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关键词： 路基边坡   安全系数   锚固角度   预应力  

摘要： 以某高速公路为研究对象,通过对其地质情况及边坡稳定性的研究,提出边坡锚固优化设计方法,并对其进行了稳定性分析,研究结果显示:通过对边坡进行合理的锚固设计及边坡工程设计,应综合考虑所有这些不利因素,并采取相应的预防措施来确保边坡的安全性,可以加大幅度地提高边坡的安全系数,从而保证边坡的稳定性与安全性。

关键词： 库区复建公路   覆盖层斜坡   稳定性   模糊评判法  

摘要： 库区复建公路的覆盖层斜坡稳定性是较为突出的岩土问题,对斜坡稳定性进行评估,对道路的选线及后期斜坡问题治理工作有指导意义。应用模糊评判法,选取某库区复建公路工程中6个库岸斜坡作为研究对象,对其进行斜坡稳定性评判分析。结合工程实际,重点阐述了模糊评判方法的步骤、公式、各参数的确定以及稳定性评判结果。并将理论判定结果与工程实践结果对比,结果表明,该评判方法具有一定的合理性、准确性。

关键词： 边坡崩塌   岩土勘察   稳定性分析   治理措施  

摘要： 本文以某国家级森林主题公园景观大道边坡崩塌灾害为研究背景,分析了边坡崩塌的勘察策略,并根据勘察结果给出了治理措施建议。首先对公路边坡崩塌区域开展岩土工程勘察,通过野外勘察结合室内土工试验的方法明确边坡地层结构特点、地下水特点以及滑坡体相应的岩土参数,为后续的边坡崩塌治理提供了设计依据。通过分析后确定,该景观大道边坡在自然状态下的安全系数满足稳定要求,而在暴雨状态下的稳定系数不满足稳定需求,最后采取削坡降荷、锚杆加固、地表排水、坡体绿化的策略对边坡崩塌地质灾害进行防治。

关键词： BERT   预训练模型   迁移学习   社交媒体   地震灾害   灾害应急响应   多标签分类  

摘要： 社交媒体数据具有现势性高、传播快、信息丰富、成本低、数据量大等优点,已经成为分析突发灾害事件的重要信息源,但社交媒体数据也存在质量各异、冗余而又不完整、覆盖不均匀、缺少统一规范、隐私与安全难以控制等缺点。为了利用社交媒体数据为灾害应急响应提供精准化依据,需要能够甄别社交媒体内容并进行有效分类的先进技术。利用基于变换器的双向编码表征进行迁移学习,建立文本分类模型,对地震灾害事件后“黄金”72 h内的微博数据进行多标签分类,面向应急需求将标签划分为致灾信息、损失信息、救援救助信息、舆情信息、无用信息5种类型,从而定向挖掘可用于灾情分析的精细化专题信息。所提模型在训练集和测试集上的分类准确率分别达97%和92%,有效提升了微博文本数据的分类精度。评估结果表明,所提模型能够较好地分类社交媒体中地震灾害标签信息,可应用于地震灾害事件的快速灾情研判,这种社交媒体灾情信息获取方法弥补了传统灾害信息获取手段的滞后性。

关键词： 沉降监测   SBAS-InSAR   滑坡识别   串新高速   西南山区  

摘要： 针对我国西南山区高速公路容易受到滑坡地质灾害影响、难以进行大范围监测的问题,本文选取位于云南省绥江县的串新高速公路作为研究对象。首先以串新高速沿线3 km范围作为缓冲区,利用SBAS-InSAR技术获取缓冲区2015年1月~2022年12月的沉降信息;然后分析缓冲区内串新高速在修建过程中及通车后的沉降趋势,探究各沉降区域形成的原因。研究表明:① 缓冲区内存在5个典型沉降区域,均发生过不同程度的滑坡;② 其中3个沉降区域的形成原因主要与串新高速施工有关;③ 串新高速公路主干道穿过5个典型区域中的2个区域,且其中一个区域在2022年的年均沉降速率超过−50 mm/a,发生滑坡地质灾害概率较大,应及时做好防护。

关键词： 超导重力仪   背景噪声   地震频段   功率谱密度  

摘要： 详细研究了超导重力仪台站背景噪声水平的评估方法;基于该方法,选取了2010智利地震、2011Tohoku地震和2015智利地震前后多台超导重力观测数据,评估其在地震频段的背景噪声水平,得到了不同台站的地震噪声等级SNM;对不同超导重力仪记录背景噪声水平最低的5天进行统计分析,得出包含大震事件的多台站连续超导重力数据求取最平静期时段,大震发生前5天至大震发生后10天可不予考虑,为多台站的地震平静期时段选取提供参考。

关键词： 顺层岩质滑坡   降雨   边坡开挖   数值模拟   强度弱化   大包山滑坡  

摘要： 在自然环境与工程建设中,顺层岩质滑坡因其易发、频发、突发等特征,一直是地质灾害领域研究热点之一。以湖北省建始县大包山滑坡为例,综合现场调查、无人机(UAV)摄影等手段,开展含软弱夹层结构面强度弱化规律试验,考虑强度弱化的降雨-开挖联合作用,进行边坡动态稳定性与堆积特征数值模拟分析,探讨边坡破坏诱因,揭示边坡变形机制。主要结论如下:①自然边坡在天然、暴雨工况下稳定性系数分别为1.35和1.20,开挖边坡在天然、暴雨工况下稳定性系数分别为1.04和0.90;最不利工况下,边坡第四级开挖后,发生失稳破坏,诱因为降雨-开挖联合作用;②大包山滑坡破坏模式为典型的滑移-拉裂破坏,即滑坡体前缘侧向隆起,中后缘牵引式滑动,后缘发生拉裂破坏,滑坡体沿软弱结构面整体性顺层平面滑动;③大包山滑坡的变形破坏和启滑运动堆积过程可划分为5个阶段,即裂缝发展贯通阶段、启滑动态响应阶段、整体高速滑动阶段、平台碰撞制动阶段、堆积侧向挤滑阶段;滑坡前缘于坡脚处堆积,堆积距离约15~25 m,整体滑移水平距离约15 m,滑坡最大位移量高达30 m。研究成果对类似顺层岩质滑坡研究具有一定参考价值。

关键词： 示踪试验   岩溶地区   地下水污染   金属矿山   影响因素  

摘要： 为了研究示踪试验在岩溶地区金属矿山地下水污染调查中的应用,本文选取2个岩溶地下水场地进行示踪试验,计算了地下水流速,分析示踪试验影响因素,查明地下水径流路径。研究结果表明,黄石市大冶铁矿矿区地下水平均流速为37.2m/h,大冶市铜山口铜矿矿区地下水平均流速为7.6m/h。示踪试验的效果和试验地区的岩溶发育程度有关,岩溶越发育,示踪试验的效果越好。示踪剂选择荧光素钠的效果最佳,检出灵敏,且背景值低。示踪剂投放点选取天然落水洞、岩溶洼地、岩溶天窗和天然泉点等地的效果比钻孔的效果好。

关键词： 天然气水合物   深度学习   饱和度   地震属性   深度前馈神经网络  

摘要： 天然气水合物饱和度是评价资源量的重要参数,常规的地震反演储层预测方法存在精度低、效率不高的问题,且无法解决地震数据与储层参数之间的非线性问题。随着人工智能技术的迅速发展,许多相关技术已经应用于地震勘探领域,其中人工神经网络是人工智能的一个重要分支,其可以通过从大量的样本数据中不断学习,进而拟合复杂非线性函数来实现地下储层特征反演,有着很强的非线性映射和泛化能力。因此,本文在分析了常规线性公式以及岩石物理建模法优缺点的基础上,提出了基于地震属性和深度前馈神经网络预测水合物饱和度的方法。首先,基于测井和地震数据,通过筛选出不同类型与水合物饱和度相关性高的地震属性体,多维度构建样本标签数据;然后采用地震反演与端到端(地震数据-储层物性数据)反演相结合的策略,对全连接神经网络的隐藏层数、神经元数量、迭代次数等参数进行测试训练,最后将训练结果应用于地震数据体获得水合物饱和度预测结果。实际数据应用结果表明:基于地震属性和深度前馈神经网络预测的饱和度结果精度高、多解性低,与测井数据吻合好,证明该方法具有较好的应用价值;同时,预测的水合物空间分布特征表明研究区水合物成藏为平面游离气-水合物过渡成藏模式。

关键词： 原位测试技术   地质勘察  

摘要： 工程地质勘察直接关系到社会发展和经济建设,具有重要的地位。在野外环境中,受到地理、技术等多种因素的影响,勘查工作极易出现安全隐患问题。原位测试技术与传统的室内土工试验具有一定差异性,主要就是通过野外现场测试的方式进行测试。原位测试技术不仅能有效降低对岩土体的扰动性干扰,而且可以精确地获取岩土体在天然状态之下的物理力学参数信息,提高工程地质勘察质量和效果。文章重点分析原位测试技术的特征以及类型,总结归纳了原位测试技术要点,选取勘察测试方法,原位测试的适用条件,常用的原位测试方法,以供参考。