基于滑动力监测滑坡系统的预警模式研究

金属矿山 ›› 2011, Vol. 40 ›› Issue (12): 127-131.

基于滑动力监测滑坡系统的预警模式研究

陈孝刚^1,2，陶志刚^1,2，桂洋^1,2，张钊^1,2

1.深部岩土力学与地下工程国家重点实验室；2．中国矿业大学岩土工程研究中心

出版日期:2011-12-13 发布日期:2011-12-14
基金资助:
* 国家自然科学基金项目（编号：10008316），长江学者和创新团队发展计划项目(编号：IRT0656)。

Research of Sliding Force Warning Model Based on Remote Real-Time Monitor Landslide System

Chen Xiaogang^1,2，Tao Zhigang^1,2，Gui Yang^1,2，Zhang Zhao^1,2

1.State Key Laboratory for Geomechanics & Deep Underground Engineering；2.Research Center of Geotechnical Engineering，China University of Mining & Technology

Online:2011-12-13 Published:2011-12-14

摘要/Abstract

摘要： 基于滑动力大于抗滑力是滑坡发生的充分必要条件的预警原则，研发出一套滑坡远程实时监测预报系统，其对滑坡地质灾害预报预警具有重要意义。以滑坡滑动力模拟试验和滑坡室内物理模型试验为基础，初步确定出滑坡的预警模式，然后以平庄露天煤矿、西气东输（延安段）管道工程、南芬露天铁矿、朔州露天井工联合开采煤矿为现场应用研究对象，开展了滑坡监测及预警预报的现场试验研究，对前面提出的滑坡预警模式进行了充分的验证。结果显示，现场滑坡滑动力监测曲线的预警模式与室内模拟试验推断出的结果是一致的，说明这种预警模式可以用来继续分析判断其他现场边坡体的稳定性，在滑坡发生前做出准确预警预报。

关键词: 滑坡, 滑动力, 监测曲线, 预警模式

Abstract: Sliding force greater than sliding resistance is sufficient and necessary condition of the landslide，based on this warning principle，a landslide remote real-time monitoring and prediction system is developed，and it has important meaning in forecasting and warning geological dirsasters of landslide。Based on the landslide dynamic simulation and indoor physical model experiment，the landslide warning model is preliminarily determined。And the system are applied and researched in Pingzhuang open coal mine，west-east gas transmitting pipeline project（Yan'an section），NaFen open iron mine and ShuoZhou open-underground coal mine，which has proved sufficiently the landslide warning model.Results show that the field warning model of landslide sliding force monitoring curves is consistent with the inferred model of indoor physical model experiment.Thus，this kind of warning model can be used to continue to analyze and judge the stability in the other slip mass，and make accurate warning and forecasting ahead of landslide.

Key words: Slope, Sliding force, Monitoring curves, Warning model

陈孝刚, 陶志刚, 桂洋, 张钊. 基于滑动力监测滑坡系统的预警模式研究[J]. 金属矿山, 2011, 40(12): 127-131.

CHEN Xiao-Gang, TAO Zhi-Gang, GUI Yang, ZHANG Zhao. Research of Sliding Force Warning Model Based on Remote Real-Time Monitor Landslide System[J]. Metal Mine, 2011, 40(12): 127-131.

[1]	陈红凯, 郭庆彪, 郭广礼, 马洪浩, 罗　锦. 黄土梁峁地形大采高煤层开采地表移动规律数值模拟研究[J]. 金属矿山, 2024, 53(4): 170-.
[2]	徐志华, 杨　旭, 孙钱程, 何钰铭, 张国栋, 叶义成. 基于多变量自优化动态神经网络的“ 阶跃型” 滑坡变形预测[J]. 金属矿山, 2024, 53(3): 74-.
[3]	孙乾征, 江兴元, 周江, 孟生勇. 降雨条件下松散堆积体滑坡破坏试验研究[J]. 金属矿山, 2022, 51(10): 185-190.
[4]	郭献章, 李凤柱, 秦嗣龙, 张娟霞, 杨治华, 郑立志, 张学芝. 朗肯土压力理论在露天边坡设计中的应用[J]. 金属矿山, 2022, 51(10): 177-184.
[5]	胡斌, 贾雅兰, 李京, 魏二剑, 马利遥. 矿山滑坡危岩体定向拆除抛掷爆破应急排险方法[J]. 金属矿山, 2022, 51(07): 89-96.
[6]	闫永富, 王文才, 师强强. 白云西矿冻融期软岩边坡形变分析[J]. 金属矿山, 2022, 51(06): 160-166.
[7]	陶志刚, 王振雨, 张海江, 任番泉, 张秀莲. 土地复垦诱发边坡浅层岩体劣化全过程监测试验研究[J]. 金属矿山, 2022, 51(03): 190-196.
[8]	李洪梁, 施富强, 王立娟, 尹恒, 贾虎军, 唐尧 . 基于三维激光扫描技术的金沙江“11·03”白格堰塞湖应急测绘研究[J]. 金属矿山, 2021, 50(04): 154-159.
[9]	李旭, 于庆磊, 杨天鸿 , 董鑫, 邓文学. 基于加权信息法的大孤山露天矿滑坡风险分析[J]. 金属矿山, 2021, 50(02): 186-193.
[10]	李斓堃, 朱万成, 代风, 刘溪鸽 , 邓文学. 大孤山露天矿边坡亿级自由度建模与基于RFPA^3D的数值模拟#br#[J]. 金属矿山, 2021, 50(02): 179-185.
[11]	张慧慧, 王茹. 基于高分遥感影像匹配的露天矿滑坡形变场监测方法[J]. 金属矿山, 2018, 47(11): 120-125.
[12]	孙光林, 胡江春, 边亚东, 陶志刚, 梁明星. 露天矿边坡浅层滑面无损探测技术研究及应用[J]. 金属矿山, 2018, 47(04): 58-62.
[13]	陈孝刚, 董瑞朝, 陶志刚, 庞仕辉, 张海江. 基于Geo-Slope的南芬露天铁矿A区滑坡体稳定性分析[J]. 金属矿山, 2017, 46(10): 149-154.
[14]	谢振华, 窦培谦. 基于BP神经网络的矿山排土场滑坡预警模型[J]. 金属矿山, 2017, 46(06): 166-169.
[15]	李怀良, 庹先国, 荣文钲, 吕中云. 一种分布式滑坡体深部位移实时监测方法[J]. 金属矿山, 2017, 46(06): 147-150.

扫码分享