库水位变动条件下谭家河滑坡变形阈值分析

水库型滑坡主要受水库蓄水、水位升降以及降雨等综合因素影响,稳定性差、变形机理复杂,同时其规模一般较大、危害性强;以三峡库首区域典型代表性水库滑坡-秭归谭家河滑坡为例,对丰富的专业监测数据进行了深入细致的分析,研究结果表明:滑坡主要受到库水位变动的影响,当库水位达到172 m时,滑坡开始产生较大的变形;由于长期库水位变动的影响,滑坡在高库水位和库水位下降时,位移速率较大,监测曲线形成阶跃,滑坡同时受到浮托减重效应和动水压力效应的影响.在库水位下降期,7d累积降雨量大于70 mm,以及在145 m低水位运行期,7 d累积降雨量超过170 mm,会对滑坡的变形产生明显的影响.

页岩储层含气性评价及影响因素分析——以涪陵页岩气田为例

页岩气赋存形式多样,主要以游离态、吸附态为主,且不同赋存状态的页岩气主控因素差别较大,页岩含气性综合评价体系尚未形成。为此,依据四川盆地东部涪陵国家级页岩气示范区生产特征实际资料,以五峰—龙马溪组页岩为研究对象,主要通过地球化学分析测试、岩石物性测试、等温吸附实验和岩心现场解吸等手段,研究影响不同赋存状态的页岩含气性的主控因素,提出页岩含气性评价主要包括2大类6项参数的评价指标:直接指标(实测含气量、气测显示值和含气饱和度)和间接指标(孔隙度、电阻率和地层压力)的含气性定性—半定量评价体系。

基于诱发因素响应与BP神经网络的滑坡位移预测预报

三峡库区地质灾害有滑坡、崩塌、泥石流、塌陷、地面沉降、地裂缝等,其中主要以滑坡为主.为深入研究滑坡的变形特性,建立滑坡位移与其影响因素之间的预测预报模型,本文以三峡库区白家包滑坡为例,基于时间序列分析方法,提取滑坡趋势项位移及周期项位移.针对趋势项位移,采取多项式拟合,针对周期项位移,选取库水位、降雨量、月间库水位变化量、2个月累计库水位变化量、当月降雨量、两月降雨量作为周期项位移的影响因子,建立周期项位移与影响因子之间的BP神经网络预测预报模型.最终基于时间序列的加法模型,将趋势项位移与周期项位移进行叠加,即为预测位移.研究结果表明,该预测预报模型基本反映了滑坡累积位移的整体趋势,具有一定的工程意义.

降雨诱发滑坡阶跃型变形的预测分析及应用

滑坡进入蠕动变形阶段之后,往往难以及时开展勘察治理工作,合理的临灾预警是有效减少滑坡灾害损失的重要手段。首先确定降雨诱发"阶跃型"滑坡的预警关键判据为前期降雨、当次降雨、位移速率,并引入"一个降雨过程"定义滑坡监测的降雨区间,将预警过程分为当次降雨和前期降雨+当次降雨两种模式。然后运用最小二乘法确定滑坡"阶跃"变形曲线上的"破坏拐点"和"稳定拐点"用以确定变形加速区间,以此求解前期降雨、当次降雨以及移速率阈值。最后以王家坡滑坡为例,设计了两种模式下的5级递进式分级预警模型。研究表明:(1)前期降雨与当次降雨组成"一个降雨过程"的时间间隔为7 d;(2)王家坡滑坡的位移速率阈值为20 mm/d;(3)前期降雨+当次降雨模式下王家坡滑坡的前期降雨、当次降雨阈值分别为10、15 mm,当次降雨模式下王家坡滑坡的降雨阈值为25 mm。

三峡库区卧沙溪滑坡稳定性的可靠度及敏感性分析

三峡库区是滑坡地质灾害多发的地区,库水位周期性涨落与降雨的耦合作用是导致滑坡失稳破坏的主要原因。为深入研究库水位与降雨作用下滑坡的稳定性,以三峡库区卧沙溪滑坡为例,采用蒙特卡罗随机抽样法,分析了不同工况条件下滑坡的可靠度指标、失效概率,并分析了滑坡的稳定性系数对滑体物理力学参数(c、、γ)的敏感性。结果表明:卧沙溪滑坡具有典型动水压力型滑坡的特征,库水位下降速率越大,滑坡可靠度指标越低,当叠加暴雨工况时,滑坡的失效概率明显增大;滑坡的稳定性系数对滑体的内摩擦角最敏感,黏聚力c次之,重度γ最小,且与滑体的内摩擦角、黏聚力c呈正相关关系,与滑体重度γ呈负相关关系,库水位下降速率越大,滑坡的稳定性系数与滑体重度γ的负相关性越强,不利于滑坡的稳定。

优势流入渗与坡体变形关系研究及应用

部分降雨型滑坡的地表裂缝会随着变形的不断增加逐渐形成完整配套的裂缝体系,针对此类滑坡的降雨入渗过程,指出沿地表裂缝形成的优势通道而形成的优势流入渗主导着滑坡稳定性的恶化过程,促进变形的持续发展。系统分析了优势流入渗与地下水位升降、坡体变形之间的相互关系。在此基础上,以王家坡滑坡为典型案例,分析了优势流入渗通道形成的时空规律及对应的变形特征,发现滑坡累积位移曲线上的变形加速区间呈不规则阶跃状,并将加速区间的起点与终点定义为加速拐点和减速拐点。然后以W3监测点的实际监测资料对滑坡变形过程中的地下水升降特征进行反演并获取对应的稳定性演化规律,发现变形加速区间上的加速拐点和减速拐点与稳定性出现变化的起点和终点相吻合,依此可建立确定变形加速区间的方法,进而获取位移速率阈值。

基于ARIMA时间序列模型的滑坡位移预测预报——以三峡库区王家坡滑坡为例

为深入研究滑坡的位移特性,以三峡库区王家坡滑坡为例,基于简单移动平均法及时间序列的减法模型分解滑坡位移的趋势项位移和周期项位移,对趋势项位移采取多项式拟合处理,对周期项位移进行一阶差分处理,并分析其自相关函数ACF及偏自相关函数PACF,然后根据模型的识别规则,建立了ARIMA(1,1,1)模型。根据时间序列的加法模型,将两部分预测位移相加即为滑坡位移预测的总位移。模型与实测结果对比表明,该预测预报模型效果较好,基本反映了滑坡位移的整体趋势,且实现了对滑坡累积位移的滚动预测,在滑坡累积位移短期预测预报中具有一定的适用性。

三峡库区王家坡滑坡降雨阈值分析

滑坡失稳破坏的诱因众多,其中,降雨是最常见和最活跃的诱发因素[1]。为深入研究降雨对降雨型滑坡的控制作用,分析诱发滑坡失稳变形的降雨阈值,本文以三峡库区王家坡滑坡为例,计算滑坡累积位移的类破坏点,并选取三个不同观测时段,分析不同观测时段下各个类破坏点的前期累积降雨量,得出斜率阈值。研究结果表明:随观测时段增大,累积降雨量斜率先增大后减小,且同一观测时段下,累积降雨量斜率与时间间隔呈反相关关系。本文选取观测时段n=10,时间间隔d=1,计算各个类破坏点的降雨量斜率,并通过加权平均得降雨量斜率阈值K=10.95。如果累积降雨量斜率大于斜率阈值,则滑坡很有可能失稳破坏。

基于物联网技术的医疗监测研究综述

阐述医疗监测系统研究现状,包括移动医疗、生理指标检测设备、医疗机构级监护系统和家用监护系统几方面。对医疗监测系统研究热点进行分析,包括云健康监测平台、穿戴式医疗仪器及人体传感器网络3方面。指出基于物联网的医疗监测系统存在问题,预测其未来发展方向。

还原氧化石墨烯泡沫的制备及电化学性能研究

采用快速火焰还原法(～1 s)将氧化石墨烯(GO)薄膜制备成多孔结构的还原氧化石墨烯(RGO)泡沫。利用扫描电子显微镜、透射电子显微镜、X射线衍射仪、X射线光电子能谱仪和N_2吸附脱附对RGO泡沫的形貌和结构进行表征;采用循环伏安、恒流充放电、交流阻抗对RGO泡沫电容性能进行研究。结果表明:RGO泡沫具有良好的机械柔性,比表面积达65 m^2/g;与GO薄膜相比,RGO泡沫的氧含量明显减少。在1 A/g电流密度下,RGO泡沫比电容达到119.8 F/g,远高于GO薄膜(1.8 F/g);在50 A/g的电流密度下,RGO泡沫的比电容仍达65 F/g。快速火焰还原法简单方便。

基于声振耦合的发动机结构辐射噪声计算

针对某单缸汽油机表面辐射噪声问题,采用声振耦合的方法,对发动机表面辐射噪声进行仿真计算。通过建立发动机的有限元和多体动力学模型提取发动机主要激振力,并计算得到机体结构表面振动速度级。建立发动机机体声学边界元模型,将发动机表面各节点的振动速度级映射至边界元模型,采用直接边界元法对发动机表面辐射噪声进行计算,得到0～4 000 Hz频域内发动机表面辐射噪声声压级、声强级和声功率级等物理参数。计算结果表明,该发动机辐射噪声的贡献主要集中在450～1 350 Hz频域内。通过对整机噪声水平进行测试,发现声压级曲线在530～640 Hz频域内出现峰值,且在530～1 300 Hz频段内声压级相对较高。测试结果与仿真结果吻合度较高,这对发动机噪声优化过程具有指导意义。