时变参数模型用于滑坡位移量预测的研究

滑坡的位移量发展受地质条件、气候环境以及人类活动等多种因素的影响,变化复杂,通常难以用固定参数的数学模型准确表达。时变参数模型的模型参数随时间变化,能够描述更为复杂的函数关系。将时变参数模型应用于滑坡位移量预测,通过对比发现,时变参数模型有望提高滑坡位移量的预测精度。     

环境物探技术在岩溶勘察中的应用及其效果

将高密度电阻率法及工程地震映像法两种环境物探技术同时应用于实际的地质灾害(岩溶)勘察中,结果表明:对于岩溶这样的地质灾害,单一环境物探技术虽然能清楚反映其埋深、规模和发育情况,但各有缺陷。而多种环境物探技术的综合使用,相互补充,将能大大提高岩溶勘察的准确性,提高勘察效果和效率。     

应对地质灾害的思路与建议

首先提出了地质灾害的减灾思路,在此基础上介绍了地质灾害减灾工作的基本对策,并分析、探讨了几种切实可行的非工程和工程性防治措施.     

北京山区公路地质灾害应急与防治对策

北京是地质灾害较严重的城市之一,具有灾种多、活动频繁、群发性强的特征。北京山区公路所遭受的地质灾害主要有滑坡、滑(崩)塌、泥石流、岩溶、采空地面塌陷等。为了防止山区公路地质灾害可能造成的危害,笔者通过对北京山区公路所遭受的地质灾害类型、发育特征、分布规律等特点及其所造成的危害进行分析、研究,提出了山区公路地质灾害应急与防治对策,以提高北京市的防灾减灾能力,减少和避免地质灾害造成的损失。     

元胞自动机在矿山地质灾害预测中的应用

本文根据复杂性科学理论,论证了地质灾害系统是一个复杂大系统。元胞自动机（Cellular Automata,CA）是一种重要的复杂性科学研究工具,本文阐述了元胞自动机的基本原理和方法,总结了其基本特点,认为元胞自动机在安全科学与技术领域有着广阔的应用前景,并探讨了其在滑波预测、地下水渗透、岩爆预测等几种矿山地质灾害预测中的应用。     

青海省曲麻莱县融冻泥流地质灾害浅析

文章根据调查资料介绍了曲麻莱县融冻泥流地质灾害的分布特征,对其形成的地质环境背景和机理进行了初步分析,论述了融冻泥流地质灾害的稳定性及危害程度,并根据当地环境提出了防治措施与建议.     

隧道地质灾害预报方法

隧道地质灾害主要有塌方、涌水、岩爆、膨胀岩等。进行隧道地质灾害预报的主要方法是：a.分析地质条件，预报隧道开控过程中可能遇到的地质灾害的类型；b.预报不良地质构造在隧道的分布位置；c。预报地质灾害的产生。本文主要讨论上述三个方面的问题。     

西北地区主要外动力地质灾害略论

西北地区地域辽阔,囊括陕西、宁夏、甘肃、青海、新疆五省区和内蒙古自治区的阿拉善盟,面积约330万 km~2。该区地质灾害严重,很多系外动力地质作用所致。现就主要外动力地质灾害的类型、强烈发育区和发展趋向等问题作一略论。     

致力绿色发展 建设和谐家园——记灵宝黄金股份有限公司安环总监、南山分公司经理王彦龙

王彦龙,男,汉族,1992年到灵宝市樊岔金矿参加工作,2012年6月任灵宝黄金股份有限公司(以下简称"公司")安全环保总监,2013年2月,兼任南山分公司经理。王彦龙从事安全环保工作以来,以学习贯彻落实国家安全环保法规政策为纲领,以节能、绿色、低碳、环保为宗旨,积极带领矿山单位开展绿色矿山建设、安全生产标准化创建与认证、数字化矿山建设、地质灾害治理、节能减排等活动。     

基于ICEEMDAN分解和MHA-LSTM神经网络的滑坡位移预测

深度学习在机器视觉等各个领域的兴起，使长短时间记忆(LSTM)神经网络也越来越常用于滑坡预测工作中。为加强对历史信息的提取与捕捉，提出一种多头自注意力长短时间记忆(MHA-LSTM)神经网络用来预测滑坡位移。首先采用改进版的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)算法将滑坡位移分解成趋势项、周期项和噪声项；然后采用MHA-LSTM神经网络拟合带噪声的滑坡位移趋势项和周期项，两者相加即可得到滑坡总位移的预测结果；最后以白水河滑坡实测数据为例，考虑月降雨量和库水位因素的影响，对该滑坡位移的周期项和趋势项进行预测，并与其他传统神经网络的预测结果进行对比。结果表明：MHA-LSTM神经网络模型相较于其他传统神经网络模型，能更好地捕捉历史的信息特征，预测效果更佳，可为滑坡预测提供新的技术方法。