[发明专利]蓄水期库岸岩质边坡变形的预测方法

说明书

本发明公开一种蓄水期库岸岩质边坡变形的预测方法，包括建立包括各变形分量的库岸边坡变形回归分析预测模型，对边坡变形监测数据进行回归分析；基于预测模型，采用数值仿真分析方法对库岸边坡岩体力学参数和热学参数进行反演计算及分析；基于反演计算得到的库岸边坡岩体力学参数和热学参数，利用数值仿真分析方法计算分析当前水位下岸坡的变形，结合变形监测数据进行评估，根据评估结果调整参数，得到调整后的岩体力学参数和热学参数；根据调整后的岩体力学参数和热学参数，预测下一蓄水位下库岸岩质边坡的变形，得到下一蓄水位下库岸岩质边坡的变形预测结果；并对变形预测结果进行检验。基于本发明的混合预测模型，预测结果更为准确、全面。

技术领域

本发明涉及一种蓄水期库岸岩质边坡变形的预测方法，属于水利水电工程技术领域。

背景技术

目前，水电工程中很多库岸岩质边坡在蓄水后变形启动，边坡虽未发生滑坡失稳破坏，但长时间处于蠕动变形状态，边坡产生了较大的时效变形，存在发生大型滑坡灾害的风险。如我国的锦屏一级、溪洛渡在蓄水后均表现出谷幅缩窄的规律，且在水位稳定后仍持续变形。我国拉西瓦水电站上游右岸果卜边坡蓄水后持续变形，截至目前累计最大变形已达40米左右，边坡整体保持稳定。此外，蓄水后库岸岩质边坡的变形不仅给边坡的稳定安全性带来不利影响，也会影响大坝的工作性态和长期安全状况，难以对大坝的稳定安全性做出科学评估。因此，建立库岸边坡蓄水期变形预测方法，掌握边坡变形规律，科学预测边坡变形破坏，对边坡的稳定与安全具有重要意义。

大型水利水电工程库岸边坡均埋设有变形监测仪器，积累有边坡长期变形监测数据资料，通过研究监测资料时间序列的变化规律，预测边坡的变形趋势。现有的边坡变形预测方法主要有：数值计算、传统的时间序列分析方法、灰色系统、神经网络方法、支持向量机以及遗传算法等，这些方法普遍存在不足之处，包括，第一，无法分离出由水压、渗流、气温变化等诱发的瞬时变形，以及受渗流、岩体蠕变等因素作用所产生的时效变形，没有明确将变形监测量分解为几个主要影响因素贡献的组合，因此，很难对库岸边坡变形的诱发原因和演化规律做出合理的物理力学解释；第二，基于测值资料和各种线性关系，对各监测点的“点”变形进行定量研究，能够反映边坡局部变形特性，由于监测点数量十分有限，其余部位的变形难以掌握，无法完整地反映边坡的工作特性、结构整体性及各部分之间的相互关系。

发明内容

鉴于上述原因，本发明的目的在于提供一种蓄水期库岸岩质边坡变形的预测方法，综合考虑水压、气温、时效(渗流、岩体蠕变)等影响因素，结合变形监测数据的回归分析和数值仿真建立边坡变形的混合预测模型，对边坡变形进行预测，预测结果较为准确、全面。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明的优点是：

本发明的蓄水期库岸岩质边坡变形预测方法，结合变形监测数据建立由蓄水瞬时触发的变形分量、气温变形分量、时效变形分量组成的库岸边坡变形回归分析预测模型，基于该变形回归分析预测模型，采用数值仿真分析方法对库岸边坡岩体力学参数和热学参数进行反演，采用反演参数计算分析当前水位下岸坡的变形，结合变形监测数据评估参数结果，若参数合理，则进行下一蓄水位下库岸岩质边坡的变形预测。相对于传统的边坡变形预测方法，本发明提出的方法能更加科学合理地解释边坡变形的力学机制，能够对整个边坡的变形场进行反馈预测，预测结果较为科学准确。

附图说明

图1是本发明的方法流程图。

图2是本发明基于接触单元的法向-切向建立的局部坐标系示意图。

图3是本发明一具体实施例中K1监测点实测的变形监测数据统计线图。

图4是本发明一具体实施例中LS05监测点实测的变形监测数据统计线图。

图5是本发明一具体实施例中LS04监测点实测的变形监测数据统计线图。