一种基于人工智能的地质灾害治理方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的地质灾害治理方法，具体包括以下步骤：S1、地质灾害灾害体归类，S2、灾害体影响特征处理，S3、治理防治措施的类别化和数值化处理，本发明专利技术涉及地质灾害治理技术领域。该基于人工智能的地质灾害治理方法，通过将灾害体分为了滑坡、崩塌、泥石流、河沟道水毁、台田地水毁、台田地水毁六大类别，分别提取不同类别灾害体的影响特征，以及在不同特征性下采取的治理防护措施，构建神经网络模型对这些特征和治理防护措施进行分析，获取特征与治理防护措施之间的内在关联关系，以实现根据不同灾害体特征参数自动推荐治理防护措施。防护措施。防护措施。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的地质灾害治理方法


[0001]本专利技术涉及地质灾害治理
，具体为一种基于人工智能的地质灾害治理方法。

技术介绍

[0002]地质灾害是指在自然或者人为因素的作用下形成的，对人类生命财产造成损失、对环境造成破坏的地质作用或地质现象，它在时间和空间上的分布变化规律，既受制于自然环境，又与人类活动有关，往往是人类与自然界相互作用的结果。常见的地质灾害有滑坡、泥石流、地面塌陷等，地质灾害主要是指崩塌(宙危岩体)、滑坡、泥石流、岩溶地而塌陷和地裂缝等，它们是比较公认的园地壳表层地质结构的剧烈变化而产生的，且通常被认为是突发性的，地质环境灾害是指区域性地质生态环境变异引起的危害，如区域性地而沉降、海水人侵、干旱半干旱地区的荒漠化、石山地区的水土流失、石漠化和区域性地质构造沉降背景下平原或盆地地区的频繁洪灾等，这些问题通常都是由多种因素引起且缓慢发生的，地质界常称其为缓变性地质灾。
[0003]本专利技术将灾害体分为了滑坡、崩塌、泥石流、河沟道水毁、台田地水毁、台田地水毁六大类别，分别提取不同类别灾害体的影响特征，以及在不同特征性下采取的治理防护措施。构建神经网络模型对这些特征和治理防护措施进行分析，获取特征与治理防护措施之间的内在关联关系，以实现根据不同灾害体特征参数自动推荐治理防护措施。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的地质灾害治理方法，通过构建神经网络模型对这些特征和治理防护措施进行分析，获取特征与治理防护措施之间的内在关联关系，以实现根据不同灾害体特征参数自动推荐治理防护措施。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的地质灾害治理方法，具体包括以下步骤：
[0008]S1、地质灾害灾害体归类：根据灾害体类型将灾害体分为滑坡、崩塌、泥石流、河沟道水毁、台田地水毁、台田地水毁六大类别分类，为不同类型灾害体收集不同特征下的治理防护措施；
[0009]S2、灾害体影响特征处理：对不同类别的灾害体，分析灾害体的各种参数中与治理防护措施直接相关联的参数作为特征，来对灾害体的治理防护措施进行分析和预测，不同类别的灾害体具有不同的特性，需要考虑的特征也各不相同，根据实地勘察数据、历史记录和专家经验分别对滑坡灾害体的特征、崩塌灾害体的特征、泥石流灾害体的特征、河沟道水毁灾害体的特征、台田地水毁灾害体的特征和坡面水毁灾害体的特征进行提取；
[0010]S3、治理防治措施的类别化和数值化处理：对于步骤S2中提取的滑坡灾害体的特
征、崩塌灾害体的特征、泥石流灾害体的特征、河沟道水毁灾害体的特征、台田地水毁灾害体的特征和坡面水毁灾害体分别进行治理防治措施的数值化处理，并建立了灾害点与不同类别措施之间的对应关系。
[0011]优选的，所述步骤S3中对滑坡灾害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：
[0012]措施Ⅰ：抗滑桩工程；
[0013]措施Ⅱ：锚杆索工程；
[0014]措施Ⅲ：抗滑挡墙工程；
[0015]措施Ⅳ：减载反压及其他工程；
[0016]辅助措施：排水沟、格构、普通护坡、骨架护坡、预制块护坡和坡面清理。
[0017]优选的，所述步骤S3中对崩塌灾害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：
[0018]措施Ⅰ：危岩清理；
[0019]措施Ⅱ：主动拦挡；
[0020]措施Ⅲ：缓冲层；
[0021]措施Ⅳ：被动拦挡；
[0022]辅助措施：截水沟、排水沟和坡面清理。
[0023]优选的，所述步骤S3中对泥石流灾害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：
[0024]措施Ⅰ：拦挡工程；
[0025]措施Ⅱ：排导工程；
[0026]措施Ⅲ：管体保护工程；
[0027]措施Ⅳ：普通护坡、骨架护坡以及预制块护坡+辅助措施；
[0028]辅助措施：截水沟、排水沟和坡面清理。
[0029]优选的，所述步骤S3中对河沟道水毁害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：
[0030]措施Ⅰ：稳管措施；
[0031]措施Ⅱ：护底工程；
[0032]措施Ⅲ：护岸工程；
[0033]措施Ⅳ：护脚工程；
[0034]辅助措施：疏浚河道和沉管。
[0035]优选的，所述步骤S3中对坡面水毁害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：
[0036]措施Ⅰ：挡土墙工程；
[0037]措施Ⅱ：护坡工程；
[0038]措施Ⅲ：护面工程；
[0039]措施Ⅳ：坡面水土保持工程；
[0040]辅助措施：截水沟和排水沟。
[0041]优选的，所述步骤S3中对台田地水毁害体的治理防治措施的数值化处理所得到的
处理措施为：
[0042]措施Ⅰ：挡土墙工程；
[0043]措施Ⅱ：地表恢复工程；
[0044]措施Ⅲ：排水工程；
[0045]辅助措施：截水沟和排水沟。
[0046]优选的，所述步骤S2中滑坡灾害体的特征包括：坡度、坡高、滑体厚度、滑体天然重度、滑带饱和粘聚力、滑带饱和内摩擦角和植被覆盖率。
[0047]优选的，所述步骤S2中崩塌灾害体的特征包括：岩石坚硬程度、距管道垂直高度、距管道水平距离、最大块体体积、岩体破碎程度和管顶埋深。
[0048]优选的，所述步骤S2中泥石流灾害体的特征包括：一次最大降雨量、河沟纵比降、泥砂沿程长度补给比、流域面积、区域岩性、管道穿越沟段类型和管顶埋深。
[0049](三)有益效果
[0050]本专利技术提供了一种基于人工智能的地质灾害治理方法。与现有技术相比具备以下有益效果：该基于人工智能的地质灾害治理方法，通过将灾害体分为了滑坡、崩塌、泥石流、河沟道水毁、台田地水毁、台田地水毁六大类别，分别提取不同类别灾害体的影响特征，以及在不同特征性下采取的治理防护措施。构建神经网络模型对这些特征和治理防护措施进行分析，获取特征与治理防护措施之间的内在关联关系，以实现根据不同灾害体特征参数自动推荐治理防护措施。
附图说明
[0051]图1为本专利技术实施例中滑坡灾害体特征数据图；
[0052]图2为本专利技术实施例中崩塌灾害体特征的原始数据图；
[0053]图3为本专利技术实施例中崩塌灾害体特征分类赋值处理后的数据图；
[0054]图4为本专利技术实施例中泥石流灾害体特征的原始数据图；
[0055]图5为本专利技术实施例中泥石流灾害体特征分类赋值处理后的数据图；
[0056]图6为本专利技术实施例中河沟道水毁灾害体特征的原始数据图；
[0057]图7为本专利技术实施例中河沟道水毁灾害体特征分类赋值处理后的数据图；
[0058]图8为本专利技术实施例中台田地水本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的地质灾害治理方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、地质灾害灾害体归类：根据灾害体类型将灾害体分为滑坡、崩塌、泥石流、河沟道水毁、台田地水毁、台田地水毁六大类别分类，为不同类型灾害体收集不同特征下的治理防护措施；S2、灾害体影响特征处理：对不同类别的灾害体，分析灾害体的各种参数中与治理防护措施直接相关联的参数作为特征，来对灾害体的治理防护措施进行分析和预测，不同类别的灾害体具有不同的特性，需要考虑的特征也各不相同，根据实地勘察数据、历史记录和专家经验分别对滑坡灾害体的特征、崩塌灾害体的特征、泥石流灾害体的特征、河沟道水毁灾害体的特征、台田地水毁灾害体的特征和坡面水毁灾害体的特征进行提取；S3、治理防治措施的类别化和数值化处理：对于步骤S2中提取的滑坡灾害体的特征、崩塌灾害体的特征、泥石流灾害体的特征、河沟道水毁灾害体的特征、台田地水毁灾害体的特征和坡面水毁灾害体分别进行治理防治措施的数值化处理，并建立了灾害点与不同类别措施之间的对应关系。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的地质灾害治理方法，其特征在于：所述步骤S3中对滑坡灾害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：措施Ⅰ：抗滑桩工程；措施Ⅱ：锚杆索工程；措施Ⅲ：抗滑挡墙工程；措施Ⅳ：减载反压及其他工程；辅助措施：排水沟、格构、普通护坡、骨架护坡、预制块护坡和坡面清理。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的地质灾害治理方法，其特征在于：所述步骤S3中对崩塌灾害体的治理防治措施的数值化处理所得到的处理措施为：措施Ⅰ：危岩清理；措施Ⅱ：主动拦挡；措施Ⅲ：缓冲层；措施Ⅳ：被动拦挡；辅助措施：截水沟、排水沟和坡面清理。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的地质灾害治理方法，其特征在于：所述步骤S3中对泥石流灾害体的治理防治...

【专利技术属性】
技术研发人员：高姣姣，颜宇森，田勇，朱杰，安培源，肖秋平，韩超，尚掩库，宗乐斌，胡海燕，
申请(专利权)人：北京中地华安科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：