黄山高速滑移弯曲边坡变形机理分析及应急治理对策

黄山高速公路穿行于皖南山区,公路建设过程中,汤口互通A匝道高边坡产生了大范围变形,严重威胁已有构筑物和施工安全。为保证边坡稳定,成立“应急指挥小组”,建立快速反应机制,并采用工程地质测绘、勘探、监测等手段,快速查明边坡结构特征,分析边坡变形机理和稳定性,提出应急治理方案。分析表明,该边坡为层间软弱夹层[JP2]发育的砂泥岩互层型顺向边坡,地质历史上边坡曾发生滑移—弯曲变形,公路施工时对弯曲隆起部位岩体进行开挖,引起坡体产生快速变形,在降雨、开挖等条件下,边坡产生整体失稳的可能性极大。在分析边坡变形机制基础上,应用变形控制理论,确定对边坡采取桩锚结合、综合排水的应急治理措施,并根据变形特点提出了应急治理施工步骤。应急治理措施实施后,边坡变形得到了有效控制,稳定性达到了高速公路的安全要求     

云南红层边坡变形破坏机制及其危害防治研究

通过对云南省内红层岩土工程特性的初步研究以及在红层地区的工程建设实践,分析和介绍了红层岩土体的物理力学特性、红层边坡变形破坏过程-蠕变、剪切、滑移 3 个阶段的特点及红层滑坡呈周期性扩展的机制特征,并结合工程实例,论述了红层边坡变形破坏对工程建设的主要危害-滑坡危害和蠕变危害。根据红层边坡变形破坏特点及工程的性质和安全要求,提出了对红层边坡危害的防治对策。     

高陡边坡变形及其对坝体安全稳定影响研究进展

高陡边坡变形及其对坝体安全稳定的影响,是高山峡谷型流域水利工程施工建设与安全运行所普遍面临的重要科学问题。一是高陡边坡稳定性研究,通过坝体两岸高陡边坡变形监测理论和方法研究,为实现动态反馈提供可靠的分析数据,再评价高陡边坡安全稳定性。二是高陡边坡变形对坝体安全稳定影响研究,通过分析岸坡与坝体间的相互作用,明确高陡边坡变形对坝体安全稳定的影响机制、作用范围和作用程度。在总结上述研究内容进展的基础上,归纳了本研究方向亟需解决的4个关键科学问题：时变监控方法、高精度数值仿真、智能优化反分析、边坡对坝体影响的理论计算方法,认为应进一步开展高陡边坡与坝体间相互影响机制及加固措施研究,为高陡边坡变形及其对坝体安全稳定影响研究提供思路。     

高速公路类土质路堑边坡施工期变形监测预警探讨

高速公路类土质路堑边坡是边坡领域的一种重要类型,在工程特性方面与土质边坡或岩质边坡具有明显差异。深入认识该类边坡的工程特性和失稳机理,对该类边坡施工期间的安全建设以及正常运营期间安全评估具有重要意义。基于高速公路类土质路堑边坡工程地质特点、边坡变形影响因素,结合盘兴高速公路K5滑坡变形监测预警实例,提出了采用位移速度比率作为预警参考值的滑坡预警方法,并在松铜一标ZK5 410～485段左侧边坡成功预警,避免了人员伤亡,减轻了经济损失。为类土质路堑边坡工程设计、工后防治、安全运营提供指导。     

攀枝花露天矿排土场边坡稳定性的三维数值模拟研究

矿山排土场边坡的稳定性评价及安全管理对矿山环境的保护和地质灾害的防治具有重要意义，针对攀枝花露天矿的排土场，在建立其边坡地质模型的基础上，利用FLAC-3D软件，建立了排土场边坡的三维模型，对边坡的稳定性进行三维数值模拟研究，获得了排土场边坡变形破坏的基本特点及稳定性的基本状况，模拟的结果和现场调查的结果基本一致，从而为该排土场边坡的进一步治理提供了依据。针对FLAC-3D不能直接建立几何模型的特点，开发了一个数据前处理程序，可以自动生成与FLAC-3D相匹配的模型数据文件。     

西南大渡河某水电站溢洪道陡槽段雾化边坡稳定性分析

泄洪雨雾入渗导致边坡变形进而影响边坡稳定性的问题已成水电建设的重要工程问题之一。针对西南某水电站溢洪道陡槽段边坡挤压错动带发育、节理裂隙和控制性结构面发育等结构特点,分析该边坡开挖支护后泄洪雾化条件下潜在失稳的边界条件及变形破坏模式。根据边坡所处的地质环境条件,从泄洪雾化对边坡岩体的作用机制入手,得到了雨雾对该边坡稳定性的影响主要为雨雾沿着顺倾坡外拉裂面入渗,影响结构面力学特性,从而影响边坡稳定性。并按结构面类型取不同软化系数,采用数值模拟方法分析了泄洪雨雾入渗后边坡的变形破坏趋势。分析结果表明:在考虑不同的软化系数时,溢0+555.00下游侧边坡岩体稳定性有较大的差别,若以中间值0.75考虑,溢洪道陡槽段边坡的稳定性稍差,可能产生一定规模的剪切蠕动变形或块体失稳,必须加强一定的支护措施保证该处边坡在施工期安全和运营期间的长期稳定性。     

湖北长阳丹水撇洪渠出口左岸边坡稳定性分析及治理

根据对该边坡的变形破坏特征及形成条件分析，属滑移-拉裂型边坡。经受了诸如自重应力、构造应力、卸荷变形、降雨等内外因素作用，斜坡岩体沿软弱结构面发生滑移变形。随着剪裂面上的拉应力集中而产生拉裂缝，一旦破坏面贯通，将导致边坡破坏。用计算和经验相结合的方法确定了潜在滑面的位置，并通过参数反演，对滑坡的稳定性进行了定量评价。通过技术经济比较，针对边坡的形成机制、边坡各个部位的变形发展特点及其重要性，采取了分区治理措施。既达到了治理效果又节省了人力物力，可供从事类似22程评价和治理的22程人员参考。     

220kV盐津变电所填土边坡稳定性研究

针对该填土边坡,介绍了边坡的地质环境背景,描述了该边坡的变形特征,并从地形地貌、地层岩性、地质构造、水文地质条件等场地条件和人类活动等方面对边坡的变形机制进行了分析.结果表明:边坡变形模式是一种推移式蠕滑变形,场地平整填方加载是造成边坡变形的诱发因素,不良的地形地貌、地质结构和地下水条件是导致边坡蠕滑变形的内在因素.基于饱和三轴崮结不排水剪(CU)和排水剪(CD)试验、直剪与反复直剪试验以及岩块单轴抗压强度试验,通过反分析合理地确定了计算参数,通过有限差分软件FLAC3D如对填土边坡进行了变形破坏分析和加固后的稳定性评价.研究结果表明:天然状态下安全系数为1.10:填方堆载后其安全系数为1.03,坡体接近临界状态:抗滑加固后边坡的安全系数为1.27.因此,加固后边坡处于稳定状态.     

边坡变形监测技术现状及新进展

滑坡地质灾害一直是社会高度关注的问题之一,近年来我国多地发生了由地震、降雨、水库运行和工程建设等触发的高边坡过大变形事故,有时甚至导致大型滑坡、泥石流,严重危害到人们的生命和财产安全。边坡变形的监测技术和方法在最近一个时期得到了飞速的发展,在保证边坡稳定性、验证支挡措施效果、提高滑坡预警预报水平等方面发挥了重要的作用。本文在简要介绍传统边坡变形监测技术及其不足的基础上,阐述了近十余年间国内外边坡变形监测技术的最新发展和应用现状,重点分析和对比了分布式光纤传感等新型监测技术的特点。最后,对边坡变形监测技术未来的发展方向提出了一些研究思路。     

某水电站导流明渠边坡倾倒变形分区与治理

倾倒变形体的变形机理控制其变形破坏特征,反映其变形演化规律,直接影响倾倒变形体的工程治理措施类型和方式。首先,通过现场监测数据绘制累计位移曲线,结合克里金插值法,分析西部某水电站导流明渠边坡的倾倒变形破坏特点,并基于分析结果对坡体进行分区,根据不同区域的特点,提出针对该倾倒变形边坡的支护建议。其次,根据导流明渠边坡的工程地质特点,以剖面2-2′为研究对象,利用UDEC进行数值模拟,支护后边坡的破坏区域、塑性区和位移明显减小。在此基础上分析边坡从开挖前到建议支护后的变形破坏演化规律,进而揭示边坡变形机理。研究结果表明,结合克里金插值法的分析,基于监测数据进行坡体分区后的支护建议具有较强合理性。研究成果为倾倒变形体的治理设计提供了一定参考依据。     

大坝安全诊断的混沌优化神经网络模型

为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识。基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位移观测数据全局动力特性,兼具神经网络模型结构优化和动力机制时新的混沌优化神经网络大坝变形预测模型。在工程实例中,由多个度量指标组成量化评价体系,对模型预测性能进行综合评价,结果表明,所建模型比传统BP神经网络和ARMA模型具有更高的预测精度。     

城市地下空间安全监测与预警指标研究

为保障城市地下空间开发利用的安全性,促进城市可持续发展,通过文献调研、现场调查和专家咨询等方法,分析提出城市地下空间监测的五项原则,将监测对象划分为三类：工程结构本体、周围岩土体以及周边环境。将监测指标归纳为变形类、力学类、振动类和宏观状态类共四类,其中变形类指标执行双控要求,其他三种指标执行单控要求。监测趋势预测分析可采用公式法、回归分析法、时间序列分析法、灰色预测法、神经网络法和支持向量机法等。全国各地监测控制值基本一致,但预警分级标准存在地区差异,其中北京市和广州市分级预警具有较大参考价值。目前城市地下空间安全监测存在七项不足：预警分级标准不完善,人工监测效率低,监测参数单一,监测信息缺少共享协同,测量精度较低,重监测轻预测以及缺乏数据融合和机器学习应用。针对这些问题,可采取七项措施进行改进：建立合理预警分级标准,发展自动化与智能化监测,多参数综合监测,应用远程监测与云平台,开发高精度测量设备,监测和预测并重,以及数据融合与机器学习应用。     

软岩隧道大变形预警分级研究及发展趋势

为实现隧道大变形段的准确预警分级及发展趋势评价,本研究以隧道大变形监测成果为基础,先利用多种评价判据构建隧道大变形预警分级模型,并利用优化长短时记忆神经网络构建大变形预测模型,以实现现状预警分级和发展趋势评价的综合研究。实例分析表明:不同判据评价得到的大变形预警等级存在一定差异,按不利原则,得到大变形段的预警等级为Ⅳ级-红色,应闪光、声音警示,并暂停施工、商讨对策,以切实保证施工安全。同时,通过大变形预测,得到其预测结果的平均相对误差均小于2%,验证了该文预测模型的有效性,且外推预测得出隧道变形仍会持续增加,并无收敛趋势,建议加快大变形加固处理,以避免造成塌方灾害。     

基于ICEEMD-ICA准则进行数据处理的基坑变形组合预测研究

为确保基坑变形的高精度预测，基于基坑现场变形监测成果，先利用ICEEMD-ICA准则进行数据处理，即将变形数据分解为趋势项和随机项，再通过ISFLA-RVM-GRNN模型实现其组合预测。最后，再引入若干传统预测模型进行类似预测，通过预测结果对比，验证本文组合预测思路的合理性。实例分析表明：ICEEMD-ICA准则能实现基坑变形数据的合理分解，其分解能力要优于传统分解模型，且在5个监测点的预测结果中，ISFLA-RVM-GRNN模型的预测精度较高，预测结果的平均相对误差间于1.97%～2.07%。经外推预测，得基坑变形趋于稳定方向发展。同时，通过不同模型预测结果的对比性验证，得出ISFLA-RVM-GRNN模型相较传统预测模型具有更优的预测效果，验证了其构建思路是合理有效的。     

矿山边坡地表变形的PSO-ELM预测模型

为提高矿山边坡地表变形预测模型的精度,从矿山边坡地表变形影响因素角度考虑,建立了基于粒子群优化（PSO）极限学习机（ELM）的矿山边坡地表变形预测模型。结合经典的粒子群优化算法和极限学习机方法,提出矿山边坡地表变形影响因素同地表变形数值之间的耦合关系;采用中煤平朔安家岭露天矿区矿山边坡地表变形及影响变形因素的采集数据,应用ELM建立预测模型,并应用PSO对ELM预测模型的输入层与隐含层的连接权值、隐含层阈值进行优化,以提高其预测精度。研究表明,经过PSO的优化,将预测模型的最大相对误差（4.705×10^-8）、均方误差（6.243×10^-5）及均方根误差（0.008）等预测误差参数分别降低到1.516×10^-8,1.158×10^-5和0.003,说明PSO-ELM预测模型具有更高的预测精度,该预测模型可在后续研究中进一步应用于矿山边坡地表变形预测中,以期提升矿山生产安全。     

基于控制区间牵引算法的地下施工变形预测

变形是地下结构施工安全状态的重要评价指标。针对数据驱动变形预测方法中地下施工动态影响因素难以量化这一问题,提出了基于控制区间牵引算法的地下施工变形预测模型。以双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）对变形监测时间序列进行预测,以数值模拟在关键施工阶段处的结果为牵引点。根据实测值随阶段更新牵引点,并基于注意力机制双向长短时记忆网络（Bi-LSTM-AM）以牵引点修正数据驱动模型在控制区间的预测结果,实现更准确、更智能的地下施工变形预测。设置牵引相对权重,使模型可自适应判断当前合理牵引程度,准确融合了Bi-LSTM与数值模拟的结果。通过相关历史案例与数据,验证了牵引预测模型的有效性。依托西安市西咸新区丰镐三路地下通道上跨地铁1号线自动化监测实例,采用牵引算法预测了地下结构变形。结果表明：在关键施工阶段处,牵引作用改善了数据驱动预测方法存在的滞后问题,各阶段误差平均降低了24.34%;不断优化的牵引点逐渐趋近真值,降低了数值模拟出现偏差时造成的影响。该方法可为地下施工变形预测问题提供新途径。     

润扬长江公路大桥北锚碇基础施工变形的智能预测——工程实录研究

在应用软科学理论于岩土工程问题变形预测与分析的基础上,结合润扬长江公路悬索大桥北锚碇基础所进行的施工变形监控与预测工作实践,在现场系统开展了对该处特深、特大型锚碇基坑变形的人工智能神经网络多步滚动预测研究,保证了工程施工的安全及其环境维护。进而,与常规采用的传统方法相比,论述了本项研究的创意性。本文采用工程实录方式作了扼要表述。     

重庆巫山县望霞危岩体破坏及变形失稳预测

望霞危岩历史上多次发生山体崩滑变形破坏,最近两次大的危岩变形破坏都发生在雨季过后的10月份。鉴于此从危岩体区域地质背景、降雨、岩体结构等几个方面分别论述了产生崩塌灾害的原因,同时根据危岩体各段的变形特征及监测资料分析。认为,望霞危岩体的产生和发展,主要受控于特殊的地质构造环境和临空的高陡边坡条件,在持续性降雨的诱发下使危岩体多次失稳。结合2010年10月21号灾变后的监测数据,该危岩体总体变形趋势持续增大,还可能再次发生破坏,为此作者采用指数平滑法预测模型,以危岩的变形值和变形速率为判据,对危岩再次失稳时间进行动态跟踪预报,根据危岩的实际情况,对部分监测点位移进行了试验性及验证性的建模和预测,取得了较高的预测精度。对该危岩体的防治施工及确保长江航运安全具有重要的意义。     

A simple definition of a landslide

This study makes a significant progress in addressing the challenges of short-term slope displacement prediction in the Universal Landslide Monitoring Program, an unprecedented disaster mitigation program in China, where lots of newly established monitoring slopes lack sufficient historical deformation data, making it difficult to extract deformation patterns and provide effective predictions which plays a crucial role in the early warning and forecasting of landslide hazards. A slope displacement prediction method based on transfer learning is therefore proposed. Initially, the method transfers the deformation patterns learned from slopes with relatively rich deformation data by a pre-trained model based on a multi-slope integrated dataset to newly established monitoring slopes with limited or even no useful data, thus enabling rapid and efficient predictions for these slopes. Subsequently, as time goes on and monitoring data accumulates, fine-tuning of the pre-trained model for individual slopes can further improve prediction accuracy, enabling continuous optimization of prediction results. A case study indicates that, after being trained on a multi-slope integrated dataset, the TCN-Transformer model can efficiently serve as a pre-trained model for displacement prediction at newly established monitoring slopes. The three-day average RMSE is significantly reduced by 34.6% compared to models trained only on individual slope data, and it also successfully predicts the majority of deformation peaks. The fine-tuned model based on accumulated data on the target newly established monitoring slope further reduced the three-day RMSE by 37.2%, demonstrating a considerable predictive accuracy. In conclusion, taking advantage of transfer learning, the proposed slope displacement prediction method effectively utilizes the available data, which enables the rapid deployment and continual refinement of displacement predictions on newly established monitoring slopes.     

山区公路路基边坡地质灾害远程监测预报系统开发及应用

针对山区公路路基边坡点状分布、数量较多、规模相对较小且易受人类活动和环境变化影响的特点,确立了以位移和降雨量为主的监测原则,基于GPRS技术,集成触发式位移计、容栅式雨量计、数据采集传输模块和太阳能供电装置,形成了经济、节能、高效的单体边坡远程监测硬件系统。采用Visual C++网络编程技术,以SQL Server2005为数据库平台,开发了地质灾害远程监测预报软件系统,实现了数据的远程实时接收和可视化分析管理。由于公路边坡变形破坏模式多样,系统还集成了多种时间预测模型,建立了边坡变形预报模型库。通过在常吉高速公路的安装运行,系统成功地进行远程实时监控,保障了极端天气下公路的安全运营。