（大地测量学与测量工程专业论文）黑河水库水门沟滑坡稳定性分析.pdf

摘要 滑坡是一种自然地质体灾害，一旦滑动，危及人们生命财产安全。为了减少滑坡灾 害对人民生命财产安全造成的损失，对滑坡进行变形监测，利用监测数据对滑坡进行预 测预报，进而进行稳定性研究，具有重要的理论与实际意义。 本文根据陕西省黑河水库库区g 1 0 8 国道水门沟滑坡为工程背景，采用g p s 定位技 术以及精密水准测量方法，定期监测滑坡体的水平位移和垂直位移，对变形数据进行分 析处理，并结合水库蓄水、水门沟滑坡的地质特征及地质条件，对水门沟地质灾害的变 形机理、产生原因、破坏模式及影响因素进行了系统性的分析总结。 通过对g p s 监测资料进行分析，结合监测结果，研究了库区水位变化对滑坡体稳 定性影响的关系；采用有限元法对主滑剖面进行应力、应变分析，并结合极限平衡法和 神经网络方法计算其稳定性，对滑坡的整体稳定进行综合评价，并对滑坡稳定性影响因 素进行了敏感性分析。 研究了卡尔曼滤波模型和动态神经网络模型在滑坡变形预测中的应用，并在二者的 基础上提出了一种基于卡尔曼滤波算法的b p 神经网络模型，这种模型能够综合二者的 优点，预测精度有了很大的提高。结合滑坡位移动力学分析方法，研究了动力学滑坡位 移预测模型，使模型在预测过程中充分考虑到滑坡体本身的运动机理，与传统预测模型 比较，使该模型在具有几何意义的基础上，兼具有了物理意义，并应用于水门沟滑坡位 移预测，取得了较好的结果，为滑坡预测提供了新的思路。 关键词：滑坡、g p s 监测、稳定性分析、神经网络、卡尔曼滤波、动态预测 a b s t r a c t l a n d s l i d ei sak i n do fn a t u r a lg e o l o g i c a ld i s a s t e r s i tc a nd e s t r o yt h er o a da n db u i l d i n g s u n d e rt h es l o p ea n de n d a n g e rp e o p l e sl i f ea n dp r o p e r t ys e c u r i t yo n c ei ts l i p p e d i no r d e rt o r e d u c ep e o p l e sl i v e sa n dp r o p e r t yc a u s e db yl a n d s l i d ed i s a s t e r , i ti so fi m p o r t a n tt h e o r e t i c a l a n dp r a c t i c a ls i g n i f i c a n c et om o n i t o rt h ed e f o r m a t i o no fl a n d s l i d e ，w h i c hc a np r e d i c tt h e l a n d s l i d ed i s a s t e r sw i t ht h em o n i t o r i n gd a t a ，a n dt h e n ，s t a b i l i t ys t u d i e s ， t a k i n ga c c o r d i n gt h es h u i m e n g o ul a n d s l i po fh e i h er e s e r v o i ra s i d e t h en a t i o n a l h i g h w a yg 1 0 8i ns h a a n x if o re n g i n e e r i n gb a c k g r o u n d ，t h i sc o n t r i b u t i o nh a st h es y s t e m a t i c a n a l y s i s o fd e f o r m a t i o nm e c h a n i s m ，c a u s e s ，f a i l u r em o d ea n de f f e c tf a c t o r so ft h e s h u i m e n g o ug e o l o g i c a ld i s a s t e r s w er e g u l a r l ym o n i t o rt h eh o r i z o n t a ld i s p l a c e m e n ta n d v e r t i c a ld i s p l a c e m e n to ft h el a n d s l i d ea n da n a l y s i sa n dp r o c e s sd e f o r m a t i o nd a t ab a s e do n g p st e c h n o l o g ya n dp r e c i s el e v e lm e a s u r e m e n ta n dc o m b i n e dw i t ht h ei n i t i a li m p o u n d m e n t o ft h er e s e r v o i ra n dt h eg e o l o g i c a lc h a r a c t e r i s t i c sa n dg e o l o g i c a l c o n d i t i o n so ft h e s h u i m e n g o u1 a n d s l i d e b a s e do nt h ea n a l y s i so ft h eg p sm o n i t o r i n gd a t aa n dc o m b i n e dw i t ht h em o n i t o r i n g r e s u l t s ，w es t u d yt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ec h a n g e si nt h ew a t e r sa n dl a n d s l i d es t a b i l i t y a l s o ，w ea n a l y s i st h es t r e s sa n ds t r a i no f t h em a i ns l i d i n gp r o f i l eu s i n gf i n i t ee l e m e n tm e t h o d ， c a l c u l a t et h es t a b i l i t yw i t hc o m b i n e de q u i l i b r i u ma n dn e u r a ln e t w o r km e t h o d ，e v a l u a t et h e w h o l es t a b i l i t yo ft h el a n d s l i d es t a b i l i t yc o m p r e h e n s i v e l ya n dt h ef a c t o r sa f f e c t i n gt h e s e n s i t i v i t ya n a l y s i s w es t u d yt h ek a l m a nf i l t e r i n gm o d e la n dd y n a m i cn e u r a ln e t w o r km o d e lf o ri t s a p p l i c a t i o ni nf o r e c a s t i nb o t han e wb pn e u r a ln e t w o r kb a s e do nt h ek a l m a nf i l t e r i n g a l g o r i t h mm o d e li sp r o p o s e d ，w h i c hc a nc o m b i n ea d v a n t a g e so fb o t h a n di m p r o v et h e f o r e c a s t i n ga c c u r a c yg r e a t l y l a n d s l i d ed i s p l a c e m e n td y n a m i c sa n a l y s i sm e t h o dw a su s e dt o s t u d yd y n a m i cd i s p l a c e m e n tp r e d i c t i o nm o d e l ，a n d i tc a l l f u l l yc o n s i d e rt h el a n d s l i d e m o v e m e n tm e c h a n i s mo ft h el a n d s l i d em o d e li nt h ep r e d i c t i o np r o c e s s c o m p a r e dw i t ht h e t r a d i t i o n a lf o r e c a s t i n gm o d e l ，t h ep r e d i c t i o nm o d e lb a s e do ng e o m e t r i cm e a n i n gc a nh a s p h y s i c a ls i g n i f i c a n c e a ne x p e r i m e n to ft h es h u i m e n g o ul a n d s l i pd i s p l a c e m e n tp r e d i c t i o n i i w a s p r o p o s e d ，a n dg o o dr e s u l t sh a sb e e no b t a i n e df o rt h el a n d s l i d ef o r e c a s t ，p r o v i d i n gs o m e n e wi d e a s k e y w o r d s ：l a n d s l i d e ；g p sm o n i t o r i n g ；s t a b i l i t ya n a l y s i s ；n e u r a ln e t w o r k ；k a l m a nf i l t e r i n g ； d y n a m i cp r e d i c t i o n i i i 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工 作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何 未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名： 堪彳志吠 砷年歹月石日 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学 校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权 利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成 果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：歹参键萝矾 、 导师签名：澎每和 跏7 年只6b 抄年只6b 长安大学硕士学位论文 1 1 课题的研究背景及意义 第一章绪论 我国是一个地质灾害发生十分频繁、损失极为严重的国家。据初步统计，我国每年 因为各类自然灾害造成的损失约有1 0 0 0 多亿元【1 】。因此，根据人们对自然条件下的各类 灾害进行监测、分析研究，利用现有的科技成果，对各类自然灾害进行分析研究，使灾 害对人类的影响控制到最小，是人们迫切需要解决的。 滑坡是一种发生在山区的、数量多、规模大、危害严重、性质非常复杂而其发生又 具有一定规律性的自然地质灾害。滑坡产生于特定的工程地质与水文环境，是在以重力 为主的自然营力作用下或在人类工程活动影响下发生发展的斜坡变形运动。滑坡严重威 胁到国家财产和人们的生命安全，影响强度仅次于地震，使公路中断、建筑物被毁、堵 塞河道、掩埋房屋，给人们造成巨大损失。特别是在近半个世纪以来，随着我国西部大 开发建设的进行，在西部山区由此而引发的滑坡也日益加剧，危害越来越大。因而更加 引起人们的关注。我国7 0 为山地，地理地质条件十分复杂，滑坡分布尤为广泛。随着 经济发展，特别是西部大开发的实施，越来越多的基础建设工程都会遇到滑坡问题，山 区的开发建设、铁路与高速公路建设、水利工程建设、深基坑的开挖及露天矿山向深部 开采所形成的高大边坡作等，使滑坡灾害更为突出。 目前，国内外针对滑坡的防治及治理，积累了较丰富的经验，对滑坡发生的机理、 发展规律也进行了深入研究。可是，对滑坡的预测、预报问题一直是国内外专家学者尚 未完全解决的难题。所以开展该滑坡分析，以及在分析的基础上进行滑坡预测研究，具 有重要的理论和现实意义。 1 2 国内外滑坡稳定性研究的现状 国际上边坡稳定性研究已有1 0 0 多年的历史了【3 1 。早期的研究是以土体为研究对象， 借用土力学中极限平衡的概念，假定土体满足弹性或弹塑性理论的一种方法，并把此方 法用于岩质边坡的研究，但其力学机制与假设的理论不符，导致计算结果与实际差别很 大【4 1 。从而引起人类对于滑坡的力学机制的研究，以弹塑性理论为基础的极限平衡法应 运而生，这种方法是工程中使用最多、最成熟的方法，1 9 5 5 年b i s h o p 提出了修正的条 分法，1 9 5 6 年j a n b u 提出了更精细的条分法，1 9 6 7 年s p e n c e r 提出了简化条分法。七十 第一章绪论 年代后，随着数值计算理论和计算机科学的快速发展，数值模拟技术被广泛应用于斜坡 稳定性研究，1 9 7 9 年，c u n d a l l 提出的用于分析岩质边坡稳定性的一种方法，它应用牛 顿定律分析相邻块体之间的平移和转动来模拟岩块崩滑的全过程。g o o d m a n 和s h i ( 1 9 8 5 年) 用拓扑学原理分析由关键块体崩落而导致整体崩滑的条件，为离散元法应用于工程 实践做出了有益的尝试。给定量分析边坡稳定性创造了条件，并逐步过渡到数值方法。 随着计算机的发展及各学科的发展，为边坡稳定性研究提供了更多的方法【5 】。 到8 0 年代以后，边坡变形破坏的地质力学模型不断得到补充和完善，进一步揭示 了边坡变化的内在力学机制。边坡稳定性研究进入一个新的阶段，为边坡科学发展的高 峰期。同时，国内边坡稳定性研究也不断发展，原理与方法也不断完善和丰富。如中科 院地质所提出的岩体结构理论及相应的边坡岩体分析的工程地质力学法等。 9 0 年代以来，随着人工智能、神经网络、系统科学等新兴学科的兴起以及各种复杂 的数值计算方法广泛应用于边坡研究中，边坡稳定性研究步入了定性与定量相结合、概 念模型与仿真模拟相结合、监测与反馈信息相结合的新阶段，为边坡稳定性分析提供了 全新的思维方式和研究方法，为边坡工程研究提供了强有力的理论基础。神经网络应用 到边坡稳定性分析中也有很大进展，利用b p 神经网络的高度非线性映射能力，根据大 量工程实例，以实例计算条件作为输入，以实例分析结果作为输出，训练网络，用训练 好的网络进行边坡稳定性系数计算。夏元友等利用神经网络的非映射能力，影响边坡稳 定的因子与边坡稳定状态之间建立非线性关系，得出边坡稳定性的一种新方法。 1 3 滑坡稳定性研究存在的问题 尽管国内外学者在滑坡稳定性研究上取得了巨大的成就，可是，在滑坡研究方面仍 然有很多问题以待解决。例如，稳定性计算参数的选取、滑坡稳定性分析方法的选择、 滑坡预测预报等等。 对于参数的选取，一般根据现场进行试验获取参数值、或者在实验室内进行试验， 依据经验值。其中主观因素较多，与实际参数相差甚远。再加上影响因素很多且具有相 关性，相互影响，所以参数的确定很困难。 在边坡稳定性分析中，不同的边坡存在不同的地质环境，不同的稳定性分析方法又 有各自的特点，有一定的适用条件。因而，如何在稳定性分析中将岩体的力学机制与稳定 性监测数据有机结合，得到更能反映实际滑坡的稳定性分析方法，是一个值得考虑的问 题。 2 长安大学硕士学位论文 尽管国内、外专家学者在预测预报方面取得了很大进展，也有预测成功的滑坡，但 是，因为滑坡发展过程的复杂且不确定性因素很多，目前，准确预报滑坡的发生是十分 困难的。 1 4 研究的内容 1 4 1 课题来源 黑河引水工程是陕西省家的一项重点项目，也是西安市的一项“生命线”工程，金盆 水库总库容约2 亿立方米，每年可向西安供水4 亿立方米，日供水能力1 1 0 万吨，占西 安市总供水量的7 0 以上。因此，黑河水库的安全涉及到西安市民的饮水问题，也影响 着黑河下游广大城乡的经济发展和人民的生命财产安全。 根据工程地质勘察结果，黑河金盆水库库区有五个大的滑坡，分别是：水门沟、碾子 沟、水溜沟、望长沟、桃园沟5 个滑坡。除望长沟滑坡比较稳定以外，其余4 个滑坡都 存在不同程度的不稳定性，有可能成为影响周城公路和大坝安全的隐患【6 1 。自2 0 0 0 年 1 1 月开始，至2 0 0 8 年初，长安大学地测学院己对这4 个滑坡进行了9 年的滑坡变形监 测，得到了宝贵的监测数据。本文通过对水门沟滑坡监测数据进行分析，研究黑河水库 水门沟滑坡的稳定性。 1 4 2 主要内容及成果 针对国内、外滑坡稳定性分析研究现状和存在的问题，本文通过归纳总结前人的研 究成果，对目前滑坡稳定性分析中存在的一些问题，进行了分析研究，主要内容是： ( 1 ) 结合黑河水位资料、水门沟滑坡的水文特征，对水门沟地质灾害的变形机理、 失稳影响因素进行了分析总结。 ( 2 ) 根据滑坡变形监测资料，对监测点变形进行了分析研究，总结了监测点随水 位的变化规律。对库水位升降与滑坡变形相关性做了分析研究。 ( 3 ) 采用有限元法对水门沟滑坡进行了数值模拟分析，并应用极限平衡法和神经 网络方法计算其稳定性，对滑坡的整体稳定进行综合评价。 ( 4 ) 结合g p s 形变监测资料，在研究卡尔曼滤波和神经网络预测模型各自优点及 缺点的基础上，本文提出了基于卡尔曼滤波算法的b p 神经网络预测模型，同时结合滑 坡自身的动力学机理，提出了加入动力学机制的卡尔曼滤波变形预测模型。将以上方法 应用于水门沟滑坡预测，取得了较好的预测结果。 第二章水门沟滑坡工程地质概况 2 1 工程概况 第二章水门沟滑坡工程地质概况 黑河饮水工程是以给西安市供水为主。金盆坝址位于周至县马召镇毛家湾村附近， 地理坐标东经1 0 8 0 ，北纬3 4 0 ，水库正常蓄水位5 9 4 米，总库容2 o 亿立方米。两岸地 形陡峻，属于高山峡谷型水库。 1 0 8 国道周城段穿过黑河左岸，根据库区可行性阶段的调查表明，周城公路在黑河 库区多出处于老的坍塌或滑坡之上，黑河水库蓄水以后，有可能使这些潜在的不稳定体 重新滑动，一旦发生这种情况，虽然不会对大坝和水工建筑物构成直接威胁，但会导致 周城公路中断，造成重大经济损失f 6 j 。 本文根据黑河饮水工程水库库岸滑坡工程地质勘察报告( 勘察阶段) 得到下面水门 沟滑坡区域的工程地质状况。 2 2 水门沟滑坡地质条件 2 2 1 地形地貌 水门沟滑坡位于库区左岸，g 1 0 8 国道穿越其上。两岸地形陡峻，坡度一般在3 5 0 到5 5 0 ，高差较大，水门沟滑坡发育在水门沟与黑河主河道交汇部位。 2 2 2 地层 黑河水库滑坡区出露的地层由老到新为：下元古界宽坪群，其次为钙质石英岩脉、 碳质片岩和石墨片岩。 2 2 3 地质结构特征 黑河库区在大地构造上属秦岭元古褶皱带北缘一东西向复式向斜的核部，其中水门 沟位于该向斜的北翼。岩体中的主要构造有断裂带和构造节理，受多次构造活动的影响， 岩体结构破碎，受风化作用和重力作用，易发生变形破坏。库区发育有若干条大的断裂 带，其中水门沟断裂带对水门沟的形成具有控制作用。水门沟断裂的主断面位于水门沟 滑坡的侧后部，为顺层逆冲断裂，走向约n w 3 0 0 0 ，倾向s w ，倾角约8 0 0 。该断裂与 水门沟走向一致，水门沟基本沿此断裂发育而成。该断裂的主断裂带宽约三十余米，以 糜棱岩化的石英岩、碳质片岩和石墨片岩为主，该断裂影响宽度约1 0 0 余米，从滑坡下 4 长安大学硕士学位论立 部的水门沟沟底到滑坡两边公路侧壁的露头处，都可看到次级断层或破碎带，断面上 可见构造镜面和擦痕，构造带内岩性以薄层状的绢云母石英片岩为主。断裂带及其影响 带内的岩体结构破碎，在重力作用下弯折变形显著。 22 a 水文地质条件 滑坡体内没有稳定的地下水潜水面，主要来源是降雨。由于坡度较大，降雨多以地 表坡流的形式捧泄到黑河，降雨后很快疏干，有少部分渗入斜坡体内形成地下水，地下 水在斜坡体内分布不稳定，具有季节性集中汇水的特点。 2 3 水门沟滑坡区工程地质特征 根据地质工程勘察报告，水门沟滑坡位于周城公路2 3 公里里程碑处的水门沟沟口， 距大坝约1 1 公里，主要为滑坡堆积体，全貌见图2 1 ，侧后缘植被覆盖较厚。前缘 墨2 1 水门沟滑坡全貌圈 至5 8 2 米高程处，下部出露基岩，主滑方向6 2 。，水门沟滑坡体物质具有双层结构，上 层为6 - 9 米后的含碎石粉质粘土，褐红色，坚硬：下部以碎石土为主成分主要为绿泥石 片岩、碳质石英片岩。水门沟滑坡体平均厚度约2 3 米，最厚处约为3 0 米，滑动面上陡 下缓，上部倾角约为4 5 。，下部约为3 0 。，临近剪出口约为1 0 0 。剪出口基岩平台起伏 不平，北部高程5 8 2 米，南部高程5 7 2 米。滑坡的基本特征参数见表21 。 第二章水门沟臂坡工程地质概况 表2 1 水门沟精坡的主要特征参数 憾 前部后缘高坡面坡长 高程高程差面积度度 ( m )( m )( m )( m 2 )( 。)( m ) s 。s5 7 07 2 01 5 04 2 2 4 53 12 4 0 图2 2 水门沟滑坡体工程地质图 6 长安大学硕十学位论文 2 4 水门沟滑坡机理及影响因素分析 2 4 1 水门沟滑坡机理分析 滑坡机理有其相应的发生发展规律，与其地区稳定条件、工程地质条件、水文地 质条件密切相关，并非单一力学机理【7 - 8 】。滑坡产生机理是多方面的。 经过调查、监测及综合勘探资料分析，该滑坡产生机理分析如下： 第一，内部因素 水门沟滑坡具有双层结构，上层为碎石土，遇水易软化变形。下部以碎石土为主， 滑体范围内的岩体结构松散，不稳定、易变形，为滑坡形成提供了物质基础。 第二，外部的主要因素 修建周城公路及黑河水库蓄水，这两项人为活动是古滑坡重新复活的主因。 第三，大气降雨的诱发因素 地表降雨顺坡面渗入滑体及强风化基岩裂隙中，使含水量增加甚至达到饱和状态， 滑体抗剪强度进一步降低，滑体容重增大，诱发了边坡变形失稳， 2 4 2 水门沟滑坡稳定性影响因素分析 ( 1 ) 水文地质条件 水是边坡失稳的重要诱发因素之一。黑河水库蓄水水位的变化，是影响水门沟滑坡 稳定性的主要因素，持续大气降雨也是重要的影响因素9 1 。 ( 2 ) 气候作用 岩土风化速度、风化层厚度以及岩石风化后的机械变化和化学变化，均与气候有关。 ( 3 ) 地震作用 在地震作用下，岩土中的孔隙水压力增加和岩土体强度降低对斜坡的稳定不利。 ( 4 ) 人为作用 放炮以及公路开挖的弃土抛填在公路的斜坡上加载也是诱发滑坡的重要因素。 2 5 本章小结 本章主要介绍了水门沟滑坡区的工程地质条件和工程地质特征，根据水门沟的地质 状况，经过调查、监测及综合勘探资料分析，水门沟滑坡的机理分析为：水门沟滑坡体 下部以碎石为主，岩体结构松散，不稳定，加之水库蓄水、降雨诱发。影响滑坡稳定性 的主要因素是岩体的性质及构造，水文地质条件和人为作用。 7 第三章水门沟滑坡稳定性分析 第三章水门沟滑坡稳定性分析 3 1 水门沟滑坡变形监测系统概述 3 1 1 水f n 滑坡监测系统 水门沟山区地形复杂，体植完整，部分点通视条件不好，所以，水门沟滑坡变形 监测以g p s 和精密水准测量技术为主【13 1 。 水平变形监测基准点埋设在滑坡体对面山上的基岩上。共有3 个基准点：s m 0 1 、 s m 0 2 、s m 0 3 ，垂直变形基准点s m s l 和s m s 2 埋设在滑坡体两侧的公路旁变，图3 1 。 图3 1 水门沟滑坡变形监测网不意图 水平监测点是有强制归心的g p s 观测墩。g p s 观测墩上还设置了垂直变形监测点。 监测点沿水门沟滑坡主滑线及其两侧剖面线布设，共布设了1 0 个监测点。这些监测点 间的水平距离约为5 0 m 。 3 1 2 水门沟滑坡监测坐标系 水门沟滑坡采用根据其主滑方向设计的滑坡独立坐标系，其中取x 轴的正方向与相 8 长安大学硕士学位论文 应滑坡体的主滑方向相反，y 轴与x 轴构成右手系，坐标原点设置在滑坡体外并考虑使 x 和y 坐标尽量不出现负值。它们各自的位置基准( 起始点坐标) 和方向基准( x 轴正 向方位角) 等特征值见下表3 1 。 表3 1 水门沟滑坡独立坐标系基准值 起算点坐标 滑坡监测网名称起算点名称x 轴正向方位角 x y 水门沟监测网s m 0 1 5 0 04 0 0 6 2 0 3 1 3 水f - 1 沟监测资料分析 水门沟滑坡形变监测从2 0 0 0 年1 1 月开始到2 0 0 8 年3 月，共进行了2 3 期， 2 0 0 3 年7 月水库蓄水，蓄水后至今进行了1 6 期监测。根据滑坡体的特征及布设观测网的具 体情况【15 1 ，从水平位移及垂直位移两方面考虑，对滑坡体动态变化趋势进行整体分析。 1 水平位移变形分析 对水门沟滑坡公路以上的监测点，只进行水平变形监测，没有做垂直沉降量监测， 其主滑线方向水平位移量见下图( 图3 2 ) 。变形监测点s m i o 、s m l l 、s m l 2 、s m l 3 图3 2s m i o 、1 1 、1 2 、1 3 监测点主滑线方向水平位移场时空变化曲线 分别位于滑坡体后缘。由上图可以看出，滑坡体上部位移量在各监测时间段变化较大， 前7 期，即从2 0 0 0 年1 1 月到2 0 0 3 年6 月，各监测点沿滑坡体主滑方向变形缓慢；从 第8 期( 2 0 0 3 年8 月，即水库蓄水以后) 到第1 4 期，各监测点整体沿滑坡体主滑方向 变形增大，最大变形增量为s m i o 点，月平均变形增量为1 4 4 毫米；从第1 6 期( 2 0 0 5 9 第三章水门沟滑坡稳定性分析 年1 0 月) 开始，各监测点沿滑坡体主滑方向出现变形量回弹，各点变形量呈现出缓慢 增大的趋势。 滑坡体主滑段变形以水平位移监测为主，监测数据见表3 2 ，监测数据可靠程度较 大。 表3 2s m 0 4 、0 5 、0 6 、0 7 、0 8 、0 9 监测点水平位移量一览表 ( 单位：m m ) 观测时间段 s m 0 4s m 0 5s m 0 6s m 0 7s m 0 8s m 0 9 2 0 0 1 0 83 22 52 73 15 25 2 2 0 0 1 1 20 22 63 4_ 4 5 6 35 7 2 0 0 2 0 51 11 20 630 77 2 0 0 2 0 81 53 38 65 3 6 41 9 4 2 0 0 2 1 l1 6o 43 8o 32 51 5 2 0 0 3 0 67 331 33 41 81 5 3 2 0 0 3 0 83 1_ 4 1- 9 252 21 8 9 2 0 0 3 1 01 4 91 0 11 1 85 99 52 7 8 2 0 0 4 0 51 1 47 79 721 4 92 5 4 2 0 0 4 0 81 4 85 28 98 71 42 3 1 2 0 0 4 1 11 9 61 5 31 2 4 一o 3 1 2 82 9 2 0 0 5 0 1 2 1 3 1 31 4 4 8 9 2 3 93 0 1 2 0 0 5 0 4 1 6 - 2 1 51 3 3 1 1 2 2 0 83 4 6 2 0 0 5 0 7 6 1 4 45 7 0 51 21 7 3 2 0 0 5 1 03 1 7 2 9 3 2 7 2 2 1 62 8 5辑2 2 0 0 6 0 1 1 4 31 2 1 1 7 7 1 1 3 8 2 8 2 2 0 0 6 0 5 8 41 1 2 - 9 1 1 162 0 9 2 0 0 6 0 96 72 71 8 33 2一1 4 6- 2 0 2 2 0 0 6 1 21 3 4一1 3 71 l4 11 5 12 5 3 2 0 0 7 0 33 3 22 5 13 1 91 7 63 0 3- 4 5 7 2 0 0 7 0 92 4 12 3 72 1 561 6 53 7 5 2 0 0 8 0 32 3 21 7 52 3 56 32 1 63 6 9 1 0 长安大学硕士学位论文 图3 3s m 0 4 、0 5 、0 6 、0 7 、0 8 、0 9 监测点主滑线方向水平位移场时空变化曲线 水门沟滑坡体水平变形表现了大体相同的过程，同步性较明显，其变化趋势为缓慢变形 到回弹到增大再到缓慢增大【l 孓1 6 】。由以上监测数据分析可以看出，水库蓄水以后，各监 测点的变形量变大，水库蓄水稳定以后，变形量又趋于稳定，进而有变小的趋势。从而， 我们可以认为，水库蓄水是导致水平位移形变的主要诱发因素。 2 垂直位移变形分析 根据垂直位移量观测数据成果表( 表3 3 ) 可知，蓄水以前，各点的垂直位移量变 化不大，累计最大沉降量是s m 0 4 点的6 0 9 毫米，大部分点累计沉降量不超 表3 3 监测点s m 0 4 、0 5 、0 6 、0 7 、0 8 、0 9 垂直位移量一览表( r a m ) 观测时间段 s m 0 4s m 0 5s m 0 6s m 0 7s m 0 8s m 0 9 2 0 0 1 0 8_ 4 53 43 13 o3 9 4 3 2 0 0 1 1 2 3 32 71 5- 0 91 91 6 2 0 0 2 0 52 62 61 91 51 8 2 0 0 2 0 8 - 4 9 7- 2 6 71 2 82 55 9 5 2 0 0 2 1 16 1 6 3 6 21 5 7 2 1 4- 4 7 96 7 3 2 0 0 3 0 66 0 9 3 2 8 2 2 82 5 84 0 93 6 5 1 2 0 0 3 0 84 0 62 22 61 1 3- 4 4 73 6 9 7 2 0 0 4 0 56 1 6 3 91 0 62 2 3 6 8 7 4 0 7 7 第三章水门沟滑坡稳定性分析 表3 3 监测点s m 0 4 、0 5 、0 6 、0 7 、0 8 、0 9 垂直位移量一览表( r a m )( 续) 2 0 0 4 0 81 0 8 75 0 33 5 21 9 59 0 84 3 3 2 0 0 4 1 18 1 5- 4 3 71 2 41 88 4 64 1 9 7 2 0 0 5 0 18 1 55 3 22 61 9 48 34 1 2 2 2 0 0 5 0 46 6 3- 4 4 91 8 11 7 78 2 3_ 4 1 1 4 2 0 0 5 0 79 4 75 1 9 3 3 4 1 4 31 2 14 3 9 3 2 0 0 5 1 07 6 9 7 4 1 2 6 31 91 0 7 8_ 4 1 5 3 2 0 0 6 0 17 8 17 8 23 3 31 5 21 0 7 64 1 7 4 2 0 0 6 0 58 2 88 1 84 0 22 0 51 2 1 3_ 4 3 5 7 2 0 0 6 0 91 0 5 19 1 95 0 72 4 51 5 6 5_ 4 5 6 l 2 0 0 6 1 21 2 7 41 0 26 1 22 8 51 9 1 74 7 6 5 2 0 0 7 0 3一1 2 6 51 0 1 56 6 22 5 61 8 7 9_ 4 7 3 3 2 0 0 7 0 91 2 4 29 3 53 5 43 0 11 9 7 8- 4 8 9 3 2 0 0 8 0 31 1 9 49 76 0 72 3 41 8 94 8 8 过5 毫米，水库蓄水以后，监测点s m 0 6 的累计沉降量都很小，在4 毫米左右，表明这 个监测点的沉降量随时间基本没有变化；监测点s m 0 5 呈现逐渐变大的趋势，但是变化 量比较小最大变化量是2 0 0 8 年监测的6 0 7 毫米。监测点s m 0 4 、s m 0 8 两条曲线变化趋 势较一致，水库蓄水前沉降略有回弹，两点的回弹量都是1 9 毫米，在2 0 0 2 年8 月水库 蓄水后，沉降有越来越大的变化趋势，最大沉降量分别为1 2 7 5 毫米、1 9 7 8 毫米。 3 2 基于有限元数值法的滑坡稳定性分析 有限元数值分析法能模拟岩体的复杂力学和结构特性，也可以很方便地分析各种边 值问题和施工过程，并对工程进行预测和预报，此外，数值模拟分析还可以与滑坡稳定 性分级结果及极限平衡分析计算的结果相互验证，以正确合理的评价滑坡稳定性 2 0 - 2 4 】。 因此有限元法是解决岩土工程问题的有效工具之一，为解决这些问题提供了手段。本节 采用有限元法对水门沟滑坡的稳定性和岩体内部的应力、应变特征进行数值模拟分析。 3 2 1 有限元计算原理 有限元法是近二十多年，由变分原理发展起来的，根据能量机制原理和分割近似原 理求解微分方程的一种计算方法。 1 2 长安大学硕七学位论文 有限单元法是把连续体离散化为一系列的邻接单元，每个单元内可任意指定各种不 同的力学性态，从而在一定程度上更好的模拟实际情况。特殊的“节理”单元可以有效地 模拟岩体结构面的不连续性。 有限元法分析数值模拟过程可以分为以下几个步骤【2 5 】： ( 1 ) 结构离散化 将分析的结构物划分为有限个单元体，并在单元体的指定点处设置节点，把相邻的 单元体在节点处连结起来组成单元集合体，以代替原来的结构。 ( 2 ) 位移函数的选择 位移函数的适当选择是有限元分析的关键，一般选多项式作为位移函数。根据所选 的位移函数模式，导出以节点位移表示的单元内任一点的位移关系式。 ( 3 ) 分析单元力学特征，建立单元的总体刚度矩阵。 ( 4 ) 求计算节点的位移和单元的应力。 3 2 2 有限元法基本方程 弹性力学有限单元法是根据结构的性质将结构离散成为许多单元， 比如平面单元，节点位移阵和相应的节点力阵可以表示成 盯) 。和 p 。 盯) 。= 【，v l ，以】2 ( 3 1 ) p ) 8 = 墨，分一，p 眦，了 ( 3 2 ) 其中：e 为单元号，v 及忍，最表示第i 个节点的x 和y 的位移分量和两个节点 力分量，m 为单元节点数。 单元内的位移分量可表示为： 厂 = ： = 【】 万) ， ( 3 3 ) 其中：c m 为插值函数，【】= 苫聂2 是i 鲁爱 c 3 4 ， 单元应变与位移间的关系有： s ) = 【上】 以= 【三】【】 s ) ( 3 5 ) 其中： 占) = tqe z ) ，【三】为算子矩阵，令【b 】- 【三】【】为应变矩阵，应变可表示为 s ) = 【b 】 万 = 【e 最既】 万) 。 根据胡克定律，单元应力与应变的关系为： 仃) = 【d 】 s ) = 【d 】【召】 万) ，式中： 第三章水门沟滑坡稳定性分析 a 为单元应力r 【d 】为弹性矩阵。 对于平面应力问题，【d 】- 对于平面应变问题，【d 】 1 一 u1 00 0 0 1 一“ 2 f _ 0 1 一“ l 1 1 一“ oo 0 1 2 “ 2 ( 1 一) ( 36 ) ( 37 ) 3 23 有限元模型的建立 采用有限元数值分析模型对水门沟滑坡主滑剖面进行稳定性分析，沿主滑剖面，水 门沟沟底到山脊线附近，剖面宽为3 5 0 米：高程为5 6 0 - - 7 5 0 米。分析网格剖分时采用 四结点，主滑剖面有限元计算模型共划分2 4 6 0 个单元，节点共1 8 4 2 5 个( 见图3 4 ) 。 分析考虑水库蓄水。 图3 4 主滑剖面有限元计算模型 32 4 有限单元分析计算 为了分析水门沟滑坡体的稳定状态，引用莫尔强度理论进行判断。当剪应力超过最 1 4 专 长安大学硕士学位论文 太抗剪强度时，坡体将会产生滑动破坏从而形成滑坡灾害口q 。在此，计算出坡体内每一 点在自重作用下的晟大剪应力值与最大抗剪强度值，求出其安全率。安全率小于1 ，说 明岩土体己产生破坏，说明不稳定；安全率等于1 ，说明最大抗剪强度值等于剪应力值， 岩土体处于极限平衡状态；安全率大于1 ，说明其晟大抗剪强度值大于最大剪应力值， 滑坡体处于稳定状态口4 2 9 1 。 用前面所建立的滑坡体主滑剖面模型，只考虑水库蓄水。并与工程地质勘察报告中 的安全率分色图( 见图35 ) 进行比对。 图3 5 滑坡体主滑柳面安全事分色图 图3 6 主滑削面剪应力圈 1 5 第三章水门沟滑坡稳定性分析 由安全率分色图可以看出，滑坡体主滑剖面的上部和下部处安全率较低，出现了两 块破坏区，其中坡脚处的破坏区范围较大，也较严重，可能使该滑坡体沿滑带形成贯通 性的破坏带，为该滑坡的滑移破坏提供了条件。这与水门沟滑坡监测结果一致，水库蓄 水以后，坡脚处的监测点的变形量明显大于其他监测点，说明蓄水以后，使滑坡的稳定 性降低。 由应力图可以看出，该滑坡体沿主滑剖面在坡脚、坡体中部出现了剪应力集中现象。 蓄水、降雨等不利因素的影响，剪应力值增加，最大剪应力值超过其抗剪强度时将发生 破坏滑动。这与安全率分色图表现结果一致。 3 3 基于神经网络技术的稳定性分析 神经网络是由大量的、简单的处理单元广泛地相互连接而形成的复杂网络系统，它 在一定程度和层次上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储及检索功能，因而具有学习、 记忆和计算等智能处理功能【3 0 1 。从2 0 世纪8 0 年代以来，许多领域的科学家掀起了研究 人工神经网络的新高潮，现已取得了突破性的进展，它们已在众多领域得到广泛应用。 本节主要介绍神经网络技术应用于滑坡稳定性分析。 3 3 1 人工神经网络概述 人工神经网络的研究始于2 0 世纪4 0 年代，1 9 4 3 年，m c c u l l o c h 和p i t t s 提出了形 式神经元的数学描述与结构，即m p 模型，给出了神经元模型理论，开创了神经科学理 论及神经网络的研究时代。1 9 4 9 年，h e b b 提出了改变神经元连接强度的h e b b 学习规 则。1 9 5 7 年，r o s e n b l a t t 首次提出并设计制作了著名的感知器( p e r c e p t r o n ) ，通过权值 调整对一些模式集进行分类的感知器。1 9 6 9 年，m i n s k y 和p a p e r t 证明了感知器不能实 现复杂逻辑的判断功能，此后十几年内，这一研究方向处于低潮。在此期间，许多科学 家仍致力于此研究，并提出了许多非线性多层网络及学习算法。1 9 8 2 年h o p f i l e d 提出 了h n n ( h o p f i l e dn e u r a ln e t w o r k ) 模型，标志着圣神经网络研究的第二次高超的到来。 1 9 8 6 年，r u m e l h a r t 等提出了b p 算法，较好地解决了多层网络的学习问题【3 0 1 。很多学 者致力于神经网络技术的研究，提出了上百种神经网络模型，进一步拓宽了神经网络的 应用领域。目前人工神经网络理论的应用已渗透到计算机视觉、模式识别、智能控制、 非线性优化、自适应滤波相信息处理、机器人处理等多个领域。 同时，国内外许多学者也想方设法将神经网络应用到测绘领域中，m i i m a j 墙等 1 6 长安大学硕士学位论文 人使用神经网络逼近变形监测的模型：b s t o p a r 应用神经网络结合最小二乘滤波进行大 地水准面拟合，取得了很好的结果；卓大靖学者应用h o p f i e l d 神经网络处t - 里g p s 导航数 据；胡伍生使用b p 神经网络进行g p s 高程转换，并提出了“混合转换法”，大大提高了计 算精度；鲁铁定等学者对b p 神经网络进行g p s 高程转换问题进行详细的研究，得到一些 有益的结论。此外，也有许多学者针对b p 神经网络中存在的问题，提出了一些新的算法， 以进一步提高b p 神经网络的效率。王新洲等将模糊理论引入到神经网络中，并将模糊神 经网络应用到大坝变形预报中，从而缩短了训练时间，提高了预报精度；张鹏等学者在 h o p f i e l d 神经网络的基础上，提出了自适应滤波算法的神经网络硬件实现；高为广博士 采用b p 神经网络修正k a l m a n 滤波的动力学模型，提高了滤波的计算精度。 3 3 2 人工神经网络基本原理 人工