硕士论文网第2020-08-28期，本期硕士论文写作指导老师为大家分享一篇
博士论文文章《高边坡岩土体参数反演及稳定性评价——基于监测数据分析》，供大家在写论文时进行参考。
本文所研究内容的核心为依据监测数据进行岩土体参数反演，然后对边坡进行稳定性分析，这一过程既包括位移反分析计算，也包括了评价边坡稳定性的重要指标安全系数的计算，但通过上述敏感性分析发现，弹性模量 E、摩擦角 φ、粘聚力 C 这三个参数对边坡位移和安全系数的敏感性排序并不一样，故无法选择出敏感性最高的因素。所以为了保证数值模拟结果的准确性，决定对弹性模量 E、摩擦角 φ、粘聚力 C 这三个参数中都对其进行反演，得到精确的岩土体参数值再对边坡稳定性进行评价。利用监测位移来反演边坡岩土力学参数的方法将在下章详细介绍。
第一章 绪论
1.1 选题背景
在基础建设和经济发展方面，交通基础建设一直处于我国的先行行业，尤其是高速公路建设，既缩短了全国各地交通往来时间，又对国内经济的快速发展与繁荣起到了积极促进作用。特别是 2017 年 2 月，交通运输部对“十三五”时期我国高速公路的发展体系进行了再次的规划[1]。这使得最近几年我国高速公路的建设与发展达到了前所未有的顶峰时期。但是由于我国国土面积辽阔，各地地质条件相对较为复杂，所以高速公路穿越地区并不都是地质状况良好的地带，有时公路路线难免会穿过山地、高原、丘陵等地质灾害高度频发地区。在以上地区高速公路的建设费用以每公里为单位便可高达 6000万左右，较平原地区多花费 2000 万，特别是对于地质特别不良，不易采用传统挖填形式通过的地区，大多采用高架桥的方式通行，每公里成本就接近亿元。这些地段地质灾害一旦发生便会损坏高速公路、中断正常交通，其直接损失就高达千万，间接损失更是不可估计，甚至会造成人员伤亡。例如四川茂县“6·24”特大山体滑坡灾害，造成 10人死亡、93 人失联；2018 年 12 月 11 日，四川泸州叙永山体滑坡，造成 4 人死亡、1 人失联。由以上可知地质灾害一旦发生，造成的损失是不可弥补和预估的，那么我们要做的就是预防并阻止这些灾害的发生。 针对地质灾害频繁发生这一状况，全国各省份各地区结合《国家突发地质灾害应急预案》，再考虑到本地区特定环境，因地制宜，针对本地区具体情况都相继颁布适合本地区的《地质灾害应急预案》，各预案都一致强调指出“进一步充分发挥地质灾害群测群防和专业监测网络的作用，进行定期和不定期的检查，加强对地质灾害重点地区的监测和防范，发现险情时，要及时向区管委会和区国土资源局报告。协助国土资源局及时划定灾害危险区，设置危险区警示标志，确定预警信号和撤离路线。根据险情变化及时提出应急对策，组织群众转移避让或采取排险防治措施，情况危急时，应强制组织避灾疏散。”这一核心思想[2]。所以如何预测灾害的发生，降低灾害的发生率，成为社会关注和研究的重点。而地质灾害中最常发生的就是边坡灾害，如何准确判断边坡目前的状态，如何实时监测边坡危险的发生并及时发出预警就是本文研究的重点。
1.2 选题来源及研究意义
论文《基于监测数据的高边坡岩土体参数反演及稳定性评价》是通过自选题的方式确定。通过室内三轴试验测得的岩石强度参数，研究岩石强度参数与岩土体强度参数之间的差别，验证了室内试验测得的岩石强度参数并不能直接用于工程中，为解决此问题，本文依托某高速公路高边坡的深部位移监测数据，拟采用位移反分析法，以此研究实际监测数据是否能反演出边坡岩土体参数？所得岩土体力学参数是否接近高边坡的真实情况？利用反演所得岩土体力学参数带入所建的数值模型中进行稳定性评价是否更具可靠性？ 由于边坡的滑塌破坏并不是一蹴而就，会有一个缓慢的位移变化过程，所以对稳定较差但又对交通安全至关重要的高边坡大多采用边坡加固与边坡监测相结合的方法来解决，并且边坡的监测也将贯穿边坡加固前后的整个过程之中。随着计算机与智能化的普及，边坡的监测技术也逐渐趋于智能化，每天都能向数据端传输大量监测数据，随之待解决的就是监测数据的处理问题。如何利用监测数据实现对边坡加固前后效果的预测，就需要用到目前被广泛采用的数值模拟技术。在数值模拟中最关键的就属岩土体参数的选择，目前岩土体的物理力学参数的确定方法多为：工程类比法、经验法、实验室取样试验和现场岩体力学试验等方法[3]。但上述方法得到的力学参数，并不能表征现场真实状态的岩土体结构特征，而岩土体结构特征才是影响边坡稳定性的最主要因子，且两者误差较大。为获得更为准确的岩土体参数，本论文将利用以实际工程的监测数据来反演工程岩土体力学参数这一核心思想，来解决监测数据的处理问题，同时将边坡智能监测、数值模拟、稳定性评价等独立的三个研究分支结合在一起，实现了既能实时掌握边坡的变形又能对其进行实时稳定性评价这一目标。同时又验证了位移反分析法，不仅适用于基坑等土体结构物的参数获取，同样适用于边坡等岩土体混合结构物的参数获取。对其他地层较复杂的混合质岩质高边坡等各类工程提供参考，所以选取此题目进行研究是非常具有意义的。
第二章 工程概况及现场监测方案的设计
2.1 工程概况
某高边坡中部建有高架桥，由于高边坡较陡，不适合全线做挖填方路基，故本段高速公路由 2 座高架桥及部分路基组成，该段斜坡地面横坡陡峻，坡度约 45~55°，局部陡崖坡度高达 60~75°，现场实景见图 2.1。 2018 年 2 月起以来，该高速公路 K1989+500 右侧山体沿路线向右端方向发生变形险情，见图 2.1。K1989+370~420 段右侧边坡坡体后缘发育有 3 条裂缝，最大新增裂缝开裂约 0.1m，边坡原喷砼层多处开裂、出现剪出现象，坡脚岩体出现挤压鼓胀碎裂现象，导致 A 大桥（图片右侧大桥）左端桥台伸缩缝向上隆起，部分伸缩缝保护带混凝土被挤压破坏，A 大桥下部 5、6、7 号桥墩不同程度出现竖向及环状裂纹，桩顶盖梁向右端方向发生错位，同时导致 B 大桥（图片左侧大桥）右端桥台伸缩缝拉开，左端桥台路基段出现多条裂缝，为解决此问题对边坡进行了抗滑桩、锚索锚杆和格构梁等加固措施。
2.2 边坡监测技术概述
目前大部分高边坡都是经历上亿年的时光演变而来，经过长时间分化剥削，其内部结构、力学性质复杂多变，所以单用岩土体理论建立的模型精确度不高，而且只能从力学特性及基本岩土理论上进行定性的边坡稳定性分析，无法达到实际工程应用所要求的实时的、定量分析，而边坡监测技术的出现弥补了这一缺陷。 故对边坡进行监测主要目的如下：
（1）可以用于反演出工程岩土体力学参数，用于优化施工设计方案、计算模型等。
（2）通过分析施工过程中的监测位移数据，用于确保高边坡施工过程处于安全状态，又用于对施工组织的设计进行优化改善，保证工程的质量和施工中的效率。
（3）通过对日常监测数据的分析，用于及时掌握岩土体的变形动态，及时发现险情与潜在事故，能有效的采取相关防治措施，减轻甚至避免损失。
（4）掌握边坡目前状态，并对边坡未来发展趋势进行预测。
（6）建立边坡灾害数据库，完善边坡监测体系理论发展，为类似边坡工程提供参考依据。
反映边坡变形状态的指标有多个，假设要对这些指标都进行监测，很容易引起监测系统传感器出现数据累积问题。所以应该选择最能够反应边坡状态且监测项目又不对边坡产生破坏的指标进行监测。 最能够对稳定性进行反映的指标。且获取监测指标的监测项目必须要做到对边坡不造成破坏。 边坡监测是指要监测边坡变形的整个过程，以便出现意外情况能够及时采取加固措施以及预报预警。目前常用的高速公路和一级公路的高边坡稳定性监测都可以通过现代化监测设备完成，主要分为几个方面：
1.边坡表面变形监测
为获取坡体表面任一点的位移变化情况，通常是在坡体任一点设置监测仪器，通过分析传输到数据云端，随时间变化的任一点的位移变化趋势，对坡体表面变形进行初步预测与判断。坡体表面变形监测的内容一般包括：坡体表面整体位移、主次滑动面的裂缝宽度监测。对边坡表面进行变形监测是为找出坡体滑动面所在位置，为边坡受力情况的分析提供参考依据。 使用的方法为：测裂缝法和大地测量法、近景摄影法、GPS 法以及遥感法；采用的仪器为：应变测量计和直角观测尺、滑板观测尺、伸缩计、观测桩、TCA2003 全站仪等。主要获得边坡坡体表面的水平位移、垂直位移、整体位移和变化速率。
2.边坡内部变形监测
通过对边坡坡体不同部位不同深部处的位移情况进行监测，用于精准的确定出边坡坡体滑动带所处的位置。 使用的方法为：测裂缝法、测斜法、重锤法以及沉降法；采用的仪器为：静力水准仪、多点倒垂仪和收敛仪等。其中测斜仪在边坡深部位移的监测中使用最多。 深部位移的监测一般分为两个方面的监测：垂直方向和水平方向。其中垂直方向多采用钻孔多点位移计测量；而在边坡深部变形监测中使用最广的测斜仪多用于水平方向位移的测量，并用其测量结果判断滑动面所在位置。
3.边坡应力应变监测
主要是对边坡坡体的加固结构，如锚杆锚索、抗滑桩等混凝土结构物的受力情况进行监测。所得结果为边坡的受力变形情况提供参考。 目前大部分的结构的受力结果都是监测仪器直接获取结果的，所采用的仪器为：土压力计、钢筋应力计和管式应变计。
4.边坡工作环境监测
边坡安全的监测不但需要对岩土体内部力学作用以及位移进行监测，还需要监测与边坡相关的环境因素，给综合分析边坡稳定性遭到破坏带来合理的依据。 通常需要监测的环境内容有：地下水位、隙水压、泉流量、河水位、降雨量、温湿度、地震、地音等内容，其中对边坡的稳定性影响较大的是地下水位和降雨量。 地下水位：边坡失稳常常是因为地下水位出现变化所导致，所以对地下水位进行实时监测是非常有必要的。监测地下水位常常用到的方法是直接在边坡上进行钻孔，再把测尺顺着垂直钻孔放在水位位置，所得到的观测成果能够对稳定性评价提供一定的依据。 水位自动记录仪能够对地下水位所处范围进行监测，尤其是在降水比较多的时候，可以对很快速的测量地下水位；对于岩土体内的水位监测是能够通过液位传感器来实现的。具体方法为在所要监测的范围内，顺着滑动面的趋势进行垂直的打孔，将液位传感器设定在孔洞下面，地下水位相关信息则是通过孔洞底部的液位传感器来实现收集数据的。
第三章 基于案例验证模型的准确性及岩土体参数的敏感性分析
3.1 室内试验获取岩石参数
3.2 岩石参数与岩土体参数对比分析
3.3 基于算例的有限元模型验证
3.4 岩土体参数敏感度分析
3.5 本章小结
第四章 基于现场监测数据的边坡岩土体参数反演分析
4.1 边坡岩体参数反演分析概述
4.2 BP 神经网络概述
4.3 建立高边坡反演模型
4.4 基于监测数据的边坡岩体参数反演
4.5 本章小结
第五章 基于岩土体参数反演的边坡稳定性分析
5.1 基于监测数据的边坡岩土体参数反演
5.2 反演所得岩土体参数准确性验证
5.3 基于岩土体参数反演的边坡稳定性发析
5.4 本章小结
第六章 结论与展望
6.1 结论
本文针对大部分高陡边坡坡体的岩土体力学参数不能通过简单的现场原位实验和室内试验来确定这一问题，通过对某高速公路高边坡的变形采用智能化监测，利用智能化监测数据，通过位移反分析和高边坡数值模拟技术相结合，从而反演出边坡实时岩土体参数，然后再根据反演所得岩土体参数值进行边坡稳定性评价这一核心思路，获得如下研究成果：
（1）通过经典数值模拟案例分析可得，利用 Midas gts NX 有限元软件建立三维案例模拟、采用摩尔–库伦本构、利用有限元强度折减法求得的边坡安全系数（K=2.078）接近郑颖人院士经典数值模拟案例所得结果（K=1.925），误差为 7.953%<10%，满足要求，验证了 Midas gts NX 有限元软件、摩尔–库伦本构、有限元强度折减法建立本项目依托工程的数值模型进行后续边坡稳定性研究的可行性。
（2）利用准确性已经得到验证的三维边坡案例模型，用以研究弹性模量 E、粘聚力C、摩擦角 φ 对边坡安全系数和边坡坡面不同位置位移的敏感性。结果表明，三个参数对安全系数的敏感性排序为：摩擦角 φ>粘聚力 C>弹性模量 E；对边坡位移的敏感性排序为：弹性模量 E>摩擦角 φ>粘聚力 C。为保证位移反分析的准确性，以及后续边坡稳定性评价的准确性，需同时对这三种岩土体参数都进行位移反分析。
（3）利用 DPS 数据处理系统对上述待反演的三种岩土体参数进行均匀实验参数设计组合，将各参数组合带入 Midas 建立的高边坡数值模型进行位移模拟，获得 BP 神经网络 30 组训练样本。利用 BP 神经网络的前 25 组训练样本，通过对利用 Matlab 编程软件建立隐含层层数待定的 BP 神经网络进行不断试算调整，并利用 BP 神经网络后 5 组训练样本对拟选定的 BP 神经网络进行训练精度检测。检测结果表明：期望值与计算值的最大误差为 4.866%，满足该工程实际误差 10%的要求。最终选定出方差最小为 0.61时，隐含层层数 20、输入层为 10、输出层为 12 的 BP 神经网络用于本项目岩土体参数的反演，将现场监测获取的 3 号监测点监测数据代入上述 BP 神经网络，进行岩土体参数反演，得出边坡的实际岩土体参数值。
（4）借助 4 号监测点深部位移监测数据，对利用反演所得到的边坡实时岩土体参数的准确性进行验证。验证结果表明：4 号监测点不同深度处监测所得的实际值与通过反演所得到计算值之间最大误差为 6.589%，满足该工程实际误差 10%的要求，说明该工程通过反演分析所得到的边坡实时岩土体参数是准确的，符合工程实际。最后利用反演所得边坡实时岩土体参数进行边坡的稳定性评价，得边坡加固中安全系数预测为K=1.2437，边坡加固后安全系数预测为 K=1.5629。以此可以判断边坡目前处于稳定状态。
6.2 展望
在本次论文的写作中，仍有很多问题需要进一步的改进和研究，具体有以下几点：
（1）位移反分析方法采用了 BP 神经网络反分析法，但 BP 神经网络本身存在收敛速度慢，易陷入局部最小值的缺点，分析结果也会因初始值的不同而不同。若将 BP 神经网络通过其他优化算法进行优化，这样网络会收敛速度更快，分析结果更准确。
（2）在运用有限元软件建立模型进行边坡分析研究时，受时间、精力条件限制，边坡模拟过程中未考虑降雨，会与实际边坡工程环境存在差异，以后学习中还应该继续完善，丰富结果。
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