【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地质灾害防控领域，具体为一种松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法及系统。
技术介绍
1、松散岩土体指的是由岩石碎片、砂、粉砂、泥和其他颗粒状材料组成的土壤或地层。这些颗粒之间可能有一定的间隙，使其具有较高的渗透性，同时也影响了其工程性质，如稳定性和抗压强度。沟道通常是由水流削减而成的线性地势，通常呈现为地表上的河流、小溪或沟渠。
2、在世界范围内，特别是在山区和河流上游地区，沟道松散岩土体堰塞坝是河流（小溪或沟渠）中的松散岩土体（如泥石流、碎石等）堆积而成的临时性坝体。这些堰塞坝可能由于地质灾害、降雨、泥石流或其它自然事件引起的外部作用，导致坝体的破坏和失稳，进而引发溃决。堰塞坝溃决将释放大量水和泥石流，威胁下游社区、基础设施和生态系统。
3、沟道松散土体堰塞坝起动流量峰值是一种关键参数，它决定了堰塞坝破坏时形成的洪水的规模和强度。如果堰塞坝破坏时的流量峰值非常大，那么产生的洪水可能非常猛烈，对下游地区的居民、农田、基础设施和生态环境都会造成严重影响。因此，预测堰塞坝起动流量峰值对于减轻自然灾害带来的风险和危害非常重要。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足以及实际应用的需求，第一方面，本专利技术提供了一种松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，旨在预测堰塞坝起动流量峰值的预测。本专利技术提供的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，包括如下步骤：获取目标堰塞坝的地理特征数据；基于所述地理特征数据，分别构建堰塞坝实验模型和第一堰塞坝仿真模型，
2、可选地，所述第一堰塞坝仿真模型和所述获得第二堰塞坝仿真模型利用flow 3d软件构建。通过使用flow 3d软件，可以更好地模拟堰塞坝的行为，能够更准确地预测堰塞坝溃决时的流量峰值，有助于提高溃坝风险评估的精度，为灾害管理和工程设计提供了有力的工具。
3、可选地，所述基于所述地理特征数据，分别构建堰塞坝实验模型和第一堰塞坝仿真模型，包括如下步骤：设置一级比尺，并根据所述地理特征数据和所述一级比尺，确定所述堰塞坝实验模型结构中各项结构参数；根据所述堰塞坝实验模型结构中各项结构参数，搭建堰塞坝实验模型；设置二级比尺，并根据各项结构参数和所述二级比尺，确定所述仿真模型结构中的各项结构参数；根据所述仿真模型结构和各项结构参数，构建第一堰塞坝仿真模型。本可选项通过比尺和参数的合理设置，分别构建实验模型和仿真模型，这些模型能够分别从实验层面和计算仿真层面精确地模拟堰塞坝的行为，进而提高了流量峰值的预测准确性。
4、可选地，所述一级比尺包括一级长度比尺、一级面积比尺、一级体积比尺、一级时间比尺、一级流速比尺以及一级流量比尺；所述二级比尺包括二级长度比尺、二级面积比尺、二级体积比尺、二级时间比尺、二级流速比尺以及二级流量比尺。
5、可选地，所述通过所述第一泥石流流量数据和所述第二泥石流流量数据，获得仿真数据修正模型，并利用仿真数据修正模型修正所述第三泥石流流量数据，并通过修正后的第三泥石流流量数据预测堰塞坝起动流量峰值，包括如下步骤：以各项数据的初始漫顶时刻为初始时刻，对齐所述第一泥石流流量数据、所述第二泥石流流量数据和所述第三泥石流流量数据；设置采样尺，并根据所述采样尺，对应采集对齐后的第一泥石流流量数据和第二泥石流流量数据中的泥石流数据，获得误差对照数据；通过所述误差对照数据，构建第三泥石流流量数据的仿真数据修正模型；利用仿真数据修正模型修正对齐后的第三泥石流流量数据，并提取修正后的第三泥石流流量数据中的最大流量数据作为目标堰塞坝起动流量预测峰值。本可选项通过采样、误差对照和仿真修正系数等步骤，精细地调整第三泥石流流量数据，从而提供更可信的流量预测结果。这种方法在减轻自然灾害风险和保障堰塞坝的安全性方面具有重要意义。
6、可选地，所述通过所述误差对照数据，构建第三泥石流流量数据的仿真数据修正模型，包括如下步骤：根据误差对照数据矩阵，分别提取第一泥石流流量数据向量和第二泥石流流量数据向量；利用第一泥石流流量数据向量和第二泥石流流量数据向量，构建初始仿真误差系数模型；提取第二泥石流流量数据向量中的最大第二泥石流流量值，并将所述最大第二泥石流流量值所对应的采样时刻作为第一分段时刻；获取第三泥石流流量数据向量，提取第三泥石流流量数据向量中的最大第三泥石流流量值，并将所述最大第三泥石流流量值所对应的采样时刻作为第二分段时刻；以仿真误差模型的初始时刻、第一分段时刻以及结束时刻的误差，分别对齐第三泥石流流量数据向量中初始时刻、第二分段时刻以及结束时刻的第三泥石流流量数据；根据对齐结果，将第三泥石流流量数据从初始时刻至第二分段时刻的时段分成多个正向修正时区，并获得任一个正向修正时区的仿真修正系数；根据对齐结果，将第三泥石流流量数据从第二分段时刻至结束时刻的时段分成多个负向修正时区，并获得任一个负向修正时区的仿真修正系数；结合分区结果和所述仿真误差系数模型，构建第三泥石流流量数据的仿真数据修正模型。本可选项通过数据对齐、时区分段和修正系数计算等操作，利用仿真误差系数模型和仿真数据修正模型，对第三泥石流流量数据进行修正，以提高对堰塞坝起动流量峰值的准确性。
7、可选地，所述仿真误差系数模型，满足如下公式：，其中，表示时刻仿真误差系数，表示第时刻的第一泥石流流量值，表示第时刻的第二泥石流流量值，表示第一泥石流流量值和第二泥石流流量值的初始时刻，表示第一泥石流流量值和第二泥石流流量值的结束时刻。本可选项所提出的仿真误差系数模型，通过对数据的多层修正和时区分段，提高了流量预测的精确性，有助于确保堰塞坝的安全运行和有效管理，尤其在自然灾害风险评估和水资源规划方面具有广泛的应用潜力。
8、可选地，所述仿真数据修正模型，满足如下公式：，其中,表示修正后时刻的仿真数据，表示第三泥石流流量数据向量中时刻的仿真数据，表示第三泥石流流量数据向量中对应修正时区内的仿真修正系数，表示第三泥石流流量值的初始时刻，表示第三泥石流流量值的结束时刻。本可选项所提出本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述第一堰塞坝仿真模型和所述获得第二堰塞坝仿真模型利用FLOW 3D软件构建。
3.根据权利要求2所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述基于所述地理特征数据，分别构建堰塞坝实验模型和第一堰塞坝仿真模型，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求2所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述通过所述第一泥石流流量数据和所述第二泥石流流量数据，获得仿真数据修正模型，并利用仿真数据修正模型修正所述第三泥石流流量数据，并通过修正后的第三泥石流流量数据预测堰塞坝起动流量峰值，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述通过所述误差对照数据，构建第三泥石流流量数据的仿真数据修正模型
7.根据权利要求6所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述仿真误差系数模型，满足如下公式：，其中，表示时刻仿真误差系数，表示第时刻的第一泥石流流量值，表示第时刻的第二泥石流流量值，表示第一泥石流流量值和第二泥石流流量值的初始时刻，表示第一泥石流流量值和第二泥石流流量值的结束时刻。
8.根据权利要求7所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述仿真数据修正模型，满足如下公式：，其中,表示修正后时刻的仿真数据，表示第三泥石流流量数据向量中时刻的仿真数据，表示第三泥石流流量数据向量中对应修正时区内的仿真修正系数，表示第三泥石流流量值的初始时刻，表示第三泥石流流量值的结束时刻。
9.根据权利要求6所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，利用仿真数据修正模型修正对齐后的第三泥石流流量数据，并提取修正后的第三泥石流流量数据中的最大流量数据作为目标堰塞坝起动流量预测峰值，包括如下步骤：
10.一种松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测系统，其特征在于，所述松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测系统包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行权利要求1-9中任一项所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述第一堰塞坝仿真模型和所述获得第二堰塞坝仿真模型利用flow 3d软件构建。
3.根据权利要求2所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述基于所述地理特征数据，分别构建堰塞坝实验模型和第一堰塞坝仿真模型，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求2所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述通过所述第一泥石流流量数据和所述第二泥石流流量数据，获得仿真数据修正模型，并利用仿真数据修正模型修正所述第三泥石流流量数据，并通过修正后的第三泥石流流量数据预测堰塞坝起动流量峰值，包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述通过所述误差对照数据，构建第三泥石流流量数据的仿真数据修正模型，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的松散岩土体堰塞坝泥石流流量峰值预测方法，其特征在于，所述仿真误差系数模型，满足如下公式...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨志全，赵庆昊，刘正权，朱颖彦，穆罕默德·阿瑟夫·汉，韩用顺，廖丽萍，张杰，白仙富，杨溢，张碧华，喜文飞，舒艳，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：
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