CN110119522A - 一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法 - Google Patents

一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110119522A
CN110119522A CN201811401468.6A CN201811401468A CN110119522A CN 110119522 A CN110119522 A CN 110119522A CN 201811401468 A CN201811401468 A CN 201811401468A CN 110119522 A CN110119522 A CN 110119522A
Authority
CN
China
Prior art keywords
rock
side slope
slope
stability
parameter
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811401468.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110119522B (zh
Inventor
王述红
任艺鹏
张紫杉
朱承金
邱伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Northeastern University China
Original Assignee
Northeastern University China
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Northeastern University China filed Critical Northeastern University China
Priority to CN201811401468.6A priority Critical patent/CN110119522B/zh
Publication of CN110119522A publication Critical patent/CN110119522A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110119522B publication Critical patent/CN110119522B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02ATECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A10/00TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
    • Y02A10/23Dune restoration or creation; Cliff stabilisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Pit Excavations, Shoring, Fill Or Stabilisation Of Slopes (AREA)

Abstract

本发明公开一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,步骤为:进行开挖岩质边坡现场原位试验,得到边坡的岩体质量参数;根据无人机拍摄的影像获取开挖岩质边坡的三维建模以及数据坐标,得到待测边坡的结构面参数;进行开挖岩质边坡关键块体的识别计算,得到块体体积和块体数量;制定开挖岩质边坡稳定分级表;构建多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型;根据多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型,计算待测边坡的突变值,实现开挖岩质边坡稳定评价值的计算与相应边坡的稳定性评级。本发明可实现性较强,弥补了传统评价方法、局限性大、评价精度低、较为复杂等问题,并考虑了多种因素,具有较高的合理性和评价精度。

Description

一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法
技术领域
本发明涉及一种山体边坡稳定性研究技术,具体为一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法。
背景技术
随着全球气候异常、地质灾害频发等问题的凸显,工程地质灾害引发的环境、安全问题引起了人们的重视。在现场施工过程中,一方面为了扩大工程规模,另一方面因场地的限制,常常需要在复杂地质条件下幵挖不同种类的边坡。边坡工程的稳定与否,与工程建设存在直接联系,对工程的安全性、可行性和经济性都存在重要的制约作用,并在很大程度上影响工程建设的投资及效益。然而日益突出的滑坡灾害使得边坡工程的稳定性研究及风险评价变得极为重要,因此对边坡失稳灾害的研究也具有重大的现实意义其中。边坡工程也因其不确定因素引发的潜在风险正日益受到关注,相关的工程风险分析和风险管理也逐渐应用于工程实际当中。
边坡工程的风险评价是边坡管理工作中的一项重要内容,其结果直接影响边坡工程的成败。边坡风险评价方法可分为定性分析法、定量分析法、非确定性分析法、物理模型法和现场监测分析法等五种。这五种方法具体又可分为:人工神经网络评价法;范例推理评价法;模糊综合评价法;物元可拓评价方法;相应复合方法,这些方法有的因为参数主观因素的选取,有的受制于方法的局限性,往往不能得出令人满意的评价结果。
现有的边坡稳定评价方法,对于岩质边坡稳定的判别还是存在一定的问题。特别是对于岩质较为破碎,地质条件较为复杂的开挖边坡稳定判别精度仍然十分有限。
发明内容
针对现有技术中诸多山体边坡稳定性评价体系存在不准确以及局限性大等不足,本发明要解决的问题是提供一种可提高评估模型的合理性和准确度的开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
本发明一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,包括以下步骤:
1)进行开挖岩质边坡现场原位试验,包括岩体力学参数的获得和岩体质量的评级,得到边坡的岩体质量参数;
2)根据无人机拍摄的影像实现对开挖岩质边坡的三维建模以及数据坐标的获取,得到待测边坡的结构面参数;
3)通过GeoSMA-3D软件进行开挖岩质边坡关键块体的识别计算,得到块体体积和块体数量;
4)根据岩体质量参数、结构面参数以及块体体积和块体数量,制定开挖岩质边坡稳定分级表;
5)根据突变理论,构建多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型;
6)根据多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型,计算待测边坡的突变值,实现开挖岩质边坡稳定评价值的计算与相应边坡的稳定性评级。
步骤4)中,利用由步骤1)得到的边坡岩体质量参数、由步骤2)中的无人机地质调查得到的待测边坡坡高、坡角、开挖角度、开挖高度比以及由步骤3)得到的待测边坡的关键块体数目和体积以及获得的对待测边坡所处地区的地震烈度和运动特征,制定针对边坡稳定分级表。
开挖岩质边坡稳定分级表制定前,对数据进行归一化和无量纲化,具体为
式中:Xi’为归一后的数据;Xi为原始数据;Ximax为第i行数据的最大值;Ximin为第i行数据的最小值;
式(5)对应的岩体质量因素越大,稳定性越好,式(6)对应的坡高、坡角、场地烈度、块体体积、块体数量、开挖角度以及运动特征等因素越小,稳定性越好。
步骤5)中,构建多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型为:
采用尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变三种突变模式,将其作为模型变化的根本方式,建立开挖岩质边坡稳定评价体系,三种突变方式的归一公式分别为:
尖点突变归一公式:
燕尾突变归一公式:
蝴蝶突变归一公式:
式中:u,v,w,t为指标参数变量,xu,xv,xw,xt分别为各层对应指标计算的突变值。
步骤1)中,采取点荷载试验方法对施工现场的岩石试块进行点荷载实验,得到点荷载试验下岩体的质量分级,并计算其单轴抗压强度,点荷载试验可以直接选用钻探岩芯以及不规则岩块,适用于野外不规则岩块的质量分级;加载实验过程要严格按照实验要求规范,控制加荷速度。
步骤2)中,无人机采取多角度拍摄,获得垂直影像和倾斜影像,并记录拍摄位置的坐标信息;将拍摄得到的相片进行后处理,通过影像拼接和扩散差值生成稀疏点云,通过平滑去噪对三维模型进行处理,得到精细化处理后的三维点云模型,将点云坐标输出,并提取结构面参数。
本发明具有以下有益效果及优点:
1.本发明方法理论合理,可实现性较强,对于不同地质环境和工况下的开挖岩质边坡具有非常好的稳定评价效果,弥补了传统评价方法、局限性大、评价精度低、较为复杂等问题,并考虑了多种因素,具有较高的合理性和评价精度。
2.本发明提出的开挖边坡稳定性评级方法,考虑工程地质以及人为因素扰动等多个参数的影响,大大提高了评估模型的合理性和准确度,建立了新型的开挖边坡稳定评价体系,同时采用无人机对待测边坡进行地质调查,大大降低地质调查过程中的危险性,并提升了地质调查的信息可信度。
附图说明
图1为本发明开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法的流程图;
图2为GeoSMA-3D块体切割图;
图3为开挖岩质边坡稳定评价体系;
图4A为尖点突变模型结构图;
图4B为燕尾突变模型结构图;
图4C为蝴蝶突变模型结构图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明作进一步阐述。
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,技术步骤如图1所示,包括:
1)进行开挖岩质边坡现场原位试验,包括岩体力学参数的获得和岩体质量的评级,得到边坡的岩体质量参数;
2)根据无人机拍摄的影像实现对边坡的三维建模以及数据坐标的获取,得到待测边坡的结构面参数;
3)通过GeoSMA-3D软件进行开挖岩质边坡关键块体的识别计算,得到块体体积和块体数量;
4)根据岩体质量参数、结构面参数以及块体体积和块体数量,制定开挖岩质边坡稳定分级表;
5)根据突变理论,构建多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型;
6)根据多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型,计算待测开挖岩质边坡的突变值,实现开挖岩质边坡稳定评价值的计算与相应边坡的稳定性评级。
步骤1)现场原位试验,包括岩体力学参数的获得和岩体质量的评级,采取点荷载试验方法对施工现场的岩石试块进行点荷载实验,由于点荷载实验仪器便于携带,因此非常适合现场试验。通过实验可以得到点荷载试验下岩体的质量分级,并计算其单轴抗压强度和抗拉强度,点荷载试验可以直接选用钻探岩芯以及不规则岩块,适用于野外不规则岩块的质量分级,加载实验过程要严格按照实验要求规范,控制加荷速度,避免岩石试样压坏时碎块溅射到自身。每组实验试块,至少要保证15块,将计算结果进行记录。岩石单轴抗压强度Rc计算方法为:
ID=P/DE 2 (1)
F=(DE/50)0.45 (2)
Is(50)=(F·ID) (3)
Rc=22.82Is(50) 0.75 (4)
式中,P为破坏荷载(单位N),DE为等价直径(单位mm),F为尺寸修正系数,以岩芯直径D=50mm为标准,修正后的点荷载强度指数用Is(50)表示。
步骤2)无人机对边坡的三维建模以及数据坐标的获取
无人机采取多角度拍摄,获得垂直影像和倾斜影像,并记录拍摄位置的坐标信息;将拍摄得到的相片通过相应算法进行后处理,通过影像拼接和扩散差值对稀疏点云进行生成,通过平滑去噪对三维模型进行处理,可以得到精细化处理后的三维点云模型,将点云坐标输出,并提取结构面参数。利用无人机在地质调查过程中,GPS定位的功能,对待测边坡坡高和坡角进行计算。
步骤3)GeoSMA-3D软件边坡关键块体的识别(块体体积,块体数量的计算)
将经无人机得到的结构面参数导入到软件GeoSMA-3D中,GeoSMA-3D是一种三维边坡块体切割软件,可以对边坡的关键块体进行分析。根据工程地质条件,利用GeoSMA-3D软件的接触判别,以及块体生成规则,结合边坡的实际情况对开挖岩质边坡关键块体体积和块体数量进行计算,并进行记录。GeoSMA-3D切割模型如图2所示。
步骤4)根据相应参数对开挖岩质边坡稳定分级表的指定(坡高,坡角,岩体质量,场地烈度,块体体积,块体数量,运动特征,开挖角度,开挖高度比)
分级表制定前,需要对数据进行归一化和无量纲化,计算方法见:
式中:Xi’为归一后的数据;Xi为原始数据;Ximax为第i行数据的最大值;Ximin为第i行数据的最小值。式(5)对应因素越大越好性(岩体质量),式(6)对应因素越小越好性(坡高,坡角,场地烈度,块体体积,块体数量,开挖角度,运动特征等)
通过步骤(1)可以得到边坡的岩体质量参数,通过步骤(2)中的无人机地质调查,可以得到待测边坡的坡高、坡角、开挖角度、开挖高度比。通过步骤(3)可以得到待测边坡的关键块体数目和体积,另外查阅地质资料可以对待测边坡所处地区的地震烈度和运动特征进行获得。根据地质调查以及经验关系,对边坡稳定分级表进行制定。评价指标常规表见表1,按照式5、式6归一化后的指标表见表2.根据表2进行均值处理,即为将每个级别对应的一列取平均值,就可以得到评价区间:
A1≥0.812 稳定
0.812≤A1≤0.561 较稳定
0.561≤A1≤0.288 较不稳定
A1≤0.288 不稳定
式中A1为突变模型最终计算值,步骤(6)对该参数进行了详细说明。
表1边坡等级划分表(未归一化)
表2边坡等级划分表(归一化)
步骤5)多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型的建立
采用尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变三种突变模式构建开挖边坡稳定评级模型见图3,并将其作为模型变化的根本方式,三种突变方式变化,见图4A~4C,三种突变方式的归一公式分别为:
尖点突变归一公式:
燕尾突变归一公式:
蝴蝶突变归一公式:
式中:u,v,w,t为根据表2得到的各层指标参数变量,xu,xv,xw,xt分别为各层对应指标计算的突变值。
结合图3和4A~4C可以看出,坡高C1和坡角C2构成尖点突变,块体体积C3和块体数量C4构成尖点突变,运动特征C5,岩体质量C6,场地烈度C7构成燕尾突变,开挖角度C8和开挖高度比C9构成尖点突变。地形因素B1,关键块体B2,工程地质B3,人为因素B4构成蝴蝶突变。
所有控制变量皆需要归一为0~1的之间的数值。并遵循两种判别准则,即非互补原则;互补原则。
非互补原则是指系统内诸控制变量之间不可相互代替,即不能互补变量之间所带来的不足,此为非互补原则。按照取最小值的方法,在诸控制变量隶属度值中选最小值作为系统的稳定阈值,此谓大中取小。
互补原则是指系统内诸控制变量之间可以相互替代,即变量之间允许互补各自存在的不足,即为满足互补原则,将各控制变量隶属度值取算数平均数作为系统的稳定阈值,此谓互补原则。
步骤6)开挖岩质边坡稳定评价值的计算与对应边坡的稳定性评级;
根据云南省元江至蔓耗高速路红河段周边数十个岩质边坡,辽宁建兴高速路边坡及巴东云沱狮子包边坡等样本,所选样本边坡多为高陡边坡,地质条件较差。以元蔓公路附近某一岩质边坡为算例,将计算过程进行展示。经过前几个步骤的无人机边坡参数获取和地质资料的查阅,选取该边坡参数为:
(1)坡高275m(C1) (2)坡角35°(C2) (3)块体体积18.2%(C3)
(4)块体数量42(C4) (5)运动特征III(C5) (6)岩体质量120(C6)
(7)场地烈度VI(C7) (8)开挖角度38°(C8) (9)开挖高度比0.77(C9)
按照表2查阅对应选值,介于两种级别之间的采用线性插值的方法进行计算,对于C1、C2,二因素构成燕尾突变模型,根据步骤(5)中的式7则有:
根据步骤5)提到的互补性原则,有:
uB1=(0.727+0.816)/2=0.771 (11)
对于C3和C4,两因素构成尖点突变模型,根据步骤(5)中的式7则有:
根据步骤5)提到的互补性原则,有:
vB2=(0.583+0.584)/2=0.5835 (13)
对于C5、C6和C7,三因素构成燕尾突变模型,根据步骤(5)中的式8则有:
根据步骤()提到的互补性原则,有:
wB3=(0.707+0.724+0.930)/3=0.787 (15)
对于C8和C9,两因素构成尖点突变模型,根据步骤(5)中的式7则有:
根据步骤5)提到的互补性原则,有:
tB4=(0.663+0.571)/2=0.617 (17)
由于B1、B2、B3、B4,四因素构成蝴蝶突变模型,则有:
由“非互补”原则得,可得:
A1=0.836 (19)
将此结果对应步骤4)中的分级标准,可以得到该边坡处于稳定状态中,完成对开挖岩质边坡的分级。采用相同的方法对其他边坡进行了计算,均取得了较好的评级效果。

Claims (6)

1.一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,其特征在于包括以下步骤:
1)进行开挖岩质边坡现场原位试验,包括岩体力学参数的获得和岩体质量的评级,得到边坡的岩体质量参数;
2)根据无人机拍摄的影像实现对开挖岩质边坡的三维建模以及数据坐标的获取,得到待测边坡的结构面参数;
3)通过GeoSMA-3D软件进行开挖岩质边坡关键块体的识别计算,得到块体体积和块体数量;
4)根据岩体质量参数、结构面参数以及块体体积和块体数量,制定开挖岩质边坡稳定分级表;
5)根据突变理论,构建多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型;
6)根据多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型,计算待测边坡的突变值,实现开挖岩质边坡稳定评价值的计算与相应边坡的稳定性评级。
2.根据权利要求1所述的开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,其特征在于:
步骤4)中,利用由步骤1)得到的边坡岩体质量参数、由步骤2)中的无人机地质调查得到的待测边坡坡高、坡角、开挖角度、开挖高度比以及由步骤3)得到的待测边坡的关键块体数目和体积以及获得的对待测边坡所处地区的地震烈度和运动特征,制定针对边坡稳定分级表。
3.根据权利要求2所述的开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,其特征在于:
开挖岩质边坡稳定分级表制定前,对数据进行归一化和无量纲化,具体为
式中:Xi’为归一后的数据;Xi为原始数据;Ximax为第i行数据的最大值;Ximin为第i行数据的最小值;
式(5)对应的岩体质量因素越大,稳定性越好,式(6)对应的坡高、坡角、场地烈度、块体体积、块体数量、开挖角度以及运动特征等因素越小,稳定性越好。
4.根据权利要求1所述的开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,其特征在于:步骤5)中,构建多因素突变级数开挖岩质边坡评级层次分析参数模型为:
采用尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变三种突变模式,将其作为模型变化的根本方式,建立开挖岩质边坡稳定评价体系,三种突变方式的归一公式分别为:
尖点突变归一公式:
燕尾突变归一公式:
蝴蝶突变归一公式:
式中:u,v,w,t为指标参数变量,xu,xv,xw,xt分别为各层对应指标计算的突变值。
5.根据权利要求1所述的开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,其特征在于:步骤1)中,采取点荷载试验方法对施工现场的岩石试块进行点荷载实验,得到点荷载试验下岩体的质量分级,并计算其单轴抗压强度,点荷载试验可以直接选用钻探岩芯以及不规则岩块,适用于野外不规则岩块的质量分级;加载实验过程要严格按照实验要求规范,控制加荷速度。
6.根据权利要求1所述的开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法,其特征在于:步骤2)中,无人机采取多角度拍摄,获得垂直影像和倾斜影像,并记录拍摄位置的坐标信息;将拍摄得到的相片进行后处理,通过影像拼接和扩散差值生成稀疏点云,通过平滑去噪对三维模型进行处理,得到精细化处理后的三维点云模型,将点云坐标输出,并提取结构面参数。
CN201811401468.6A 2018-11-22 2018-11-22 一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法 Active CN110119522B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811401468.6A CN110119522B (zh) 2018-11-22 2018-11-22 一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811401468.6A CN110119522B (zh) 2018-11-22 2018-11-22 一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110119522A true CN110119522A (zh) 2019-08-13
CN110119522B CN110119522B (zh) 2023-03-10

Family

ID=67520221

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811401468.6A Active CN110119522B (zh) 2018-11-22 2018-11-22 一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110119522B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111855961A (zh) * 2020-07-24 2020-10-30 中南大学 一种岩体钻进质量检测方法、钻机、服务器、存储介质
CN115238533A (zh) * 2022-09-23 2022-10-25 西南交通大学 边坡块体稳定性评价方法、系统、设备及可读存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN107067333A (zh) * 2017-01-16 2017-08-18 长沙矿山研究院有限责任公司 一种高寒高海拔高陡边坡稳定性监控方法
US20170293048A1 (en) * 2016-04-09 2017-10-12 Powerchina Huadong Engineering Corporation Limited Response Surface Method for Identifying The Parameters of Burgers Model for Slope Soil

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
US20170293048A1 (en) * 2016-04-09 2017-10-12 Powerchina Huadong Engineering Corporation Limited Response Surface Method for Identifying The Parameters of Burgers Model for Slope Soil
CN107067333A (zh) * 2017-01-16 2017-08-18 长沙矿山研究院有限责任公司 一种高寒高海拔高陡边坡稳定性监控方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111855961A (zh) * 2020-07-24 2020-10-30 中南大学 一种岩体钻进质量检测方法、钻机、服务器、存储介质
CN111855961B (zh) * 2020-07-24 2021-10-26 中南大学 一种岩体钻进质量检测方法、钻机、服务器、存储介质
CN115238533A (zh) * 2022-09-23 2022-10-25 西南交通大学 边坡块体稳定性评价方法、系统、设备及可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN110119522B (zh) 2023-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110610285A (zh) 一种地下金属矿采空区危险度分级评价方法
KR101642951B1 (ko) Gis 기반 실시간 지진피해 예측 방법
CN111914457B (zh) 一种输电线路塔基边坡稳定性判别方法、装置和存储介质
CN110211338A (zh) 一种单体管道滑坡灾害的预警方法
CN111242499A (zh) 基于层次-可拓分析的既有隧道衬砌结构病害评价方法
CN109209505B (zh) 土石混合体隧道三维数字信息管理系统构建方法
CN115879654B (zh) 一种地下巷道稳定性预测和可靠性评价方法
CN115310361B (zh) 基于wgan-cnn煤矿井下粉尘浓度预测方法和系统
CN114818076B (zh) 一种基于机器学习的断层封闭烃柱高度评价方法
CN110119522A (zh) 一种开挖岩质边坡破坏风险分析的稳定性评级方法
CN112907130A (zh) 基于盾构施工参数的施工风险等级确定方法、装置及介质
Aghajani et al. Application of artificial neural network for calculating anisotropic friction angle of sands and effect on slope stability
CN111523796A (zh) 非煤隧道有害气体危害评价方法
Hegazy Delineating geostratigraphy by cluster analysis of piezocone data
CN117037432B (zh) 基于多方法协同的风险评价地质灾害预警方法
CN112016857B (zh) 基于云理论的聚乙烯管道地震易损性评估方法
Aksoy et al. Fuzzified kinematic analysis of discontinuity-controlled rock slope instabilities
CN117786794A (zh) 一种盾构下穿既有隧道变形优化控制方法及系统
CN117236771A (zh) 一种基于大数据技术的工程质量检测评估系统及方法
Curt et al. Assessment and control of the quality of data used during dam reviews by using expert knowledge and the ELECTRE TRI method
Kovacevic et al. The use of neural networks to develop CPT correlations for soils in northern Croatia
CN113240357A (zh) 一种红层地区公路边坡稳定性快速评价方法
Röshoff et al. Strategy for a Rock Mechanics Site Descriptive Model. Development and testing of the empirical approach
Sahraei et al. Daily discharge forecasting using least square support vector regression and regression tree
Şahin The Assessment of Seismic Liquefaction Triggering of Gravelly Soils

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant