陆峰[1]2001年在《边坡监测的模式识别和极限分析研究》文中研究说明本文为岩石边坡监测信息的分析提出边坡状态模式的概念，并将神经网络模式识别和专家系统综合评判的方法引入边坡监测资料分析的领域中来。影响边坡稳定性的因素十分复杂，使人们很难根据监测资料准确、全面地描述边坡的稳定性。受在边坡稳定性数值分析时常按某种滑裂面形式计算其安全系数的做法的启发，本文认为对应于监测数据的变化所揭示的情况，边坡必定处在某种可用状态模式描述的稳定性状态之中。这个状态模式包括边坡可能失稳的滑裂面形式和地下水分布形式。在实际应用中，必须在深入研究边坡的基本情况的基础上，预先提出尽可能覆盖全面的边坡状态模式集。本文的第二项工作是丌发边坡监测的模式识别器，用于根据监测资料判断边坡应处于的状态模式。模式识别器采用BP网络多层感知机结构，其开发和训练耗费了大量的工作。本文的第叁项工作是将边坡稳定极限分析程序EMU引入边坡监测资料的分析中来。上述边坡监测模式识别器可将边坡的基本资料、监测信息和模式识别结果综合形成EMU程序的数据文件。将此数据文件送交EMU程序进行计算，就可以得出各监测时刻边坡的安全系数，从而判定边坡的稳定性。本文的第四项工作是对以往监测活动中形成的边坡安全系数时间序列建立一个神经网络拟合和预测模型，用于预测将来时刻边坡的安全系数，在出现险情时也可以预测滑坡的发生时间。最后一项工作是应用专家系统技术开发一个全面考虑所有监测信息的综合评判程序，辅助安全系数进行边坡稳定性的决策。 本文将小浪底水利枢纽进出口高边坡作为实例，贯穿于上述各项研究工作之中。
赵志峰[2]2007年在《基于位移监测信息的岩石高边坡安全评价理论和方法研究》文中进行了进一步梳理变形稳定是岩石高边坡安全稳定的一个重要方面，了解边坡在不同时期的变形状态对于评价边坡的安全稳定性具有重要的意义。安全监测作为正确评价边坡安全状态变化过程的手段，在岩石高边坡工程中逐步得到广泛的应用。由于边坡问题的复杂性，深入开展对边坡安全监控理论和方法的研究，系统的分析所获得的监测信息显得十分重要。本文在进行大量国内外文献阅读的基础上，基于实际高边坡工程的大量位移监测数据，对边坡安全控制理论和方法的一系列问题进行了系统研究，主要研究工作和成果如下：(1)对观测中的误差对结果分析和参数反演的影响进行了分析，结合边坡工程的特点，提出了位移监测点的布置原则。在实际工程中可以借助敏感性分析和数值计算来指导边坡位移监测点的布置。(2)观测数据中的粗差对分析结果将造成不利的影响，传统的基于数理统计理论的误差处理方法很难有效的评定边坡位移数据中的异常信息。因此基于现代误差理论，将未确知数学引入到位移观测数据的误差分析中，使用改进的未确知滤波法对数据进行处理。实例研究表明，该方法能较准确的识别出粗差和变形异常值。(3)边坡变形可以看作是岩土体流变特性和外界因素内外因共同作用的结果。在对大量外观变形数据进行分析的基础上，建立了描述岩质边坡自身的时效变形特性的统计模型，并使用置信区间法和小概率法对监测数据中的异常变形值进行了分析。针对某些波动较大的残差序列，采用周期函数提取残差中的趋势项，分析影响边坡变形的外界因素，并对统计模型进行了改进。(4)对边坡的变形监控指标进行了研究。将位移观测数据看作由初始变形分量、时效变形分量和测量误差分量叁部分组成，推导出当边坡处于不同阶段的位移标准差的门槛值，通过考察数据序列的标准差可以判断出边坡处于何种变形阶段。对时效变形明显的边坡，通过构造稳定系数r来考察位移均值的增长趋势，通过变异系数考察数据的离散性。若稳定系数较高，而变异系数较小，则说明边坡的位移变化比较正常。在对位移量进行分析的同时，综合考虑了位移变形的方向以及位移速率，使用多参数监控指标对实际工程中边坡的外观数据进行了分析。研究表明若几个指标同时出现异常，则应该对边坡变形进行密切关注。(5)采用安全系数法对边坡的极限状态进行了研究。针对不同类型的边坡，使用强度折减法和极限平衡法计算其安全系数。针对边坡失稳属于大变形问题的特点，采用FLAC程序中的强度折减法计算边坡失稳时的强度储备安全系数和最危险滑动面的位置。此外，通过考察边坡局部水平位移灵敏度随折减系数的变化曲线来确定边坡的局部安全系数，从而更全面的了解岩质边坡从整体到局部的安全稳定性。针对极限平衡分析中计算参数不确定性的问题，将参数作为盲数处理，并对极限平衡方法进行了改进。(6)针对现场监测数据样本的大小不同，使用不同的方法对大样本数据和小样本数据进行预测。当监测数据比较丰富时，采用多项式模型来描述不同时间观测值之间的函数关系，并使用算法进行模型的优化，寻找出最佳的多项式模型。当监测数据较少时，使用灰色预测方法针对非等时距的观测数据序列进行预测。当预测效果不理想时，使用改进的加权灰色预测方法提高预测精度。(7)利用变形相应率对边坡失稳问题进行了研究。边坡的变形可以理解为广义荷载下的响应，通过研究边坡不同时期的变形响应对荷载变化的响应率可以判断出边坡何时发生失稳。将响应率同边坡位移观测资料相结合，选择稳定状况良好的测点为参考点。将其他测点的位移增量同参考点的位移增量进行比较，计算出各测点相对稳定点的变形响应率，然后根据响应率的变化情况来进行边坡的失稳预报。(8)基于安全监测成果建立了边坡综合评价体系，根据监控分析结果提出了底层指标的评分准则。使用属性识别方法对边坡综合评价问题进行了研究，得到的结果能较全面的反映边坡状态的多样性。为了对同一边坡不同时期的状态进行定量比较，将突变数学理论引入到多准则综合评价中，以减少目前评价方法中由于权重确定带来的主观性。将不同时期的边坡的总突变值进行比较分析，可以得出边坡安全状态的发展趋势。
李红杰[3]2012年在《高速铁路复杂边坡监测信息管理与边坡稳定性评价初步研究》文中研究表明为保证复杂岩体高边坡的安全与稳定,边坡工程必须在施工和运行过程中进行安全监测,以保证能将边坡变形、渗流、渗压、支护应力等一系列监测信息及时反馈给设计人员,达到调整和优化设计方案、保证边坡稳定与安全运行的目的。监测治理一体化是当今岩土工程先进的方法,监测资料不仅能反映坡体动态的现状,还能预测坡体未来的发展动向,及时捕捉到发生大规模滑坡的前兆。因而监测资料的整理与分析至关重要。本文依托长昆铁路客运专线,对山区客运专线高陡岩质边坡监测、监测数据处理、稳定性分析研究,对高陡边坡上的复杂结构信息化施工控制开展研究。1.探讨了边坡变形监测的方案,从信息化监测的作用,完整的介绍了监测方案,并对边坡稳定性、安全综合评判和报警值进行了深入的研究,提出了长昆线边坡稳定性的安全系数的警戒值；边坡的监测报警值的确定,需要从设计、经验、边坡监测的现场情况的变化来确定。2.为了监测数据能方便快捷地被工程技术人员使用,基于程序设计语言Visual Basic、数据库Excel,并且借助于开放式数据库连接(ODBC)技术实现对数据库的访问,开发高速铁路边坡监测信息可视化查询分析系统,实现了监测资料的入库管理、图形化显示、及时预报、及时反馈,符合动态设计和可视化分析处理的现代设计思想的要求,从而为边坡的施工与稳定分析提供了科学依据。3.研究了长昆铁路客运专线DK167+304.371路堑边坡考虑施工过程的稳定性和变形特征。分别计算了潜在滑动面为圆弧形和折线(包括平面)两种情况,以及在不考虑地下水及考虑岩土全部被水饱和下边坡安全系数；分析出边坡在各个施工阶段、爆破、地震作用等的边坡安全系数和对边坡的影响。用有限元方法计算了不同施工阶段,不考虑地下水和考虑岩土全部被水饱和等工况下的边坡水平和垂直位移变化值,并对边坡变形特点进行了评价。
陆峰, 陈祖煜[4]2003年在《模式识别法在岩石边坡监测中的应用》文中指出提出并定义了边坡滑动模式的概念 ,将其与边坡安全监测资料分析结合起来 ,建立了监测信息与边坡滑动模式之间的映射关系。引入人工神经网络模式识别方法 ,建立了一个边坡实时安全监测模式识别器 ,根据监测资料实时判断边坡所处的安全状态模式 ,结合边坡的其他基本资料判断边坡的稳定性。作为实例 ,应用此模式识别器分析了小浪底水利枢纽出水口高边坡某一段时间的监测资料。实例表明该方法和工具的应用效果是值得信赖的 ,可满足边坡实时安全监测的需要。
肖娴[5]2009年在《遗传算法在边坡测斜监测信息综合处理上的应用》文中认为边坡的稳定性受控于岩土体的基本特性和人为改造的程度两方面因素。由于地质体的复杂性、多变性和不均质性,以及施工扰动,使得边坡的稳定性判定变得尤为复杂。实践证明,如分析方法得当,采用边坡监测的方法可对边坡施工过程岩土体的变形进行监控,对边坡设计和施工具有重大的指导意义和经济意义。论文以攀(枝花)至田(坊)高速公路望江岭隧道出口与大桥边坡为依托工程背景,以边坡的现场监测数据为分析研究依据,着重从边坡的运动特性、边坡监测信息处理和多传感器信息综合处理理论的应用等几个方面开展研究。基于边坡的运动特性和边坡监测的数据进行信息综合处理,以提取一个能反映边坡整体变形的综合位移信息,做出稳定性评价。采用人工智能遗传算法的信息综合处理技术方法,并将遗传算法结合实际情况做了进一步改进,运用改进后的遗传算法对边坡监测数据进行数据层的综合处理,得到了显着的滤波效果,处理后的曲线数据能较为真实的、直观的反应坡体的总体变形演化状况。证实了信息综合处理技术在边坡基础性研究问题上的可行性。通过现场监测与信息综合处理分析,为边坡的动态设计与施工提供了理论依据与数据支持,对保证边坡的顺利施工起到了非常关键的作用。
杨永波[6]2005年在《边坡监测与预测预报智能化方法研究》文中提出边坡工程是一项随处可见而且危险性极高的岩土工程项目。边坡的稳定状况事关人类生命财产安全,有时甚至关系到一个国家的经济和社会的发展。本文重点研究边坡监测与预测预报中的智能化方法。首先,论文对边坡的监测方法做了比较详细的讨论与分析。传统的边坡监测往往不能实时采集到有用的信息。因此,本文提出了多参数、多测点集成化监测的技术构想,即在监测的现场布置的监测仪器能够一台仪器连接多个传感器,采集多个参数的信息,再通过无线传输技术把数据实时提交给监控中心进行分析和预测。其次,论文详细介绍了对采集的数据进行分析和预测的种种方法,包括数据的预处理、分析过程和预测预报方法。对边坡进行监测是提取数据的方法,但是对提取的数据如何得出其中的规律性,并对边坡的未来状况进行预测预报更是一个重要的部分。因此本文提出采用曲线拟合、趋势迭加、卡尔曼滤波和小波滤波方法对数据进行预处理。根据监测数据的不同种类和属性,我们可以采用多元线性回归分析、非线性回归分析、指数平滑法、自回归模型、滑动平均模型、自回归滑动平均模型、门限自回归模型、非线性动力学模型、非线性混沌模型、灰色系统模型和神经网络模型对数据进行分析。结合信息融合技术,本文建立了组合灰色神经网络模型和灰色神经网络模型。并且对预测预报软件进行了开发。同时,对数据进行分析之后,如何通过数据的后期发展来表述边坡的稳定状况便是预报判据建立的过程。由于监测数据包括物理的、数学的和统计的等参量,本文提出了采用信息融合技术结合专家经验的方法建立智能预报判据。最后,在对前叁方面进行分析的基础之上,本文对边坡的远程网络监控技术进行了探讨。
王巍[7]2011年在《公路边坡稳定性评判与监控技术研究》文中认为在我国高等级公路快速建设步伐中,公路滑坡等地质灾害日益突出,对人民的生命财产造成很大影响,逐步成为了全社会关注的焦点。因此,开展公路边坡稳定性评判和安全监测方面的研究具有重要的意义。本文在结合公路边坡工程实践,进行了公路边坡稳定性评判及监测研究,主要内容如下：(1)进行公路边坡稳定性评判实用方法的探讨研究。采用模糊数学综合评判法、专家调查表法分别对公路边坡施工危险因素进行评估,建立互相验证的评判方法；(2)结合公路边坡工程实践,对滑坡监测技术进行研究,开发了基于GPRS技术的边坡远程自动化监测系统,为该地区公路大型边坡、特殊边坡稳定性监测提供一种相对经济的借鉴方法。论文的研究成果对公路边坡的稳定性及监测研究具有一定的参考价值。
何姣云[8]2007年在《矿山采动灾害监测及控制技术研究》文中提出矿山采动灾害是指由于人类采矿生产活动而引发的一种破坏地质环境、危及生命财产安全，并带来重大经济损失的矿区灾害。论文根据不同的矿山生产及由此引起的采动灾害，建立相应的安全监测系统，对矿山安全现状进行评价，并提出相应的控制措施。金属矿山露天转地下开采主要有两种安全问题，一是采动条件下露天边坡的稳定，其次是地下采矿施工过程中的作业安全。论文系统地总结了露天转地下开采露天边坡及地下巷道的变形机理，建立了露天转地下灾害监测系统，首次研究了地下生产爆破对露天边坡的动态影响，发现了露天坑回填废石有利于露天边坡及地下巷道的稳定。在对巷道变形监测成果分析的基础上确定了露天转地下巷道变形控制标准，建立了露天转地下开采巷道稳定性的灰色预测模型，结合现场监测，查明并确认4处隐患，经治理后确保了巷道围岩的稳定。石膏矿山采矿方法不合理，在地下遗留了大量的采空区不处理，是石膏矿山发生大面积顶板坍塌灾害事故的主要隐患。论文通过叁维有限差分FLAC~(3D)数值模拟，揭示了河北邢隆石膏矿采空区的应力状态、破坏形式和地面沉陷现状。论文提出采用改进的无底柱分段崩落法处理该矿采空区，并选用智能监测仪器，利用现代化信息传输手段，对地下有线遥测系统进行了设计，并提出了缓倾斜石膏矿围岩收敛测线和声波测孔布置的新方法，同时将其与遥测系统有效结合，在采空区处理过程中进行实时、有效的安全监测。本研究将在该矿地下采空区处理过程中，对矿区地表沉陷和地下巷道失稳进行安全监测，全面快速掌握矿山安全信息，指导矿山安全生产，确保矿工生命安全和健康。地下煤层开采引起露天边坡滑坡是露井联合开采特有的采动灾害。论文在平朔煤炭工业公司安太堡不采区B900工作面开采地表沉陷实测研究特别是采用GPS动态观测研究的基础上，深入分析了随综放采场推进边坡地表沉陷发展的规律，包括地表采动边坡沉陷范围、最大沉陷值、随采场推进而趋于稳定的时间以及边坡破坏的主要形式，提出了应采取的控制开采方法和安全防范措施。论文根据排土压坡理论，把岩石力学关于治理边坡叁大技术措施之一的“压脚”往上发展，即不但压脚，还逐渐压腰、压胸，对压坡回填力学机理进行深入研究与深刻认识，为露井联合开采提供了新的边坡治理技术措施。
张振华[9]2008年在《深切河谷岸坡开挖过程动态预警方法研究》文中进行了进一步梳理我国目前在建或即将建设的大型水电工程主要位于我国西南高山峡谷地区,由于该地区边坡具有高、陡、地质条件复杂和形成历史特殊的特点,使得该地区水电工程建设过程中遇到的边坡开挖过程稳定性评价问题有其特殊性。为满足我国西南地区重大水电工程建设的需要,本文围绕我国西南地区深切河谷岸坡开挖过程动态预警方法研究这一岩质边坡开挖过程安全性评价课题,以糯扎渡水电站坝址区典型高边坡开挖为工程背景,在现有岩质边坡开挖过程稳定性评价研究成果基础上,系统地从深切河谷岸坡初始地应力场反演、边坡开挖过程岩体力学参数辨识和边坡开挖过程动态监测预警指标确定叁方面开展研究,形成了一套较完整的深切河谷岸坡开挖过程动态预警方法。本文主要研究工作与获得的研究成果概括如下:(1)考虑地表剥蚀和河流侵蚀下切作用,研究了该地区近“V”字型对称河谷宽深比对岸坡初始地应力场的影响,给出了进行该地区近“V”字型对称河谷岸坡初始地应力场反演时需要考虑河谷下切因素影响的河谷宽深比范围;建立了地表剥蚀和河流侵蚀分层及其厚度的确定方法,为地表剥蚀和河流侵蚀下切过程的模拟提供合理的依据;(2)针对我国西南地区深切河谷岸坡高、陡、地质条件复杂和形成历史特殊的特点,建立了适合该地区深切河谷岸坡初始地应力场的叁维非线性反演方法,为进行深切河谷地区初始地应力场的反演提供科学的方法;(3)针对由于地质和结构特征的不同造成的边坡变形破坏机制存在差异,以及同一边坡在不同施工开挖阶段的变形规律和量值也存在差别,采用工程类比方法获得的单一的静态的边坡变形监测预警指标是无法表达某一边坡在施工开挖过程中动态的变形规律和特征的问题,提出了基于设计安全系数和破坏模式的边坡开挖过程中动态变形监测预警指标的确定思路和方法,为边坡在每一步开挖过程中的整体变形破坏的动态预监测警提供了科学的方法。(4)以糯扎渡水电站坝址区溢洪道消力塘左侧边坡为研究对象,将适合于我国西南地区深切河谷地区初始地应力场的叁维非线性反演方法应用于云南澜沧江糯扎渡水电站坝址区初始地应力场的反演分析,为坝址区边坡开挖提供初始应力条件;采用智能位移反分析方法对溢洪道消力塘左侧边坡在770m-755m开挖步的岩体力学参数进行反演,为该边坡在755m-740m开挖过程中预警指标的确定提供岩体力学参数基础;将岩质边坡开挖过程动态监测预警方法应用于糯扎渡水电站溢洪道消力塘左侧高边坡755m-740m开挖过程安全状态的合理定位,为工程的顺利进行提供了技术保障。
沈强[10]2006年在《山区高速公路层状岩质边坡稳定性监测与预测方法研究》文中认为本论文以沪蓉西高速公路湖北宜昌-恩施段的层状岩质高边坡为主要研究对象,在系统科学方法论的指导下,采用现场调研、现场监测以及数值计算相结合的综合研究手段,并引用了现代数学理论、非线性科学理论以及人工智能技术,通过全线边坡稳定性评价,分析容易破坏的边坡类型,从中选取典型边坡,从工程地质特征分析、监测信息研究以及边坡位移预测叁方面,建立起山区高速公路层状岩质高边坡稳定性综合预测的方法。主要研究成果有:1、系统分析了研究区的工程地质条件,在分析全线边坡稳定性的影响因素的基础上,总结了全线边坡的破坏模式,提出了基于结构面特征的山区高速公路层状岩质边坡稳定性分级标准,根据分级标准对全线边坡进行了稳定性分级。根据稳定性分级结果,提出全线边坡中,容易发生破坏的边坡类型为硬岩顺层边坡和软岩边坡。2、与常规的变形观测方法相比,GPS观测技术具有不受天气和通视条件影响的优点,可以被应用到山区高速公路的边坡监测中;从观测手段和数据处理两方面采取措施,降低观测误差,并用试验证明了GPS观测技术能满足高速公路边坡监测的精度要求。3、分析了压力分散型锚索与传统拉力集中型锚索在锚固机理、失效模式和设计方法上的不同,开发并研制出了压力分散型锚索受力状态监测装置。4、推导了基于位移序列表达的边坡系统的演化方程,应用非线性科学理论和人工智能技术,提出了边坡位移预测的微粒群算法和RBF神经网络算法;推导了边坡位移预测的最大可预测时间,提出了山区高速公路边坡预测的最佳可预测时间;并提出了基于变形分析的高速公路边坡稳定性预测的综合判别准则。5、以沪蓉西高速公路湖北宜昌-恩施段叁处典型边坡为实例,从边坡的工程地质特征分析、监测信息研究以及边坡位移预测叁个方面,进行了边坡稳定性预测研究,从工程应用的角度验证了边坡稳定性预测的有效性和工程意义。
参考文献：
[1]. 边坡监测的模式识别和极限分析研究[D]. 陆峰. 中国水利水电科学研究院. 2001
[2]. 基于位移监测信息的岩石高边坡安全评价理论和方法研究[D]. 赵志峰. 河海大学. 2007
[3]. 高速铁路复杂边坡监测信息管理与边坡稳定性评价初步研究[D]. 李红杰. 中南大学. 2012
[4]. 模式识别法在岩石边坡监测中的应用[J]. 陆峰, 陈祖煜. 水电自动化与大坝监测. 2003
[5]. 遗传算法在边坡测斜监测信息综合处理上的应用[D]. 肖娴. 西南交通大学. 2009
[6]. 边坡监测与预测预报智能化方法研究[D]. 杨永波. 中国科学院研究生院（武汉岩土力学研究所）. 2005
[7]. 公路边坡稳定性评判与监控技术研究[D]. 王巍. 浙江大学. 2011
[8]. 矿山采动灾害监测及控制技术研究[D]. 何姣云. 武汉理工大学. 2007
[9]. 深切河谷岸坡开挖过程动态预警方法研究[D]. 张振华. 中国科学院研究生院（武汉岩土力学研究所）. 2008
[10]. 山区高速公路层状岩质边坡稳定性监测与预测方法研究[D]. 沈强. 中国科学院研究生院（武汉岩土力学研究所）. 2006