渗流问题是影响工程安全性的最重要的因素之一，因而渗流问题的研究具有重要的理论意义和工程应用价值。本文从求解无压渗流场的有限单元法、渗透系数的反演和渗流监控模型三个方面对该问题进行了探讨。能反映渗流运动规律高精度的计算方法和能准确反映材料渗透特性的渗透系数是分析准确渗流场的前提，二者相辅相成，缺一不可，而渗流监控模型描述了某一具体建筑物的渗流运动规律。本文的主要工作如下： 1．对于有自由面渗流问题，其作为渗流域边界的自由面是待求的，因而这类问题的分析是非线性的，需要反复迭代求解。本文利用通用有限元软件ANSYS的二次开发语言APDL编制了基于渗透系数调整法的有限元程序，并将程序结果与试验结果进行对比，以验证程序可靠性。 2．渗流分析的结果的准确性同时依赖于计算模型的仿真性和计算参数的准确性，介质渗透系数是渗流分析中最基本也是最重要的参数。渗透系数的反演是典型的非线性问题，而目前尚无能较好解决此类问题的数值算法。人工神经网络具有较强的非线性处理能力，本文正是利用人工神经网络的这一特点，将BP神经网络应用于渗透系数的反演。 3．在利用普通多元线性回归建立渗流监控模型中，监控指标之间存在的多重相关性影响参数估计，扩大模型误差，破坏模型的稳健性。为了克服多重相关性对模型的干扰，本文引入了能辨别系统信息与噪声的偏最小二乘回归，并提出了一种基于偏最小二乘回归原理的土石坝渗流监控模型。