不同环剪条件下三峡库区童家坪滑坡滑带土强度特性

研究不同环剪条件下库岸堆积层滑坡滑带土强度特性对滑坡稳定性评价具有重要意义。针对目前在库岸堆积层滑坡滑带土力学特性方面研究薄弱的问题, 以三峡库区童家坪滑坡滑带土为研究对象, 采用ARS-E2环剪仪开展了不同剪切速率下的剪切试验, 研究了等速剪切、加速剪切以及减速剪切作用下滑带土强度变化特征。试验结果表明: 滑带土试样在恒定的低速剪切条件下更容易得到稳定的残余强度, 并且达到峰值强度后易出现"应变软化"现象; 在相同剪切应力条件下, 滑带土加速环剪和减速环剪的剪应力变化趋势基本一致, 与法向应力均呈正相关关系; 剪切速率的变化会显著影响滑带土峰值黏聚力的大小。研究成果揭示了不同环剪条件下滑带土力学特性, 可以为揭示库岸堆积层滑坡变形破坏的力学机制提供理论依据。      

基于物理模型试验的多层滑带堆积层滑坡—抗滑桩受力特征

研究抗滑桩的受力特征是进行抗滑桩设计工作的关键。我国三峡库区部分堆积层滑坡发育多层滑带,而目前抗滑桩的设计方法仅针对单层滑坡,因此,对多层滑带堆积层滑坡—抗滑桩受力特征的研究具有重要意义。基于三峡库区堆积层滑坡工程地质特征,开展了多层滑带堆积层滑坡物理试验模型,在滑坡的后缘施加推力来模拟滑坡演化过程,同时监测滑坡—抗滑桩体系的多场信息。试验结果表明,在多层滑带堆积层滑坡的演化过程中,桩身受力表现出了很好的规律性。根据坡表位移的变化趋势,将滑坡演化分为4个阶段,在此基础上对桩身受力进行分析。滑坡推力分布图式中出现了4个极大值,土体抗力分布图式中出现唯一最大值,该试验结果为抗滑桩的设计提供了一定的理论支持。      

基于模型试验的动水驱动型顺层岩质滑坡启滑机制初探

动水驱动型顺层岩质滑坡数量多、灾害频发、危害大, 是滑坡地质灾害领域的研究重点, 但目前对于滑坡启滑机制的认识仍不充分, 滑坡的准确预报还面临巨大挑战。鉴于此, 以含软弱夹层的中倾角顺层岩质滑坡为研究对象, 通过构建理想的单层滑带滑坡物理模型, 开展了一系列动水作用下的滑坡模型试验研究。结果表明, 动水作用下顺层岩质滑坡从开始变形至失稳滑动需经历初始变形、缓慢变形、加速变形和失稳破坏4个阶段, 而各个阶段的演化特征与滑面粗糙度和倾角密切相关。滑面倾角越大或粗糙度越小, 滑坡体从开始变形至失稳滑动所需的时间则越短; 相应地, 坡体加速变形阶段越不明显, 滑坡破坏的突发性越强。滑带内的渗流冲蚀作用会使滑带土中的骨料流失, 导致其抗剪强度降低, 进而引发坡体滑动。与此同时, 上覆坡体的压剪作用以及变形演化过程亦将反过来影响冲蚀强度。基于滑带土黏聚力随水力梯度和冲蚀时间的变化关系, 提出了渗流驱动下滑带土黏聚力演化模型, 可较好地描述滑带土黏聚力的退化过程。滑面粗糙度的存在不仅显著影响了滑带的冲蚀劣化规律, 还改变了滑带不同区域的破坏模式。此外, 通过考虑滑面粗糙度对滑带不同区域破坏模式的影响, 开展了动水多效应关联分析, 建立了滑坡地质体力学分析模型, 实现了动水作用下顺层岩质滑坡动态稳定性的有效评估。本研究成果可为实际动水驱动型顺层岩质滑坡的预测和防治提供理论参考。      

呷爬滑坡滑带土蠕变特性及其稳定性

水库滑坡变形破坏受其岩土体蠕变特性及环境因素的影响。当滑坡进入加速变形阶段后,变形骤然增大,失稳概率增加。为了研究滑坡岩土体蠕变特性及其稳定性,选取锦屏一级水电站呷爬滑坡为研究对象,采用坡表位移监测曲线分析与室内三轴蠕变试验相结合的方法,建立了Burgers蠕变模型结合FLAC3D软件进行了滑坡稳定性研究。分析坡表位移-时间曲线发现,坡体变形特征与一般滑坡土体的蠕变特征具有相似性,滑带土室内三轴蠕变试验结果表明,滑带土变形可划分为瞬时蠕变、减速蠕变与稳定蠕变3个阶段,同时其瞬时变形量、稳定蠕变速率均随围压以及应力水平的增大而增大。基于滑带土蠕变特性的Burgers蠕变模型的计算结果,对比了常规强度折减法与考虑蠕变的强度折减法的滑坡稳定性系数,计算结果表明呷爬滑坡目前处于稳定状态,在一个计算周期内考虑蠕变的强度折减法较常规强度折减法的稳定性系数下降了0.04,因此,揭示滑坡土体蠕变特性并在此基础上研究其稳定性具有实际意义。      

黄土-红层接触面滑坡稳定性可靠性分析

针对黄土-红层接触面滑坡存在的变异性、随机性、不确定性,为了充分考虑其影响因素,利用Monte Carlo法的基本原理,结合传递系数法建立滑坡稳定性可靠性分析的状态功能函数,从而得到以失稳概率Pf和可靠性β为指标的滑坡稳定性可靠性分析结果。以天水-陇西滑坡密集带中典型的黄土-红层接触面滑坡为例,通过现场勘察、室内实验、理论分析等,分析了滑坡基本特征、岩土体性质以及影响因素。在分析滑坡形成机制的基础上,统计分析滑带土黏聚力c、内摩擦角φ得到其均值、标准差、变异系数、分布规律等,借助VC++程序设计,从而计算得到该滑坡失稳概率和稳定性可靠性。由分析结果可知,该方法得到的滑坡稳定性与传统稳定性分析方法基本一致;该方法从多角度、多指标综合分析了滑坡稳定状态,提高了滑坡稳定性评价精度。      

基于环剪试验的复活型低速滑坡活动机理

金坪子滑坡是距离金沙江乌东德水电站大坝下游最近的一处巨型滑坡，其Ⅱ区沿底滑带复活后已持续低速蠕滑超过百年，是乌东德水电站枢纽区最大的地质灾害隐患点。为弄清该滑坡复活后的长期低速活动机理以及再次加速蠕变破坏的条件，针对滑带附近土样的力学性质以及特征强度，通过不同剪切速率、不同黏粒含量以及不同应力条件的室内环剪试验进行了测试。研究 结 果 表 明，金 坪 子 滑 坡Ⅱ区复活后长期低速蠕滑的原因在于
滑带土残余强度由初次破坏的负速率效应转变为强度与剪切速率成正比的正速率效应，滑坡的活动是滑带土黏性流变特征的表现。滑坡再次发生加速蠕变破坏需要克服一个比剪切带残余强度略高的峰值强度，否 则 受 滑 带土的黏性阻滞效应滑坡将长期处于稳定蠕变的状态。滑坡雨季运动较快的原因是降雨引起滑体容重的小幅度增加，导致低速蠕变活动加快，但不至于进入加速蠕变阶段。      

基于物理模型试验的多层滑带滑坡变形演化特征

滑坡变形演化特征一直是滑坡灾害预测与防治领域急需解决的关键问题, 但对于多层滑带滑坡的变形演化特征却少有研究。以物理模型试验为手段建立了三层滑带滑坡物理试验模型, 完成了多层滑带滑坡变形演化全过程的模拟。基于PIV技术获取坡表位移数据, 通过柔性测斜仪监测滑坡深部位移, 同时布设土压力盒获取滑坡内部土压力的变化情况, 实现了多层滑带滑坡演化过程多参量数据分析。试验结果表明, 多层滑带滑坡破坏过程可分为初始、等速、加速和破坏4个阶段。不同破坏阶段滑坡的主要变形区域不同, 下层滑体受到上层滑体牵引作用, 在重力和推力作用下滑坡变形逐渐向浅层发展。变形过程中滑坡应力逐渐向滑带集中, 滑坡推力沿埋深方向呈多级梯形分布。加速变形阶段滑带处应力迅速增大, 滑坡体内产生多层应力集中带, 滑带位置推力变化与滑坡位移显著相关。      

长期静水浸泡对三峡库区滑带土物理-化学-力学性质的影响

三峡水库蓄水使得库岸大量土体长期处于浸泡状态,导致土体软化从而诱发滑坡失稳。为研究长期浸泡对滑坡土体物理-化学-力学性质的影响,以马家沟滑坡原状滑带土为对象开展了浸泡软化试验,通过比较不同浸泡时间滑带土的粒度分布、界限含水率、化学与矿物成分、剪切特性等特征,探讨了滑带土浸泡软化机理。研究结果表明:浸泡过程中滑带土中Ca2+、Mg2+等离子流失较多,但矿物成分无变化;浸泡后滑带土出现阶段性粒度细化现象,液塑限和塑性指数均随黏粒含量增加而增大;随着浸泡时间增加,滑带土应力应变关系在低法向应力下由强软化型变为弱软化型,在高法向应力下由软化型变为硬化型;滑带土抗剪强度参数随着浸泡时间增加呈指数形式降低,黏聚力c降低程度大于内摩擦角φ。研究成果可以为水库滑坡稳定性评价提供理论依据。      

库水位下降及降雨作用下麻柳林滑坡稳定性评价与预测

研究库水位升降与降雨影响下三峡库区堆积层滑坡的稳定性变化特征,并对其进行预测具有重要意义。建立了三峡库区万州区麻柳林滑坡的地质模型,基于P Ⅲ型分布曲线对降雨重现期进行分析后共设置了12种计算工况;利用Geostudio软件对滑坡稳定性进行了模拟。结果表明:库水位下降和降雨入渗均会使滑坡稳定性系数减小,不仅变化幅度与库水位下降速率和降雨强度均为正相关关系,而且滑坡稳定性对于降雨条件更加敏感。2种最不利工况条件下的滑坡稳定性系数分别为0.95和0.949,此时滑坡失稳破坏。利用灰色模型对最不利工况下的滑坡稳定性系数进行了滚动预测,其MAPE为2.86%,MSE为0.033,预测精度优于多项式模型。      

郴州市某煤系地层滑坡成因机制及滑动过程分析

本文以郴州市龙家背滑坡为研究对象,分析该滑坡的成因过程及机理。经勘察研究发现,此滑坡属推移式与牵引式复合型的岩土混合滑坡,破坏模式为典型的拉裂-蠕滑缓动型变形破坏模式。郴州独特的煤系地层是滑坡产生的主要内因,通过UU试验分析二叠系上统龙潭组页岩煤系地层特殊岩土力学性质,总结其力学参数随含水率的升高显著下降的变化规律,并分析对比滑带土室内试验结果,发现经地下水软化后的滑带的含水率约为35%,强度较干燥状态下降约71.4%;坡脚切方施工是最终形成复合式滑坡的触发因素,运用改进毕肖普法计算挖方前后坡脚土体的稳定性,坡体稳定性系数由1.13下降至0.93,坡体失稳滑动。郴州市山岭地区独特的煤系地层,加之春秋多暴雨的特殊气候条件,在工程建设中极易触发产生滑坡等次生灾害。本文依托此龙家背滑坡,分析其破坏过程及成因机理,为今后城市建设中的灾害防治提供参考和理论支持。     

Mechanical analysis for progressive failure of debris landslide

It is of significance to research failure mechanism of debris landslides that are widespread in the Three Gorges Reservoir Area. Based on the statistical analysis of the developmental law and failure mode of debris landslides in the Three Gorges Reservoir, the mode of progressive failure is found. The mechanical model for progressive failure of debris landslides with two slip bands is also established by applying slice method. According to the results of the downslide force between adjacent slices, if the downslide force of lower slice is larger than zero, the slice fails along the major sliding surface, otherwise it is stable. In result, the failure range is obtained. The stress function can be determined through dimensional analysis of failure slice. According to static boundary conditions of the slice, stress state of any point in the slice can be obtained. Then stress state of any point in the secondary slip band can also be established. The failure of the secondary slip band is judged on the basis of Mohr-Coulomb failure criterion. Therefore, a mechanical method is proposed to analyze the progressive failure of debris landslide with two slip bands.     

三峡库区麻柳林滑坡变形特征及演化模拟

在库水位波动和降雨作用的共同影响下，库岸滑坡的变形规律往往更为复杂。以三峡库区麻柳林滑坡为例，基于野外调查、钻探编录、深部位移监测以及数值模拟等手段，分析了库水位波动和降雨作用下滑坡变形特征及演化规律。结果表明:麻柳林滑坡在粉质黏土层和块石层交界处发育一个次级滑带，目前该滑坡主要沿次级滑带运动，导致次级滑动的原因与坡体物质的差异性有关；S_i(S_f)指标分析法揭示滑坡的滑带还未完全破坏，滑坡仍处于蠕变状态；根据三峡水库水位调度规律，将一个完整水文年划分为6个阶段，数值模拟结果表明滑坡在库水位缓慢下降阶段变形速率较小、在快速下降阶段和低水位阶段变形速率持续增大、在快速上升阶段和缓慢上升阶段以及高水位阶段变形速率则保持平稳。其中，降雨的直接影响和降雨导致库水位波动进而对滑坡变形造成的间接影响，使得麻柳林滑坡在低水位阶段的变形显著增加、稳定性最差，应加强该时段内滑坡的监测和预警。      

Building vulnerability evaluation in landslide deformation phase

Building vulnerability evaluation is important in the risk assessment on earthquake and flood hazards. But for landslide hazard, it is also a very important part for the people in buildings. Most discussions or researches about building vulnerability are for landslide failure, few for landslide in deformation phase. For this objective, this paper discussed about building vulnerability evaluation using Zhaoshuling landslide as an example Zhaoshuling landslide named located in the Three Gorges Reservoir Area, China. After a field survey on the geological condition of landslide, detailed field investigation on the buildings’ location and structure is carried out. To get landslide surface deformation, numerical simulation method is used under the combining condition of water fluctuation and rainfall. Then building deformation and probable damage degree is analyzed according to landslide surface deformation and the relative theory in mining. Based on the national standard building damage classification system, the vulnerability of all the buildings on the landslide is semi-quantitatively evaluated.     

基于物理模型试验的滑坡-抗滑桩位移场变化特征

滑坡-抗滑桩体系演化机理是滑坡灾害防治的重要理论基础,其中桩土相互作用是滑坡-抗滑桩体系中的关键,而位移场是相互作用的重要表征之一,因此,对滑坡-抗滑桩体系位移场的研究具有十分重要的工程意义。以物理模型试验为手段,基于三峡库区堆积层滑坡工程地质特征,建立大型物理试验模型,通过逐级施加荷载来模拟滑坡后缘推力,采用高速摄像机及粒子图像测速技术等获取滑坡坡表与桩顶位移数据,定量分析了体系位移场变化特征。试验结果显示:在滑坡-抗滑桩体系演化过程中,坡表位移场变化呈现出很好的规律性,这为桩土相互作用研究机理起到了一定的推动作用。      

Displacement characteristics and prediction of Baishuihe landslide in the Three Gorges Reservoir

In order to reach the designated final water level of 175 m, there were three impoundment stages in the Three Gorges Reservoir, with water levels of 135 m, 156 m and 175 m. Baishuihe landslide in the Reservoir was chosen to analyze its displacement characteristics and displacement variability at the different stages. Based on monitoring data, the landslide displacement was mainly influenced by rainfall and drawdown of the reservoir water level. However, the magnitude of the rise and drawdown of the water level after the reservoir water level reached 175 m did not accelerate landslide displacement. The prediction of landslide displacement for active landslides is very important for landslide risk management. The time series of cumulative displacement was divided into a trend term and a periodic term using the Hodrick-Prescott(HP) filter method. The polynomial model was used to predict the trend term. The extreme learning machine(ELM) and least squares support vector machine(LS-SVM) were chosen to predict theperiodic term. In the prediction model for the periodic term, input variables based on the effects of rainfall and reservoir water level in landslide displacement were selected using grey relational analysis. Based on the results, the prediction precision of ELM is better than that of LS-SVM for predicting landslide displacement. The method for predicting landslide displacement could be applied by relevant authorities in making landslide emergency plans in the future.