【技术实现步骤摘要】
一种土质滑坡监测预警评估方法
本专利技术涉及滑坡监测
，特别是一种土质滑坡监测预警评估方法。
技术介绍
滑坡监测技术是为研究滑坡体及滑坡体相关的支挡结构工程的稳定性与安全性，采用一定的技术手段安装或埋设仪器设备，对岩土体或工程结构的稳定性状态及变化规律进行动态化测试的应用技术。滑坡监测预警的目的和任务是为监测滑坡时空域演变信息、诱发因素等，最大程度获取连续的空间变形数据，并应用与地质灾害的稳定性评价、预测预报和防治工程效果评估。由于滑坡最明显的特征就是运动，故对滑坡的变形(坡表变形及坡体内部变形)观测历来受到重视，在滑坡监测系统中占据重要地位。但是在实际工程中，基于变形监测数据的滑坡监测预警存在以下问题：1、滑坡监测点布设随意性大，不仅不能解决实际问题，难以有效反应滑坡所处的实际状态，且造成浪费；2、滑坡监测点数据难以与滑坡的稳定性建立对应关系，无法通过实时监测数据对滑坡的稳定性进行评价；3、滑坡预警阈值多凭经验给出，难以确定。急需开发一种通过滑坡表面位移数据对滑坡进行稳定性评价的方法，以便更好...
【技术保护点】
1.一种土质滑坡监测预警评估方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取待监测滑坡地形、地质资料，通过室内试验获取岩土参数试验值，包括岩土体粘聚力的试验值c
【技术特征摘要】
1.一种土质滑坡监测预警评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取待监测滑坡地形、地质资料，通过室内试验获取岩土参数试验值，包括岩土体粘聚力的试验值c0、岩土体内摩擦角的试验值岩土体弹性模量E0；
S2：建立滑坡地质模型并进行极限分析，确定滑坡破坏模式，判断剪出口区域和后缘拉裂区域；选用表面位移监测或深层位移监测进行滑坡监测，并将监测点设置在滑坡位移变形敏感区，以获得滑坡实时累计位移监测数据；
S3：将所述岩土参数试验值进行均匀设计参数组合，建立有限元模型，对所有参数组合进行有限元计算，得到每一参数组合计算出的位移场，并记录各监测点的位移，作为神经网络训练样本，引入神经网络程序进行训练学习，获得“参数组合—位移”的神经网络模型；
S4：根据所述步骤S2获取的滑坡实时累计位移监测数据和所述步骤S3获得的“参数组合—位移”神经网络模型进行岩土参数反演修正，获取岩土实时强度参数，包括岩土体粘聚力的实时值ci、岩土体内摩擦角的实时值岩土体弹性模量的实时值Ei，并进行精度检验；
S5：采用所述实时强度参数ci、Ei进行极限分析，计算不同实时强度参数组合对应的安全系数，并建立“实时累计位移—安全系数”关系曲线；建立滑坡监测三级预警等级评价体系，对监测滑坡进行评价。
2.根据权利要求1所述的一种土质滑坡监测预警评估方法，其特征在于，所述步骤S2通过形变地基雷达扫描、北斗监测仪器对坡面进行实时监测，获取滑坡表面各监测点实时累计位移；或通过布置竖向深层测斜仪获取滑坡深层实时监测点实时累计位移。
3.根据权利要求2所述的一种土质滑坡监测预警评估方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21：根据实测地形数据建立地表模型；根据有限点位的地勘数据进行随机场反演，并建立地层模型；根据断层数据，建立断层模型；若存在抗滑结构，则建立结构模型；
S22：根据塑性力学极限分析上下限原理，判别滑坡破坏模式，分析滑坡剪出口区域和后缘拉裂区域；
S23：选用表面位移监测或深层位移监测，并将监测点设置在滑坡位移变形敏感区，布设监测点号为a,b,...,n，得到沿滑面主轴方向和沿竖直方向的滑坡实时累计位移。
4.根据权利要求1所述的一种土质滑坡监测预警评估方法，其特征在于，所述步骤S3中采用的神经网络模型为BP神经网络。
5.根据权利要求1所述的一种土质滑坡监测预警评估方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31：根据滑坡各地层的岩土参数试验值c0、E0作为中心值扩大参数范围，由待反演的各地层岩土参数个数和变化范围确定因素和水平，并进行均匀试验设计，得到N个参数组合；
S32：根据地表、地层信息建立有限元模型并划分网格；
S33：分别采取N个岩土参数组合对地质模型进行有限元数值模拟，计算获得各参数组合对应的位移场，记录各滑坡表面监测点a,b,...,n的分别沿滑面主...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭海强，徐骏，高柏松，李安洪，杨泉，李刚，谢清泉，王占盛，李炼，姚裕春，杨淑梅，
申请(专利权)人：中铁二院工程集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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