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基于声发射监测的滑坡深部变形量化方法

清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：邓李政袁宏永陈建国苏国锋张鸣之陈杨潘睿清华大学安全科学学院清华大学公共安全研究院清华大学合肥公共安全研究院自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心中国地质环境监测院(自然资源部地质灾害技术指导中心)

滑坡变形破坏过程会持续产生声发射信号,而声发射技术可用于监测斜坡稳定性。有源波导声发射技术是监测土质滑坡深部变形的有效方法,能灵敏感知微小变形并持续监测较大变形,可实现滑坡灾害早期预警。基于一系列滑坡物理模型实验和原位... 详细信息

滑坡变形破坏过程会持续产生声发射信号,而声发射技术可用于监测斜坡稳定性。有源波导声发射技术是监测土质滑坡深部变形的有效方法,能灵敏感知微小变形并持续监测较大变形,可实现滑坡灾害早期预警。基于一系列滑坡物理模型实验和原位监测研究,声发射监测数据分析方法由定性化向定量化发展。首先,该文综述了利用声发射数据量化滑坡深部变形行为的传统方法,通过经验公式计算反演滑坡位移、速度和加速度,提取滑坡运动信息并分析演化规律,指出传统量化方法面临的挑战;其次,阐述了运用机器学习方法自动量化声发射监测数据,建立滑坡运动状态自动分类模型和滑坡位移预测模型的方法,用以准确量化滑坡速度、加速度和位移等关键变形特征;再次,在声发射监测和机器学习方法的基础上,提出了滑坡早期风险分级预警方法,考虑了数据缺失等不利状况的应对方案;最后,讨论了不同应用场景下声发射数据量化方法的选择倾向,指出了各方法的应用局限和发展趋势。

关键词：滑坡变形声发射监测量化方法机器学习预警方法

基于TDCP历元间位置变化量的GNSS地质灾害快速变形识别

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大地测量与地球动力学 2024年第10期44卷 1034-1039,1058页

作者：文锐刘万科吴明魁邓文昊王昊武汉大学测绘学院武汉430079 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院武汉430074 自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心北京100081

提出一种基于GNSS载波相位历元间差分(TDCP)位置变化量的地质灾害监测快速变形识别方法。通过TDCP解算历元间坐标变化量,识别监测体历元间显著位移,据此对卡尔曼滤波的过程噪声进行实时调节,使相对定位滤波结果能及时准确地反映监测体... 详细信息

提出一种基于GNSS载波相位历元间差分(TDCP)位置变化量的地质灾害监测快速变形识别方法。通过TDCP解算历元间坐标变化量,识别监测体历元间显著位移,据此对卡尔曼滤波的过程噪声进行实时调节,使相对定位滤波结果能及时准确地反映监测体的快速变形。模拟实验结果表明,该方法既可以及时准确地反映监测体历元间大于1 cm的快速变形,同时又能保持mm级监测精度。

关键词： GNSS 地质灾害监测快速变形识别载波相位历元间差分卡尔曼滤波

复杂环境GNSS实时亚厘米级监测算法设计及性能分析

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导航定位学报 2024年第2期12卷 23-31页

作者：邓文昊张小红吴明魁刘万科文锐王昊武汉大学测绘学院武汉430079 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉430074 自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心北京100081

针对复杂监测场景下,由于卫星信号遮挡严重、多路径效应强、粗差和周跳频繁而造成观测数据质量差,严重影响全球卫星导航系统(GNSS)实时监测的精度、可靠性和可用性的问题,提出一种复杂环境下的GNSS实时亚厘米级监测算法:综合利用监测体... 详细信息

针对复杂监测场景下,由于卫星信号遮挡严重、多路径效应强、粗差和周跳频繁而造成观测数据质量差,严重影响全球卫星导航系统(GNSS)实时监测的精度、可靠性和可用性的问题,提出一种复杂环境下的GNSS实时亚厘米级监测算法:综合利用监测体的变化特征,从观测数据质量控制、滤波过程噪声自适应调节、GNSS解算短时中断后快速恢复等方面着手,设计一套适用于复杂环境的GNSS地质灾害实时高精度监测数据处理算法;并采用实测与仿真短基线数据评估算法性能。结果表明,在复杂观测场景下,提出的复杂环境GNSS监测算法能够实现实时亚厘米级定位精度,有效解决GNSS解算短时中断后的快速恢复问题,并能准确识别监测体的快速形变。

关键词：全球导航卫星系统(GNSS)地质灾害监测实时动态(RTK)定位复杂环境卡尔曼滤波模糊度固定

基于岩石CT扫描的冻融作用对花岗岩细观结构及力学强度影响研究

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地质力学学报 2024年第3期30卷 462-472页

作者：侯圣山何箫孟宪森陈亮冯振刘明学李昂郭长宝吉锋中国地质环境监测院北京100081 自然资源部四川雅安地质灾害野外科学观测研究站四川雅安625099 自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心北京100081 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 中国地质科学院地质力学研究所北京100081

近年来随着西部地区的基础工程建设数量及规模不断增加,西部高原地区的季节性冻融循环效应的影响也随之增强,开展冻融循环作用下岩石细观特性及强度劣化性质研究对指导西部寒区基础工程建设至关重要。首先在偏光显微镜下对岩石薄片进行... 详细信息

近年来随着西部地区的基础工程建设数量及规模不断增加,西部高原地区的季节性冻融循环效应的影响也随之增强,开展冻融循环作用下岩石细观特性及强度劣化性质研究对指导西部寒区基础工程建设至关重要。首先在偏光显微镜下对岩石薄片进行观察,获取岩石的矿物成分和微结构;接着利用CT扫描技术,对冻融后的花岗岩进行扫描,对扫描图层利用阈值分割进行二值化处理,堆叠得到样品内外结构的高分辨3D数据及影像;结合分形理论计算图像计盒维数并由此对图像复杂度做出量化判断,由此对冻融循环对花岗岩内部结构演化分布特点进行分析;进而揭示其强度演化规律,探究结构演化与强度之间的关系。偏光显微镜下,岩石呈块状构造,具有似斑状粗粒不等粒花岗结构,局部见交代蠕虫结构。似斑晶矿物主要为碱性长石;其他矿物粒径0.25~4.0 mm为主,矿物成分主要为石英、斜长石、碱性长石,次要矿物为黑云母、绿帘石,副矿物有磷灰石、锆石、黄铁矿等,镜下鉴定为似斑状粗粒不等粒黑云二长花岗岩。CT扫描显示,冻融循环效应在影响花岗岩细观结构时,会导致花岗岩内部孔隙率的整体上升,但岩石渗透性变化不大,岩石渗透率仅上升0.003×10^(-3)μm^(2);内部孔隙发育不均匀,试样整体结构改变以萌生较多新的微孔隙为主。冻融循环后岩石内部结构复杂度有所下降,但岩石整体完整性仍然较好,分形维数仍保持在较高水平。分形研究显示,20次冻融循环并未导致花岗岩的结构复杂度发生较大变化,同时试样整体力学特性出现下降,黏性增加以及长期强度出现较大幅度的衰减,进入蠕变试验阶段的应变阈值提高。在评价此类原生结构较致密的岩石的安全性时,仅从结构上进行考量与实际情况往往会出现偏差,应结合必要的强度指标综合评估。岩石在经历冻融循环后,在强度更低的同时会发生更大的变形。该研究可为分形理论在岩石细观结构演化方面的应用及岩石细观结构与强度演化相关研究提供借鉴,并对高寒地区工程施工有指导意义。

关键词：冻融循环阈值分割 CT模型分形维数结构演化长期强度

基于稳健随机分隔森林的 GNSS位移序列粗差实时检测方法

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大地测量与地球动力学 2024年第3期44卷 240-245页

作者：张鸣之王鑫宇赵文祎吴明魁清华大学工程物理系北京市100084 中国地质环境监测院北京市100081 自然资源部地质灾害智能监测与风险预警工程技术创新中心北京市100081 武汉大学测绘学院武汉市430079 中国地质大学(北京)信息工程学院北京市100083 中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院武汉市430074

受GNSS硬件设备、通讯链路以及观测环境等因素影响,GNSS位移监测数据往往包含粗差,无法反映真实的变形特征。针对该问题,本文提出将稳健随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法应用于GNSS位移监测数据粗差实时检测。仿真数据... 详细信息

受GNSS硬件设备、通讯链路以及观测环境等因素影响,GNSS位移监测数据往往包含粗差,无法反映真实的变形特征。针对该问题,本文提出将稳健随机分割森林(robust random cut forest,RRCF)算法应用于GNSS位移监测数据粗差实时检测。仿真数据处理结果表明,RRCF算法粗差实时检测的准确率、精确率与召回率分别优于95%、98%、96%。地质灾害位移监测数据处理结果表明,GNSS位移监测数据发生异常突变时,RRCF方法检测结果与实际异常值情况吻合且误判率较低。总体而言,RRCF算法对GNSS位移监测数据异常实时检测的准确率和可用性均较好。

关键词：稳健随机分割森林异常值检测 GNSS位移变形监测

边坡雷达在重大突发性滑坡应急监测中的应用研究

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沉积与特提斯地质 2024年第1期44卷 150-161页

作者：徐伟铁永波李江李宗亮巴仁基田凯冉涛王家柱中国地质调查局成都地质调查中心(西南地质科技创新中心) 四川成都610218 自然资源部地质灾害风险防控工程技术创新中心四川成都610000 自然资源部成都地质灾害野外科学观测研究站四川成都610000 中安国泰(北京)科技发展有限公司北京100020 中国地质调查局军民融合地质调查中心四川成都610036

西南地区突发性重大地质灾害常发生于深切河谷区,在应急抢险过程中,存在人员难到达、地面调查与监测困难、灾害持续变形破坏造成的危害大等问题。以西藏自治区江达县白格滑坡和四川丹巴县阿娘寨滑坡应急抢险为例,应用边坡雷达对白格滑... 详细信息

西南地区突发性重大地质灾害常发生于深切河谷区,在应急抢险过程中,存在人员难到达、地面调查与监测困难、灾害持续变形破坏造成的危害大等问题。以西藏自治区江达县白格滑坡和四川丹巴县阿娘寨滑坡应急抢险为例,应用边坡雷达对白格滑坡残留体和阿娘寨滑坡复活体进行应急监测和变形特征研究。结果表明:通过边坡雷达获取各测点的累计视向变形量、变形速率、变形加速度等监测数据绘制监测区变形云图和监测曲线,判识滑坡区变形破坏及发展趋势、研判各变形区所处的变形演化阶段,快速对临滑破坏区进行识别与预报。边坡雷达能对突发性重大地质灾害开展非接触式全天候实时监测,既能实时掌握灾害变形特征,也保证了监测人员安全,对今后类似的突发性地质灾害应急监测和预警预报具有参考借鉴意义。

关键词：白格滑坡阿娘寨滑坡边坡雷达变形规律匀速变形阶段

甘肃临夏积石山县6.2级地震地质灾害发育特征及危险性评价

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西北地质 2024年第2期57卷 209-219页

作者：高波董英贾俊薛强武文英李林王涛刘港江睿君自然资源部黄土地质灾害重点实验室中国地质调查局西安地质调查中心陕西西安710119

2023年12月18日23时59分,甘肃省临夏州积石山县发生Ms6.2级地震,诱发了大量崩滑地质灾害,严重威胁人民生命财产安全。基于震区现场实地调查成果,开展地震诱发加剧地质灾害的发育特征、危险性评价研究,提出防灾减灾措施建议。根据实地调... 详细信息

2023年12月18日23时59分,甘肃省临夏州积石山县发生Ms6.2级地震,诱发了大量崩滑地质灾害,严重威胁人民生命财产安全。基于震区现场实地调查成果,开展地震诱发加剧地质灾害的发育特征、危险性评价研究,提出防灾减灾措施建议。根据实地调查统计,此次地震后新增地质灾害隐患点64处,加剧的地质灾害隐患点有63处。新增和变形加剧的隐患点以崩塌为主,滑坡次之;规模等级以小型为主,中型次之。崩滑地质灾害主要集中在黄土丘陵区,以黄土陡坎地带切坡建房、切坡修路为主。利用GIS技术的加权信息量法评价积石山县域地质灾害易发性。结果显示,高易发区、中易发区、低易发区、非易发区占比分别为5.45%、9.83%、32.70%和52.02%,其中高易发区主要分布在积石山东部黄土丘陵区的山梁地带。基于区域地质灾害易发性评价,开展地震活动断裂、地震动分布以及不同降雨工况条件(10年、20年、50年、100年一遇)下积石山县域地质灾害危险性评价。结果显示:100年一遇极高危险区较10年一遇极高危险区的增幅最大为18.26%,说明未来区内遭遇极端降雨会显著提高区内地质灾害危险程度。研究认为,积石山地震地质灾害后效应将增强,未来崩塌、滑坡发生频次升高,地质灾害易在降水、冻融条件下形成,需针对性地采取防控措施,有效降低其威胁程度。

关键词：地震地质灾害发育特征危险性评价甘肃积石山

圆弧式地基合成孔径雷达在边坡变形监测中的应用

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北京测绘 2024年第2期38卷 270-276页

作者：向泽君李超滕明星重庆市勘测院重庆401120 自然资源部智能城市时空信息与装备工程技术创新中心重庆401120

边坡变形监测是防止滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的有效途径之一。圆弧式地基合成孔径雷达是一种非接触式的新型地表形变监测设备,具有高分辨率、高频率、高精度、全方位、全天候实时监测等优点,更能有效地满足边坡变形监测的全面性和... 详细信息

边坡变形监测是防止滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害的有效途径之一。圆弧式地基合成孔径雷达是一种非接触式的新型地表形变监测设备,具有高分辨率、高频率、高精度、全方位、全天候实时监测等优点,更能有效地满足边坡变形监测的全面性和连续性要求。为了验证该设备在边坡变形监测中的效果和精度,本文采用两种便携圆弧式地基合成孔径雷达系统进行测试。测试结果表明,两种设备均能快速、全面地获得整个边坡的形变情况,具有较高的分辨率和亚毫米级的监测精度,且能实时发出预警,是一种全面高效的边坡变形监测手段。

关键词：边坡变形监测圆弧式地基合成孔径雷达

基于CNN-BiLSTM-Attention的三峡库区滑坡地表位移预测研究

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沉积与特提斯地质 2024年第3期44卷 572-581页

作者：陈欢冯晓亮刘一民赵晗刘洋郭浪张军中国地质科学院探矿工艺研究所四川成都611734 自然资源部地质灾害风险防控工程技术创新中心四川成都611734 成都工业学院智能制造学院四川成都611730 云阳县地质环境监测站重庆404500 重庆一零七市政建设工程有限公司重庆401120

地表位移预测在滑坡监测预警中具有重要意义,建立稳定可靠的滑坡位移预测模型是关键。本文基于卷积神经网络和注意力机制的滑坡位移预测方法,并以三峡库区黄泥巴蹬坎滑坡为例进行了验证。本文综合分析了该滑坡长达8年的降雨量、库水位... 详细信息

地表位移预测在滑坡监测预警中具有重要意义,建立稳定可靠的滑坡位移预测模型是关键。本文基于卷积神经网络和注意力机制的滑坡位移预测方法,并以三峡库区黄泥巴蹬坎滑坡为例进行了验证。本文综合分析了该滑坡长达8年的降雨量、库水位和地表位移等监测数据,建立了结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络和注意力机制(attention)的CNN-BiLSTM-Attention深度学习组合预测模型,采用了适应性学习率和正则化技术进行模型训练,提高了模型的泛化能力同时避免过拟合,并与传统LSTM模型进行对比验证。结果表明:相较于传统的机器学习和神经网络方法,该模型在滑坡位移预测精度上取得了显著提升,预测模型拟合优度(R^(2))达0.989,平均绝对百分比误差(MAPE)仅为0.059。

关键词：滑坡监测地表位移注意力机制预测模型三峡库区