【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于边坡危害预警，尤其涉及基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法。
技术介绍
1、边坡自动化监测预警系统是一种专门用于对边坡稳定性进行实时监测和分析，并在潜在危险情况出现时及时发出警报的综合性技术系统。它集成了多种传感器技术、数据采集与传输技术、数据处理与分析技术等。在采矿业中，它可对矿坑边坡进行持续监测，保障采矿作业安全；在水利工程中，比如水库大坝两侧的边坡，该系统能确保边坡稳定，避免因滑坡等灾害对水利设施造成破坏；在山区建设过程中，对建筑周边边坡的监测能保护居民生命财产安全；在公路铁路建设领域，对道路两旁的边坡监测可以保障交通设施正常运行。其通过在边坡不同位置安装各类传感器，如位移传感器、应变传感器等，来获取与边坡状态相关的数据，并利用通信网络将这些数据传输至处理中心，经过一系列算法和模型分析后，依据设定的条件判断边坡是否存在危险，并在危险来临时发出预警信息。
2、现阶段，边坡自动化监测预警主要围绕边坡地质灾害表象因素展开。这意味着系统主要侧重于对边坡正在发生的明显外在宏观形变参数进行监测。例如，通过高精度的位移传感器精确测量边坡表面不同点的位移情况，包括水平位移和垂直位移。当位移量达到一定程度时，便认为边坡可能存在不稳定因素。同时，还会监测边坡表面的裂缝发展情况，通过安装在裂缝两侧的传感器来监测裂缝宽度的变化。此外，对边坡表面的倾斜度等参数也会进行实时测量。这些宏观形变参数的监测数据会被实时传输至监测中心，然后技术人员依据长期积累的设计应用经验，设定相应的阈值。当监测数据超过这些阈值时，系
3、然而，这种基于宏观现象监测的方式存在严重的局限性。因为宏观现象的发生往往意味着边坡灾害已经处于正在发生的阶段。例如，当位移量超过阈值或者裂缝宽度急剧增大时，边坡内部的破坏可能已经相当严重，此时才发出预警，留给相关部门采取防灾减灾措施的时间极为紧迫。而且，由于灾害已经开始，可操作的空间范围也被极大地压缩。这就导致无法在边坡灾变的早期，即灾变尚未大规模发展之前进行有效的超前预警。这种滞后性使得在应对边坡灾害时处于非常被动的局面，可能会造成严重的人员伤亡和经济损失，无法满足对边坡灾害进行有效预防和及时应对的实际需求。
技术实现思路
1、本专利技术所解决的技术问题在于提供一种基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，以解决现有的边坡自动化监测预警存在的不能有效进行超前预警的问题。
2、本专利技术提供的基础方案：基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，包括：
3、s1：对边坡现场进行实地勘查，获取边坡现场物探结果后进行分析，依据破碎带分布和滑移带分布确定重点监测区域，并按照预设的布设方式在重点监测区域中布设监测线和监测点；
4、s2：在边坡重点监测区域中的监测点上进行打孔，埋设三维应力监测传感器；在边坡重点监测区域中的监测线表面与监测点间隔安装微破裂检波器；
5、s3：通过监测平台持续获取并处理三维应力监测传感器和微破裂检波器的监测数据，与预设的监测数据阈值进行比对，生成监测数据变化数据；
6、s4：根据监测数据变化数据生成边坡灾害预警的发育期预警和爆发期预警。
7、进一步，所述s1包括：
8、s1-1：根据边坡地质特性选择对应物探方法，对边坡现场实地进行勘查，生成物探结果；
9、s1-2：根据不同物探方法对物探结果进行不同异常特征分析，输出边坡异常特征；
10、s1-3：构建地质资料库，并构建ai边坡地质经验模型，将地质资料库输入ai边坡地质经验模型中进行训练，再将边坡异常特征输入至训练完成的ai边坡地质经验模型中，输出边坡滑移带和破碎带识别结果；
11、s1-4：调用数据反演技术对边坡滑移带识别结果和破碎带识别结果进行反演处理，输出边坡滑移带位置和形态，以及破碎带位置和形态。
12、进一步，所述s1还包括：
13、s1-5：根据滑移带和破碎带的位置和形态，生成多条监测线，并调用优化的遗传算法对多条监测线进行优化迭代，输出最优监测线；
14、s1-6：根据最优监测线对滑移带和破碎带的位置和形态进行灾害度计算，将灾害度在超过预设灾害阈值的滑移带和破碎带处分别布设关键监测点和辅助监测点。
15、进一步，所述s1-5中，调用优化的遗传算法对多条监测线进行迭代优化，输出最优监测线具体为：
16、将生成的多条监测线作为初始种群，提取初始种群中各监测线的属性参数；
17、根据属性参数构建适应度函数，计算各监测线在适应度函数上的适应度值；
18、调用优化算法模拟生成各适应度函数的优化目标值，构建全属性目标函数；
19、预设迭代寻优次数，调用遗传算法根据全属性目标函数对初始种群中的各监测线进行优化迭代，得到全属性目标函数值，直至迭代寻优完成，得到全属性目标函数值最大时对应的监测线及其布设方式。
20、进一步，所述s1-6具体为：
21、获取经过地质资料库训练的ai边坡地质经验模型，并输入预设的灾害度等级和目标边坡滑移带和破碎带识别结果；
22、获取ai边坡地质经验模型输出的目标边坡的滑移带和破碎带的不同灾害度等级；
23、根据不同灾害度等级划分不同监测点属性。
24、进一步，所述s2包括：
25、s2-1：调取在边坡布设的监测点，对关键监测点和辅助监测点钻设孔位；
26、s2-2：在关键监测点孔位内和辅助监测点孔位内埋设三维应力监测传感器，所述三维应力监测传感器的水平主受力y方向与边坡的滑坡方向一致；
27、s2-3：对监测线进行剖面，在监测线剖面线表面与内部三维应力监测传感器间隔安装微破裂检波器，所述微破裂检波器数量至少4个。
28、进一步，所述s3包括：
29、s3-1：通过监测平台与三维应力监测传感器和微破裂检波器进行无线通信，接收三维应力监测传感器和微破裂检波器的监测数据；
30、s3-2：在监测平台中构建目标边坡地质模型，并按照最优监测线和监测点设置在目标边坡地质模型中进行编号处理、位置坐标标记和通信参数设置；
31、s3-3：根据监测点的属性，在监测平台的监测线剖面图上划定不同灾害等级的监测区域；
32、s3-4：根据不同灾害等级的监测区域预设应力预判阈值、应力变化速率预判阈值、微破裂预判阈值；
33、s3-5：监测平台实时接收三维应力监测传感器和微破裂检波器生成的应力监测数据和微破裂数据，并处理生成应力值变化量、应力变化速率和微破裂频率；
34、s3-6：将应力值变化量与预设应力预判阈值进行比对，将应力变化速率与应力变化速率预判阈值进行比对，将微破裂频率与微破裂预判阈值进行比对，输出比对结果。
35、进一步，所述s4包括：
36、s4-本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S1包括：
3.根据权利要求2所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S1还包括：
4.根据权利要求3所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S1-5中，调用优化的遗传算法对多条监测线进行迭代优化，输出最优监测线具体为：
5.根据权利要求4所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S1-6具体为：
6.根据权利要求5所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S2包括：
7.根据权利要求6所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S3包括：
8.根据权利要求7所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述S4包括：
【技术特征摘要】
1.基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：包括：
2.根据权利要求1所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述s1还包括：
4.根据权利要求3所述的基于边坡内岩体微破裂与内应力变化融合分析的预警方法，其特征在于：所述s1-5中，调用优化的遗传算法对多条监测线进行迭代优化，输出最优监测...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海东，吴艳波，康新亮，张国权，刘超，肖勇，胡运兵，康跃明，杨金虎，赵智辉，
申请(专利权)人：山西焦煤能源集团股份有限公司西山分公司，
类型：发明
国别省市：
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