滑坡滑动面位置的确定及超前预测

依据滑坡深部位移信息,分析滑坡“B”型、“D”型、“r”型变形特征，确定滑坡滑动面位置，提出了滑坡滑动面位置超前预测的位移矢量法。为系统分析及超前预测滑坡滑动面位置提供依据，为深入研究滑坡运动特征提供信息。     

东南亚某水电站古滑坡复活机制研究

针对东南亚某水电站坝址区上游右岸古滑坡,通过钻探、地质调查及长期监测研究了滑坡地层特征、滑带特征及变形特征,并对古滑坡复活机制进行探究。结果表明:(1)坡脚卸载和强降雨是古滑坡复活的主要原因;(2)道路开挖导致应力场发生改变,滑坡沿浅表部第四系坡积物和板岩、砂岩接触面“复活”,向临空面产生蠕变变形;(3)古滑坡变形与降雨呈正相关,雨季高强度降雨期间位移与变形速率急速增大,旱季无降雨时滑坡基本处于稳定状态;(4)深部位移监测数据显示,古滑坡深部未见位移突变,降雨对深部位移基本无影响。     

采用钻孔倾斜仪监测滑坡深部水平位移方法和仪器的研究

介绍了目前滑坡深部水平位移钻孔倾斜仪人工监测方法存在的问题,钻孔深部位移自动化监测通信方法的选择。地质滑坡灾害监测中广泛使用钻孔倾斜仪,介绍了CZ-2型钻孔倾斜仪的构成及现场测试方法。     

基于地表及深部位移监测的滑坡稳定性分析

拉线式滑坡地表及深部位移实时监测系统是测量滑坡地表及深部相对位移的监测仪器。通过对内蒙胜利露天矿东帮滑坡现场地质条件调查,分析了该滑坡的地质环境和滑坡特征,研究了内蒙胜利露天矿东帮滑坡发生的地质成因和环境成因。砂类土+黏土+砂质泥岩地层结构是胜利露天矿东帮滑坡发生的控制因素;露天矿不间断进行的开挖、爆破及其他外荷载是胜利露天矿东帮滑坡发生的影响因素;高强度、大量的降雨是胜利露天矿东帮滑坡发生的主要诱发因素。通过对布设在胜利露天矿东帮的地表及深部位移监测数据分析,该滑坡在暴雨之前的3个月,地表位移速率为1mmd-1,处于匀速蠕变阶段,并且由坡顶到坡底,地表位移略有增大,呈牵引式下滑特点,深部位移基本没有变化,暴雨后,两者均发生突变,3种不同深部布设的位移监测点有效地捕捉了滑面大致位置及错动距离,可为该类滑坡的深部位移监测深度确定提供一定的借鉴和参考。     

基于深部监测的滑坡动态特征分析

滑坡监测的目的是获取滑坡变形特征和演变过程。对于一些重要场地,判断其是否存在潜在滑坡时,深部位移监测是最直接和最有成效一种手段。通过在某厂房后坡两个监测断面设置5个深部位移监测孔,根据监测结果对滑坡体的范围、整体活动性、滑动方向、滑动面进行以及滑坡类型进行探讨和分析。监测结果表明:厂房后坡具有牵引式滑动特征,活动性明显; 坡体位移速度较大,雨季有加速变形的特征; 坡体前缘滑面已局部贯通,中、后部滑带也处于蠕动变形状态。     

具有测量扭转方位的滑坡深部位移监测仪器研制

探索研发为滑坡地质灾害预警监测所需用的一种具有测量扭转方位的滑坡深部位移监测仪器,采用具有测量扭转方位、深部位移的传感器和数据采集,对滑坡体滑动全过程进行跟踪监测,研究滑坡体在突发性滑动前后扭转方位、深部位移的变化过程和规律。研究自动监测和无线上网技术,实现对滑坡体滑动扭转方位、深部位移变化情况的全程实时监测,解决以往不能对滑坡体滑动扭转方位、深部位移全程实时监测的问题,推动滑坡地质灾害监测技术进步。     

滑坡位移-时间曲线特征的物理模拟试验研究

位移-时间曲线表征了滑坡变形状态及相对的稳定性程度,是监测滑坡变形和失稳预测至关重要的数据资料。目前所获取的滑坡变形全过程监测资料并不多,大多数是临滑前的短期监测资料,而一些突发型滑坡的变形监测资料更是难以收集。由此,滑坡位移-时间曲线簇的类型及分布特征的研究受到了数据资料不足的约束而难以开展,一些滑坡预警理论都是基于推断和理论分析的基础上而得出的,缺少数据支撑。本文通过物理模拟的办法,自行设计制作了变角度的物理模拟试验框架,开发完成了位移数据的自动采集系统,经一年多的试验测试,对试验设备软硬件及模型材料不断调整、优化,完成了7组12条位移-时间曲线的采集工作,从而获取了不同受力条件下斜坡的变形破坏的时间-位移曲线簇,为进一步的理论研究提供了科学的数据资料。     

二郎山榛子林滑坡动态监测与整治工程

采集滑坡地表裂缝及深部相对位移信息 ,分析其位移 -时间动态变化特征及其影响因素 ,依据位移 -时间信息核定滑坡地质结构 ,预测滑坡发展趋势 ,为整治滑坡设计提供信息。     

三峡库区张桓侯庙东侧滑坡动态监测成果分析与应用

三峡库区张桓侯庙东侧滑坡为一大型土质滑坡。为了掌握滑坡的变形状态,对滑坡实施应急动态监测,采用了地表位移、地表沉降、深部位移、地下水位、降雨量及泉流量监测等手段,确定了滑坡的变形范围、主滑方向、滑面深度等基本要素及内部、外部变形特征,通过对监测成果的综合分析将滑坡分为强变形区与弱变形区,确认滑坡性质总体上为推移式,右侧前缘具有牵引式的性质。判断滑坡在监测期间处于匀速变形阶段,降雨是影响滑坡稳定性的主要因素,起到了加速滑面形成的作用。利用监测成果修正了滑面形态,反演滑带参数。建议对滑坡的防治加强地表排水,切忌对强变形区前缘进行开挖。     

滑坡监测的指标体系与技术方法

滑坡监测目的:了解和掌握滑坡体的演变过程,及时捕捉崩滑灾害的特征信息,为崩塌滑坡的正确分析、评价、预测、预报及治理工程等提供可靠资料和科学依据。滑坡监测指标包括地质宏观形迹监测、地面位移监测、深部位移监测、诱发因素监测、水压力监测和滑坡地球物理、地球化学场监测等。滑坡监测技术方法通常有地面宏观形迹的简易观测、地面仪器监测、空间遥测和遥感监测、综合的实时监测预报系统等。论文还介绍了宝塔滑坡监测系统实例。      

基于光纤监测和PSO-SVM模型的马家沟滑坡深部位移预测研究

滑坡位移预测效果一方面取决于预测模型的优劣,另一方面取决于野外监测数据的质量。针对目前滑坡常规监测技术与评价方法的不足,本文采用光纤监测技术、监测数据与PSO-SVM预测模型相结合的评价方法,对三峡马家沟Ⅰ号滑坡的深部位移进行了预测;通过对320个滑坡深部位移光纤监测数据分析,基于时间序列法,将滑坡位移分为趋势性位移和波动性位移;趋势性位移采用拟合法进行预测,波动性位移采用PSO-SVM模型进行预测;最后将趋势项和波动项位移预测值叠加得到累积位移的预测值。研究结果表明,PSO-SVM模型对波动性位移预测的均方根误差0.51 mm,平均绝对百分误差0.37 mm,能准确预测滑坡波动项位移;累积位移预测值与实测值的相关系数为0.98,均方根误差为0.54 mm,预测效果较好,可以用来对滑坡深部位移进行短期预测。     

三峡水库区何家湾滑坡监测及防治措施研究

在研究了三峡水库区何家湾滑坡体空间形态、自然地理及地层岩性的基础上,从气象、水文、库区蓄水及水位变动因素入手,分析了滑坡形成的原因。根据库区地质灾害监测预警工程设计,结合何家湾滑坡的结构和变形特征,确定具体监测方法。对该滑坡进行了大地形变监测、地下水位监测、滑体深部位移监测及宏观监测。其中,大地形变监测数据分析表明:何家湾滑坡的最大变形量已超过2cm,且一直呈现增大趋势;地下水位、滑体深部位移均未发现明显异常,宏观监测亦未发现明显的新的变形迹象。通过分析监测资料并考虑到未来三峡水库蓄水,认为何家湾滑坡目前处于潜在不稳定状态。滑坡体在饱水及水库蓄水后,将处于临界蠕滑或失稳状态。结合滑坡体实际情况对滑坡防治进行初步研究,提出了采用回填压脚支档为主、辅以排水的综合治理措施;并建议加强数据远程传输的研究与实践,以解决目前监测效率不高的问题。     

基于数值模拟的三峡库区典型堆积层滑坡变形预测方法

目前对堆积层滑坡的变形预测大多基于数学模型或方法,忽略了引起滑坡位移显著变化的动力外因及滑坡自身的地质特征,因此,预报准确度和可信度较低。以三峡库区典型堆积层滑坡--鹤峰场镇滑坡为例,通过4组主要控制因素科学组合构建了滑坡的基本地质模型;以此为基础,重点考虑引起滑坡发生变形的库水作用动力因素,建立滑坡的数值-力学模型。通过实际监测点的变形监测结果与数值-力学模型中模型监测点的变形进行拟合分析,获取了实际时间与数值-力学模型中时步的等效关系;基于时间-时步等效关系及三峡水库设计水位调度曲线,得到了不同时步水位的波动特征;通过时步的外延,并在相应的时步段对数值-力学模型施加等效时间的库水作用,预测了滑坡在未来库水位变动条件下的变形。该预测方法既考虑了滑坡的工程地质模型又考虑了地下水作用效应,克服了纯数学方法预测的不足。     

速度倒数法滑坡预警模型流变试验研究

滑坡失稳的预测预报研究是地质工程领域中的一项重要课题,准确地确定预测预报理论模型的参数是实际应用中的难点。在实际滑坡监测中通常可以观察到位移曲线呈现阶梯形,这些阶梯形位移变化点就是滑坡的变形突变点。为研究滑坡变形突变点的变形特征,进行了不同荷载作用下的天然试样以及不同荷载、不同含水率作用下的浸水试样的流变试验,得到了累计位移-时间曲线以及变形速度-时间曲线。依据秦四清的锁固段理论以及速度倒数法滑坡预警模型对试验结果进行分析。研究结果表明：荷载和含水率的变化对模型参数没有影响,模型参数是关于材料属性的函数;变形过程中突变点的变形特征与破坏时的变形特征相似,并且速度倒数法预警模型在突变点和破坏点确定的模型参数基本一致。因此,滑坡监测曲线中早期位移突变点确定的模型参数可以用于确定滑坡破坏时的预警模型。     

三峡库区香溪河段典型滑坡变形特征分析

本文从坡形采集入手,对三峡库区香溪河段蓄水后发生变形的滑坡进行归纳统计。统计表明,近水库岸坡为凸形的滑坡更容易发生变形。对香溪河段典型滑坡进行了长期地表位移监测,获得八字门滑坡和白家包滑坡的变形曲线为台阶状,耿家坪滑坡的变形曲线为脉动形。近库水微地貌为凸岸,滑体物质为老滑坡堆积物的滑坡变形曲线为台阶状,变形具积累性;近库水微地貌为凹岸,滑体物质为崩塌堆积物的滑坡变形曲线为脉动形,变形具“弹性”。     

基于主控因子分析与GM-IAGA-WNN联合模型的平推式滑坡位移预测研究——以垮梁子滑坡为例

滑坡位移预测模型是滑坡预警系统建立的核心,而模型可靠性与精确性关键在于主控因子的选取与基础理论模型的构建。学者们通过大量滑坡实例研究,已取得了诸多成果,但是由于滑坡位移变化具有强烈的个性特征及趋势发展的不确定性问题,在多因子联合作用下的位移预测模型尚有不足之处。本文以西南地区普遍存在的平推式滑坡——垮梁子滑坡为研究对象,结合前人已有的研究成果,综合考虑坡体内外各项影响因子,利用灰色关联度与相关性分析对坡体变形主控因子进行优化筛选。以此为基础,提出一种基于GM（1,1）灰色模型与改进型自适应遗传算法（IAGA）进行优化的小波神经网络（WNN）联合预测模型构建方案。通过对垮梁子滑坡历时5年的监测数据挖掘分析,得知滑坡变形受累计降雨、渗压、地下水位及土体含水率影响显著,预测结果与实际监测比较吻合。相较于传统BP神经网络模型、小波神经网络模型和未优化遗传算法-小波神经网络联合模型,该联合模型具有更好的稳定性与精度优势,在滑坡预警预报研究中具有良好的应用前景。     

基于滑坡监测数据的Elman神经网络动态预测

滑坡在我国是一种极为频发的地质灾害,且其积累位移监测曲线有着复杂的非线性特性,对此各研究者建立过许多预测模型,然而这些模型的预测精度不尽如人意。基于Elman神经网络可以任意精度逼近任意非线性函数的特征,并以sigmoid为方程的核函数,在选择隐含层数时用了试用法,通过"3δ"法及归一化工程实例滑坡累积位移数据,建立了Elman神经网络动态预测模型。基于该模型对多个监测点数据进行动态预测,结果表明该模型的预测结果与实测数据的吻合度较高,且平均误差为1.78%,预测精度较高,验证了Elman神经网络能够在预测滑坡灾害中发挥一定作用。      

某滑坡抗滑桩治理效果监测分析

野水沟滑坡为忠县-武汉输气管道工程沿线上的一滑坡灾害点,采取了抗滑桩这一治理措施以保证管道的安全运行。为了确保施工期的安全和获取抗滑桩的内力分布数据并客观评价抗滑桩的工作状态,对滑坡体进行了长期的GPS地表位移和抗滑桩应力监测。通过建立单筋矩形截面受弯构件模型,给出了根据钢筋计监测数据计算抗滑桩弯矩的方法并提出了安全可靠度这一概念以定量判断抗滑桩的工作状态。对该滑坡地表位移及抗滑桩内力监测成果分析表明,抗滑桩目前处于安全状态,发挥了一定作用,治理工程取得了明显效果,抑制了滑坡的进一步变形。      

钻孔倾斜仪监测在塘角村1^#滑坡预警监测中的作用

塘角村1^#滑坡是三峡库区地质灾害防治监测预警工程Ⅲ期专业监测点。监测方法为滑体深部位移监测、地表位移监测,同时开展地表宏观变形调查。2007年4月滑坡开始出现变形;其中滑体深部位移由钻孔倾斜仪监测,最早发现滑体变形,随后地表位移GPS监测滑体出现变形,同时滑体地表出现裂缝,滑体局部产生溜滑现象;文章通过滑体深部位移实测监测数据纵向分析,结合与其它监测方法（GPS）监测数据进行横向对比分析印证,判断钻孔倾斜仪监测数据的有效性、准确性;阐述钻孔倾斜仪监测在塘角村1号滑坡预警监测中的重要作用。