白家包滑坡变形机制的模型试验研究

为研究白家包滑坡变形机制及变形趋势,采用模型试验方法模拟了降雨和水库水位综合作用下的滑坡变形规律,通过倾斜加载方式分析了滑坡可能失稳破坏形式,获取了滑坡失稳后的运动特征。结果表明,滑坡在水位骤降下变形显著,前缘先于后缘,滑速较快,入江方量大,失稳后具备致灾动力条件。     

三峡库区白家包滑坡频发微震下动力响应机制分析

三峡库区微震级低烈度地震频发,但相关研究较少,因此以三峡库区白家包滑坡为研究对象,耦合运用Geo-Studio中Quake、Seep、Slope模块模拟分析该滑坡频发微震下的动力响应情况。结果表明,由于能量传输耗能,后缘记录点位移小于前缘,且由于表层放大效应,上部记录点位移大于下部;滑坡整体呈现出不同程度的加速度放大作用,且前缘整体放大倍数大于后缘,表层大于内部,与动态位移分析一致;滑坡仅175m水位附近发生微弱液化,随着地震的持续,液化区沿滑体表面向下蔓延扩大,其他位置滑面无液化迹象,因此考虑不同因素的两种Quake应力法稳定系数时程曲线完全一致,且当滑面平均加速度大于临界值时,稳定系数小于1,由于地震持时较短,不会整体失稳,仅发生不可逆累进塑性变形。     

基于小波分析和灰色BP神经网络的滑坡位移预测

滑坡位移时间序列预测对滑坡灾害预警和防治具有重要意义。滑坡位移时间序列具有高度的非线性特征,含有大量噪音且采用常规非线性模型难以准确预测。对此,提出基于小波分析(WA)—灰色BP神经网络的滑坡位移预测模型。该模型先采用小波分析法将滑坡位移时间序列分解为不同频率分量的滑坡子位移,然后采用灰色BP神经网络对各滑坡子位移进行预测,在此基础上将预测得到的各子位移值相加,最终得到预测出的滑坡位移值。以GPS监测获得的郑家大沟滑坡#1监测点的位移时间序列为例,采用WA-灰色BP神经网络模型对其位移进行预测,并与WA-BP神经网络模型及未进行小波分析的单独灰色BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,WA-灰色BP神经网络模型准确预测出郑家大沟滑坡#1监测点的位移值,且具有比WA-BP神经网络模型和单独灰色BP神经网络模型更高的预测精度。     

基于小波神经网络的福利院滑坡深部位移预测研究

针对滑坡位移监测较为复杂的问题,基于福利院滑坡处水文地质工程地质条件,将BP小波神经网络预测模型引入滑坡变形监测预报中,预测了福利院滑坡变形趋势,并与BP神经网络的预测结果做了比较.结果表明,BP小波神经网络预测结果明显优于Bp神经网络,且训练次数大幅减少、自适应能力强、预测精度高.     

三峡水库蓄水条件下树坪滑坡变形特征及稳定性分析

为了解三峡水库蓄水对树坪滑坡的影响,基于监测资料分析了滑坡位移随水库蓄水变化的规律,采用有限元分析软件Geo-studio分析了各蓄水阶段树坪滑坡的渗流场、位移场和稳定性变化特征。结果表明,水库蓄水过程可分为125~139~135m、135~156~145m和145~175~145m三个阶段,每个蓄水阶段对树坪滑坡的影响程度不同;库水位上升时滑体内地下水浸润线呈内凹趋势,库水位下降时滑体内地下水浸润线呈外凸趋势,且凹凸程度与运行水位差正相关;第一阶段蓄水过程主要引起树坪滑坡前缘局部变形,第二阶段蓄水过程中滑坡前缘变形量增大且变形逐步向滑坡中部发展,第三阶段蓄水过程中滑坡前缘及中部变形量明显增大,变形逐渐向后发展。最后根据树坪滑坡变形机理,提出了防治措施。研究成果可为三峡库区管理提供理论依据。     

Gauss-Newton-ANN算法在滑坡位移预测中的应用

针对滑坡位移随时间变化具有非线性及难以预测预报的特征,基于人工神经网络的基本原理提出了基于Gauss-Newton的人工神经网络优化算法,并以清江隔河岩库区墓坪滑坡为例进行了计算.结果表明,采用该方法计算的预测位移与实测位移变化特征基本吻合,可供类似滑坡位移预测参考.     

库水位下降速率对库岸老滑坡间歇性复活的影响

库水位波动对库岸涉水滑坡的变形失稳有重要影响,以白家包滑坡为例,根据野外勘察资料和GPS监测数据分析滑坡变形特征,利用Geo-Studio软件对不同工况下滑坡渗流场和位移变形进行了模拟分析,并研究了滑坡在6种不同工况下的稳定性。结果表明,白家包滑坡位移变形呈阶梯陡坎状,间歇性增长,滑坡变形规律与库水位调度规律同步吻合;库水位下降主要影响滑坡前缘,库水位下降速率越大,位移变形速率越大,位移变形量越大;库水位下降时,稳定性系数一直减小,下降速率越大,滑坡越容易发生失稳破坏。     

库水位变化条件下堆积体滑坡变形特征及稳定性分析

为研究库水位变化条件下堆积体滑坡的变形特征及稳定性,以三峡库区某典型堆积体滑坡为例,结合已有的监测资料,分析了变形与时间、变形与水位之间的变化规律,并采用FLAC二维数值模拟方法,建立了数值模型,分析了库水位变化条件下滑坡内的应力应变情况。结果表明,库区回水对滑坡的变形和稳定性影响巨大;二维数值计算的变形位移场与现场监测的位移基本吻合,说明数值计算可以较好地模拟库水位变化条件下的堆积体应力应变情况。     

降雨条件下堆积层滑坡位移响应试验及预测

堆积层滑坡变形演化与降雨关系密切,为研究降雨条件下堆积层滑坡变形演化规律及发展趋势,开展了周期降雨条件下堆积层滑坡模型试验,深入分析堆积层滑坡位移变化特征及其与降雨之间的响应关系,并以此为依据,运用位移时间序列进化-支持向量机方法,建立降雨因子与位移时序趋势项之间的学习预测模型,并通过Matlab编程求解。结果表明,在周期间断性降雨作用下,堆积层滑坡位移响应具有显著的跃阶性和滞后性,建立的周期降雨影响因子与周期项位移之间的预测模型是必要且有效的,模型能产生较符合实际的位移响应趋势。研究成果可为降雨条件下堆积层滑坡位移预测提供参考。     

三峡库首区某滑坡变形特征及影响因素分析

针对库区地质灾害的特点,以三峡库首区秭归县某滑坡为例,基于近年来GPS位移监测、库区降雨与水位变化资料,分析了滑坡的变形特征,并研究了降雨与库水位变化因素对滑坡变形的影响.结果表明,该滑坡变形区呈推动式变形特征,其水平累积位移曲线具用期性台阶状位移特征,且受降雨和库水位变化影响较大,两者联合作用影响更大.     

灰色关联的模糊综合评价法在三峡库区巴东段滑坡危险性评价中的应用

三峡库区建成后,新生滑坡或受库水影响的复活型滑坡多达4 000余处,进行滑坡危险性等级评价为其中的关键工作之一。以模糊综合评价法为基础,采用正态分布函数确定隶属度函数,构建一级模糊综合评价矩阵;引入灰色关联分析法计算危险评价影响因素权重的大小,结合一级模糊矩阵,经过模糊运算后,得出滑坡危险等级的灰色模糊综合评价结果;基于灰色关联的滑坡危险性等级综合评价模型,对滑坡的危险性进行客观的量化评价,将滑坡的危险性分为5个等级,以三峡库区巴东段的6个重点滑坡体为例进行危险性等级评价,并与该地区的滑坡危险性灾情进行比较。结果表明,研究方法和结果能较准确地反映滑坡危险等级情况,可应用于滑坡危险性等级评价中。     

开挖条件下大礼溪滑坡变形机理分析

为分析开挖条件下大礼溪滑坡变形机理,根据现场调查,并结合滑坡变形特征,运用定性评价方法分析了滑坡的变形发展过程及其机理;发现软弱易风化的粉砂质泥岩坡体、不利的层状同向坡体结构及发育的节理构造是滑坡发生的内因;人工开挖与爆破引发的地震是引发滑坡的外因,降雨作用加速了滑坡变形。最后,通过数值模拟分析开挖条件下滑坡的应力场与位移场的变化,发现滑坡的应力调整与位移变化均具有渐进式变化的特点,分布在滑坡前缘、中部和后缘观察点最小总应力的平均值分别为18.347、-21.888、-76.450kPa;位移平均值分别为147.83、111.14、39.29mm。研究成果对防治滑坡灾害有重要意义。     

三峡库区秭归县沙镇溪镇岩质顺层滑坡发育规律

研究岩质顺层滑坡发育规律对岸坡稳定有重要意义。以三峡库区秭归县沙镇溪镇为研究区,在野外调查和数理统计基础上,分析了岩质顺层滑坡的岸坡结构、空间分布和滑面形态。结果表明,该区主要发育缓倾顺层坡和中倾顺层坡;岩质顺层滑坡均发育在侏罗系软弱互层地层中,软弱夹层对滑坡稳定性起控制性作用;折线式滑坡地层倾角为30°~40°,一般发育在中倾顺层坡中,下滑力主要为滑坡中后部滑体重力,滑坡前部为阻滑段,主要受库水位上升影响。直线式滑坡地层倾角约20°,一般发育在缓倾顺层坡中,下滑力主要为滑体重力,抗滑力主要来自滑带抗剪强度,主要受降雨影响。研究成果可为岩质顺层岸坡滑坡稳定性评价和预警预报提供参考。     

大型岩质水库滑坡复活变形过程的影响因素分析

鉴于识别处于复杂环境下的滑坡体变形影响因素是目前滑坡变形机理研究的重点。以三峡库区木鱼包滑坡为例,基于监测数据识别出滑坡变形的阶跃段,统计得出阶跃段往往出现于高库水位阶段,约在175.0～165.0m之间波动。应用格兰杰因果检验得出库水位高程变化将导致滑坡阶跃段的出现,并进一步以Geo-Slope模拟实际库水位波动与不同库水位变化速率下滑坡稳定性的变化。结果表明,木鱼包滑坡的阶跃段出现与稳定系数下降段相对应,均处于库水位的高水位阶段,且库水位处于172～175m时滑坡稳定性系数将接近最小值,确定了滑坡复活变形的影响因素是高库水位阶段。研究成果对滑坡的复活变形机理研究及防灾预警均具有重要意义。