大体积混凝土结构的温控防裂技术一直是许多学者研究的重点,随着水利信息化在工程施工中的应用,积累了海量的施工信息数据,为大坝温控提供了新的思路。整理坝体施工期的温控数据,构建完整的施工期温控数据库。基于数据挖掘技术,通过对数据库中信息的挖掘,分析混凝土温度变化的规律、研究温度变化规律与各影响因素之间的相关关系、建立温度时程曲线的预测模型,实时反馈大坝施工期温度变化过程,在工程应用中能够为温度控制提供决策支持。基于此背景,本文采用数据挖掘技术分析了黄登碾压混凝土坝施工期温控数据。主要研究成果如下:1.预处理大坝施工期温控数据,使其满足数据挖掘工作的要求。对数据进行噪声识别、缺失值填充、属性处理等数据清洗工作。集成清洗后得到准确、完整、一致的数据信息,基于SQL软件构建大坝施工期温控数据库,支持挖掘工作中数据的便捷访问与提取。2.聚类分析温度时间序列,基于动态时间规整的距离度量方法,采用K-means算法将坝体混凝土温度时程曲线划分为变化规律不同的四种类型。其中,第四类曲线的观测值波动较大,初步判断为分布在距离上下游坝面较近的测点,前三类认为均位于坝体内部,距离大坝表面距离较远。前三类温度时程曲线平滑,但温度变化过程不同,不同的温度变化规律能够反映出测点附近温控效果的差异。3.基于关联规则挖掘方法,分析混凝土温度变化曲线与浇筑信息、通水信息、混凝土类型间的关联关系。结果表明,碾压混凝土存在很大的概率出现二次温升,而常态混凝土后期温度平稳的概率较大。然而,常态混凝土在通水措施不力或者夏季高温季节浇筑时,也有出现温度二次回升的可能;碾压混凝土在冷却水温较低时,发生温度二次回升的可能性较小。4.基于支持向量回归算法,采用主成分分析对温控数据降维,建立温度时程曲线分类预测模型。通过几个典型测点的预测结果与实测温度时程曲线的对比,预测误差控制在2℃,效果稳定。与整体温度时程预测模型相比,分类模型预测精度更高。