方向),对结构仓，一冷期间6 ℃、中冷3 ℃、二冷2 ℃,局部加严，最高温度出现前后，可以放宽至8 ℃;对于非结构仓，按照设计要求。
对于温差梯度(高度方向),考虑徐变和混凝土硬化过程，考虑材料强度特点，对本次全时空试验仓温差梯度控制标准修正如表1所列。

具体实施过程，以仓为单位，进一步将此标准对冷却分期(初期、中期和后期冷却三个阶段)进行细化，初期冷却阶段按照此标准，中期阶段和后期冷却阶段标准适当加严。
对于相邻坝段坝块温差(水平相邻坝段坝块),考虑按照灌浆要求1 mm横缝开度保障，需要12 ℃的温差。
考虑相邻坝块高差设计要求(12 m),以及实际的施工上升速度，12 m的高差需要大概45 d因相邻坝块温差临界值按照先浇块45 d时温度满足式(9),其中，TNmax为后浇块最高温度(按设计最高温度要求取值)。
ΔTs=20 ℃。

4.2 杨房沟工程试验应用效果

基于考虑全时空关联动态控制的理想温控曲线模型和通水调控策略，对智能通水调控模块进行了开发，对智能通水模型软件进行了调试，并集成到杨房沟当前智能温控系统。
为了不影响大坝当前通水调控策略的浇筑仓，智能温控系统重新定义温控曲线号赋予新浇筑的试验仓，与新集成的全时空调控模型进行匹配，采用新的调控策略，以达到温差梯度、相邻坝段坝块温差、同一浇筑块中不同混凝土级配温差、降温速率、最高温度等各项指标的控制与调节。

试验仓共浇筑17个单元，分布于4个坝段。
从实际数据来看，浇筑温度和最高温度控制很好，为温差控制试验创造了好的条件。
从图7和图8可见，分区温差控制基本满足一冷期间6 ℃、中冷3 ℃、二冷2 ℃,局部加严，最高温度出现前后为8 ℃全时空分区温差控制要求，但试验仓浇筑后短时间内分区温差较预期存在一定偏差，主要是两方面的原因，一方面因低级配混凝土早期温升影响，短期内温差最大可达到9 ℃左右。
另一方面过程中冷却降温之后下游支撑大梁散热条件较中间及上游结构较好，在不通水的情况下日降温幅值较上游及中间部位较大；相邻坝块温差控制很好，满足目标要求。

图7 试验仓分区温差控制曲线

图8 相邻坝块温度和温差控制曲线

从图9可见，高度方向温差控制较好，主要原因为间歇期控制和通水冷却调控比较稳定，因此温差梯度满足预期目标要求。

图9 不同坝段试验仓温度及温差梯度过程线

图10为全时空试验仓实际温度与预测温度、目标温度对比过程线，实际温度与预测温度、目标温度基本一致，但个别仓实际温度与目标温度存在偏差，主要原因为这些仓的散热条件较好，受气温影响不通水自然散热条件下仍然持续降温。

图10 相邻坝块温度和温差控制曲线

5 结 语

针对当前智能温控技术没有考虑浇筑仓之间空间上温度场的关联控制以及时空耦合控制，且智能温控理论建立的温控标准和措施不够细化、全面的问题，本文根据杨房沟工程拱坝智能温控技术的应用需求，综合考虑不同龄期、不同冷却阶段的温控要求，研究建立了考虑时空关联动态控制的智能温控指标体系，建立了分区温差指标、温差梯度指标、相邻坝段坝块温差等新型指标，采用理论分析和全坝全过程仿真技术，通过解析计算、多工况仿真、敏感性分析，研究了不同的相邻仓温差、不同灌区或冷却区温度梯度、坝段间不同温差等对温度和应力以及缝状态的时空分布影响，建立了指标确定方法。
同时，基于全时空关联动态控制的新型标准体系，建立了大坝智能温度调控策略，研发了新型智能通水调控模型。
在此基础上，基于杨房沟工程开发了新型智能通水模型软件，并集成到杨房沟当前智能温控系统，应用于大坝建设过程。
应用结果表明，智能温控系统对于全时空关键温控指标和温差控制良好，指标符合率达到99%。
本文的研究成果构建出更细化、更科学、更智能地考虑时间和空间多维度的温控标准体系、调控模型和智能系统，实现了大坝全时空最优动态控温；通过本研究也发现对于非通水因素导致的内部温度调控手段有待进一步加强，且应逐步开发智能化的环境控制和保温监控手段，实现更智能的全环节、全时空温度调控。

水利水电技术（中英文）

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