技术领域
[0001] 本发明涉及计算机辅助设计技术领域，具体涉及一种土质边坡监测分区方法及系统。
相关背景技术
[0002] 目前在设计土质边坡监测方案时，绝大多数是针对边坡整体进行全域覆盖式监测设计，并根据现场情况结合实际工程经验进行仪器设备的布设。而针对局部区域变形的分区监测较少，由于局部变形滑动幅度小，加之现有的监测仪器设备精度有限，导致设计的监测方案对于土质边坡的局部变形难以及时捕捉。长时间的变形积累甚至会引发滑坡、崩塌等各类灾害。而分区监测能及时有效捕捉局部变形破坏，防治病害的进一步发展、显著提升监测数据精度，以及准确掌握土质边坡所有分区的实时稳定性变化。因此，对土质边坡局部滑动进行分区范围划定，对于土质边坡的分区监测方案设计显得尤为重要。
具体实施方式
[0058] 下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0059] 如图1所示的土质边坡监测分区方法的流程图，该分区方法包括：
[0060] 步骤1、确定待监测土质边坡的监测等级；
[0061] 步骤2、通过相应的地质勘探信息确定待监测土质边坡区域范围内存在的裂缝的特征，并统计各特征对应的裂缝数量；
[0062] 步骤3、根据监测等级和各特征对应的裂缝数量对待监测土质边坡进行分区。
[0063] 具体而言，首先，可以确定待监测土质边坡的监测等级。在本实施例中，为了减少人为因素对监测等级评定的影响。可以通过待监测土质边坡的多项地质监测指标确定监测等级。然后，可以通过地质勘探信息确定待监测土质边坡区域内存在的每个裂缝的特征，并统计各特征对应的裂缝数量。最后，可以根据监测等级和各特征对应的裂缝数量，分别确定待监测土质边坡需要划分的分区数量和分区形状，并按照分区形状和分区数量对待监测土质边坡进行分区范围划定。
[0064] 下文将结合图2对步骤1进行详细说明。
[0065] 在本实施例中，可选的，确定待监测土质边坡的监测等级，包括：
[0066] 步骤1‑1、构建待监测土质边坡的危险性指数评价模型；
[0067] 步骤1‑2、获取待监测土质边坡的各影响指标对应的监测数据；
[0068] 步骤1‑3、基于所述危险性指数评价模型，根据各影响指标对应的监测数据确定待监测土质边坡的危险性指数；
[0069] 步骤1‑4、通过所述危险性指数确定待监测土质边坡的监测等级。
[0070] 具体而言，首先，可以根据试验数据构建起待监测土质边坡的危险性指数评价模型。然后，采集待监测土质边坡的各项影响指标对应的监测数据。之后，将各项影响指标对应的监测数据进行归一化处理后，导入土质边坡危险性指数评价模型中，从而得到土质边坡的危险性指数。最后，将危险性指数与土质边坡危险性分级表进行匹配，确定土质边坡的危险等级，进而将危险等级与土质边坡监测分级表进行匹配，确定土质边坡的监测等级。所述土质边坡危险性分级表和土质边坡监测分级表分别如下表1、表2所示。
[0071] 表1
[0072]危险性等级推荐分级 危险性小 危险性一般 危险性中等 危险性大
边坡灾害危险性指数 [0,0.25] (0.25,0.5] (0.5,0.75] (0.75,1]
[0073] 表2
[0074] 土质边坡监测等级 土质边坡危险性Ⅳ级 危险性小
Ⅲ级 危险性一般
Ⅱ级 危险性中等
Ⅰ级 危险性大
[0075] 下文将对步骤1‑1中构建待监测土质边坡的危险性指数评价模型的方法进行详细说明。
[0076] 在本实施例中，在构建待监测土质边坡的危险性指数评价模型时，首先，可以通过对土质边坡的试验数据进行分析，确定与土质边坡稳定性相关的影响指标。然后，可以分析各影响指标对土质边坡稳定性的影响作用，确定各影响指标对应的归一化值，并采用层次分析法对各影响指标进行分析，得到各影响指标对应的影响权重。最后，根据各影响指标对应的影响权重和归一化取值，可以建立起用于评价不同类型土质边坡危险性指数的评价模型。
[0077] 在本实施例中，通过分析各影响指标对土质边坡稳定性的影响作用，从而确定的各影响指标对应的归一化取值如下表3所示：
[0078] 表3
[0079]
[0080] 下文将结合图3对确定与土质边坡稳定性相关的影响指标的方法进行详细说明。
[0081] 在本实施例中，可选的，通过对土质边坡的试验数据进行分析，确定与土质边坡稳定性相关的影响指标，包括：
[0082] 步骤1‑1‑1、通过对所述试验数据进行统计分析，确定影响土质边坡稳定性的影响因素；
[0083] 步骤1‑1‑2、选取各影响因素中的代表性指标分别进行控制变量试验，得到各代表性指标对应的边坡稳定性变化数据；
[0084] 步骤1‑1‑3、分别对各代表性指标对应的边坡稳定性变化数据进行分析，确定影响土质边坡稳定性的影响指标。
[0085] 具体而言，首先，可以对不同类型土质边坡采用控制变量法进行为期两年的室外试验，通过对试验数据进行统计分析确定影响土质边坡稳定性的因素。
[0086] 具体的，可以分析试验数据中不同监测点的单日所有变形数据，测点单日各向位移试验数据如图6所示。对变形数据取平均值获取单日的平均变化值，结果如图7所示。筛选单日变形的最大值获取日最大变形值，并绘制不同监测点的平均值变化曲线和日最大变形曲线以及数据对比曲线。
[0087] 通过数据整理、分析、排序选取导致数据发生多次波动的影响因素，确定排序靠前的几个因素为后续分析采用的影响因素。在本实施例中，通过对试验数据进行分析，最后得到八大类主要影响因素，分别为：地形地貌；地层岩性；地质构造；地震活动；水文地质条件；气象；地表植被；人类活动。
[0088] 然后，可以选取各影响因素中的代表性指标分别进行控制变量试验，通过试验得到各代表性指标对应的边坡稳定性变化数据。最后，通过分析各代表性指标对应的边坡稳定性变化数据，确定影响土质边坡稳定性的影响指标。
[0089] 具体的，可以通过相应的边坡稳定性变化数据绘制出各代表性指标对应的单指标‑边坡稳定性系数变化关系曲线。以单指标‑稳定性曲线变化幅度大小进行指标影响程度的界定，幅度变化大对应影响程度大，幅度变化小对应影响程度小。按照单指标‑稳定性曲线变化幅度的大小对代表性指标的影响程度进行排序，再选取影响程度排序结果中前几个代表性指标作为影响指标。
[0090] 为了复核验证上述试验所确定影响指标的准确性和可靠性，还可以通过有限元分析进行指标对比验证。包括：
[0091] 步骤1‑2‑1、构建边坡有限元模型，并将各代表性指标分别加载至所述边坡有限元模型中进行有限元分析，得到各代表性指标对应的边坡稳定性系数变化曲线；
[0092] 步骤1‑2‑2、通过边坡稳定性系数变化曲线的变化幅度，选取出影响程度较大的代表性指标作为分析指标；
[0093] 步骤1‑2‑3、将所述分析指标与通过试验确定的所述影响指标进行对比验证，根据对比结果确定所述影响指标。
[0094] 具体而言，首先，可以根据土质边坡的结构数据构建起边坡有限元模型，构建起的边坡有限元模型如图8所示。然后，可以将选取的代表性指标加载至有限元模型上，通过控制变量分析输出对应的边坡稳定性系数变化曲线。综合对比不同代表性指标对应的边坡稳定性系数曲线变化，确定各代表性指标对边坡稳定性的影响程度，并按影响程度由大到小进行指标排序。最后将通过有限元分析得到的影响程度排序结果与通过试验得到的影响程度排序结果进行对比验证，其对比结果如图9所示，其中工况1和工况2分别为通过试验和通过有限元分析得到的边坡稳定性系数变化曲线。最后将综合对比得到的前几个代表性指标确定为影响指标。
[0095] 应理解，在本实施例中，还可以基于有限元模型，通过相应参量调节逐一分析影响因素中各代表性指标控制下的边坡应力场和位移场，得到的结果分别如图10、图11所示，通过边坡的应力场和位移场可以观察不同控制指标对边坡稳定性的影响程度。应力场、位移场在有限元模型中是对边坡稳定性影响的最直观表现，对比发现应力场、位移场变化幅度较大时对应的影响指标可直接列为影响指标。
[0096] 下文将对确定各影响指标影响权重的方法进行详细说明。
[0097] 在本实施例中，可以采用层次分析法确定各影响指标的影响权重，具体的。
[0098] 首先，可以基于1‑9标度建立起各影响指标之间的判断矩阵，在本实施例中，建立起的判断矩阵表格如下表4所示：
[0099] 表4
[0100]
[0101]
[0102] 然后，可以通过对判断矩阵进行归一化处理，得到各影响指标对应的影响权重，并计算出判断矩阵的最大特征值，并以此计算出判断矩阵的一致性指标。具体计算式如下：
[0103]
[0104]
[0105]
[0106]
[0107]
[0108] 其中，aij为判断矩阵中第i行第j列的元素，bij为将判断矩阵按列归一化得到的值，(AW)i为AW的第i个分量，AW表示判断矩阵和特征向量的乘积，m表示影响指标的个数。
[0109] 在计算得到一致性指标后，可以根据一致性指标计算出判断矩阵的一致性比率，具体计算式如下：
[0110]
[0111] 其中，RI为平均随机一致性指标，通过查表设定为1.24。通过计算得到表1所示的判断矩阵的一致性比率为0.008。如果一致性比率小于0.1，则表明构建的判断矩阵一致性较好，各影响指标的相对重要性排序合理。反之，则表明判断矩阵一致性不满足要求，此时，可以分析导致不满足要求的可能性原因。导致判断矩阵一致性不满足要求的原因主要包括以下两种：
[0112] ①判断矩阵中多项数据的小误差累积，基于1‑9标度给出的两两比较判断本身是一个模糊的判断，存在一定误差相对正常，例如给出“比较重要”(对应1‑9标度中6)的判断，可能其对应数值是6.1而不是6。判断矩阵中多个类似误差累积起来可能会导致其不满足一致性要求。
[0113] ②判断矩阵中某项/几项数据的判断错误，在数据输入时，可能因为专业知识欠缺或理解错误而给出错误判断数据，类似情况在实际中也可能发生。
[0114] 在确定原因后，可以针对确定的原因采用相应的解决方法进行修正。对于“①判断矩阵中多项数据的小误差累积”，相应的修正思路是：将数据最小化修改后列为目标，并对各个要素进行微调，使判断矩阵满足一致性。对于“②判断矩阵中某项/几项数据的判断错误”，修正的思路是：寻找错误程度最高要素，并对其进行修正，反复执行上述过程使其满足一致性要求。
[0115] 根据表4所示判断矩阵确定的各影响指标对应的影响权重如下表5所示。
[0116] 表5
[0117]
[0118] 在确定各影响指标对应的影响权重后，可以基于各影响指标对应的影响权重和归一化取值构建起用于确定土质边坡危险性指数的评价模型。构建土质边坡危险性指数评价模型具体为：
[0119]
[0120] 其中，W为危险性指数；k为危险系数；σ、p为危险系数的影响参数；H为形函数；x1、x2......x7分别为各影响指标；Ω为八大影响因素；i为维度；Γ为平面、空间维度集；D为微分算子矩阵；ε为指标插值矩阵；Xj为表2中的影响权重，Yj为影响指标的归一化取值。
[0121] 下文将对步骤2中确定裂缝的特征进详细说明。
[0122] 在本实施例中，可选的，确定裂缝的特征，包括：
[0123] 通过所述地质勘探信息确定裂缝的夹角；
[0124] 将所述夹角与各特征对应的阈值范围进行比较，根据比较结果确定裂缝的特征。
[0125] 具体而言，首先，可以通过待监测土质边坡的地质勘探信息确定待监测土质边坡区域范围内是否存在裂缝。如果待监测土质边坡区域范围内存在裂缝，可以通过地质勘探信息确定待监测土质边坡区域范围内各裂缝的夹角α，夹角α为裂缝走向与顺时针水平方向的夹角。将所述夹角α与各特征对应的阈值范围进行比较，根据比较结果确定裂缝的特征。在本实施例中，可以通过试验确定各特征对应的阈值范围。经过大量的试验和数据分析，确定各特征对应的阈值范围如下：
[0126]
[0127] 下文将对步骤3中待监测土质边坡的分区方法进行详细说明。
[0128] 在本实施例中，可选的，对待监测土质边坡进行分区，包括：
[0129] 根据监测等级确定待监测土质边坡的分区数量；
[0130] 将各特征对应的裂缝数量进行比较，根据数量最多的特征确定待监测土质边坡的分区形式；
[0131] 按照所述分区数量和分区形式对待监测土质边坡进行分区。
[0132] 具体而言，首先，可以根据监测等级确定待监测土质边坡的分区数量。然后，可以将各特征对应的裂缝数量进行比较，根据数量最多的特征确定待监测土质边坡的分区形式。最后，按照所述分区数量和分区形式对待监测土质边坡进行分区。
[0133] 具体的，当裂缝数量为0时，即待监测土质边坡区域范围内不存在裂缝，针对监测等级为Ⅳ级或Ⅲ级的待监测土质边坡，由于其危险性相对较小，需布设的设备仪器也相对较少。所以可以根据边坡台阶的分级原则划定土质边坡的分区边界呈近似边坡台阶走向的直线，形成的各分区呈水平条分形状。
[0134] 针对监测等级为Ⅱ级或Ⅰ级的边坡，由于其危险性相对较大，为保证局部区域变形的及时捕捉，需布设的设备仪器也相对较多，可以在Ⅳ级或Ⅲ级边坡分区基础上依据边坡断面线对边坡进行竖向分区，形成的各分区呈井字形状。具体的分区情况如下表6所示。
[0135] 表6
[0136]
[0137] 当裂缝数量不为0时，即待监测土质边坡区域范围内存在裂缝，在确定待监测土质边坡区域范围内各裂缝的特征后，可以统计出各特征对应的裂缝数量。当斜裂缝较多时，将所有裂缝倾斜角度进行取平均值计算得到的角度走向定为分区边界走向，形成的各分区呈斜向条分形状。当竖直裂缝较多时，根据裂缝走向进行竖直条分，形成的各分区呈竖直条分形状。具体的分区情况如下表7所示。
[0138] 表7
[0139]
[0140]
[0141] 上表中，β为分区形状中裂缝线与水平线夹角，取分区范围内所有斜夹角α的平均值。此外，在分区过程中，当单块土质边坡高度超过20m或所得到单块土质边坡分区面积超2
过400m时，需适当增加分区数量，使得单块分区土质边坡的高度小于20m且单块分区土质
2
边坡面积小于400m。
[0142] 在本实施例中，可选的，还包括：采用有限元分析方法对分区结果进行验证。具体的，在得出待监测土质边坡的分区划定结果后，可以根据分区划定结果构建起待监测土质边坡的有限元模型，通过有限元模型对现场监测、采用分区方法、未采用分区方法三种情况进行有限元分析，得到三种情况下监测点的位移变化曲线，三种情况下两个监测点的位移变化曲线分别如图12、图13所示，其中，工况1、工况2分别为采用分区方法和未采用分区方法对应监测点的位移变化曲线，监测值为现场监测情况对应的监测点的位移变化曲线。将三种情况对应的位移变化曲线进行对比，验证分区划定结果的有效性。
[0143] 如图4所示的土质边坡监测分区系统的系统框图，该分区系统包括：
[0144] 监测等级确定模块，配置为确定待监测土质边坡的监测等级；
[0145] 裂缝发育统计模块，配置为通过相应的地质勘探信息确定待监测土质边坡区域范围内存在的裂缝的特征，并统计各特征对应的裂缝数量；
[0146] 土质边坡分区模块，配置为根据监测等级和各特征对应的裂缝数量对待监测土质边坡进行分区。
[0147] 具体而言，所述分区系统是由监测等级确定模块、裂缝发育统计模块和土质边坡分区模块组成。其中，监测等级确定模块可以通过待监测土质边坡的多项地质监测指标确定监测等级。裂缝发育统计模块可以通过地质勘探信息确定待监测土质边坡区域内存在的每个裂缝的特征，并统计各特征对应的裂缝数量。土质边坡分区模块可以根据监测等级和各特征对应的裂缝数量，分别确定待监测土质边坡需要划分的分区数量和分区形状，并按照分区形状和分区数量对待监测土质边坡进行分区范围划定。
[0148] 下文将结合图5对监测等级确定模块进行详细说明。
[0149] 在本实施例中，可选的，所述监测等级确定模块包括：
[0150] 模型构建单元，配置为构建待监测土质边坡的危险性指数评价模型；
[0151] 数据获取单元，配置为获取待监测土质边坡的各影响指标对应的监测数据；
[0152] 指数计算单元，配置为基于所述危险性指数评价模型，根据各影响指标对应的监测数据确定待监测土质边坡的危险性指数；
[0153] 等级确定单元，配置为通过危险性指数确定待监测土质边坡的监测等级。
[0154] 具体而言，监测等级确定模块是由模型构建单元、数据获取单元、指数计算单元和等级确定单元组成。其中，模型构建单元可以根据试验数据构建起待监测土质边坡的危险性指数评价模型。数据获取单元可以采集待监测土质边坡的各项影响指标对应的监测数据。指数计算单元将各项影响指标对应的监测数据进行归一化处理后，导入土质边坡危险性指数评价模型中，从而得到土质边坡的危险性指数。等级确定单元将危险性指数与土质边坡危险性分级表进行匹配，确定土质边坡的危险等级，进而将危险等级与土质边坡监测分级表进行匹配，确定土质边坡的监测等级。
[0155] 以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
