結論

本研究以和弦搜尋最佳化演算法進行反算分析，先以鯉魚潭壩，

與新山壩虛擬案例驗證最佳化反算之模型；再以新山壩案例配合實際 觀測與量測數據擬定兩種情境，作為本研究以啟發式最佳化演算進行 反算分析之案例。由研究結果可獲得以下結論：

1. 本研究將啟發式最佳化演算法應用於實際工程案例之土石壩滲流 分析反算求解，可說明此方法之可行性與有效性。

2. 本研究結合最佳化演算法與其他工程分析軟體，以廣用地工分析 軟體 FLAC 作為計算引擎。主要係藉資料傳遞至外部檔案方式進 行兩種不同軟體間之溝通，可達到整體最佳化搜尋過程為自動化 之形式。

3. 由兩個驗證例之結果顯示，以壩體總滲流量或加上水頭作為目標 觀測因子，能有效反映於壩材透水係數求解，並且與真實值相近。

4. 新山壩驗證案例之待定變數數量為鯉魚潭壩驗證案例之兩倍，其 計算量增加僅約為 2.7 倍，由此可看出對於變數值之多種組合問題 所需求解時間，不會因變數量增加使得搜尋迭代次數呈指數上升 之趨勢。

5. 本研究所研擬之和弦搜尋最佳化演算，可達到啟發式最佳化演算 法之快速收歛之求解效能，又避免陷入局部解。

6. 由兩個驗證例結果顯示，假設之部分壩材透水係數為待定變數，

經迭代過程，均能有效快速收斂至與原設計值相近之範圍內，不 過，隨著迭代次數增加，函數解每次更新，所需之搜尋次數相對 增加，以致越後期越需耗費更多搜尋時間才能更逼近目標值。

7. 一般限制條件越多表示問題特性相對較複雜，不過與變數相關之 邊界限制條件越多，將會縮小搜尋範圍，使得進行目標函數計算 之前能先除去不符合之條件，避免耗費太多不必要的計算時間或 資源。以新山壩案例兩種情境之問題條件與總迭代次數為例，情 境 1 為單純假設壩體內存在一高透水路徑，並限制邊界範圍於下 游殼層內；而情境 2 除了假設高透水路徑為幾何形狀外，其路徑 厚度也設定為變數且不隨 x 位置不同而改變，其邊界限制條件除 了須滿足在下游殼層內之外，還必須位於水位觀測井間之水位面

以上。因此情境 2 對於情境 1 之問題表現相對較複雜，不過情境 2 之總迭代次數(115 次)反而比情境 1 之總搜尋次數(200 次)來得少。

8. 由新山壩案例兩種情境反算結果顯示，目標函數值雖能有效收斂，

但並非收斂至函數值為零之目標，而是收斂至某特定值，且主要 隨距離因子做函數值收斂，研判當有某些觀測因子對於此問題型 態之求解，無法展現其作用亦或是定義最佳化問題之數學模式化 時，問題本身就存在缺陷或是沒充分將問題性質以公式表達出 來。

9. 由本研究反算結果推論，應可排除庫水經下游殼層之高透水通道 造成下游壩面平台處滲出水，且應與浸潤面並無關連。研判壩面 平台處滲出水較可能為下游殼層中因為材料透水性不盡均勻，下 雨入滲後留在低透水性殼層材料之棲止水，慢慢迂迴經過較為透 水之通路流出所致。

10. 由新山壩案例現況之綜合探討結果顯示：

(1) 常年監測之庫水位與降雨量之 D4 量水堰之滲漏量(即本研究 模擬之新山壩橫斷面於下游坡面平台處附近搜集之滲流量)，

明顯受降雨強烈影響。整理 D4 量水堰之滲漏量長年監測資料，

顯示高庫水位並排除明顯降雨影響，其滲流量趨近於零甚至等 於零之情形。

(2) 為嘗試以數值模擬解釋新山壩實際之觀測井水位與總壩體滲 流量，假設壩體濾層之透水性較差，但下游側（靠壩趾出口段）

其滲透性逐漸變佳，藉以此方式可模擬並解釋新山壩案例現況 之實測數據。

11. 針對新山壩近下游側之水平濾層之透水係數變化段最佳化求解之 結果顯示，最佳和弦之各目標因子(總滲流量與三個水位觀測井之 水頭)均可收斂至目標容許變化範圍內。模擬結果顯示:當水平濾層 較上游側之透水性偏低(低於原假設設計值)，而近下游出水口處透 水性轉佳(透水係數大於 10^-4cm/sec)狀況下，方可解釋並模擬出大 壩下游水頭實測數據之分布情形。