某山区高速公路滑坡变形监测与分析

山区高速公路建设遇有大量的古滑坡稳定问题。对某山区高速公路古滑坡的监测结果表明,该山体边坡分别存在着深层和浅层滑动变形区域,分析发生变形的主要原因是山体地下水位升降的影响。因此,建议该高速公路滑坡的稳定措施,应以防、排水工程措施为主。     

永吉高速边坡自动化监测预警及变形分析

以永吉高速DK0+585～DK0+780段右侧滑坡为研究案例,设计了传感器布设方案,采用自动化的监测预警系统对其进行全天候、自动化的监测和预警,系统可及时准确地识别边坡每一次变形加速过程,起到了预警作用。通过对监测数据的分析,总结其变形特征,并结合现场巡查情况、工程地质情况进行综合的安全评价。结果表明,该滑坡目前仍处于不稳定状态,且主要诱发因素为降雨,采用自动化监测预警能够准确把握滑坡的变形加速过程,有效保障高速公路的运营安全。     

基于物联网技术的高边坡监测系统研究

高边坡滑坡是高速公路工程中常见的一种地质灾害, 对高速公路的安全运营造成严重威胁。 为了有效地监测和预警高边坡的稳定性和变形情况, 以申嘉湖高速公路某高边坡为例, 采用有限差分软件 FLAC3D 对高边坡进行了数值模拟, 计算了边坡稳定性和变形特征, 并构建了基于物联网监测技术的高边坡监测系统。 该系统长期运行并保持稳定, 相比人工监测, 高边坡监测系统具有实时性、 智能性、 可靠性等优点, 为高边坡工程的智能化管理提供了一种新的思路和方法。     

广河高速公路K105高边坡监测与滑坡防治

边坡监测信息指导施工是路堑高边坡施工的基本原则之一。在广河高速公路惠州段K105边坡施工过程中,通过监测发现边坡深部水平位移变形异常,边坡发生了顺岩层层面的滑移,且有进一步整体滑动的风险。在监测预警后,边坡停止开挖并按变更设计的方案紧急进行加固。后续施工在监测信息的指导下动态施工,边坡变形逐渐趋于稳定,从而成功地防止了整体性工程滑坡的发生。     

营运公路路堑滑坡成因、治理研究及监测措施分析

营运公路边坡滑坡变形危害较大,影响运营公路行车安全。通过现场勘查,结合现场变形情况,对滑坡的工程地质条件进行了分析;将滑坡边坡划分为三个分区,对各滑坡分区的滑动面以及稳定性进行分析,评估各分区的安全。根据各分区变形特征,对各滑坡分区采取不同处治加固措施,提出相关监测建议,可为广东省内其它类似营运路堑滑坡治理提供借鉴。     

丽龙高速公路K92滑坡工程治理与稳定性监测

山岭地区的高速公路建设,产生大量的人工边坡。在地质环境条件不良地段,部分人工边坡在雨水、外荷等因素作用下开始活动,对高速公路安全运营产生威胁。丽龙高速公路K92滑坡存在整体稳定性问题,威胁到高速公路的运营,因此对该滑坡进行了一系列的治理,并进行系统的监测。通过对监测结果的分析可知,滑坡体的滑移面并未发展,滑坡处于稳定状态。     

基于工程实例的高速公路滑坡治理

滑坡是山区公路较为常见的一种不良地质现象,以广东省云湛高速公路一处深挖路堑边坡为加固处治对象,通过对该处边坡进行的第一补充工程地质勘察,结合坡体现有裂缝分布情况及边坡深层位移监测结果,对形成滑坡的成因和稳定性进行分析。采用传递系数法计算滑坡剩余下滑力,为确定滑坡处治措施提供设计依据。     

龙丽高速公路裕溪滑坡稳定性监测分析

浙江是一个多山地区,公路修建必然带来大量的人工边坡,而边坡潜在滑动可能性对高速公路安全运营会产生威胁。本文对龙丽高速公路裕溪滑坡的整体稳定性的系统监测进行总结分析,通过对监测结果的分析可知,边坡虽产生一定的位移,但其基本处于稳定状态。     

高速公路高边坡变形监测方法及数据处理分析

随着山区高速公路的快速发展,高边坡的出现越来越多。公路沿线大部分高边坡地理位置较为复杂,地形条件极其恶劣,因此,边坡工程的稳定性及其有效的防护措施一直是人们关注的重点。除了对公路边坡釆取现场监测外,还可以利用监测数据作出科学的边坡稳定性分析。本文以某高速公路高边变形监测作为依托,制定了监测方法并设置了监测点,根据国家相关规定来确定高速公路边坡监测的标准管戒值和频率。釆用了全站仪对边坡变形实施了定期实时监测。     

山区公路边坡稳定性安全监测技术

正在我国,由于滑坡、泥石流、崩塌、落石等地质灾害所造成的直接经济损失每年约200亿元,间接损失更是无法估量。由公路建设所引发的滑坡事件也屡见不鲜。而减少或避免边坡地质灾害的一个有效办法就是对边坡的稳定性进行长期监测,并根据监测结果对边坡地质灾害进行预测预报。边坡的稳定性预测预报技术成为目前研究的热点问题之一。本文依托邢汾高速公路项目,对山区公路边坡稳定性的安全监测系     

基于TDR技术的边坡自动化监测系统的应用分析

在高速公路工程的建设过程中,做好边坡监测工作具有重要意义,是保证边坡稳定、公路运行安全的基础。主要结合晴隆滑坡,分析了基于TDR技术的边坡自动化监测系统的应用。     

光纤光栅测斜技术工程应用研究

边坡变形监测一直是了解边坡位移情况,保证边坡变形安全可控的一个重要手段,然而传统监测方法受天气、人为等外在因素影响较大,难以实时对边坡状态进行监控,基于此,从设备改造、埋设方法、数据采集及处理等方面进行了探讨研究,并依托龙永高速公路ZK56+860~ZK56+940段右侧边坡进行的测试,检测结果显示设备运行效果良好。     

浅谈黄土滑坡的处治

以某高速公路挖方边坡施工时出现的滑坡为例,通过分析滑坡的基本特征及工程地质条件,结合工程实际情况,提出抗滑桩加挡墙的综合处治方案,对高速公路的滑坡治理具有重要指导意义。     

某高速公路边坡滑坡分析及处治设计

以某高速公路边坡滑坡处治为依托,结合其工程地质、水文条件及现场实际情况,分析了滑坡的变形特征和滑动机理,并对其进行稳定性计算分析,根据计算分析结果进行处治方案比选设计,最终采用钢花管注浆+预应力锚索的综合处治方法对滑坡进行处治,取得了较好的工程处治效果,可为同类工程提供参考。     

高速公路黄土路堑边坡变形演化规律研究

为揭示黄土路堑边坡在施工及运营过程长期演化规律,选取吉河高速公路某典型黄土路堑边坡作为研究对象,采用数值分析和现场监测相结合的研究手段。布设监测断面,以路基沉降和坡脚侧向位移为主要监测参数,对边坡变形规律进行长期跟踪监测,并对边坡开挖前后的稳定性进行对比分析。监测数据和分析结果很好地指导了黄土边坡施工,揭示了黄土边坡变形演化规律。     

某山区高速公路顺层边坡深孔监测及破坏机制分析

顺层边坡的治理是公路建设的一大难题,主要体现在滑动面不唯一,可能存在多级滑动面,滑动面的位置及边坡破坏范围随着边坡应力状态的变化而变化,依靠钻探和地表监测等常规手段很难准确判断边坡滑动面位置及边坡的稳定状态,因此,时常发生边坡治理工程失效的案例。本文选取某高速公路顺层岩质边坡作为研究对象,详细调查边坡变形破坏特征、对比不同应力状态下边坡破坏范围,在工程钻探和边坡地表位移监测等手段基础上,采用深孔动态监测的手段,通过连续的测量,准确的捕捉到滑坡岩土体微小的测向位移量,识别滑动面(带)的埋深位置、滑体的厚度,对滑坡的发展趋势进行预测,分析总结出该段边坡的变形机制,为下阶段的治理措施提供建议和思路。该顺层边坡在施工过程中发生多次垮塌,且破坏范围在逐步增大,研究表明,该边坡存在多层软弱夹层,滑动面位置位于软弱夹层处,边坡开挖,造成前缘临空,坡体沿软弱结构面发生滑动,滑动面位置随着边坡开挖逐渐加深,破坏范围也逐步增大,通过深孔监测分析,边坡目前处于蠕滑阶段,边坡在当前应力状态下的最深滑面埋深约26. 0~29. 5 m,变形机制为滑移弯曲-人工卸荷-滑移拉裂复合型机制,建议采用抗滑桩分级拦挡。     

五盂高速公路K21～K25段顺层滑坡变形特征及破坏原因分析

五台至盂县高速公路在K21~K25段分布有八段顺层路堑边坡,边坡岩体中的中~缓倾角结构面及软弱夹层发育,路堑的开挖已引起七段边坡发生不同程度的变形或滑动。根据工程地质勘察结果及施工过程中边坡变形情况,依托代表性的五号高边坡,从边坡的地质环境及多次变形特征入手,对其形成原因及破坏机制做了分析研究。研究结果表明,边坡中软弱夹层的存在,加之长期的差异风化蚀变、构造作用、降雨、不规范施工等原因,是该边坡产生滑动的控制性因素。对该边坡的研究,可为以后类似边坡(滑坡)勘察及处治提供依据及参考。     

基于时空演化规律的某水库边坡稳定性及其变形特征分析

基于斜坡变形破坏的时空演化规律,对西南某水电站坝前右岸边坡的稳定性进行研究,并结合边坡变形监测数据,对边坡变形与库水位升降之间的关系进行了分析。结果表明:滑坡周边裂缝还未形成,裂缝体系尚未圈闭,根据斜坡变形破坏的空间演化规律判断,边坡目前处于基本稳定状态,不存在发生滑坡的危险;随着库水位的基本稳定,边坡变形量逐渐趋于稳定增长,无进入加速变形阶段迹象,根据斜坡变形破坏的时间演化规律判断,目前边坡不存在发生滑坡的危险;水位升降过程中边坡内部分别会形成指向坡内和坡外的渗流场,其将极大地影响边坡的稳定性;因边坡变形受水库蓄放水影响明显,建议加强水库蓄放水过程中地表裂缝巡视及监测数据的分析。     

边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型

变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题．自适应模糊神经推理系统（ANFIS）有优越的学习和泛化性能,而遗传算法（GA）是优秀的全局优化工具．采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序．结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型．为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归（SVR）和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析．按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考．     

在建高速公路路堑高边坡在交工验收阶段的稳定性监测分析

在山区建设高速公路, 不可避免地会产生大量的路堑高边坡。 为了确保后期高速公路在运营期处于安全稳定的状态, 避免侧向高边坡由于滑坡而造成巨大的财产损失, 就需要对边坡进行交工稳定性验收, 确保其处于安全稳定的状态。 文章重点监测了边坡地表水平位移和垂直位移, 通过对监测数据的科学比对分析, 判定边坡的稳定性状态, 为高边坡交工验收提供技术支撑。