本發(fā)明于巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性分析以及滑坡預警領(lǐng)域，尤其是一種用于露天礦坑尾礦庫邊坡滑坡預警預報方法。
背景技術(shù)：
：高陡巖質(zhì)邊坡是巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性分析中常見的類型，在礦山、隧道等分布較為廣泛，在自重應力作用下，隨著露天采礦活動的進行，邊坡臨空面逐漸增大，滑坡產(chǎn)生的概率逐漸增大。邊坡后緣張開裂隙使得降雨不斷入滲，結(jié)構(gòu)面上靜水壓力和動水壓力加劇滑坡產(chǎn)生的危險，地表位移不斷增大。露天金礦開采任務結(jié)束后，礦坑作為鄰近選礦廠的尾礦庫使用，工業(yè)用水的排放及雨季降雨使得尾礦庫持續(xù)蓄水，庫水對邊坡的影響主要包括兩個方面：一是水對邊坡巖石力學性質(zhì)的影響；二是水位升降循環(huán)對邊坡巖石的影響。露天礦坑尾礦庫邊坡穩(wěn)定性分析受庫水位影響顯著，并且具有突發(fā)性，常常導致大規(guī)模的滑坡災害。目前，常用的滑坡預警預報方法，建立的模型簡單，滑坡評價指標單一，對滑坡預警預報體系不完善；建立的滑坡預測預報模型，為表觀數(shù)學理論模型，不考慮產(chǎn)生滑坡的主要影響因素，如露天礦坑的水位升降循環(huán)對邊坡巖石力學性質(zhì)產(chǎn)生的損傷以及水促使邊坡位移量增大；常用的分析邊坡穩(wěn)定性的強度折減法和極限平衡等力學理論，評價指標為邊坡安全系數(shù)，存在以下不足：一是只能通過巖石的力學實驗獲得相應參數(shù)，對于邊坡的安全性評價只能定性分析，無法做到精確的定時、定量分析；二是無法考慮尾礦庫邊坡水位升降循環(huán)、雨水對邊坡巖石的弱化作用從而導致邊坡情況的改變；三是并且無法考慮時間因素對邊坡穩(wěn)定性的影響，評價指標單一。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的是為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種用于露天礦坑尾礦庫邊坡滑坡預警預報方法。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：一種用于露天礦坑尾礦庫邊坡滑坡預警預報方法，包括以下步驟：1)根據(jù)動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)資料，引入數(shù)據(jù)異點識別平差機制對灰色預測模型改進，建立有效描述邊坡變形發(fā)展規(guī)律的邊坡變形灰色預測模型；2)尖點突變模型引入水致弱化系數(shù)，能夠為更明確地反應水位升降因素對滑動面介質(zhì)的不利影響；3)根據(jù)所建立的模型，提出包括位移速率判據(jù)和尖點突變理論中的fk,Δ值的邊坡預警等級和預警判據(jù)，通過預警判據(jù)建立包括位移速率預警預報、邊坡灰色預測模型圖解預報、基于fk、Δ值的預警預報及輔助判據(jù)預警預報方法，結(jié)合預警判據(jù)和預警方法形成露天礦坑尾礦庫邊坡滑坡預警體系。引入數(shù)據(jù)異點識別平差機制對現(xiàn)有預測模型改進，改進預測模型以位移增量偏移度為識別指標，在灰參數(shù)方程求解過程中，識別偏移度處于0.8-1.25之間的數(shù)據(jù)點進行平差，對預測模型灰參數(shù)進行修正，減小數(shù)據(jù)異點對預測模型的影響，建立有效描述邊坡變形發(fā)展規(guī)律的邊坡變形灰色預測模型?；疑A測模型建立過程中，根據(jù)一次累加生成序列x(1)與預測值之間關(guān)系建立灰參數(shù)求解方程，將n-1個灰參數(shù)求解方程兩兩聯(lián)立，n為灰參數(shù)求解方程個數(shù)，求得個α值及n-1個p值，α和p均為灰參數(shù)，但由于與是由所求得α值及p值平均得到，數(shù)據(jù)異點對灰參數(shù)求解影響甚大，故對灰色預測模型進行改進，改進步驟如下：(1)數(shù)據(jù)識別灰參數(shù)求解過程中，首先對n-1個數(shù)據(jù)點進行識別，以位移增量偏移度εΔ為指標，識別出偏移度處于0.8-1.25之間的數(shù)據(jù)點:εΔ＝x(ti)·(tn-t1)/[x(tn)-x(t1)]∈[0.8,1.25](1)式中：εΔ為位移增量偏移度；ti為第i次監(jiān)測時間；x(ti)為監(jiān)測時間為ti的累計位移，i為監(jiān)測時間次數(shù)，tn為第n次監(jiān)測時間；x(tn)為監(jiān)測時間為tn的累計位移；(2)數(shù)據(jù)異點平差位移增量偏移度εΔ處于0.8-1.25之間時，需要對數(shù)據(jù)異點進行平差，平差公式為：x′(ti)＝x(ti)+{[x(tn)-x(t1)]/(tn-t1)-x(ti)}·εΔ(2)式中：位移增量偏移度為εΔ；ti為監(jiān)測時間；x(ti)為累計位移；x'(ti)為平差后的累計位移，i為監(jiān)測時間次數(shù)，tn為第n次監(jiān)測時間；x(tn)為監(jiān)測時間為tn的累計位移；(3)灰參數(shù)修正求解個灰參數(shù)α時，對涉及數(shù)據(jù)異點的灰參數(shù)求解方程，進行灰參數(shù)修正；再用修正過的個灰參數(shù)α的均值作為改進模型的灰參數(shù)灰參數(shù)α修正方程為：α′=1tj-tiln(tj-t1ti-t1·x(1)(ti)-x(1)(t1)x(1)(tj)-x(1)(t1))/ϵΔ---(3)]]>式中：α'為修正后灰參數(shù)；ti為監(jiān)測時間；x(1)為一次累加生成序列，；為改進模型的灰參數(shù)；t1、tj分別為第1、j次監(jiān)測時間；x(1)(ti)、x(1)(tj)、x(1)(t1)分別為監(jiān)測時間ti、tj、t1對應的一次累加位移；灰參數(shù)求解過程中，首先改進模型的灰參數(shù)代入n-1個灰參數(shù)，同樣對涉及數(shù)據(jù)異點的灰參數(shù)求解方程，進行灰參數(shù)修正；由修正合格的的均值作為改進模型的灰參數(shù)p′=x(1)(ti)-x(1)(t1)e-α(ti-t1)-1/ϵΔ---(4).]]>式中：為改進模型的灰參數(shù)；εΔ為位移增量偏移度；α為灰參數(shù)；ti為監(jiān)測時間；x(1)為一次累加生成序列；p′為修正后灰參數(shù)；所述的尖點突變模型，考慮了水致弱化因素對邊坡穩(wěn)定性的影響，針對礦坑邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)，將水位線以下部位假定為應變?nèi)趸瘏^(qū)段，將水位線以上部位假定為彈性區(qū)段，基于能量原理構(gòu)建了邊坡破壞的尖點突變力學模型，并提出了破壞方式的判別方法和基于fk的剛性極限平衡法的臨界安全系數(shù)KC。尖點突變模型中引入水致弱化函數(shù)，為更明確地反應水位升降因素對滑動面介質(zhì)的不利影響，引入水致弱化系數(shù)f，其中w為巖體飽和度，η為應變軟化系數(shù)即巖體飽和狀態(tài)下強度與干燥時強度的比值：f＝(1-η)(1-w)2+η(5)。式中：水致弱化系數(shù)f；w為巖體飽和度；η為應變軟化系數(shù)即巖體飽和狀態(tài)下強度與干燥時強度的比值。所述的邊坡預警預報方法，包括位移速率預警預報、邊坡灰色預測模型圖解預報、基于fk、Δ值的預警預報及輔助判據(jù)預警預報。所述的邊坡預警等級，綜合巖石蠕變實驗和現(xiàn)場監(jiān)測結(jié)果及位移速率控制指標的估計值，初步擬定將邊坡變形速率按照5級標準劃分預警值；1－5級預警程度逐漸減弱，1級為紅色緊急預警，變形速率>6.0mm/d，此時應搶險加固；2級為黃色預警，變形速率2.0～6.0mm/d，此時應復測并請專家會診；3級為橙色預警，變形速率1.274～2.0mm/d，此時應復測且多因素綜合分析；4級為關(guān)注級，變形速率0.2～1.274mm/d，此時應進行數(shù)據(jù)檢查和分析；5級為正常監(jiān)測，變形速率<0.2mm/d，處在合理范圍之內(nèi)。所述的邊坡預報判據(jù)，包括位移速率判據(jù)和尖點突變理論中的fk,Δ值判據(jù)，基于巖質(zhì)邊坡的地質(zhì)模型建立的尖點突變模型，根據(jù)Δ判斷邊坡的狀態(tài)，邊坡的突發(fā)性失穩(wěn)模式與剛度比k、巖土體性質(zhì)及滑帶地下水特性有關(guān)，而剛度比是由邊坡材料力學性質(zhì)和幾何尺寸決定的，所以根據(jù)情況變化計算Δ來判別邊坡的狀態(tài)，進行評估和預警預報，式中，l1、l2分別為彈性段和應變?nèi)趸蔚拈L度；G1為彈性段的剪切模量，G2為應變?nèi)趸蔚募羟心Ａ?。建立的預警預報方法包括位移速率預警預報、邊坡灰色預測模型圖解預報、基于fk、Δ值的預警預報及輔助判據(jù)預警預報。表1基于fk和Δ的預警指標本發(fā)明的有益效果是，引入數(shù)據(jù)異點識別平差機制對灰色預測模型改進，以位移增量偏移度為識別指標，對預測模型灰參數(shù)進行修正，減小數(shù)據(jù)異點對預測模型的影響，建立的邊坡變形灰色預測模型能有效描述邊坡變形發(fā)展規(guī)律。引入水致弱化函數(shù)，為更明確地反應水位升降因素對滑動面介質(zhì)的不利影響，尖點突變模型中引入水致弱化系數(shù)。通過與剛性極限平衡法的穩(wěn)定安全系數(shù)Kc比較可得，該邊坡現(xiàn)階段處于漸變階段。如果外界給予擾動，例如降雨、礦坑水位變化等條件，可能會引起邊坡局部變形破壞。計算結(jié)果與邊坡實際狀況相一致，這證明了利用尖點突變理論分析巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定性是可行的。附圖說明圖1是本發(fā)明中高陡巖質(zhì)邊坡預警方法圖；圖2是本發(fā)明中預測位移與實測位移對比圖；圖3是本發(fā)明中滑坡尖點突變模型；圖4是本發(fā)明中滑坡地質(zhì)模型與力學模型。具體實施方式下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。本發(fā)明以煙臺某露天礦坑尾礦庫邊坡為例說明。高邊坡即將發(fā)生破壞前，邊坡局部或者整體位移速率會有明顯的上升突變，邊坡深部位移監(jiān)測發(fā)現(xiàn)坡體內(nèi)部位移有突變，且通過巡視還會發(fā)現(xiàn)坡體有許多明顯的能被探知的臨破壞征兆。將監(jiān)測成果與這些征兆結(jié)合分析，可以對邊坡進行預警預報。綜合以上研究內(nèi)容，本發(fā)明提出了3種預警預報方法：(1)根據(jù)地表GPS測點位移速率和巖石蠕變實驗結(jié)果結(jié)合形成位移速率預警預報方法，針對北幫邊坡求出了位移速率預警值；(2)根據(jù)深孔測斜分析結(jié)果，結(jié)合建立的改進灰色預測模型的，可以繪出實測曲線與預測曲線的對比圖，根據(jù)對比圖可以了解到邊坡未來發(fā)展趨勢并進行預測，根據(jù)預測與實測對比，當實測數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢相對預測值有明顯變化時，說明邊坡受外界因素發(fā)生了變化，這時要引起重視并預警；(3)根據(jù)邊坡尖點突變模型的分析，根據(jù)判別式Δ來判斷邊坡的狀態(tài)，當Δ＞0時，邊坡穩(wěn)定；當Δ＞0，fk＜1時，邊坡處于漸變狀態(tài)；當Δ＜0時，邊坡發(fā)生突變失穩(wěn)破壞。因此，可以根據(jù)Δ、fk值進行預警預報。水致弱化系數(shù)f,k為剛度比。位移速率預警預報：擬采用兩種位移速率控制指標Va、Vb：Va＝Vmax+2σ；式中：Vmax－已知位移速率最大值；－已知位移速率平均值；σ－已知位移速率的標準差。經(jīng)過統(tǒng)計計算，可以得出Vmax＝1mm/d，σ＝0.137。根據(jù)兩種位移速率指標可得：Va＝1.274mm/d，Vb＝0.785mm/d，V取兩者中處于0.8-1.25之間的值即1.274mm/d。綜合巖石蠕變實驗和現(xiàn)場監(jiān)測結(jié)果及位移速率控制指標的估計值，初步擬定將邊坡變形速率按照5級標準劃分預警值。1－5級預警程度逐漸減弱，1級為紅色緊急預警，變形速率>6.0mm/d，此時應搶險加固；2級為黃色預警，變形速率2.0～6.0mm/d，此時應復測并請專家會診；3級為橙色預警，變形速率1.274～2.0mm/d，此時應復測且多因素綜合分析；4級為關(guān)注級，變形速率0.2～1.274mm/d，此時應進行數(shù)據(jù)檢查和分析；5級為正常監(jiān)測，變形速率<0.2mm/d，處在合理范圍之內(nèi)。邊坡灰色預測模型圖解預報：灰色預測模型屬于定量分析，是依據(jù)時間序列對數(shù)量大小進行預測的動態(tài)分析模型。GM(1，1)模型是指單因素變量數(shù)量為1，微分方程擬合形式為1階的模型，其代表方程是：dx(1)dt+αx(1)=μ---(6)]]>其中α、μ－求帶參數(shù)；x(1)－原始數(shù)據(jù)序列x(0)的一次累加生成序列；t－時間。不等時距GM(1,1)模型建立：傳統(tǒng)GM(1，1)只能在時距相等的條件下使用，但邊坡的實際監(jiān)測數(shù)據(jù)一般無法滿足等時距條件。對于不等時距的原始序列，由于部分數(shù)據(jù)缺失，不能利用傳統(tǒng)GM(1，1)模型對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預測。此時需要對原始序列進行累加，得到近似等時距序列的累加生成序列，將等時距序列的GM(1，1)模型轉(zhuǎn)化為不等時距GM(1，1)模型。本節(jié)采用依據(jù)監(jiān)測時間加權(quán)累加的方式，對不等時距序列進行一次累加處理：x(1)(tk)=Σi=1kΔtixi(0),k=1,2,...,n---(7)]]>得到一次加權(quán)累加生成序列x(1)：x(1)＝(x(1)(t1),x(1)(t2),…,x(1)(tn))(8)白化方程、灰微分方程及時間響應公式同等時距GM(1，1)模型。因為一次加權(quán)累加生成序列經(jīng)歷了一次加權(quán)累加，則預測值需進行一次累減得到，預測值為：x^0(tk)x^(0)(t1)=x^(1)(t1)Δt1x^(0)(tk)=x^(0)(tk)-x^(0)(tk-1)Δtk---(9)]]>GM(1,1)模型精度檢驗：灰色預測模型建立后，需進行后驗差檢驗，精度檢驗滿足要求的預測值才可用來進行灰色預測，否則需要殘差修正。(1)預測值后驗差檢驗：設x(0)為原始變形時間序列，為原始變形值與模型計算值之差。殘差為：x(1)＝(x(1)(t1),x(1)(t2),…,x(1)(tn))(10)殘差均值為：殘差方差為：原始序列均值為：原始序列方差為：后驗差比值為：小誤差概率為：(2)殘差模型檢驗當精度檢驗不合格時，需要建立殘差模型，殘差序列由原始序列與預測值的差值組成。將殘差模型預測值補償至原預測值，提高預測精度，減少誤差。若補償后預測值精度仍不滿足，則反復殘差補償過程，直到后驗差檢驗合格為止。表2模型精度分級巖質(zhì)邊坡灰色預測模型分析：以某邊坡3#監(jiān)測孔距孔頂10m處原始位移監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析表33#監(jiān)測孔距孔頂10m處原始位移監(jiān)測數(shù)據(jù)根據(jù)原始監(jiān)測數(shù)據(jù)，建立原始位移序列x為：x＝(x(t1),x(t2),…,x(tn))＝(0.30，0.22，0.44，0.60，1.06，1.96，2.34，2.68，3.06，3.42，3.80，4.18，4.58，4.94，5.30，5.70，6.10)根據(jù)級比公式檢驗原始序列是否可以進行GM(1，1)預測，即原始序列級比σ(tk)值是否落入覆蓋區(qū)：σ(tk)=x(0)(tk)x(0)(tk-1)---(18)]]>σ(tk)∈[e-2n+1,e2n+1]---(19)]]>原始序列數(shù)目n＝17，σ(tk)∈(5.89,1.118)。經(jīng)檢驗：σ(t3)＝2，σ(t4)＝1.364，σ(t5)＝1.767，σ(t6)＝1.849，σ(t7)＝1.194，σ(t8)＝1.145，σ(t9)＝1.142未落入覆蓋區(qū)，故不能用該序列進行建模。對原始序列進行平行轉(zhuǎn)換，取轉(zhuǎn)換值為10，原始序列轉(zhuǎn)換為序列x(0)(tk)：x(0)(tk)＝(x(0)(t1),x(0)(t2),…,x(0)(tn))＝(10.3，10.22，10.44，10.6，11.06，11.96，12.34，12.68，13.06，(20)13.42，13.8，14.18，14.58，14.94，15.3，15.7，16.1)對x(0)(tk)序列重新進行級比檢驗，級比σ(tk)全部落入覆蓋區(qū)，可以進行GM(1，1)建模。不等時距GM(1,1)模型預測(1)累計時間序列與時間間隔序列由原始位移監(jiān)測數(shù)據(jù)得到累計時間序列tk：tk＝(t1，t2，…，t17)＝(22，52，83，114，175，206，237，267，298，328，359，389，420，451，481，512，542)(21)時間間隔序列Δtk：Δtk＝(Δt1,Δt2,…,Δt17)＝(21,30,31,31,61,31,31,30,31,30,31,30,31,31,30,31,30)(22)(2)累加生成序列計算一次加權(quán)累加生成序列x(1)：x(1)=(x(1)(t1),x(1)(t2),...,x(1)(t17))=(216.3,522.9,846.54,1175.14,1849.8,2220.562603.1,2983.5,3388.36,3790.96,4218.76,4644.16,5096.14,5559.28,6018.28,6504.98,6987.98)---(23)]]>(3)灰參數(shù)與根據(jù)一次加權(quán)累加生成序列與預測值之間關(guān)系，建立n-1個關(guān)于與的方程，兩兩聯(lián)立可求得一組p與α，總共可以求得個α值。將x(1)所求α的平均值代入關(guān)于與的方程，求得16個p值。α^=1C162Σi=115Σj=i+116αij=0.00028---(24)]]>p^=116Σi=116pi=75096.08---(25)]]>(4)不等時距GM(1，1)模型建立根據(jù)所求灰參數(shù)與建立基于3#監(jiān)測孔距孔頂10m處監(jiān)測數(shù)據(jù)的不等時距GM(1，1)模型：x^(1)(tk)=75096.08(e0.00028(tk-t1)-1)+10.15---(26)]]>進行加權(quán)累減平移還原，得到原始序列預測值：x^(0)(tk)=75096.08(e0.00028(tk-t1)-e0.00028(tk-1-t1))Δtk-10---(27)]]>式中k＝1,2,...,n；當k＝1時計算結(jié)果見表4。表4預測值與初始值對比表(5)模型檢驗計算為了對模型進行檢驗，現(xiàn)采用后驗差方法，根據(jù)表4所得位移預測值計算相關(guān)指標：殘差均值為：殘差方差為：原始序列均值為：原始序列方差為：后驗差比值為：小誤差概率為：參照模型精度分級表和α范圍來驗證GM(1，1)模型適用情況，可知：模型預測精度等級為好(G)，可用于中長期預測。巖質(zhì)邊坡變形灰色預測模型改進區(qū)別于其他灰色預測模型，巖質(zhì)邊坡變形灰色預測模型不是單一考量預測模型精度與預測模型適用范圍，而是側(cè)重邊坡變形發(fā)展規(guī)律分析。建立的灰色預測模型精度及適用范圍均符合要求，但是在描述巖質(zhì)邊坡變形發(fā)展方面不能滿足工程需要，隨監(jiān)測時間延長，相對殘差不斷增長，t17時達到37.3％，并呈持續(xù)擴大趨勢。為準確描述邊坡變形發(fā)展規(guī)律，本節(jié)引入數(shù)據(jù)異點識別平差機制對預測模型進行改進。改進模型以位移增量偏移度為識別指標，在灰參數(shù)方程求解過程中，識別偏移處于0.8-1.25之間的的數(shù)據(jù)點進行平差，對預測模型灰參數(shù)進行修正，減小數(shù)據(jù)異點對預測模型的影響，建立有效描述邊坡變形發(fā)展規(guī)律的邊坡變形灰色預測模型。數(shù)據(jù)異點識別平差及灰參數(shù)修正：灰色預測模型建立過程中，根據(jù)一次累加生成序列x(1)與預測值之間關(guān)系建立灰參數(shù)求解方程，將n-1個灰參數(shù)求解方程兩兩聯(lián)立，求得個α值及n-1個p值。但由于與是由所求得α值及p值平均得到，數(shù)據(jù)異點對灰參數(shù)求解影響甚大。故對灰色預測模型進行改進，改進步驟如下：(1)數(shù)據(jù)識別灰參數(shù)求解過程中，首先對n-1個數(shù)據(jù)點進行識別，以位移增量偏移度εΔ為指標，識別出偏移度處于0.8-1.25之間的的數(shù)據(jù)點。εΔ＝x(ti)·(tn-t1)/[x(tn)-x(t1)]∈[0.8,1.25](28)(2)數(shù)據(jù)異點平差位移增量偏移度εΔ處于0.8-1.25之間的時，需要對數(shù)據(jù)異點進行平差，平差公式為：x′(ti)＝x(ti)+{[x(tn)-x(t1)]/(tn-t1)-x(ti)}·εΔ(29)(3)灰參數(shù)修正求解個灰參數(shù)α時，對涉及數(shù)據(jù)異點的灰參數(shù)求解方程，進行灰參數(shù)修正。再用修正過的個灰參數(shù)α的均值作為改進模型的灰參數(shù)灰參數(shù)α修正方程為：α′=1tj-tiln(tj-t1ti-t1·x(1)(ti)-x(1)(t1)x(1)(tj)-x(1)(t1))/ϵΔ---(30)]]>灰參數(shù)求解過程中，首先改進模型的灰參數(shù)代入n-1個灰參數(shù)p，同樣對涉及數(shù)據(jù)異點的灰參數(shù)求解方程，進行灰參數(shù)修正。由修正合格的p的均值作為改進模型的灰參數(shù)灰參數(shù)p修正方程為：p′=x(1)(ti)-x(1)(t1)e-α(ti-t1)-1/ϵΔ---(31)]]>改進預測模型灰參數(shù)求解與模型建立：(1)灰參數(shù)與計算根據(jù)x(1)與預測值之間關(guān)系，建立16個關(guān)于與的方程，對數(shù)據(jù)進行識別平差及灰參數(shù)修正，求得個α值，改進模型灰參數(shù)α^e=1nΣα=0.000923---(32)]]>將改進模型灰參數(shù)代入灰參數(shù)求解方程，求得16個p值，對p值進行識別甄選，得到9個符合識別標準的p值，改進模型灰參數(shù)p^e=1nΣp=10867.68---(33)]]>(2)不等時距GM(1，1)改進模型根據(jù)所求灰參數(shù)與建立基于3#監(jiān)測孔距孔頂10m處監(jiān)測數(shù)據(jù)的不等時距GM(1，1)改進模型：x^e(1)(tk)=10867.68(e0.000923(tk-t1)-1)+10.15---(34)]]>對式(34)進行加權(quán)累減平移還原，得到原始序列預測值：x^e(0)(tk)=10867.68(e0.000923(tk-t1)-e0.000923(tk-1-t1))Δtk-10---(35)]]>式中k＝1,2,...,n；當k＝1時計算結(jié)果見表5。表5預測值與初始值對比表(3)模型檢驗計算為了對模型進行檢驗，現(xiàn)采用后驗差方法，根據(jù)表5所得位移預測值計算相關(guān)指標：殘差均值為：殘差方差為：原始序列均值為：原始序列均值為：原始序列方差為：后驗差比值為：小誤差概率為：參照模型精度分級表和α范圍來驗證GM(1，1)模型適用情況，可知：模型預測精度等級為好(G)，可用于中長期預測。與改進前預測模型相比，改進預測模型殘差均值下降78.9％，殘差方差下降96.5％，后驗差比值下降80.9％，模型精度提高明顯，更接近于真實值；就邊坡變形發(fā)展規(guī)律描述方面，t17相對殘差減小35.4％，同時巖質(zhì)邊坡變形灰色預測模型的殘差增大趨勢得以抑制。通過灰色預測的改進模型，可以對邊坡未來的位移走勢進行預測。并能繪出實測曲線與預測曲線的對比圖(如圖2)，根據(jù)圖中可以預測邊坡未來發(fā)展趨勢，并根據(jù)與實測相對比，當實測數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢相對預測值有明顯增加變化時，說明邊坡受外界因素發(fā)生了變化，需要引起注意和重視?；趂k,Δ判別值的預警預報基于巖質(zhì)邊坡的地質(zhì)模型建立的尖點突變模型，根據(jù)Δ判斷邊坡的狀態(tài)，邊坡的突發(fā)性失穩(wěn)模式與剛度比k、巖土體性質(zhì)及滑帶地下水特性有關(guān)，而剛度比是由邊坡材料力學性質(zhì)和幾何尺寸決定的。所以可根據(jù)情況變化計算Δ來判別邊坡的狀態(tài)，進行評估和預警預報。除了以上定量指標外，還應根據(jù)工程地質(zhì)條件和工程經(jīng)驗，充分發(fā)揮邊坡安全監(jiān)測的優(yōu)勢，結(jié)合工程地質(zhì)巡視，在宏觀上合理判斷邊坡坡體變形過程中出現(xiàn)的異常表現(xiàn)，把定性與定量判據(jù)有機的結(jié)合在一起，使其成為綜合預警預報判據(jù)。根據(jù)以上分析，我們將以下四條作為邊坡的輔助預警判據(jù)：(1)裂縫變化情況。通過裂縫間距的量測，若后緣高程部位的原有裂縫出現(xiàn)明顯的延長、加寬，或產(chǎn)生新的裂縫時應及時預警。(2)局部滑塌。在滑坡前緣附近產(chǎn)生局部的滑塌或出現(xiàn)新的局部破壞現(xiàn)象，則應及時復測并報警。(3)地下水動態(tài)。坡體內(nèi)維持較高的地下水位，當坡體進入加速階段后，前緣可能會由于地下水活動的變化產(chǎn)生水色渾濁等異?，F(xiàn)象，若出現(xiàn)則報警。(4)降雨強度。根據(jù)氣象統(tǒng)計資料，倉上金礦地區(qū)的年平均降水量為595.77mm。倉上金礦地區(qū)年最小降水量為313.8mm，年最大降水量可達1204.8mm，該地區(qū)最長連續(xù)降水達4天(降水量為208.8mm)。年最小蒸發(fā)量為1779.2rnrn，年最大蒸發(fā)量為2379mm。結(jié)合倉上金礦的水文地質(zhì)和工程地質(zhì)條件進行邊坡穩(wěn)定性分析，并參考國內(nèi)外典型滑坡發(fā)生時降雨強度預警閾值，降雨量預警指標如表6所示，為邊坡在雨季時邊坡安全的預警工作提供一定依據(jù)。表6降雨量預警標準但必須指出，以上只為邊坡預警提供一定的依據(jù)，由于滑坡預警的難度處于0.8-1.25之間的，我們不可機械地根據(jù)上述判據(jù)對邊坡安全做出判斷，重點在于對潛在滑體出現(xiàn)的各種變形跡象進行綜合分析，并做出相應的判斷。邊坡尖點突變模型：露天礦坑作為尾礦庫使用以來，庫岸下部長期處于周期性飽水-失水循環(huán)狀態(tài)。滑動面巖土體在水巖作用下，表現(xiàn)出明顯的物理力學性質(zhì)劣化現(xiàn)象。庫水位升降循環(huán)條件下，巖質(zhì)邊坡更可能由漸變破壞轉(zhuǎn)變?yōu)橥蛔兤茐?。截取單位寬度滑坡體為研究對象，邊坡總勢能為：Vu=U1+U2-WG-Ww=∫0u[fw1l1G1uh+fw2l2G2uhexp(-uu2)]du-(mgsinβ+mwgi)u---(36)]]>式中：Vu邊坡總勢能；U1彈性區(qū)段巖體的應變能；U2應變軟化區(qū)段巖體的應變能；上部巖體的重力勢能WG；Ww滲透力產(chǎn)生的勢能fw1為彈性區(qū)段水致弱化系數(shù)，fw2為應變?nèi)趸瘏^(qū)段水致弱化系數(shù)；G1為彈性段的剪切模量，G2為應變?nèi)趸蔚募羟心Ａ?；u為位移；u1為彈性段達到剪應力峰值時的位移，u2為應變?nèi)趸芜_到剪應力峰值時的位移；m為滑坡體總質(zhì)量(kg)；β為滑動面傾角(°)；mw為水的質(zhì)量(kN)；i為水力梯度；g為重力加速度。對式(36)取偏導，得平衡曲面方程：Vu′=fw1l1G1uh+fw2l2G2uhexp(-uu2)-(mgsinβ+mwgi)---(37)]]>方程Vu′＝0為平衡曲面。Vu″′＝0處可求得平衡曲面尖點處的剪切位移u＝u1＝2u2，即為應變?nèi)趸瘏^(qū)段介質(zhì)本構(gòu)關(guān)系曲線的拐點。尖點處狀態(tài)變量u1作泰勒公式展開，截取到3次項，則平衡曲面可以轉(zhuǎn)化為：23fw2l2G2u1e-2h{(u-u1u1)3+32(fw1l1G1e2fw2l2G2-1)(u-u1u1)+32{1+fw1l1G1e2fw2l2G2-(mgsinβ+mwgi)}he2(fw2l2G2u1)-1}=0---(38)]]>將上式作變量代換，可得到尖點突變的理論標準形式的平衡曲面為：V′(x)＝x3+ax+b＝0(39)式中：f=fw1fw2,k=l1G1e2l2G2,ξ=(mgsinβ+mwgi)he2l2G2u1---(40)]]>其中x為系統(tǒng)的狀態(tài)變量，a、b為控制變量；f為水致弱化系數(shù)比，即彈性區(qū)段水致弱化系數(shù)與應變?nèi)趸瘏^(qū)段水致弱化系數(shù)之比；k為剛度比，即彈性區(qū)段介質(zhì)剛度與應變?nèi)趸瘏^(qū)段介質(zhì)剪應力-應變關(guān)系曲線拐點處剛度之比；ξ為巖體力學參數(shù)。分叉集為Δ＝4a3+27b2＝0(41)將參數(shù)a和b的表達式代入式(41)得2(fk-1)3+9(1+fk-ξfw2)2=0---(42)]]>平衡曲面M圖，如圖3所示，三維空間坐標分別為狀態(tài)變量x和控制變量a、b，平衡曲面M中的折痕部分為奇異點集S，S在控制變量(a,b)平面上的投影稱為分叉集，用B1和B2表示。所以根據(jù)分析，當a＞0a＞0時，Δ＞0，邊坡穩(wěn)定；當a≤0時，跨越分歧點集，系統(tǒng)可能發(fā)生突變，此時，若Δ＞0，則邊坡處于漸變狀態(tài)，若Δ≤0，則邊坡易發(fā)生突變破壞；因此，巖質(zhì)邊坡失穩(wěn)的必要條件是a≤0，即k=l1G1e2l2G2≤1f=fw1fw2---(43)]]>由上式可以看出：當彈性區(qū)段越短、介質(zhì)剛度越小，應變?nèi)趸瘏^(qū)段越長、介質(zhì)剛度越大時，邊坡越容易發(fā)生失穩(wěn)；當水致弱化系數(shù)比越大時，邊坡越容易發(fā)生失穩(wěn)。通過平衡曲面方程與分歧點集方程，可以得到失穩(wěn)臨界點的位移為：u*=u1[1-22(1-fk)12]---(44)]]>式中：失穩(wěn)臨界點的位移u*；u1為彈性段達到剪應力峰值時的位移。根據(jù)地質(zhì)勘察資料揭示的倉上邊坡地質(zhì)剖面，在北幫邊坡前緣變形處于0.8-1.25之間的的區(qū)域即487勘探線至503勘探線處，選取一定范圍內(nèi)的潛在滑坡體，構(gòu)建其力學模型(圖4)。將滑坡體的滑動面簡化為兩段，上段屬于彈性介質(zhì)或應變強化介質(zhì)，位于-58m水位以上；下段屬于應變?nèi)趸橘|(zhì)，位于-58m至-90m水位變動帶之間。根據(jù)地質(zhì)勘察資料和室內(nèi)實驗，倉上邊坡滑坡體滑動面介質(zhì)參數(shù)如表7所示：表7滑坡體參數(shù)表水力梯度i＝0.49，土體質(zhì)量m＝7.5×105kg，mw＝1.07×105kg，fk＝0.984，h＝15×10-2m，u*＝5×10-2m。依據(jù)本文建立的計算公式得：k=l1G1e2l2G2=4.686,f=fw1fw2=0.21,ξ=(mgsinβ+mwgi)he2l2G2u*=1.05×10-2]]>Δ=2(fk-1)3+9(1+fk-ξfw2)2=30.342>0---(45)]]>由Δ的物理意義得到：Δ＞0且fk＜1，可知邊坡現(xiàn)在不會發(fā)生突變破壞而處于漸變的狀態(tài)，但是若外界給予擾動，例如強降雨、庫水位升降變化等條件，可能會引起邊坡局部變形破壞(Δ＜0)。可見，邊坡計算的破壞方式與實際情況一致，計算結(jié)果也與監(jiān)測分析結(jié)果基本一致。(1)基于監(jiān)測資料的分析，灰色預測模型，尖點突變模型及邊坡安全評價，得出邊坡預警等級和預警判據(jù)，通過預警判據(jù)建立預警預報方法，結(jié)合預報判據(jù)和預警預報方法建立針對倉上金礦高陡巖質(zhì)邊坡的預警體系。(2)預報判據(jù)包括位移速率判據(jù)和尖點突變理論中的fk,Δ值判據(jù)。建立的預警預報方法包括位移速率預警預報、邊坡灰色預測模型圖解預報、基于fk、Δ值的預警預報及輔助判據(jù)預警預報：地表GPS測點位移速率和巖石蠕變實驗結(jié)果結(jié)合形成位移速率預警預報方法，針對北幫邊坡求出了位移速率預警值；深孔測斜分析結(jié)果結(jié)合灰色預測模型的建立，可以繪出實測曲線與預測曲線的對比圖，根據(jù)對比圖可以了解到邊坡未來發(fā)展趨勢并進行預測；根據(jù)邊坡尖點突變模型的分析，通過判別式Δ來判斷邊坡的狀態(tài)，當Δ＞0時，邊坡穩(wěn)定；當Δ＞0，fk＜1時，邊坡處于漸變狀態(tài)；當Δ＜0時，邊坡發(fā)生突變失穩(wěn)破壞。因此，可以根據(jù)Δ，fk值進行預警預報。另外根據(jù)邊坡實際情況還建立了輔助判據(jù)預報包括裂縫的變化情況、局部范圍的變形滑塌、地下水的變化和降雨強度。上述雖然結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式進行了描述，但并非對本發(fā)明保護范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護范圍以內(nèi)。當前第1頁1 2 3