CN106952013A - 一种岩质边坡安全评价方法及应用 - Google Patents

一种岩质边坡安全评价方法及应用 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种评价岩质边坡稳定性的方法及应用，所述方法包括：采集一定数量岩质边坡的多种对稳定性造成影响的主控指标，对各岩质边坡的稳定性以及主控指标进行量化处理，获得各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值；对量化处理后的稳定性和各主控指标，基于灰色关联法获得各主控指标的权重；以及基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及权重，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。本发明的评价方法相比现有技术更加精确，并且针对降雨条件能够动态地更新评价指数，进一步增强了实用性。

Description

一种岩质边坡安全评价方法及应用
技术领域
本发明涉及地质条件评价领域，更具体地，涉及岩质边坡安全评价方法及应用。
背景技术
随着西部大开发的日益增进，山区高等级公路建设规模逐渐扩大，但是由于西部地区受地质构造运动强烈、山高谷深，且局地暴雨气候特征明显，造成大量公路边坡失稳破坏现象，造成严重人员伤亡与经济损失。在川西北的大多山区地带，例如汶川至北川的山区公路，其中部分道路边坡已发生不同程度的滑坡，导致其它地方输送往川西的经济受阻，对旅游经济的发展也造成阻碍。
目前边坡稳定性还没有一套动态的评价体系，对存在降雨的情况未做出实时的分析，对于一些新诱发的斜坡变形体，也没有一套动态的分析系统来进行更新，这样就无法实时准确地去判断山区公路沿线发育的边坡稳定性状况，难以确保公路安全运营。
在目前的岩质边坡的评价建模过程中，人为因素对模型评价精准度的影响较大，所得模型难以在后期进行更加精准的修正。以前忽略了岩性组合的影响，在很多情况下难以适应山区复杂地质条件下的边坡稳定性评测需求，与互联网结合较少。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的岩质边坡安全评价方法及应用。
根据本发明的一个方面，提供一种岩质边坡安全评价方法，包括：
S1、采集一定数量个岩质边坡的多种对稳定性造成影响的主控指标，对各岩质边坡的稳定性以及主控指标进行量化处理，获得各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值；
S2、对量化处理后的稳定性和各主控指标，基于灰色关联法获得各主控指标的权重；以及
S3、基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及权重，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
根据本发明的另一个方面，提供一种岩质边坡安全评价方法在车辆导航领域中的应用。
本申请通过对典型公路的岩质边坡与公路岩质边坡滑坡灾害开展现场调查，利用数据挖掘等技术，揭示道路岩质边坡稳定性的主控指标及其相互作用关系，建立了更准确的岩质边坡的安全评价方法，并且能够在降雨时动态对稳定性进行更新，进一步增加了评价的可靠性和稳定性。
附图说明
图1为根据本发明实施例的评价岩质边坡稳定性的流程示意图；
图2为根据本发明实施例的各岩质边坡的原始数据表；
图3为根据本发明实施例的各岩质边坡的主控指标的绝对差值表；
图4为根据本发明实施例的各岩质边坡的主控指标的关联系数表。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
图1示出了本发明实施例的一种评价岩质边坡稳定性的流程示意图，包括：
S1、采集一定数量个岩质边坡的多种对稳定性造成影响的主控指标，对各岩质边坡的稳定性以及主控指标进行量化处理，获得各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值；
S2、对量化处理后的稳定性和各主控指标，基于灰色关联法获得各主控指标的权重；以及
S3、基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及权重，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
本申请通过对典型公路的岩质边坡与公路岩质边坡滑坡灾害开展现场调查，利用数据挖掘等技术，揭示道路岩质边坡稳定性的主控指标及其相互作用关系，建立岩质边坡的安全评价方法，并且能够在降雨时动态对稳定性进行更新，进一步增加了评价的可靠性和稳定性。
岩质边坡稳定性主要取决于四大条件：边坡形态(包括边坡坡度、边坡高度)、岩体特征(包括岩性、岩体风化程度等)、结构面特征(包括结构面产状、结构面组合、结构面形态)、地下水作用(包括地下水和地表水)。基于此，所述步骤S1包括：
S1.1、基于岩质边坡的边坡形态、岩体特征、结构面特征以及地下水作用，采集一定数量个岩质边坡的多种对稳定性造成影响的主控指标。
S1.2、对各岩质边坡的稳定性和主控指标分别基于五级取值标准和三级取值标准进行量化，获得各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值。
在一个实施例中，岩质边坡的稳定性用1-5表示，数值越小则稳定性越高。
在一个实施例中，所述多个主控指标包括：边坡坡度、边坡高度、岩体强度、结构面形态、结构面方位、结构面组合、岩性组合以及岩体破碎程度。
边坡坡度，即为边坡的高度与宽度之比，其中，边坡坡度小于30度的散体结构、碎裂结构或边坡坡度小于40度的完整及较完整结构的量化值为0；边坡坡度30-50度的散体、碎裂结构或边坡坡度40-60度的完整及较完整结构的量化值为1；边坡坡度大于50度的散体、碎裂结构或边坡坡度大于60的完整及较完整结构的量化值为2。
边坡高度，即槽底标高和边坡顶标高之间的标高差，其中，台阶高度小于8m的边坡或边坡高度小于20m的两级以下边坡的量化值为0；台阶高度小于10m的散体、碎裂结构或边坡高度小于30m的3-5级边坡的量化值为1；台阶高度大于10m的散体、碎裂结构或边坡高度大于30m的五级及以上边坡的量化值为2。
岩体强度，即岩体-抵抗因受力而破坏的能力，硬质岩的量化值为0；较软岩或软岩的量化值为1；极软岩的量化值为2。
结构面形态用来表示岩体结构面在三度空间展布的几何属性，分为：平直光滑无填充、粗糙起伏无填充、软弱填充以及非贯通连续无填充4种，其中平直光滑无填充、粗糙起伏无填充以及非贯通连续无填充的量化值为1，软弱填充的量化值为2。
结构面方位即结构面的产状，按结构面发育密度分为结构面组数大于3组和结构面组数小于等于3组的情况：
当结构面组数大于3组时，控制/优势结构面与坡面关系为顺向时，量化值为2，为斜向或横向时，量化值为1，为反向时，量化值为0；
当结构面组数小于等于3组时，控制/优势结构面与坡面关系为顺向时，量化值为1，为斜向或反向时，量化值为0。
结构面组合即岩石结构面的排列组合方式，当无不利结构面组合时，量化值为0；当长大裂隙组合可形成小于一级边坡的不稳定块体时，量化值为1；当控制性结构面组合可形成控制一级以上边坡的潜在大量不稳定块体时，量化值为2。
岩性组合即岩性在横向、纵向上的组合排列关系，当岩性组合类型为软硬岩互层边坡时，若岩性组合为顺向岩层中的软岩夹硬岩，则量化值为1；若岩性组合为顺向岩层中的硬岩夹软岩，则量化值为2；若岩性组合为斜向或反向岩层，量化值为1；
当岩性组合类型为无不利岩性组合时，量化值为0。
岩体破碎程度即岩体受风华作用发生结构发生变化的程度，当岩体未风化或弱风化形成次块状结构或者岩体总体较完整，量化值为0；当岩体风化形成块状或碎块状结构，量化值为1；当强风化形成散体碎裂结构，岩体极为破碎，则量化值为2。
在一个实施例中，所述步骤S2的灰色关联法包括：
S2.1、对各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值分别进行均值化处理，获得各主控指标和岩质边坡稳定性的均值结果。
S2.2、以岩质边坡的稳定性的均值结果为参考项，该岩质边坡的各主控指标的均值结果为比较项，获得该岩质边坡的各主控指标的绝对差值；以及
S2.3、基于各岩质边坡的各主控指标的绝对差值，获得各主控指标的权重。
在一个实施例中，所述步骤S2.3进一步包括：
S2.3.1、基于各岩质边坡的各主控指标的绝对差值，获得任意一个岩质边坡的各主控指标的绝对差值间的最大差值和最小差值；
S2.3.2、基于所有岩质边坡中主控指标的绝对差值间最大的最大差值和最小的最小差值以及分辨系数，获得各主控指标的关联系数；以及
S2.3.3、基于岩质边坡的个数、各岩质边坡中相同主控指标的关联系数，获得各主控指标的关联度，对各主控指标的关联度进行加权平均计算，获得各主控指标的权重。
在一个实施例中，当边坡所在地未发生大雨或大雨以上程度降雨时，所述步骤S3包括：
基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及对应该主控指标的权重的乘积的总和，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
在一个实施例中，当边坡所在地未发生大雨或大雨以上程度降雨时，所述步骤S3还包括：
S3.1、从所有主控指标中选取对降雨敏感的主控指标，作为降雨敏感指标；
S3.2、基于各降雨敏感指标的权重，获得降雨增大系数，所述降雨增大系数不小于1；以及
S3.3、基于各主控指标和降雨增大系数，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
其中，所述降雨敏感指标包括：岩体强度、结构面形态、结构面方位、岩体破碎程度以及岩性组合。
在一个实施例中，还包括：
S4、基于所述稳定性评价指数，设置多个用于评价岩质边坡的安全等级；
其中，所述安全等级包括：好、较好、较差、差以及极差。
为了更好地阐述本发明的设计思路，下文将通过实施例对本发明进行更详细的说明，但下文的实施例仅用于说明本发明且本发明的范围不限于此。
实施例1
1、选取汤屯高速公路的37个岩质边坡作为本发明的分析对象，利用半定量专家取值法对所有边坡进行编码，并对每个岩质边坡的稳定性和各主控指标进行量化处理，获得包含量化值的原始数据表，图2示出了本实施例中各岩质边坡的稳定性和各主控指标的量化值的原始数据表。
所述多个主控指标包括：边坡坡度(P1)、边坡高度(P2)、岩体强度(P3)、结构面形态(P4)、结构面方位(P5)、结构面组合(P6)、岩体破碎程度(P7)以及岩性组合(P8)。
对各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值分别进行均值化处理，以岩质边坡稳定性的均值化处理为例，包括以下步骤：
计算所有岩质边坡的稳定性的量化值的平均值；
将某个岩质边坡的稳定性的量化值除以所有岩质边坡的稳定性的量化值的平均值，即为该岩质边坡的稳定性的均值结果。
2、以岩质边坡的稳定性的均值结果为参考项，该岩质边坡的各主控指标的均值结果为比较项，获得该岩质边坡的各主控指标的绝对差值，例如，一组岩质边坡的稳定性的均值结果为0.3853，而该组岩质边坡的边坡坡度的均值结果为0.6885，则该岩质边坡的边坡坡度的绝对差值为0.3032。
图3示出了本实施例中的所有岩质边坡的8个主控指标的绝对差值，图中每一行代表一个岩质边坡的各主控指标的绝对差值。由图3可知，6.8629和0.0466分别是绝对差值中的最大值Δmax和最小值Δmin，设定分辨系数ρ＝0.1392，基于公式计算各主控指标的关联系数，其中，ξ0k(j)表示第j组岩质边坡的第k个主控指标的关联系数，Δx0k表示第j组岩质边坡的第k个主控指标的绝对差值，获得的关联系数如图4所示。
3、根据岩质边坡的个数、各岩质边坡中相同主控指标的关联系数，获得各主控指标的关联度，以边坡坡度的关联度为例，即将所有岩质边坡的边坡坡度的关联系数求和，然后求平均值，即为边坡坡度的关联度：{γi}＝{(0.74746 0.79392 0.79392 0.73680.56744 0.70794 0.80026 0.49904)}，γi表示第i个主控指标的关联度。
4、对各主控指标的关联度进行加权平均计算，获得各主控指标的权重，以边坡坡度的权重为例，将0.74746/(0.74746+0.79392+0.793920.7368+0.56744+0.70794+0.80026+0.49904)＝13.24％，即权重K1为13.24，同理获得所有主控指标的权重：{Ki％}＝{(13.2414.06 14.06 13.05 10.05 12.54 14.17 8.84)}。
5、当边坡所在地未发生大雨或大雨以上程度降雨时，基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及对应该主控指标的权重的乘积的总和，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
表示稳定性评价指数；Pi表示第i个主控指标的量化值，Ki表示第i个主控指标的权重。
当边坡所在地未发生大雨或大雨以上程度降雨时，还包括：
从所有主控指标中选取对降雨敏感的主控指标，作为降雨敏感指标；
基于各降雨敏感指标的权重，获得降雨增大系数，所述降雨增大系数不小于1；以及
基于各主控指标和降雨增大系数，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
其中，所述降雨敏感指标包括：岩体强度、结构面形态、结构面方位、岩体破碎程度以及岩性组合。
其中 为降雨增大系数，应满足小于1时取1。
上式中23.4的获得方式为：P3的权重14.06除以所有降雨敏感指标的权重之和(14.6+13.05+10.04+14.17+8.84)获得。
6、根据获得的稳定性评价指数，设置4个安全级别：边坡稳定性好(0-70)、边坡稳定性较好(70-140)、边坡稳定性差(≥140)，指数越高，则说明稳定性越差。
在一个实施例中，为了统一集成化管理边坡点的信息，更加集中地的到评价的结果，通过建立数据库系统，对边坡的属性参数(边坡坡度、边坡高度、岩体强度、结构面形态、结构面方位、结构面组合、岩性组合、岩体破碎程度、降雨情况)进行量化录入，同时录入边坡所在地的坐标，作为当地降雨情况查找的依据。
对于数据的管理与更新，均需要通过对边坡进行定性的测量，主要为边坡的初始录入阶段。通过定期的检查对发生滑坡后的边坡的主控因素的值的变更阶段。通过开放数据上传的接口，数据可以接收第三方数据，经过审核后，入库。
在一个实施例中，本发明还提供一个评价模块，所述评价模块在每隔一定的时间内对数据库的实地测量数据进行遍历，在遍历每一个边坡的过程中，通过边坡所在点的地理坐标，从天气模块得到当地降雨的信息。然后按照降雨的情况，按照降雨情况调用快速评价机制或强降雨下的快速评价机制对该边坡进行评价，得出一个短期实时的安全性结果即目前该边坡实时安全性，后通过天气模块将未来一周的降雨量化后计算，生产一周的边坡安全预测结果，进行存库。
将所有结果进行遍历，选取危险性较大的边坡，进行实时推送，将未来一周会出危险较大的边坡进行预报。这样形成实时与预报相结合的安全预报体系。
在一个实施例中，本发明还提供一种岩质边坡安全评价方法在车辆导航领域中的应用，将评价模块、数据库与车辆导航软件进行数据互联，将稳定性差与极差的边坡点作为路线规划的避让点。通过导航软件的路径规划的算法得出一个可以避让危险边坡点路径，供用户选择。在行进的途中，本装置通过地图围栏的方法，对距离小于用户100米的边坡进行安全警示。
最后，本申请的方法仅为较佳的实施方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种评价岩质边坡稳定性的方法，其特征在于，包括：
S1、采集一定数量岩质边坡的多种对稳定性造成影响的主控指标，对各岩质边坡的稳定性以及主控指标进行量化处理，获得各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值；
S2、对量化处理后的稳定性和各主控指标，基于灰色关联法获得各主控指标的权重；以及
S3、基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及权重，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
S1.1、基于岩质边坡的边坡形态、岩体特征、结构面特征以及地下水作用，采集一定数量岩质边坡的多种对稳定性造成影响的主控指标；以及
S1.2、对各岩质边坡的稳定性和主控指标分别基于五级取值标准和三级取值标准进行量化，获得各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2的灰色关联法包括：
S2.1、对各主控指标的量化值和岩质边坡稳定性的量化值分别进行均值化处理，获得各主控指标和岩质边坡稳定性的均值结果；
S2.2、以岩质边坡的稳定性的均值结果为参考项，该岩质边坡的各主控指标的均值结果为比较项，获得该岩质边坡的各主控指标的绝对差值；以及
S2.3、基于各岩质边坡的各主控指标的绝对差值，获得各主控指标的权重。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S2.3进一步包括：
S2.3.1、基于各岩质边坡的各主控指标的绝对差值，获得主控指标的绝对差值中的最大值和最小值；
S2.3.2、基于主控指标的绝对差值中的最大值、最小值以及分辨系数，获得各主控指标的关联系数；以及
S2.3.3、基于岩质边坡的个数、各岩质边坡中相同主控指标的关联系数，获得各主控指标的关联度，对各主控指标的关联度进行加权平均计算，获得各主控指标的权重。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多个主控指标包括：边坡坡度、边坡高度、岩体强度、结构面形态、结构面方位、结构面组合、岩性组合以及岩体破碎程度。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当边坡所在地未发生大雨或大雨以上程度降雨时，所述步骤S3包括：
基于某岩质边坡的各主控指标的量化值以及对应该主控指标的权重的乘积的总和，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，当边坡所在地未发生大雨或大雨以上程度降雨时，所述步骤S3还包括：
S3.1、从所有主控指标中选取对降雨敏感的主控指标，作为降雨敏感指标；
S3.2、基于各降雨敏感指标的权重，获得降雨增大系数，所述降雨增大系数不小于1；以及
S3.3、基于各主控指标和降雨增大系数，获得该岩质边坡的稳定性评价指数。
其中，所述降雨敏感指标包括：岩体强度、结构面形态、结构面方位、岩体破碎程度以及岩性组合。
8.如权利要求1所述的岩质边坡安全评价方法，其特征在于，还包括：
S4、基于所述稳定性评价指数，设置多个用于评价岩质边坡的安全等级；
其中，所述安全等级包括：好、较好、较差、差以及极差。
9.如权利要求1-8任意一项所述岩质边坡安全评价方法在车辆导航领域中的应用。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107328919A (zh) * 2017-08-15 2017-11-07 绍兴文理学院 矿山边坡岩体工程稳定性分级分析方法
CN107328920A (zh) * 2017-08-15 2017-11-07 绍兴文理学院 矿山边坡岩体工程稳定性精准评价方法
CN110489826A (zh) * 2019-07-30 2019-11-22 石家庄铁道大学 岩体边坡安全系数计算方法、装置及终端设备
CN110991885A (zh) * 2019-12-03 2020-04-10 四川省地质工程勘察院集团有限公司 一种区域顺层岩质边坡易发性评价方法
CN111879194A (zh) * 2020-09-02 2020-11-03 中国科学院武汉岩土力学研究所 一种适用于软硬结构面相间岩体的爆破方法
CN112488533A (zh) * 2020-12-01 2021-03-12 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种边坡工程技术状态评价方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3536046B2 (ja) * 2002-05-29 2004-06-07 独立行政法人 科学技術振興機構 遠隔観測による岩盤斜面安定性評価方法及びその装置
CN101538861A (zh) * 2009-04-21 2009-09-23 中国科学院武汉岩土力学研究所 公路边坡稳定性分级评估方法
CN103268420A (zh) * 2013-05-24 2013-08-28 河海大学 一种岩石高边坡的危险性评价方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3536046B2 (ja) * 2002-05-29 2004-06-07 独立行政法人 科学技術振興機構 遠隔観測による岩盤斜面安定性評価方法及びその装置
CN101538861A (zh) * 2009-04-21 2009-09-23 中国科学院武汉岩土力学研究所 公路边坡稳定性分级评估方法
CN103268420A (zh) * 2013-05-24 2013-08-28 河海大学 一种岩石高边坡的危险性评价方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
赵建军: "公路边坡稳定性快速评价方法及应用研究", 《中国博士学位论文全文数据库工程科技II辑》 *
陈新民，罗国煜: "基于经验的边坡稳定性灰色系统分析与评价", 《岩土工程学报》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107328919A (zh) * 2017-08-15 2017-11-07 绍兴文理学院 矿山边坡岩体工程稳定性分级分析方法
CN107328920A (zh) * 2017-08-15 2017-11-07 绍兴文理学院 矿山边坡岩体工程稳定性精准评价方法
CN107328920B (zh) * 2017-08-15 2019-07-12 绍兴文理学院 矿山边坡岩体工程稳定性精准评价方法
CN107328919B (zh) * 2017-08-15 2019-07-12 绍兴文理学院 矿山边坡岩体工程稳定性分级分析方法
CN110489826A (zh) * 2019-07-30 2019-11-22 石家庄铁道大学 岩体边坡安全系数计算方法、装置及终端设备
CN110489826B (zh) * 2019-07-30 2022-12-20 石家庄铁道大学 岩体边坡安全系数计算方法、装置及终端设备
CN110991885A (zh) * 2019-12-03 2020-04-10 四川省地质工程勘察院集团有限公司 一种区域顺层岩质边坡易发性评价方法
CN111879194A (zh) * 2020-09-02 2020-11-03 中国科学院武汉岩土力学研究所 一种适用于软硬结构面相间岩体的爆破方法
CN112488533A (zh) * 2020-12-01 2021-03-12 招商局重庆交通科研设计院有限公司 一种边坡工程技术状态评价方法

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