CN100573593C - 滑坡灾变过程时空预测的智能方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种滑坡灾变过程进行时空预测的智能方法。该方法通过计算机运行，包括如下步骤：1)选定待预测的具体滑坡，确定计算参数；2)建立滑坡智能预测的几何模型；3)对滑坡三维稳定性的智能预测；4)滑坡失稳状态的智能预测；5)滑坡活动强度的智能预测：计算滑坡失稳后的变形过程，输出任意时刻的变形图，直至滑坡结束。本发明的工作量较现有方法大大减少，提高了精度，同时简化了滑坡灾变过程时空预测的判断方法，使滑坡灾变过程时空预测更加方便和可靠，增强了滑坡灾变过程时空预测的可操作性。因此本发明是一种简单、直观、经济和高效的滑坡灾变过程时空预测方法。

Description

滑坡灾变过程时空预测的智能方法

技术领域

本发明涉及一种滑坡时空预测方法，尤其是一种能对滑坡灾变过程进行时空预测的智能方法。更具体地说是一种岩土力学与现场监测相结合的智能预测方法。

背景技术

我国是滑坡地质灾害多发区，滑坡每年给我国造成巨大的经济损失和重大的人员伤亡。随着社会经济的不断发展，滑坡作为一种地质灾害，其严重的危害性已经给当地居民的生活造成了极大的影响。尽管对滑坡时空预测方法的研究工作已经取得了巨大成就，目前每年仍发生大量的滑坡地质灾害，表明现有的滑坡时空预测方法仍存在缺陷。

目前，滑坡时空预测还没有系统方法，工程实践中常常采用的方法是：首先根据二维极限平衡法判断滑坡稳定不稳定；然后根据短期的地表变形观测，凭经验判断滑坡大致失稳时间，最后决定是否加固。传统的滑坡时空预测方法存在着缺乏理论依据，以及不能预测滑体变形的不足，而且精度无法保证。另外，传统的滑坡时空预测方法是采用二维极限平衡法判别滑坡稳定性，实际上滑坡是一个三维问题，采用二维计算方法明显不能反映滑坡的真实应力状态；再者，传统方法通过对滑坡位移监测数据的简单处理来判断滑坡的失稳时间，这种方法没有考虑滑坡介质的流变特性，因此，物理意义不明确。

总之，传统的滑坡时空预测方法没有反映滑坡岩土体材料的非线性本质，没有反映滑坡的灾变过程，因此有必要发明一种既能反映滑坡岩土体材料非线性本质又能方便工程应用的滑坡时空预测系统方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种简单、直观、经济和高效的滑坡灾变过程时空预测的智能方法，该方法能判别滑坡的三维稳定性和滑坡的失稳时间，同时能够模拟滑坡失稳后的变形过程。

该方法通过计算机运行，包括如下步骤：

1)选定待预测的具体滑坡，确定计算参数；

2)建立滑坡智能预测的几何模型；

3)对滑坡三维稳定性的智能预测：对单滑面滑坡或多滑面滑坡的三维安全系数进行计算，判断安全系数是否大于1；当安全系数大于1时，再进入滑坡失稳状态判断；否则，程序结束；

4)滑坡失稳状态的智能预测：采用分叉集方程判断滑坡是否突滑失稳；如果结果是否，则继续采用饱和状态的参数，计算滑坡三维安全系数；如果结果是是，则预测出滑坡失稳时间，再进入滑坡活动强度预测；

5)滑坡活动强度的智能预测：计算滑坡失稳后的变形过程，输出任意时刻的变形图，直至滑坡结束。

具体地说，本发明是采用以下步骤对滑坡的灾变过程进行时空预测的：

1)选定具体待预测的滑坡，确定计算参数；如，确定三维滑动面的产状、孔隙水压力大小以及滑面上岩土材料在天然和饱和状态下的黏聚力c和内摩擦角

对三维滑体进行离散化，根据滑面上剪切力方向与滑动面倾向相反近似确定每个离散块体的滑动方向；根据滑动面贯通率现场测量滑动面剪切段和蠕滑段的长度，确定滑面上材料西原体流变模型参数；

2)建立滑坡智能预测的几何模型：将三维滑体离散为竖直条柱，确定离散条柱的滑动方向，从而确定滑坡时间预测的二维剖面

3)对滑坡三维稳定性的智能预测：

对于单滑面滑坡，由极限平衡法求解二维滑面上正应力分布函数，根据三维滑体3个方向上力的平衡和绕3个坐标轴的力矩平衡得到安全系数F_s；

对于多滑面滑坡，采用极限分析上限法求解安全系数；

4)滑坡失稳时间的智能预测：

由滑坡位移实测数据拟合得到滑坡位移随时间变化多项式为：

u＝u(0)+h₁t+h₂t²+h₃t³+h₄t⁴+h₅t⁵

式中，u(0)为t＝0时刻的初始水平位移，参数h₁，h₂，h₃，h₄，h₅为时间变量t不同次方项前的常系数，可以通过拟合实测数据得到；

将步骤1)确定的滑面介质西原体流变参数输入尖点突变理论的分叉集方程4p³+27q²＝0，得到滑坡突滑时间，同时根据能量转化原理，计算出滑体突滑初速度；

5)滑坡活动强度的智能预测：将滑体进行垂直条分离散化，得到每一条块的宽度、面积和弹性模量，计算滑落体活动过程任意时刻的变形、速度和滑动距离，直至滑坡结束。

上述预测方法的第2)步所建立的三维滑体几何模型中的竖直条柱底滑面上的滑动方向各不相同，每个条柱的滑动方向定义为条柱底滑面倾角的反向，其滑动方向单位矢量为：

$S=\{\frac{-\sin (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α}){\cos \mathrm{\α}}_x}{\sin \mathrm{\θ}},\frac{-\sin \mathrm{\α}{\cos \mathrm{\α}}_y}{\sin \mathrm{\θ}},\frac{\sin (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α}){\sin \mathrm{\α}}_x+{\sin \mathrm{\α}\sin \mathrm{\α}}_y}{-\sin \mathrm{\θ}}\}$

式中，S为滑动方向单位矢量；θ为条柱底滑面相邻两条边的夹角；α_x和α_y分别为底滑面两边与坐标轴的夹角；α为滑面倾向与条柱底边的夹角。

上述预测方法的第3)步中三维滑体被垂直离散为m行和n列条柱，每个条柱按所在的行号i和列号j定义为(i，j)。

上述预测方法的第4)步中滑坡失稳时间预测以突变理论的分叉集方程作为判别条件，其判别条件为：方程4p³+27q²＝0有正实根，式中p和q为控制变量。

上述预测方法第5)步中滑落体运动轨迹预测首先将滑体视为弹性滑块，滑块之间通过弹簧传递下滑力和抗滑力，同时滑块在下滑力和抗滑力等荷载作用下将发生弹性变形，然后根据能量守恒求解滑块的变形和速度。

本发明的工作量较现有方法大大减少，提高了精度，同时简化了滑坡灾变过程时空预测的判断方法，使滑坡灾变过程时空预测更加方便和可靠，增强了滑坡灾变过程时空预测的可操作性。因此本发明是一种简单、直观、经济和高效的滑坡灾变过程时空预测方法。本方法通过计算机实现，不但能判断滑坡的三维稳定性，而且可以根据突变理论的分叉集判断滑坡的突滑失稳时间以及模拟滑坡失稳后的变形过程。解决了现有的滑坡灾变全过程智能预测的难题，为滑坡灾变过程的跟踪与治理提供了一种简单实用的智能预测方法。

附图说明

图1为本发明实施例1的流程图；

图2为本发明实施例2的滑坡剖面图；

图3为本发明实施例3重庆某滑坡平面图；

图4(a)-图4(c)为某滑坡滑动过程变化图。

具体实施方式

实施例1：参见图1，一种滑坡灾变过程时空预测的智能方法，其具体实施步骤如下：

1)选定具体待预测的滑坡，确定计算参数；如，确定三维滑动面的产状、孔隙水压力大小以及滑面上岩土材料在天然和饱和状态下的黏聚力c和内摩擦角

对三维滑体进行离散化，根据滑面上剪切力方向与滑动面倾向相反近似确定每个离散块体的滑动方向；根据滑动面贯通率现场测量滑动面剪切段和蠕滑段的长度，确定滑面上材料西原体流变模型参数；

2)建立滑坡智能预测的几何模型：将三维滑体离散为竖直的条柱，根据三维滑面的产状确定每个离散条柱的滑动方向，从而确定滑坡时间预测的二维剖面；

3)对滑坡三维稳定性的智能预测：对单滑面滑坡或多滑面滑坡的滑坡三维安全系数进行计算，判断安全系数是否大于1；当安全系数大于1时，再进入滑坡失稳状态判断；否则，程序结束；

对于单滑面滑坡，由极限平衡法求解二维滑面上正应力分布函数，根据三维滑体3个方向上力的平衡和绕3个坐标轴的力矩平衡得到安全系数F_s；

对于多滑面滑坡，采用极限分析上限法求解安全系数；

4)滑坡失稳时间的智能预测：判断滑坡是否突滑失稳；如果结果是否，则继续采用饱和状态的参数，计算滑坡三维安全系数；如果结果是是，则预测出滑坡失稳时间；再进入滑坡活动强度预测；

由滑坡位移实测数据拟合得到滑坡位移随时间变化多项式为：

u＝u(0)+h₁t+h₂t²+h₃t³+h₄t⁴+h₅t⁵

式中，u(0)为t＝0时刻的初始水平位移，参数h₁，h₂，h₃，h₄，h₅为时间变量t不同次方项前的常系数，可以通过拟合实测数据得到；

将步骤1)确定的滑面介质西原体流变参数输入滑坡失稳时间预测模型；根据尖点突变理论的分叉集方程4p³+27q²＝0，得到滑坡突滑时间，同时根据能量转化原理，计算出滑体突滑初速度；

5)滑坡活动强度的智能预测：将滑体进行垂直条分离散化，得到每一条块的宽度、面积和弹性模量，计算滑落体活动过程任意时刻的变形、速度和滑动距离，直至滑坡结束。

其中第2)步所建立的三维滑体几何模型中的竖直条柱底滑面上的滑动方向各不相同，每个条柱的滑动方向定义为条柱底滑面倾角的反向，其滑动方向单位矢量为：

$S=\{\frac{-\sin (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α}){\cos \mathrm{\α}}_x}{\sin \mathrm{\θ}},\frac{-\sin \mathrm{\α}{\cos \mathrm{\α}}_y}{\sin \mathrm{\θ}},\frac{\sin (\mathrm{\θ}-\mathrm{\α}){\sin \mathrm{\α}}_x+{\sin \mathrm{\α}\sin \mathrm{\α}}_y}{-\sin \mathrm{\θ}}\}$

式中，S为滑动方向单位矢量；θ为条柱底滑面相邻两条边的夹角；α_x和α_y分别为底滑面两边与坐标轴的夹角；α为滑面倾向与条柱底边的夹角。

第3)步中三维滑体被垂直离散为m行和n列条柱，每个条柱按所在的行号i和列号j定义为(i，j)。

第4)步中滑坡失稳时间预测以突变理论的分叉集方程作为判别条件，其判别条件为：方程4p³+27q²＝0是否有正实根，式中，p和q为控制变量。

第5)步中滑落体运动轨迹预测首先将滑体视为弹性滑块，滑块之间通过弹簧传递下滑力和抗滑力，同时滑块在下滑力和抗滑力等荷载作用下将发生弹性变形，然后根据能量守恒求解滑块的变形和速度。

实施例2：某滑坡三维安全系数确定

(1)主要计算参数

该滑坡的三维滑面形状函数已知，如图2所示，y＝50m时三维滑坡剖面图。本例为三维椭球形滑面，其中滑体为各向同性均质材料，计算参数如下：黏聚力c＝29kPa，内摩擦角

滑体容重γ＝18.8kN/m³。

(2)计算流程

①步骤一：确定三维滑面形状及滑体几何尺寸

滑面函数s可以表示为

$\frac{{(z-24.4)}^2}{595.36}+\frac{{(x-15.11)}^2}{595.36}+\frac{{(y-50)}^2}{6138.7225}=1---\left(1\right)$

坡面函数z₁为

$\left\{\begin{array}{cc}{z}_1=5.24,& (x<10)\\ z_1=0.5x+0.24,& (10\&le;x\&le;34.4)\\ z_1=17.44,& (x>34.4)\end{array}\right.---\left(2\right)$

根据式(1)和式(2)确定滑体的体积、厚度和滑面产状。

②步骤二：将三维滑体离散化

计算所用的离散模型如图2所示，滑体被离散为3017个垂直条柱。

③步骤三：根据滑面产状确定每个条柱的滑动方向

根据滑面上剪切力方向与滑动面倾向相反近似确定每个离散块体的滑动方向。

④步骤四：根据二维极限平衡法，假定滑面正应力分布函数

假设滑体达到极限平衡状态时滑面正应力分布为：

式中，F_s0为初始设定的安全系数；c为滑面岩土材料的黏聚力；

为内摩擦角；λ₁，λ₂，λ₃，λ₄为待定参数；d₁，d₂为滑体最大宽度处y方向的坐标值；x_a，x_b分别为滑体出口和后缘x方向的坐标值；σ(x，y)为法向应力；q为孔隙水压力；ξ(x，y)为修正函数；Δ为滑面面积；σ₀(x，y)为初始应力；α_x为滑面倾角；w为滑体重力；x和y为条柱中心点坐标。

⑤步骤五：根据静力平衡方程求得安全的显式解

对于三维滑坡整体，需要考虑滑体的6个平衡条件，即x，y和z方向力的平衡，绕x轴、y轴和z轴的力矩平衡。

(3)计算结果分析

计算结果如表1所示，对比分析表明本发明方法的计算结果与二维极限平衡法和二维极限分析法计算结果接近。

表1不同计算方法求得例一的安全系数计算结果对比

可见，本发明所述方法的预测结果与国家规范的方法比较接近，但工作量却大大减少。

实施例3：重庆某滑坡灾变过程时空预测

(1)选定重庆某滑坡，确定计算参数

某滑坡位于渝黔高速公路重庆南坪段，该边坡于1997年12月到1998年3月开挖路基期间，由于受到大雨和人工扰动的影响逐步失稳形成了圆弧形拉裂缝。滑体坡面走向为SN向，滑坡在平面上呈不规则的马蹄形，横向宽约200～360m，纵向长约230m，滑坡后缘陡壁高10～20m，坡度70～80°。滑坡体厚度变化较大，呈周围浅中部深的规律，中部最厚达到40m，平均厚度约19.5m。滑坡区面积约7万m²，体积约140万m³，属大型滑坡，如图3所示。

(2)建立滑坡智能预测的几何模型并对滑坡三维稳定性的智能预测：

三维安全系数求解的具体步骤如下：

①步骤一：建立几何模型

将滑体按照折线形滑面的转折点离散为一系列垂直的条块，视每一条块为刚体，滑带和条块间错动部位被视为塑性体。对上下滑体中的离散块进行编号，同时找出代表主滑方向的中性面；该滑坡实际为三层滑面，由于上层滑体已经经过了一定的治理，上层滑体中的两个滑面较为接近且实测变形基本相近，因此，计算时仍按一层考虑。将上下滑体划分为在oxy平面投影为2m×2m的竖直条柱，条柱总数为8016。

②步骤二：求解机动许可的速度场

确定整个条块系统的速度场的计算过程主要包括以下几步：

a)假定中性面下滑体上的第c列条柱第一行的条块速度为V₁，方向与底滑面的夹角为且平行于中性面，根据二维边坡极限分析法构造出中性面各条块机动许可的速度场；

b)按每一行第一列不存在下侧条块的边界条块速度绝对值等于相邻的左侧条块速度假定计算边界条块的速度场，同理可以计算每一行最后一列不存在下侧条块的边界条块；

c)根据相邻条块之间速度矢量闭合关系，从中性面向两侧逐步计算各条块的速度以及条块行与行、列与列之间的相对速度；

d)根据同一位置上下滑体条块的速度计算上下滑块的相对速度。

③步骤三：迭代求解安全系数

根据外部作用荷载和滑体自重所做的外功率与塑性变形区的内部能量耗损相等的平衡条件建立三维滑体虚功率方程为

$\mathrm{\&Sigma;}{D}_{i,j}^c+\mathrm{\&Sigma;}{D}_{i,j}^r+\mathrm{\&Sigma;}{D}_{i,j}^d+\mathrm{\&Sigma;}{D}_{i,j}^u=\mathrm{WV}+\mathrm{TV}---\left(4\right)$

式中，左边第一项代表列界面上的内能耗散，第二项代表行界面的内能耗散，第三项代表底滑面上的内能耗散，第四项代表上滑面上的内能耗散；右边第一项为滑体重力所做的功，第二项为外荷载所作的功。可以通过求解上式得到安全系数。

该滑坡为多滑面滑坡，为了考虑多滑面之间的相互影响，选用多滑面滑坡三维稳定性分析模型计算。主要计算参数如表2所示。

表2滑面计算参数

分别计算了该滑坡上层滑面和下层滑面的稳定性，得到了考虑滑面间相互作用后的安全系数，具体计算结果见表3。计算结果表明：下层滑面基本稳定，上层滑面不稳定或处于极限平衡状态。其中，上层滑面的计算结果比传递系数法的计算结果小，主要是因为考虑了滑面的相互作用。

表3不同方法安全系数计算结果对比

(3)滑坡失稳时间智能预测

具体实施步骤如下：

①步骤一：根据常规室内蠕变试验确定滑面介质的本构模型参数

计算主要参数为：剪切段剪切模量λ＝1.64GPa，峰值位移u_c＝0.0109m，初始位移u₀＝0.0091m，软化系数φ＝0.78，含水量ζ＝0.05，滑体质量M＝29328kg，剪切段倾角α₁＝35°，蠕滑段倾角α₂＝20°，后缘拉裂段长度h_w＝0.01m，滑体容重γ＝24.92kN/m³，瞬时剪切模量G₀＝40kPa，长期剪切模量G_∞＝20kPa，黏弹性系数η₁＝4.05×10¹¹Pa·s，黏塑性系数η₂＝2.887×10¹¹Pa·s。

②步骤二：拟合位移监测数据得到位移时间关系

根据该滑坡3-3’剖面(如图3所示)的大地变形监测结果预测滑坡失稳时间，前面三维稳定性分析表明上层滑面处于极限平衡状态，下层滑面处于稳定状态，因此，本节只计算上层滑面的失稳时间。监测结果得到的位移时间关系为：

u＝2×10^-37t⁵-8×10^-30t⁴-6×10^-23t³+8×10^-16t²-4×10^-9t+0.0091    (5)

式中，位移单位为米(m)，时间单位为秒(s)。

③步骤三：求解突滑时间及突滑速度

根据尖点突变理论的分叉集方程，得到了滑坡突滑时间的计算公式，同时根据能量转化原理，导出了滑体突滑初速度的计算公式。

按加固前的滑坡计算表明：当t＝169.6天时，滑坡将要突滑失稳。通过本发明方法的计算表明：如果不采取支挡加固措施，该滑坡可能要突滑失稳造成严重损失。

(4)滑坡活动强度的智能预测

具体实施步骤如下：

①步骤一：将滑坡进行离散化并确定各条块的几何参数

滑落体失稳前如图4(a)所示，将整个滑落体被分为十个条块。其具体计算参数如下：弹性模量E₀＝15MPa，初速度v_i，0＝0，摩擦系数f＝0.4，条块初始宽度b_i，0＝8.06m，计算时间步长Δt＝0.02s。滑体被分为十个条块，每个条块的宽度均为8.06m，各条块的面积分别为表4所示。

表4各条块的面积

条块号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
											面积(m<sup>2</sup>)	16.81	75.86	105.52	130.66	157.85	173.29	192.77	188.52	164.21	133.58

滑床各段的倾角为

②步骤二：根据弹簧-滑块模型求解各条块的速度

其详细计算方法为：

a)求解各条块的质量；

b)根据运动学公式，计算滑体突滑瞬间的条间力合突滑加速度；

c)选取一个微小的时间步增量Δt，根据滑体在滑动过程保持连续不分离的条件求得t+Δt时刻滑块的速度；

d)根据弹性力学公式求解条块变形，由后往前逐块求解t+Δt时刻滑块的条间力；

e)根据运动学公式求得条块在t+Δt时刻的加速度合摩擦阻力；

f)重复步骤b)～e)直到各条块的速度均为零，得到最后滑动时间和最大滑动距离。

③步骤三：根据每一时刻的速度和变形绘制任意时刻的滑坡整体剖面图。

计算结果表明：当t＝8.06s时滑坡停止滑动，滑体前缘最大滑移距离为42.3m，滑坡灾变过程变形如图4(a)-4(c)所示。

可见，本发明所述方法能对多滑面滑坡三维安全系数进行求解，并能对滑坡灾变过程的活动强度定量预测。这些都是现有的滑坡时空预测方法所不能达到的。

Claims (2)

1、一种滑坡灾变过程时空预测的智能方法，其特征在于：

1)选定具体待预测的滑坡，确定三维滑动面的产状、孔隙水压力大小以及滑面上岩土材料在天然和饱和状态下的黏聚力c和内摩擦角

；对三维滑体进行离散化，根据滑面上剪切力方向与滑动面倾向相反近似确定每个离散块体的滑动方向；根据滑动面贯通率现场测量滑动面剪切段和蠕滑段的长度，确定滑面上材料西原体流变模型参数；

2)建立滑坡智能预测的几何模型：将三维滑体离散为竖直条柱，确定离散条柱的滑动方向，从而确定滑坡时间预测的二维剖面；

3)对滑坡三维稳定性的智能预测：

对于单滑面滑坡，由极限平衡法求解二维滑面上正应力分布函数，根据三维滑体3个方向上力的平衡和绕3个坐标轴的力矩平衡得到安全系数F_s；

对于多滑面滑坡，采用极限分析上限法求解安全系数；

4)滑坡失稳时间的智能预测：

由滑坡位移实测数据拟合得到滑坡位移随时间变化多项式为：

u＝u(0)+h₁t+h₂t²+h₃t³+h₄t⁴+h₅t⁵

式中，u(0)为t＝0时刻的初始水平位移，参数h₁，h₂，h₃，h₄，h₅为时间变量t不同次方项前的常系数，通过拟合实测数据得到；

将步骤1)确定的滑面介质西原体流变参数输入尖点突变理论的分叉集方程4p³+27q²＝0，得到滑坡突滑时间，同时根据能量转化原理，计算出滑体突滑初速度；

5)滑坡活动强度的智能预测：将滑体进行垂直条分离散化，得到每一条块的宽度、面积和弹性模量，计算滑落体活动过程任意时刻的变形、速度和滑动距离，直至滑坡结束。

2、如权利要求1所述的滑坡灾变过程时空预测的智能方法，其特征在于：

所述预测方法的第2)步所建立的三维滑体几何模型中的竖直条柱底滑面上的滑动方向各不相同，每个条柱的滑动方向定义为条柱底滑面倾角的反向，其滑动方向单位矢量为：

$S=\{\frac{-\sin (\mathrm{\&theta;}-\mathrm{\&alpha;})\cos {\mathrm{\&alpha;}}_x}{\sin \mathrm{\&theta;}},\frac{-\sin \mathrm{\&alpha;}\cos {\mathrm{\&alpha;}}_y}{\sin \mathrm{\&theta;}},\frac{\sin (\mathrm{\&theta;}-\mathrm{\&alpha;})\sin {\mathrm{\&alpha;}}_x+\sin \mathrm{\&alpha;}\sin {\mathrm{\&alpha;}}_y}{-\sin \mathrm{\&theta;}}\}$

式中，S为滑动方向单位矢量；θ为条柱底滑面相邻两条边的夹角；α_x和α_y分别为底滑面两边与坐标轴的夹角；α为滑面倾向与条柱底边的夹角；

所述预测方法的第3)步中三维滑体被垂直离散为m行和n列条柱，每个条柱按所在的行号i和列号j定义为(i，j)；

所述预测方法的第4)步中滑坡失稳时间预测以突变理论的分叉集方程作为判别条件，其判别条件为：方程4p³+27q²＝0有正实根，式中p和q为控制变量；

所述预测方法第5)步中滑落体运动轨迹预测首先将滑体视为弹性滑块，滑块之间通过弹簧传递下滑力和抗滑力，同时滑块在下滑力和抗滑力等荷载作用下将发生弹性变形，然后根据能量守恒求解滑块的变形和速度。

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