El patrón de evolución de la deformación de presas refleja su respuesta estructural y estado operativo. Analizar este patrón permite la identificación efectiva de la probabilidad de anomalías de deformación. La desviación refleja la medida en que la deformación de la presa se desvía de su patrón de evolución esperado y sirve como una base importante para identificar el comportamiento de anomalía de deformación. Sin embargo, los métodos tradicionales de evaluación de anomalías de deformación pasan por alto la distribución de valores extremos dentro de las desviaciones y las complejas dependencias entre puntos de medición, limitando la confiabilidad de los resultados de la evaluación de anomalías de deformación. Para abordar estas limitaciones, este estudio propone un método de evaluación de anomalías de deformación regional considerando la distribución de valores extremos de las desviaciones. Inicialmente, se emplea un modelo de predicción de transformador de fusión temporal mejorado (ITFT) para capturar el patrón de evolución temporal de la deformación de la presa y calcular las desviaciones de deformación en los puntos de medición. Posteriormente, se aplica la teoría de valores extremos (EVT) para establecer una distribución generalizada de valores extremos para los extremos de la desviación, y estas distribuciones se utilizan para corregir la función de densidad de probabilidad de las desviaciones estimadas por estimación de densidad kernel (KDE), y este proceso determina las tasas de anomalía de deformación para puntos de medición individuales. Finalmente, los puntos de medición con patrones de deformación similares se agrupan utilizando el algoritmo de agrupación jerárquica de Ward, mientras que el modelo de cópula de Frank captura las dependencias no lineales intrarregionales para evaluaciones de anomalía de deformación regional. La aplicación ingenieril verifica que el método propuesto captura con precisión la distribución de valores extremos de las desviaciones de deformación y las complejas dependencias entre puntos de medición. Esto mejora la confiabilidad y efectividad de la evaluación de anomalías de deformación de presas de arco, proporcionando una base científica para el monitoreo de seguridad de presas de arco.
Chen et al. (Jue,) estudiaron esta cuestión.