兰坪县某尾矿库建设项目地质灾害危险性评估

以兰坪县某尾矿库建设项目为例,通过调查该评估区的地质环境条件和现状地质灾害发育情况,结合区域地质环境资料查明区内地质灾害的危险性特征,对评估区内拟建工程在建设过程中和建成后可能引发地质灾害的危险性进行预测评估和综合评估,最后提出合理性防治措施及建议。     

北京轨道交通工程地质灾害危险性预测评估——以昌平线(S2线)为例

基于区域地质、地震地质及地质灾害方面的资料,并结合详细的野外调查,采用定性、半定量的评估方法,对北京轨道交通昌平线(S2线)工程建设用地地质灾害危险性进行预测;工程项目可能引发或加剧及可能遭受的地质灾害类型主要有地面沉降、砂土液化、活动断裂、基坑边坡失稳、底板突水和桥梁地基失稳等,针对评估结果提出地质灾害防治对策,以期为该项目防灾减灾、应急救援及类似工程地质灾害危险性评估提供参考。     

建工程诱发地质灾害要担责

在地质灾害易发区进行工程建设,必须进行地质灾害危险性评估,可行性研究报告未包含地质灾害危险性评估结果的,将不被批准建设。违者将受到法规的追究。这是今年3月1日起施行的《地质灾害防治条例》的明确规定。     

建工程诱发地质灾害要担责

(本刊讯)在地质灾害易发区进行工程建设,必须进行地质灾害危险性评估,可行性研究报告未包含地质灾害危险性评估结果的,将不被批准建设.违者将受到法规的追究.这是今年3月1日起施行的<地质灾害防治条例>的明确规定.     

区域地质灾害评价的有效性周期分析

区域地质灾害评价有效性周期是指评价可靠性的持续时间,它的影响因素主要包括地质灾害背景条件的复杂性、研究区的范围或规模、突发性自然事件以及人类工程活动等。通过分析这些因素对区域地质灾害评价的有效性周期的影响模式,提出了确定区域地质灾害评价有效性周期的基本方法。通过对汶川地震前后的青川县滑坡危险性区划进行比较,对北京市2001年、2009年的地质灾害易发性评价结果进行比较,分析了确定区域地质灾害评价有效性周期的必要性,同时验证了确定有效性周期的方法的适宜性。     

玉溪市电网遭受地质灾害风险评估

玉溪市地质灾害多发,电网覆盖面广,电网遭受地质灾害的灾变损失较大。通过建立地质灾害危险性评价指标体系和电网遭受地质灾害脆弱性评价指标体系,采用专家调查法、层次分析法和熵值法等确定相应权重,进行地质灾害危险性评价和电网遭受地质灾害脆弱性评价;构建电网遭受地质灾害风险评估模型,对玉溪市各县区电网遭受地质灾害的风险值进行综合评估,并运用聚类分析进行等级区划。评估结果表明,玉溪市16.34%地区电网遭受地质灾害的风险性较高,整体遭受地质灾害的风险较低。     

海上风电场地质灾害危险性评估与应用

为解决现有的地质灾害危险性评估技术方法和规范不完善,且不能满足海上风电场工程项目建设要求的问题。以东南沿海首个海上风电场地质灾害危险性评估为工程实例,首先,分析场区特殊的海洋地质环境条件和项目的特点;然后,开展地质灾害危险性现状评估、预测评估和综合性评估;最后,提出具体的预防治理措施。结果表明:工程场地地质灾害危险性等级为小到中等,综合评估分级属适宜建设海上风电场,但应对场区内存在的海床冲淤、软弱土、液化土及孤石等问题采取可靠的措施。     

面向非对称贴近度的地质灾害危险性评价可拓模型

为合理评价地质灾害危险程度,考虑待评物元自身界限的模糊性,引入非对称贴近度函数,建立地质灾害危险性评价的改进可拓模型。以四川省枕头坝枢纽区地质灾害为研究对象,构建包括地质条件、地形地貌、水文气象、人为因素和历史灾害规模5项一级指标及11项二级指标的危险性评价指标体系;划分地质灾害危险性等级,厘定危险性评价因子基准值;基于物元分析理论,归一化处理经典域物元和待评物元;引入变权理论,确定各级指标权重,用非对称贴近度代替最大隶属度,以最大限度地融合待评物元的模糊信息;建立多级可拓评价模型,测算枕头坝枢纽区地质灾害危险性等级,并对其进行指标敏感性分析。结果表明,枢纽区地质灾害危险性等级为中等,该结果基本上符合工程实际。     

中国安全生产科学研究院取得地质灾害危险性评估和地质灾害治理工程勘查、设计、监理四项资质

正根据《地质灾害防治条例》、《地质灾害危险性评估单位资质管理办法》和《地质灾害治理工程监理单位资质管理办法》,北京市规划和国土资源管理委员会于2018年6月对中国安全生产科学研究院资质申请材料进行评审并予以通过。2018年7月26日,中国安全生产科学研究院取得了地质灾害危险性评估和地质灾害治理工程勘查、设计、监理四项资质,为后续开展地质灾害防治领域的科学研究和技术服务奠定了坚实基础。     

河南省汛期地质灾害预警的BP神经网络模型及应用

根据诱发地质灾害的内外因素建立地质灾害预警模型,评价河南省地质灾害的危险性.选取地形地貌、地质构造、岩土体类型、植被分布、水土流失、降雨和人类生产活动7个影响地质灾害的因素,建立了地质灾害预警的BP神经网络模型.根据监测数据进行训练和检验后,采用该模型对河南省汛期地质灾害进行预测,发现预测结果与实际情况基本一致.研究表明,建立的BP神经网络模型作为一种灾害预警的探索和尝试,具有一定的适用性和推广价值,可以作为地质灾害危险性评价预测方法的补充.