滑坡多发区第四系堆积层厚度智能预测与影响因素分析——以重庆万州铁峰乡为例

堆积层厚度是区域工程地质调查的基础数据,对识别滑坡具有重要意义,在滑坡的稳定性评价和风险评估中发挥着重要的作用。传统的空间插值方法对外界因素考虑不足,难以满足精度要求。文章以三峡库区万州区铁峰乡为研究对象,在实地调查的基础上,总结提出了堆积层的成因模式,并据此添加区域堆积层厚度控制点;基于Apriori算法挖掘影响因子与堆积层厚度分布之间的关联准则,利用已知样本点采用三种机器学习方法建立模型,最后将模型应用于整个区域得到堆积层厚度分布图,并对结果进行对比分析。结果表明:选取的13种影响因子中6种因子与堆积层厚度表现出较强的相关性;数据挖掘显示坡度和地形起伏是影响堆积层厚度空间分布差异的主要因素。3种机器学习模型中GWOSVM模型的预测结果与实际最为吻合。研究结果揭示了区域第四系堆积层的成因机制,为机器学习技术在堆积层厚度预测领域奠定了基础。

水平浆体管道堆积层厚度与水力坡度的关系

从清水与固体颗粒之间的动量传递入手,分析了水平管道内沉降性浆体流动时清水与固体颗粒之间的相互作用机理,分别得到了输送流体、固体颗粒和浆体的速度分布。同时,根据固体颗粒的起动条件,研究在不同水力坡度下的堆积层厚度的变化规律。用此方法所得计算结果与试验数据吻合较好。