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青海省高家灣滑坡的形成條件分析及穩(wěn)定性評價(jià)

2020-08-04 14:33:28王占巍趙發(fā)睿謝文蘋
水土保持通報(bào) 2020年3期
關(guān)鍵詞:滑坡穩(wěn)定性變形

王占巍, 趙發(fā)睿, 謝文蘋, 路 睿

(青海省地質(zhì)調(diào)查局, 青海 西寧 810000)

滑坡是中國常見的地質(zhì)災(zāi)害之一,造成了巨大的經(jīng)濟(jì)損失,嚴(yán)重威脅區(qū)內(nèi)群眾的生命財(cái)產(chǎn)安全,對其研究已成為現(xiàn)在的熱點(diǎn)課題之一,且由于滑坡研究領(lǐng)域的涉及范圍較廣,對其研究應(yīng)具有側(cè)重性。其中,滑坡形成條件分析有助于掌握滑坡成因,而穩(wěn)定性評價(jià)可為其防治提供重要的參考依據(jù),因此,針對性的開展滑坡形成條件及其穩(wěn)定性評價(jià)具有重要意義[1-4]。

在滑坡形成條件研究方面,曾潤強(qiáng)等[5]、曾宇桐等[6]分別對鐵三小滑坡和報(bào)恩寺滑坡開展了形成條件研究,而李卓駿等[7]則以三峽庫區(qū)典型靠椅狀滑坡為基礎(chǔ),開展其形成條件研究,兩者均取得一定成果。但上述研究多是對具體滑坡開展的形成條件研究,限于區(qū)域地質(zhì)條件差異,仍有必要結(jié)合具體滑坡開展針對性研究。

在滑坡穩(wěn)定性研究方面,也有學(xué)者開展了相應(yīng)研究,如易慶林等[8]以點(diǎn)估計(jì)法為理論基礎(chǔ),在考慮隨機(jī)變量的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了滑坡穩(wěn)定性分析;曾剛等[9]利用數(shù)值模擬軟件開展了楊家沱滑坡穩(wěn)定性研究;王富良等[10]利用模糊評價(jià)法實(shí)現(xiàn)了滑坡穩(wěn)定性的定量評價(jià)。上述研究為滑坡穩(wěn)定性評價(jià)提供了相應(yīng)思路,但也存在一定不足,如數(shù)值模擬難以實(shí)現(xiàn)滑坡所處的不均勻性特征;模糊評價(jià)存在一定的主觀性等,因此仍需加大滑坡穩(wěn)定性的研究力度。

同時(shí),鑒于青海高家灣滑坡的研究成果相對較少,僅孫建霖等[11]開展了高家灣滑坡的變形特征分析及演化過程研究;田中英等[12]利用物探手段開展了高家灣滑坡裂縫發(fā)育規(guī)律,且研究程度相對較低。因此,本文以高家灣滑坡為工程背景,在其形成條件分析的基礎(chǔ)上,對其穩(wěn)定性現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢進(jìn)行綜合評價(jià),以期為相關(guān)滑坡防治奠定基礎(chǔ)。

1 基本原理

本文將研究過程劃分為兩階段,第一階段是結(jié)合高家灣滑坡所處區(qū)域地質(zhì)條件及其基本特征,開展其形成條件分析;第二階段,是先以傳遞系數(shù)法和瑞典圓弧法為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀研究,再以長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(long short term memory network, LSTM)構(gòu)建滑坡變形預(yù)測模型,以判斷滑坡穩(wěn)定性的發(fā)展趨勢,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)滑坡穩(wěn)定性的綜合評價(jià)。

根據(jù)上述,該文涉及的理論方法主要是第二階段的穩(wěn)定性評價(jià)方法,將其基本原理分述如下:

1.1 穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價(jià)模型

據(jù)高家灣滑坡的勘查結(jié)果,區(qū)內(nèi)共計(jì)分布有4個(gè)主滑坡,標(biāo)記為H1—H4滑坡,其中,H1滑坡有2個(gè)次級滑坡,即H1-1和H1-2滑坡;H2滑坡也有兩個(gè)次級滑坡,即H2-1和H2-2滑坡;H3和H4各含有一個(gè)次級滑坡,即H3-1滑坡和H4-1滑坡;同時(shí),各滑坡的滑面形態(tài)存在一定差異,其中,H1-1,H1-2,H2-1,H2-2,H4及H4-1滑坡的滑動(dòng)形態(tài)為折線面;而H1,H2,H3及H3-1滑坡的滑面形態(tài)為圓弧面,為保證穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價(jià)的準(zhǔn)確度,本文提出利用傳遞系數(shù)法和瑞典圓弧法分別實(shí)現(xiàn)對應(yīng)滑坡的穩(wěn)定性評價(jià),兩方法的特點(diǎn)如下[13-14]:

(1) 傳遞系數(shù)法。該方法是國標(biāo)方法,在滑坡穩(wěn)定性評價(jià)中的適用性不言而喻,其在假定是條塊間合力作用方向與上一滑面平行,適用于不同類型滑坡在任意滑面上的穩(wěn)定性評價(jià)。

(2) 瑞典圓弧法。該方法適用于圓弧滑面土質(zhì)滑坡的穩(wěn)定性計(jì)算,可有效評價(jià)本文4個(gè)圓弧滑面滑坡的穩(wěn)定性。

同時(shí),在穩(wěn)定性計(jì)算過程中,將其計(jì)算工況設(shè)定為3種,即:①工況Ⅰ:自重;②工況Ⅱ:自重+暴雨;③工況Ⅲ:自重+地震;根據(jù)計(jì)算結(jié)果,滑坡穩(wěn)定狀態(tài)的劃分標(biāo)準(zhǔn)按表1進(jìn)行。

表1 滑坡穩(wěn)定狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn)

1.2 穩(wěn)定性預(yù)測評價(jià)模型

為實(shí)現(xiàn)高家灣滑坡的穩(wěn)定性預(yù)測,該文利用長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的其變形預(yù)測模型[15-16]。長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),相較于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有明顯優(yōu)勢,如傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多采用單向流動(dòng)輸出,且易出現(xiàn)梯度爆炸或消失等問題,而LSTM模型通過新增記憶單元結(jié)構(gòu)及3層單元門,具有了計(jì)算長距離信息的能力,有效解決了上述傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)問題。但是,在LSTM模型的應(yīng)用過程中,仍存在一定問題,如隱含層數(shù)及其節(jié)點(diǎn)數(shù)難以確定,對模型擬合能力具有直接影響,若其值越大,會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度,反之,又難以滿足擬合要求;學(xué)習(xí)率及窗口大小無取值標(biāo)準(zhǔn),并直接影響訓(xùn)練過程。上述參數(shù)多是靠使用者經(jīng)驗(yàn)確定,隨機(jī)性較強(qiáng),有必要對其進(jìn)行優(yōu)化處理。

為保證LSTM模型的參數(shù)最優(yōu)性,將其優(yōu)化過程分述如下:

(1) 隱含層數(shù)優(yōu)化。隱含層數(shù)對模型高維可視化具有重要影響,對其優(yōu)化具有較強(qiáng)的必要性。為保證隱含層數(shù)的最優(yōu)性,該文提出對1—4層的隱含層數(shù)進(jìn)行試算處理,選取效果最優(yōu)者作為該文LSTM模型的隱含層數(shù)。

(2) 隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)優(yōu)化。隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)對LSTM模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度具有重要影響,在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用過程中,多是采用公式(1)求解隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)值,即:

(1)

式中:m,n分別為輸入層、輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù),但限于LSTM模型的理論發(fā)展,上式的經(jīng)驗(yàn)公式求解已難以滿足精度要求,為保證預(yù)測結(jié)果的最優(yōu)性,本文提出以上式求解得到的經(jīng)驗(yàn)值為中心,對其進(jìn)行適當(dāng)擴(kuò)展,確定其取值區(qū)間,并對區(qū)間內(nèi)的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)均進(jìn)行預(yù)測效果試算,以其效果最佳者作為該文LSTM模型的隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)。

(3) 學(xué)習(xí)率及窗口大小優(yōu)化。學(xué)習(xí)率與窗口大小參數(shù)對LSTM模型的訓(xùn)練過程具有較大影響,且其取值具有明顯范圍特征,難以采用上述試算法確定最優(yōu)參數(shù)值,進(jìn)而本文提出利用粒子群算法優(yōu)化學(xué)習(xí)率及窗口大小參數(shù)。由于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)的全局優(yōu)化能力較強(qiáng),已被廣泛應(yīng)用于各類模型的參數(shù)優(yōu)化中,因此,利用其優(yōu)化LSTM模型的學(xué)習(xí)率及窗口大小參數(shù)具有較強(qiáng)的可行性,但在傳統(tǒng)PSO算法的應(yīng)用過程中,采用線性遞減策略來實(shí)現(xiàn)其慣性權(quán)值調(diào)整,難以兼顧全局與局部的優(yōu)化能力,為保證局部與全局的合理優(yōu)化,避免陷入局部極值,IPSO算法應(yīng)運(yùn)而生,該方法采用的是非線性的動(dòng)態(tài)權(quán)值調(diào)整,能有效協(xié)調(diào)全局與局部的優(yōu)化能力,進(jìn)而利用其實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)率與窗口大小參數(shù)優(yōu)化。

通過優(yōu)化LSTM模型的變形預(yù)測結(jié)果可實(shí)現(xiàn)高家灣滑坡的穩(wěn)定性預(yù)測評價(jià),即當(dāng)預(yù)測結(jié)果得出其變形仍呈增加趨勢,且無收斂跡象時(shí),說明高家灣滑坡的穩(wěn)定性還會(huì)進(jìn)一步減弱,趨于不利方向發(fā)展;反之,其變形預(yù)測結(jié)果得出其變形具收斂跡象時(shí),則說明其穩(wěn)定性將會(huì)維持現(xiàn)狀。

2 實(shí)例分析

2.1 工程概況

高家灣滑坡位于青海省海東市樂都區(qū),自2012年以來,出現(xiàn)了不同程度的變形破壞,對其前緣高家灣村173戶650人及重要道路、通訊設(shè)施造成嚴(yán)重威脅,因此,對其研究意義重大。據(jù)現(xiàn)場調(diào)查成果,滑坡區(qū)地處樂都盆地中部,總體地勢呈南高北低,最高高程約2 466 m,最低高程約1 903 m,相對高差563 m,地形起伏較大;同時(shí),區(qū)內(nèi)河谷、斜坡、沖溝交錯(cuò),地貌類型復(fù)雜多樣,大致可劃分為侵蝕堆積河谷平原及侵蝕剝蝕丘陵兩類,其地形地貌詳見圖1。

圖1 高家灣滑坡地形地貌現(xiàn)狀

據(jù)鉆孔及勘查成果,滑坡區(qū)內(nèi)地層可分為古近系地層和第四系地層,兩者具體特征如下:

(1) 古近系地層是區(qū)內(nèi)丘陵區(qū)主體巖層,巖性為內(nèi)陸沉積的砂、泥巖互層,呈棕紅、暗紅色,產(chǎn)狀為175°∠5°,具3~20 m的強(qiáng)風(fēng)化層,分布厚度大于500 m。

(2) 第四系地層以地表松散堆積層為主,主要包括沖洪積層、滑坡堆積層及風(fēng)積層,結(jié)構(gòu)多松散,巖性多以碎塊石土及黃土為主,分布差異明顯,是區(qū)內(nèi)地質(zhì)災(zāi)害的主要物源組成。

滑坡區(qū)地處青藏高原、黃土高原交接地帶,其地形地貌形成與區(qū)內(nèi)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)關(guān)系密切,其中,斷裂構(gòu)造尤為發(fā)育,以東西向及南北向發(fā)育為主,其中,滑坡前緣發(fā)育有一斷層距山體前緣約800 m,斷層錯(cuò)斷巖層及黃土,產(chǎn)狀為200°∠75°,走向110°,長約2 000 m,對區(qū)內(nèi)滑坡形成具有重要影響。

區(qū)內(nèi)水文條件發(fā)育條件較好,其中地表水主要以地表沖溝中的季節(jié)性流水為主,地下水以裂隙水及孔隙水為主,前者含水層巖性主要為泥巖,主要賦存于層間孔隙裂隙及表部風(fēng)化裂隙中,后者含水層巖性為砂礫卵石層,主要賦存于第四系地層孔隙中。

2.2 基本特征分析

高家灣滑坡發(fā)育于湟水南岸Ⅱ級階地的后緣低山丘陵斜坡區(qū),平面呈舌形形態(tài),縱向長度約1 830 m,寬度約1 300 m,平均面積約2.4 km2,平均厚約110 m,滑體方量總計(jì)約2.92×108m3;同時(shí),高家灣滑坡可進(jìn)一步細(xì)分為10個(gè)子滑坡,其分布特征如圖2所示。

注:H1,H2,H3及H4滑坡屬主滑坡;H1-1,H1-2,H2-1,H2-2,H3-1和H4-1屬其次級滑坡。

高家灣滑坡從坡頂發(fā)育至坡腳,按其由遠(yuǎn)及近的形成時(shí)代可劃分為3期,即一期滑坡:H1,H2滑坡,二期滑坡:有H3,H4滑坡,三期滑坡:H1-1,H1-2,H2-1,H2-2,H3-1,H4-1滑坡,均為次級滑坡。因此,得出高家灣滑坡屬復(fù)合型多期巨型滑坡,開展其研究具有重要的理論價(jià)值。

2.2.1 滑坡空間形態(tài)及結(jié)構(gòu)特征 根據(jù)滑坡勘查成果,對高家灣滑坡的所有子滑坡進(jìn)行空間形態(tài)及結(jié)構(gòu)特征參數(shù)統(tǒng)計(jì),結(jié)果如表2所示。

表2 高家灣滑坡空間形態(tài)及結(jié)構(gòu)特征參數(shù)

在滑坡形態(tài)特征方面,各滑坡主滑方向多偏向于正北方向,厚度均較大,具中部、前緣厚,后緣薄的特點(diǎn),屬深層滑坡;規(guī)模也相對偏大,其中,4個(gè)主滑坡包含2個(gè)巨型滑坡和2個(gè)特大型滑坡,而在6個(gè)次級滑坡中,含有3個(gè)特大型滑坡和3個(gè)大型滑坡,總體來說高家灣滑坡的規(guī)模類型較大,其危險(xiǎn)性也相對較大,對其防治較為緊迫。

在結(jié)構(gòu)特征方面,滑體土主要以粉土為主,局部滑體土含有一定的泥巖碎塊,這與區(qū)內(nèi)黃土分布相關(guān);滑床則主要為泥巖,多呈微—強(qiáng)風(fēng)化;滑帶多以基覆界面為主,分布個(gè)數(shù)為7個(gè),均屬黃土滑坡,所占比例達(dá)70%,其余3個(gè)滑坡均為泥巖滑坡。

根據(jù)上述,高家灣滑坡主要以大規(guī)模黃土泥質(zhì)滑坡為主,并含有一定的泥巖滑坡,分析其成因與其地形起伏較陡、黃土分布較廣及泥巖質(zhì)軟相關(guān)。

2.2.2 滑坡物質(zhì)組成特征 ①滑體物質(zhì)組成特征:據(jù)鉆孔資料,滑體土以粉土為主,多呈土黃色—褐黃色,無光澤、搖震反應(yīng),干強(qiáng)度、韌性低,局部含有一定量的礫石。②滑床物質(zhì)組成特征:滑床均為基巖,巖性為古近系泥巖,呈褐紅色,層狀構(gòu)造,泥質(zhì)結(jié)構(gòu)。③滑帶物質(zhì)組成特征:H2-1,H4,H4-1滑坡的滑帶位于強(qiáng)風(fēng)化泥巖層底部,滑帶埋深25~110 m,厚度為2~5 m,屬基巖滑坡,其滑帶物質(zhì)成分為強(qiáng)風(fēng)化砂質(zhì)泥巖碎塊混雜礫石,呈紅褐色—褐黃色,含砂量較高,層理面發(fā)育,遇水易軟化。其余滑坡均屬黃土滑坡,滑帶位于基覆界面,滑帶物質(zhì)成分主要為粉土,底部夾雜礫石,呈土黃色,濕~潮濕,結(jié)構(gòu)松散。

2.3 滑坡形成分析

高家灣滑坡的形成條件分析有助于掌握滑坡成因及其變形機(jī)理,可為其后期防治提供理論基礎(chǔ),進(jìn)而對其研究具有重要意義。結(jié)合工程實(shí)際,將高家灣滑坡的形成條件分述為:

(1) 地形地貌條件?;聟^(qū)最高高程約2 466 m,最低高程約1 903 m,相對高差563 m,地形起伏較大;高家灣滑坡具有古滑坡特征,原始斜坡水平投影長約1 400 m,原始斜坡坡度約25°,具有滑坡災(zāi)害發(fā)生的地形地貌條件。同時(shí),滑坡前緣緊鄰湟水,受河道側(cè)向侵蝕影響,前緣形成高陡臨空面,為高家灣滑坡形成提供了較好的動(dòng)力條件和滑移空間。另外,由于近年滑坡復(fù)活產(chǎn)生了大量地表變形破壞,在其后緣、兩側(cè)等均形成了規(guī)模不一的沖溝及落水洞,利于降雨匯集入滲,進(jìn)而進(jìn)一步促使滑坡的產(chǎn)生。

(2) 地層巖性條件。高家灣滑坡的滑體物質(zhì)多以黃土為主,結(jié)構(gòu)疏松,吸水性較強(qiáng),遇水后力學(xué)強(qiáng)度急劇降低,具Ⅲ級自重濕陷性,易在臨空面的上緣附近形成卸荷裂隙,利于降水入滲進(jìn)入軟弱結(jié)構(gòu)面,進(jìn)而形成貫通的滑移面;同時(shí),下覆基巖為泥巖、砂巖夾石膏層,具較強(qiáng)的親水性,遇水易軟化,能形成軟弱結(jié)構(gòu)面,不利于滑坡的穩(wěn)定性保持。

(3) 地質(zhì)構(gòu)造條件。高家灣滑坡區(qū)地質(zhì)構(gòu)造較為發(fā)育,主要以斷裂構(gòu)造為主,其構(gòu)造現(xiàn)狀為:①構(gòu)造現(xiàn)狀1:在H1滑坡左側(cè)壁以西340 m處的盤山公路內(nèi)側(cè),出露一處斷層剖面,錯(cuò)斷一古土壤層,以該古土壤層為標(biāo)志層,上盤相對下降,下盤相對上升,地層斷距為1.5 m,是正斷層證據(jù)之一;②構(gòu)造現(xiàn)狀2。在雙塔溝右岸,泥巖夾含礫砂巖地層出露一處斷層剖面,該點(diǎn)與上一構(gòu)造現(xiàn)狀點(diǎn)的產(chǎn)狀一致,推斷兩處斷層為斷層面自上而下完整貫通,長度約28 m,地層斷距為34 cm,斷層裂隙被石膏填充,斷層面兩側(cè)可見古近系砂礫巖巖層彎折扭曲現(xiàn)象,上盤巖層沉積方向在斷層面附近向下彎折,下盤巖層沉積方向在斷層面附近向上彎折,判斷為一處高角度逆沖斷層;③構(gòu)造現(xiàn)狀3。在紅溝左岸支溝內(nèi),即H1滑坡右側(cè)前緣邊界處,溝底出露斷層角礫巖,斷層面被石膏填充,由于該斷層面受H1滑坡滑動(dòng)的推移作用影響,該斷面出露產(chǎn)狀非原始產(chǎn)狀。

以上3點(diǎn)構(gòu)造現(xiàn)狀點(diǎn)連線的方位角為110°,是區(qū)內(nèi)構(gòu)造發(fā)育的重要證據(jù),且由于區(qū)內(nèi)地質(zhì)構(gòu)造發(fā)育,決定了現(xiàn)今滑坡區(qū)的地形地貌發(fā)育,也是高家灣滑坡形成的重要條件。

(4) 水文條件。水文條件是滑坡形成的必要條件之一,也是導(dǎo)致古滑坡復(fù)活及變形破壞的重要影響因素,高家灣滑坡的主要水文條件如下:①地表灌溉。近年來,高家灣滑坡坡體上進(jìn)行了大量的植樹造林活動(dòng),引水管道遍布整個(gè)坡體,但在灌溉過程中的漏水現(xiàn)象較為嚴(yán)重。②降雨及冰雪融水。夏秋季多暴雨、大雨,且降雨時(shí)間集中,黃土暗穴、落水洞為降水的匯集和快速入滲提供了通道,降水入滲在古土壤或泥巖之上形成局部上層滯水,增大了土體容重,降低了土體的抗剪強(qiáng)度。③地下水的不合理排泄。據(jù)調(diào)查,區(qū)內(nèi)張家莊隧道內(nèi)間斷性地向外抽水排水,監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示水量為28 m3/d,其徑流途徑經(jīng)過隧道附近泥巖地層,而隧道埋深位于H1滑坡滑面以下,因此基巖風(fēng)化層裂隙水入滲巖體,在泥巖頂部匯集,使滑帶巖體處于飽水狀態(tài),抗剪強(qiáng)度降低,再加上動(dòng)水壓力的作用,不利于滑坡保持穩(wěn)定。

(5) 人類工程活動(dòng)。滑坡變形破壞與人類工程活動(dòng)關(guān)系密切,區(qū)內(nèi)的人類工程活動(dòng)主要如下。①修路切坡。為滿足生產(chǎn)及交通需要,在高家灣滑坡地表修建了大量公路,在局部改變原始地形地貌的同時(shí),還產(chǎn)生了局部臨空面,降低了滑坡整體穩(wěn)定性;②鐵路隧道開挖。2010年鐵路隧道掘進(jìn)施工對坡體深部泥巖擾動(dòng)劇烈,引起了滑體表部的變形破壞;同時(shí),動(dòng)車運(yùn)行過程中產(chǎn)生振動(dòng),存在引發(fā)局部共振的可能,將對坡體施加較大的動(dòng)荷載,不利于滑坡的穩(wěn)定;③綠化灌溉。如前所述,灌溉是高家灣滑坡的重要水源條件,據(jù)調(diào)查訪問,坡體上的灌溉活動(dòng)始于2016年初,常年持續(xù),對滑坡穩(wěn)定性影響較大;④坡腳生產(chǎn)建設(shè)。為滿足生產(chǎn)需要,通過開挖坡腳修建了大量建、構(gòu)筑物,造成坡體下部抗滑力不斷減小,不利于滑坡的穩(wěn)定。

綜合上述,高家灣滑坡的形成條件較為完備,具有滑坡發(fā)生的各項(xiàng)條件,對其防治應(yīng)先加強(qiáng)誘發(fā)因素的弱化,如盡量減弱人類工程活動(dòng)的影響等。

2.4 滑坡穩(wěn)定現(xiàn)狀評價(jià)

滑坡穩(wěn)定性評價(jià)是其防治的重要基礎(chǔ),進(jìn)而開展滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀分析具有重要意義;同時(shí),利用傳遞系數(shù)法和瑞典圓弧法分析高家灣各類子滑坡的穩(wěn)定性,所得結(jié)果見表3。

如表3所示,據(jù)滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價(jià),在“自重”工況條件下,4個(gè)主滑坡均屬穩(wěn)定狀態(tài),而6個(gè)次級滑坡均屬基本穩(wěn)定狀態(tài),總體穩(wěn)定性均較好;在“自重+地震”工況條件下,H4滑坡的穩(wěn)定性相對最佳,屬穩(wěn)定狀態(tài)。其余3個(gè)主滑坡屬基本穩(wěn)定狀態(tài),而6個(gè)次級滑坡均屬欠穩(wěn)定狀態(tài),相較于自重工況條件下,穩(wěn)定性趨于減弱;在“自重+暴雨”工況條件下,4個(gè)主滑坡均處于基本穩(wěn)定狀態(tài),H2-1滑坡屬不穩(wěn)定狀態(tài),其余次級滑坡屬欠穩(wěn)定狀態(tài),相較于前兩種工況又有局部下降趨勢。

表3 高家灣滑坡穩(wěn)定性現(xiàn)狀評價(jià)結(jié)果

據(jù)滑坡穩(wěn)定現(xiàn)狀評價(jià)結(jié)果,得出主滑坡穩(wěn)定性相對較好,次級滑坡穩(wěn)定性相對較弱,且以H2-1滑坡的安全儲(chǔ)備相對略低,因此,得出高家灣整體穩(wěn)定性現(xiàn)狀較為穩(wěn)定,但局部次級滑坡存在失穩(wěn)可能,且在降雨作用下,穩(wěn)定性趨于減弱,需對其進(jìn)行一定處防治處理。

2.5 滑坡穩(wěn)定預(yù)測評價(jià)

為實(shí)時(shí)掌握滑坡變形特征,構(gòu)建了高家灣滑坡變形監(jiān)測系統(tǒng),監(jiān)測點(diǎn)按“四橫三縱”布置,共計(jì)布設(shè)11個(gè)監(jiān)測點(diǎn),其中,主滑面上由后緣至前緣布設(shè)4個(gè)監(jiān)測點(diǎn),編號為J5~J8監(jiān)測點(diǎn),且在監(jiān)測過程中,監(jiān)測頻率為1次/7 d,共計(jì)得到43個(gè)監(jiān)測周期的變形數(shù)據(jù),其變形特征如圖3所示。

注:每7 d監(jiān)測1次為1個(gè)周期。

利用LSTM模型構(gòu)建高家灣滑坡變形預(yù)測模型,通過變形預(yù)測來實(shí)現(xiàn)滑坡穩(wěn)定性預(yù)測評價(jià)。為驗(yàn)證各類優(yōu)化方法的優(yōu)化效果,本文先以J5監(jiān)測點(diǎn)為例,進(jìn)行詳述分析;同時(shí),在預(yù)測過程中,以1—37周期為訓(xùn)練樣本,38—43周期為驗(yàn)證樣本,44—47周期為外推預(yù)測樣本。

首先,對LSTM模型的隱含層數(shù)進(jìn)行篩選,結(jié)果如表4所示。由表4可知,不同隱含層數(shù)的預(yù)測效果存在一定差異,在預(yù)測精度方面,隨隱含層數(shù)增加,平均相對誤差值呈先減小后增加的趨勢,且在訓(xùn)練時(shí)間方面,也具有類似特征,且當(dāng)隱含層數(shù)為2層時(shí),具有相對最小的平均相對誤差值和最短的訓(xùn)練時(shí)間,進(jìn)而以2層隱層數(shù)的預(yù)測效果最優(yōu),因此,確定該文LSTM模型的隱含層數(shù)為2層。

表4 LSTM模型隱含層數(shù)篩選結(jié)果統(tǒng)計(jì)

其次,通過經(jīng)驗(yàn)公式確定LSTM模型的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)經(jīng)驗(yàn)值為12,進(jìn)而確定隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的試算區(qū)間為10~14,各隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的試算結(jié)果如表5所示。不同隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的預(yù)測效果存在一定差異,平均相對誤差指標(biāo)與訓(xùn)練時(shí)間指標(biāo)的變化規(guī)律一致,即隨隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)增加,相應(yīng)評價(jià)指標(biāo)均呈先減小后增加的趨勢,且兩者均在13個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)時(shí)的評價(jià)指標(biāo)值相對最小,進(jìn)而確定該文LSTM模型的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為13個(gè)。

表5 LSTM模型隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)篩選結(jié)果統(tǒng)計(jì)

最后,再利用IPSO算法對LSTM模型的學(xué)習(xí)率及窗口大小參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理,且為對比IPSO算法對PSO算法的優(yōu)越性,對兩種算法均進(jìn)行預(yù)測結(jié)果的對比分析,結(jié)果統(tǒng)計(jì)如表6所示。在相應(yīng)驗(yàn)證樣本節(jié)點(diǎn)處,對比PSO算法和IPSO算法的優(yōu)化結(jié)果可知,后者具有相對更小的誤差值,且IPSO-LSTM模型的最大、最小相對誤差分別為2.15%和1.83%,平均相對誤差為1.93%,訓(xùn)練時(shí)間為23.29 ms,相較于表5中的預(yù)測效果,預(yù)測精度也略有提高,說明IPSO-LSTM模型具有較高預(yù)測精度,且IPSO算法能有效優(yōu)化學(xué)習(xí)率及窗口大小參數(shù);同時(shí),J5監(jiān)測點(diǎn)的外推預(yù)測結(jié)果得出其變形仍將進(jìn)一步增加,并無收斂趨勢。

表6 J5監(jiān)測點(diǎn)最終優(yōu)化預(yù)測結(jié)果

為進(jìn)一步驗(yàn)證該文優(yōu)化LSTM模型的有效性及實(shí)現(xiàn)高家灣滑坡穩(wěn)定性預(yù)測的綜合評價(jià),再對J6—J8監(jiān)測進(jìn)行變形預(yù)測研究,結(jié)果如表7所示。由表7可知,3個(gè)監(jiān)測點(diǎn)預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差間于1.76%~1.85%之間,訓(xùn)練時(shí)間間于22.17~26.38 ms之間,預(yù)測效果相當(dāng),且與J5監(jiān)測點(diǎn)的預(yù)測效果一致,進(jìn)而驗(yàn)證了該文優(yōu)化LSTM模型在滑坡變形預(yù)測中的有效性;同時(shí),3個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的外推預(yù)測也得出其變形值仍將繼續(xù)增加,無收斂趨勢。

表7 優(yōu)化LSTM模型的有效性預(yù)測結(jié)果

根據(jù)上述變形預(yù)測結(jié)果,得出高家灣滑坡的變形仍將繼續(xù)增加,且無收斂跡象,說明其穩(wěn)定性還會(huì)進(jìn)一步減弱,趨于不利方向發(fā)展。

3 結(jié) 論

通過高家灣滑坡的形成條件分析及穩(wěn)定性評價(jià)研究,得出如下主要結(jié)論:

(1) 高家灣滑坡具有滑坡形成的基本條件,且較為完備,加之其具有復(fù)合多期巨型規(guī)模特征,對其前緣高家灣村173戶650人及重要道路、通訊設(shè)施造成嚴(yán)重威脅,應(yīng)加強(qiáng)對其進(jìn)行防治。

(2) 通過穩(wěn)定性現(xiàn)狀研究,得出高家灣整體現(xiàn)狀較為穩(wěn)定,但局部次級滑坡存在失穩(wěn)可能,且在降雨作用下,穩(wěn)定性趨于減弱,多處于基本穩(wěn)定—欠穩(wěn)定狀態(tài)。

(3) 通過穩(wěn)定性預(yù)測研究,得出本文預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差多小于2%,具有較高的預(yù)測精度,且滑坡變形仍將繼續(xù)增加,無收斂跡象,說明其穩(wěn)定性還會(huì)進(jìn)一步減弱,趨于不利方向發(fā)展,需對其采取必要措施,以便切實(shí)有效的保護(hù)區(qū)內(nèi)居民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

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