以三维激光扫描技术监测边坡的稳定性

通过三维激光扫描仪对露天矿山高陡边坡进行连续扫描,获取矿山边坡坐标信息,为边坡的监测提供可靠的动态数据。利用边坡表面位移可视化分析软件对数据进行分析,掌握边坡变形趋势,找出边坡表面位移变化原因,对边坡灾害预警具有重要意义。     

基于GB-InSAR技术的水电工程高边坡变形监测

为解决大型水电工程复杂边坡表面变形监测存在的监测范围受地形限制、设备安装运维成本高、点位布设易遗漏等问题,采用地基合成孔径雷达(SAR)干涉测量技术(GB-InSAR),开展水电工程地质条件复杂的百米级高边坡表面变形三维非接触实时监测。首先将合成孔径雷达架设于所需监测边坡对岸,设定监测数据采集频率和监测预警值;然后构建一种基于三维激光扫描技术的改进雷达数据降噪模型,智能化判断和筛查现场异常数据;最后采用数据解缠和变形分析获取变形监测结果,通过云端服务器和人工智能算法,实时查询监测区域的历史形变及位移数据。结果表明：较传统监测技术,采用非接触式监测技术具有分辨率高、自动化程度高、受地形等条件限制少、有效识别和穿透掩盖物等优点;可实现短时间内识别亚毫米级的变形;建立的雷达数据降噪模型可提升监测数据的可视性、有效性和可靠性。     

UAV航摄图像融合激光扫描边坡表面位移监测法

为解决边坡表面位移监测的时效性问题,提出一种航摄图像融合三维激光扫描的边坡表面位移监测方法,通过无人机(UAV)航摄图像及三维激光扫描点云数据融合算法,提高边坡表面位移测量精度,实现监测点识别及边坡变形过程中表面位移的及时计算。研究结果表明:通过生成配准的高精度点云非接触式测量边坡位移,能够精确计算当前边坡的变形情况,绝对误差基本控制在±1 cm,与现有采用实时动态(RTK)测量的方式相比耗时缩短约27 min,监测效率得到提高。     

基于粗糙集理想解高陡边坡稳定性模糊评价*

为评价山区公路沿线高陡边坡稳定性,保障道路行车安全,基于代数表示的粗糙集理论和条件信息熵表示的粗糙集理论,结合理想解的思想重新定义各属性重要度的确定方式,提出新的适用于山区高陡边坡的权重确定方法,并建立高陡边坡稳定性评价体系,基于模糊理论以某高速公路高陡边坡工程为研究背景,建立山区高陡边坡模糊稳定性评价模型,对边坡稳定性进行评价。研究结果表明:隶属度最大值为0.397,对应边坡稳定状态为“极不稳定”,与实际情况基本一致,验证该权重方法客观、准确,为更好评判山区公路沿线高陡边坡稳定性提出新的方法。     

陡倾层状岩石路堑边坡的变形机制及其安全防护

陡倾层状岩体在单斜软弱层型垭口的演化过程中表现出较复杂的变形行为 ,其变形结果与人工开挖所形成二次边界条件的关系 ,决定了路堑边坡的地质模式和稳定程度。笔者运用过程机制分析法 ,明确了石灰岩山区某陡倾层状岩石路堑边坡 ,在开挖中产生的变形破坏是由于斜坡长期的滑移 -弯曲或弯曲 -拉裂等重力变形改造的结果 ,并根据边坡的地质力学模式进行了稳定性评价 ,同时提出了相应的安全防护措施。     

矿山边坡稳定性评价及失稳预报研究现状与发展趋势

矿山边坡与水电边坡、道路边坡等其他永久性边坡工程不同,既要安全生产,又不能过于保守,从而降低采矿的经济效益.因此,矿山边坡岩体的变形监测和准确失稳预测,具有重要的意义.从边坡失稳的时间性和空间性2个方面,对矿山边坡的稳定性预测和失稳预报方法进行综合论述,重点评述了不同方法进行预测分析的优缺点,最后,对需进一步研究的问题提出几点意见和建议.     

基于应力分析的高陡边坡输气管道安全性分析

长距离输气管道所经过的区域地形极为复杂,在经过局部山区时,敷设在高陡边坡上的输气管道应力集中现象较为明显,安全隐患较大。而目前针对高陡边坡输气管道的安全性分析较少。为此,基于管道应力分析的基础理论,使用CAESAR II软件对某高陡边坡输气管道进行应力分析,分析研究其安装、试压、运行、清管以及地震工况下管道的受力情况,得出该管道应力较为薄弱的位置,综合考虑了腐蚀、运行等情况得出了结论:高陡边坡输气管道集中应力产生位置主要为边坡低点处、边坡顶部附近以及弯管处;清管作用对天然气管道应力的影响较小;横向地震作用对管道应力的影响最大;管道易泄漏部位主要集中在边坡顶部、底部、弯管处以及管焊缝处。分析结果对高陡边坡输气管道的设计、施工和管理提供了相应的理论依据,具有一定的工程价值和指导意义。     

露天矿高陡复杂边坡软弱岩层组“坐落-滑移式”破坏模式研究

边坡稳定性问题随露天矿开采的进行不断突出,而边坡软弱岩层严重影响边坡稳定性。大量工程实例显示,露天矿含软弱岩层组的高陡复杂边坡失稳模式通常为“坐落-滑移式”破坏。为明晰露天矿高陡复杂边坡软弱岩层组“坐落-滑移式”破坏模式的破坏机理,以某露天矿为例,提出一种针对露天矿含软弱岩层组高陡复杂边坡的综合分析方法。研究结果表明：采用工程地质分析、传统极限平衡方法和数值模拟分析相结合的综合分析方法,针对该类型复杂边坡可发挥不同分析方法的优势,较全面地从地质自然环境条件、定性定量方面、应力应变角度分析边坡破坏机理及模式,总结归纳出含软弱层组露天矿高陡复杂边坡“坐落-滑移式”破坏的“坐落-滑移-剪出”三段式破坏特征,为其他类似复杂边坡稳定性的分析和防治提供思路和手段。     

基于LMD-BA-ELM的边坡变形时序非线性预测模型研究

为分析和预测边坡变形,基于局域均值分解(LMD)、蝙蝠算法(BA)和极限向量机(ELM)的基本原理,建立边坡变形时序非线性预测模型。用LMD法将边坡变形时序样本分解为多组相对平稳的分量;用BA对ELM的参数进行全局寻优,构建BA-ELM预测模型,并对各分量进行滚动预测,经叠加各分量预测值,得到边坡变形最终预测结果。以某露天矿边坡变形实际监测数据为例,进行多模型对比分析。结果表明:LMD-BA-ELM模型预测的平均绝对误差为0.151 0 mm,平均相对误差为1.287 3%,运行时间为7.614 3 s;能够充分挖掘边坡变形的内部规律,有效降低其非线性特征。     

边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究

以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。     

片岩隧道变形规律分析与预测方法研究

为准确掌握片岩隧道变形规律,基于隧道变形监测结果,利用核极限学习机构建隧道变形初步预测模型,通过遗传算法和蚁群算法进行优化处理,以保证模型参数的最优性,采用混沌理论对预测误差进行修正处理,利用M-K分析判断隧道变形趋势,并将趋势判断结果与预测结果对比.结果表明:通过递进优化处理,能逐步提高预测精度,且预测结果的相对误差...     

考虑随机误差的软土基坑沉降趋势分析及预测*

为准确分析基坑沉降变性规律，基于现场监测数据，通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解，采用M-K检验对发展趋势进行评价，利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型，构建基坑沉降分项预测模型，并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析，以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项，相较于传统小波分解效果更佳；基坑沉降呈持续增加趋势，但趋势性逐渐减弱；预测结果相对误差均值均不大于2%，预测模型精度较高；沉降变形会进一步增加，但增加速率明显降低，与发展趋势分析结果一致，两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。     

基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用

基坑开挖变形具有非线性特性,在脊波神经网络的基础上,采用粗集理论算法优化初始权值和阈值,建立了基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测模型,应用该模型对西南地区某市火车站综合交通换乘中心南广场的基坑开挖过程进行了变形预测。结果表明:粗集理论算法能够对脊波神经网络进行优化,提高了脊波神经网络基坑变形预测结果的收敛速度和泛化能力;脊波神经网络能逼近基坑变形的非线性部分,避免了模型误差影响基坑开挖变形预测精度,提高了系统整体抗干扰性能。模型的预测值与实测值之间的误差在5%以内,满足实际工程的要求。     

国外矿山开采沉陷预计技术研究及应用概述

地表移动和变形的预计是根据已知的地质和开采条件,在矿山开采之前对地表可能产生的移动和变形进行估算,准确的预计对尽量减少开采过程中由采动造成的地表损害具有重要意义。简要介绍了一些国外关于地表沉陷预计的方法及其优缺点,并通过两个实例进行了比较。通过对不同方法的思路及使用的数学模型进行初步的探讨与分析,得出各方法在开采沉陷预计中的优缺点,并对矿山沉陷预计方法的发展提出了建议。     

丘陵山地采煤地地表移动变形与裂缝特征相关性研究

在预测模型修正的基础上,运用地表变形预计系统对丘陵山区采煤地地表变形预测,通过对比分析预计裂缝结果和裂缝调查结果,分析裂缝与地表变形参数之间的相关性。研究结果发现,经过修正后的丘陵山地预测模型,预测结果与调查结果吻合;裂缝宽度与预计的水平变形值的相关性显著,而裂缝长度与预计水平变形值的的相关性不显著。     

基于粒子群优化的DGM（1,1）模型在基坑变形安全预测中的研究

为确保基坑施工期间发生变形后能够正常使用,将变权缓冲算子结合DGM(1,1)模型构造出变权离散灰色模型,利用相对误差、后验差比,灰色绝对关联度3种精度检验法作为粒子群算法适应度建立模型,构造PSO-VWDGM(1,1)模型,并结合实际工程监测数据研究不同适应度对基坑变形预测精度的影响。研究结果表明:不同适应度函数对预测精度存在较大影响,以灰色绝对关联度作为适应度建立模型预测精度较高,可以更好应用在工程中。研究成果可为工程施工阶段的基坑变形预测、稳定性分析与灾害评估、预警提供参考。     

基于PCA-BBO-SVM的尾矿坝变形预测模型与性能验证研究*

为准确预测尾矿坝变形趋势,通过主成分分析法（PCA）对尾矿坝变形影响因子进行优选,基于生物地理学优化算法（BBO）对支持向量机（SVM）参数进行寻优,建立PCA-BBO-SVM尾矿坝变形预测模型,并以杨家湾尾矿坝为例对模型性能进行验证。研究结果表明:PCA-BBO-SVM模型在4个测点的RMSE为0.139 6,0.274 2,0.317 0,0.530 6;MAE为0.112 5,0.213 5,0.269 0,0.412 9;MAPE为0.525 0%,0.692 3%,2.621 2%,1.311 2%;预测精度及对局部波动的预测能力均高于BP、GS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型,研究结果可为尾矿坝变形预测提供模型支撑。     

Consequence analysis of premixed flammable gas explosion occurring in pipe using a coupled fluid-structure-fracture approach

A coupled fluid-structure-fracture approach incorporating a high-efficiency detonation modeling algorithm was proposed to study the consequences of premixed flammable gas explosion occurring in pipe. A strain-rate-dependent failure criterion which is the vital prerequisite for accurate consequences prediction was derived based on the failure mechanism of materials at high strain rates and it was applied to account for the fracture of pipe. The simulated pressure time history and fracture patterns were validated against experimental results and good agreements were acquired. The interaction between detonation wave and pipe during crack extension, dynamic fracture processes of pipes with different initial flaws, venting features of detonation products and pressure profiles out of pipe were obtained and discussed in detail. The comparison with existing semi-empirical and CFD methods was performed and it is revealed that the deformation and fracture of pipe have obvious negative influences on the peak overpressure and the rate of pressure increase out of pipe. Because the energy absorption and dissipation due to structural deformation and fracture are well taken into account, the coupled fluid-structure-fracture method is expected to provide more rational consequences prediction and analysis results.     

基于重构相空间充填体变形规律的灰色预测研究

尾砂胶结充填体是非线性力学介质,其变形是能量耗散的复杂过程,必须研究其内在变形规律,才能正确预测采矿过程中充填体的稳定性.对不同配比的尾砂胶结充填体进行力学试验,得出了其应力-应变规律,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行了监测.采用自适应滤波原理,研究基于重构相空间的测量数据去噪处理方法.用灰色理论研究充填体变形在相空间中相点距离的演变规律,建立了重构相空间的灰色预测模型.为减小预测误差,对预测结果采用残差模型修正.应用建立的模型,对安庆铜矿高阶段充填体变形进行分析,确定了采场合理回采周期.结果表明,充填体变形具有非线性混沌特性,不同配比的充填体表现出不同的非线性动力学行为,重构相空间能充分展示充填体变形的内在规律.