黑方台焦家4号黄土滑坡发育特征及滑动机理

20世纪60年代以来,大量的灌溉系统在黄土地区建设运营,解决了农业的干旱问题,但同时灌溉也诱发了大量的滑坡。其中,2015年1月28日20:00,甘肃省永靖县焦家村发生了一起中等规模的黄土滑坡,滑坡严重影响其下方309国道线和六盘峡水库的安全。采用对裂缝分布、水文地质的调查,结合低空摄影测量、精细工程地质测绘、室内三轴试验等研究方法,对焦家4号滑坡的基本特征进行了分析,对形成滑坡的成灾机理有了初步认识。结果表明:(1)滑坡发生前,后缘裂缝有明显的变形情况;(2)滑坡滑动距离为548.3 m,体积为15.35万m~3,面积为6.6万m~2;(3)饱和黄土应力应变模式表现为强烈的应变软化剪缩型,并具有一定的静态液化特性;(4)滑坡是饱和黄土层静态液化引起的。     

基于经验统计的弃渣场失稳致灾距预测模型研究

弃渣场失稳滑坡是一种严重的山地灾害,而对其致灾距离的预测对于灾害的防治具有重要意义。通过收集多组山地灾害数据,并经过处理后提出了滑坡碎屑流致灾距的经验预测模型,并基于此,进一步提出了弃渣场失稳滑坡致灾距的经验预测模型,模型考虑了弃渣体内部因素可能造成的影响,并通过数据拟合对模型的适用性进行了验证。其研究成果具有一定的推广价值。     

锚索格构梁受力分布的现场模型试验研究

通过开展锚索格构与碎石土滑坡相互作用的现场模型试验,研究了格构梁在滑坡推力作用下的受力分布规律。得到以下结论:在锚索约束力的作用下,格构梁的横梁、竖梁受力特征基本相似,节点处受力最大,靠近梁中部受力逐渐减小;在滑坡推力作用下,格构横梁最上排的变形最剧烈,受力最大,中间的一排次之,最下排受力最小,格构横梁从上往下的荷载分担比为70%~85%;在同一滑坡推力作用下,格构横梁和竖梁弯矩分布特征基本相同,节点处正弯矩最大,格构梁中部负弯矩最大,最大正弯矩是最大负弯矩的1.6~2.0倍。另外,还讨论了试验中土压力测试值误差较大的原因。     

滑坡面位移特征及其应用

论述了滑坡坡面位移特征，提出了根据坡面位移矢量确定滑坡滑动面、预报滑坡发生时间的原理和方法。     

库水升降速率对老蛇窝滑坡稳定性影响分析

通过监测资料分析和滑坡稳定性数值计算,探讨了三峡库水位在不同升降速率下对老蛇窝滑坡稳定性的影响规律。研究结果表明,理论上库水位上升有利于老蛇窝滑坡的稳定,但实际运行中库水位上升是不利于滑坡稳定的,因为库水浸泡会使滑坡前缘塌岸;老蛇窝滑坡为动水压力型滑坡,最主要诱发因素为库水位的下(骤)降;老蛇窝滑坡稳定性的临界库水位调度速率为0.9 m/d,即当库水位下降速率大于0.9 m/d时,滑坡K值小于1。     

"大肚子"环空液体流动规律的实验研究

针对现场固井在"大肚子"环空段封固质量较差的情况,本文研制了含有"大肚子"环空段的注水泥(液体)流动模拟实验装置。利用该装置,研究井径扩大率、流量、液体流变性能等对"大肚子"环空处的流速场的影响规律。得到了不同情况下(井径扩大率、流量、液体流变性能等变化)"大肚子"环空段不同位置径向截面的流速曲线变化情况,为研究"大肚子"环空段的顶替机理提供了一定的数据资料。     

HHT算法在压电陶瓷驱动器的微纳米位移传感器中的应用

针对信号虽然经过了模拟滤波,采集到的信号经过数据采集系统后不可避免的含有随机噪声,噪声限制了传感器的分辨率和系统的动态范围。提出利用HHT算法的经验模态分解对用于压电陶瓷的微纳米传感器采集到的数字信号进行数字滤波,将采集到的微弱信号进行进一步处理,以提高微纳米传感器在稳态输出时信号的信噪比从而提高传感器的性能。采用两种方法进行处理。其中一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的最高频噪声,另一种方法是滤掉经过模态分解后信号中的前两阶噪声。最后对比实验结果证实了此算法的有效性,它能够改善传感器的线性度。     

纳米材料在提高采收率中的研究进展?

近年来，纳米材料因其有吸引力的物化特性已在生物医药、电子储能、保护涂层等领域发挥重要作用。随着石油资源的需求不断增加和开采难度提高，石油勘探和提高石油采收率技术需要不断创新，以满足未来对碳氢燃料的需求。将功能化的纳米材料与提高采收率技术结合，可以改善驱替剂的流变性能，改变储层岩石的润湿性、降低油水界面张力、提高原油的流动性等，进一步提高原油采收率，为油田的有效、可持续开发提供新的技术手段。本文首先综述了当前在提高采收率领域中的应用较多的几类纳米材料；之后，对纳米材料在提高采收率中的作用机理做了总结；最后，讨论了纳米材料在提高采收率技术中存在的问题，并对其发展趋势进行了展望。     

高陡边坡的监测与稳定性分析

从现场监测仪器获取的位移、应力方面的原始数据入手,绘制出位移、应力随时间变化的曲线图,并运用回归拟合分析方法,在综合分析开挖过程中各种影响因素以及锚固工具对边坡锚固效果的基础上,掌握了边坡的变形趋势及稳定状况。可为预测、预报及整治工程地质灾害等提供可靠的资料和科学的依据,为工程的安全进行提供理论保障。     

基于自记忆原理的深基坑位移预测方法

传统灰色GM(1,1)预测模型对非负递增时间序列有较好的预测精度,但对波动幅度较大的时间序列预测精度较低。为了提高预测精度,本文在趋势曲线模型和自记忆理论的基础上,建立趋势曲线-自记忆组合预测模型,将该模型应用于深基坑位移预测中,并与灰色GM(1,1)预测模型和趋势曲线预测模型比较,该模型具有较高的预测精度。