基于模糊数学和Geo-Studio的滑坡稳定性综合评价
总结出6个一级影响指标(水文地质、地形地貌、地质构造、地层岩性、库水位变化速率、其他因素),15个二级影响指标,建立谭家河多层次模糊数学理论模型如表2。
2.2 确定影响滑坡稳定性因素隶属度
结合(表1)模糊数学理论模型,将影响因素两两进行比较,通过具体的量化数值得出隶属度。
上式中:ai为影响因素下限值,bi为影响因素上限值,xi为影响因素实际值此次研究采用的模糊拟合中“升半梯型”线性隶属度函数,处理后的指标如表3。
2.3 评价结果分析
根据对谭家河滑坡勘察和地质调查,前缘涉水长度确定15个二级影响指标的隶属度。滑坡整体宽度400m,涉水宽度达300m,据雨量监测数据显示,最大日降雨量达85mm;滑坡坡度25°,滑坡体右侧边界内侧与公路交叉处,公路轴线向外偏移,挡墙中心线外移,公路及挡墙下沉60cm,路面破损严重,呈碎块状。右侧边界为纵向裂缝,断续相连,直通后缘,裂缝走向350°,宽0.1~0.2m,新张裂缝宽3~5mm。右侧边界中部纵向张拉裂缝,缝宽2~3cm,走向0°,呈雁列式分布,左右两侧垮塌;滑体微风化,风化厚度达40m;2018年7月份水库蓄水速度最大可达3m/d,最大泄洪速度最大约0.6m/d;工程活动微弱。将资料模糊数学模型可得模糊矩阵R
B=W·R可以得出模糊评判集B={0.061 0.251 0.373 0.267},从滑坡评判集数值可以看出,隶属度最大为0.373,通过滑坡评价分级指标,对应的稳定性评价等级为欠稳定(μ3),所以模糊数学分析得出滑坡处于欠稳定状态。
3 基于Geo-Slope数值模拟对滑坡的分析
Geo-Slope是常用分析滑坡稳定性软件,本研究取滑坡I-I’纵剖面(图1)建立滑坡模型,采用Morgenstern-Price极限平衡分析方法。库水位变化采用2014~2018年监测数据如(图3),滑坡参数采用勘察资料(表1)。模型建立设计到二级影响指标I11、I12、I21、I23、I41、I42、I43、I44、I51、I52、I61,据勘探资料可知滑坡滑带深度和滑体厚度,所以滑动面采用指定滑移面。建立模型如图4,经过分析近五年库水位变化-降雨-滑坡特征等诸因素,求出最小稳定系数为1.046,由此可知滑坡处于欠稳定状态。
利用Geo-Sigma可以模拟出滑坡变形最大的部位如图5,并结合检测点位检测数据图(图6)进行对比,证明模拟结果的可靠度。
经过数值模拟可以计算出滑坡最大位移累计量达到2.4m,且最大位移位于滑坡中部监测点ZG289,与监测数据累计位移2.3m基本相吻合,位于滑坡后缘监测点ZG287、ZG288累计位移约2.2m,ZG290累计位移约1.5m,且监测点滑坡位于滑坡前缘,累计位移较小,滑坡变形后部较大,而前缘变形较小,这证明该滑坡为推移式滑坡[5]。可以说明数值模拟稳定性结果可靠度较高。
4 模糊数学和数值模拟结果对比分析
模糊数学分析涉及到二级15个影响因素,Geo-Studio数值模拟只涉及到二级11个影响因素,地表裂缝发育程度、结构面倾角、结构面发育程度、地震烈度等其他因素在数值模拟中未明显体现出来,这四种影响因子在模糊数学分析中的权重分别为0.017、0.017、0.017、0.025,这几种影响因子权重较小,所以在一定程度上对模糊数学计算结果不会产生很大的影响。模糊数学得到滑坡稳定性为欠稳定状态,但没有具体的量化值反应欠稳定程度。数值模拟得出滑坡稳定系数为1.046,滑坡处于欠稳定状态。数值模拟分析虽然考虑的影响因素没有模糊数学全面,但有具体的量化稳定性系数值,可以反应出滑坡处于欠稳定状态的程度。结构面倾角、结构面发育程度、地震烈度作为地质构造二级指标,通过实际GPS监测数据,可以很好的反映滑坡数值模拟的准确性。这些地质构造类因素对数值模拟结果不会产生很大的影响,因此模糊理论分析和数值模拟在结果上没有太大的差别。
5 结论
①模糊数学方法对谭家河滑坡理论分析,通过6类一级指标和15类二级影响指标,多层次、多范围对滑坡进行量化分析,得出滑坡处于欠稳定状态。
②Geo-Studio数值模拟得出谭家河滑坡稳定性系数为1.046,并结合监测数据累计位移,证实滑坡模拟结果的可靠性。滑坡中部位移最大,稳定系数最低。前缘位移较小,后缘位移相对较大,可以说明谭家河滑坡属于推移式滑坡。
③两种方法通过不同的角度求得滑坡处于欠稳定状态,模糊数学涉及的影响因素较数值分析多,说明很多非权重较小的影响因子在一定程度上对滑坡稳定性没有多大影响。模糊数学作为一种理论方法,在计算方面较数值模拟复杂,所以将两种方法结合,加以监测数据证明,可以很好的得出滑坡稳定状态。
④滑坡位移最大值位于中部监测点ZG289处,所以应当加强中部治理,提高中部滑坡稳定性,可以在一定程度上达到最优治理效果。
参考文献:
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