Xie 1 Tetsuro Ezaki 1 Guo Yu N Zhou 1 Yasuhiro Mitani 1.
2 Traducción de Luo 2 Corrección de Zhu Rulie 2 Corrección
(1 Instituto de Sistemas Ambientales, Universidad de Kyushu, 6-10-1 Higashiku Hakozaki, Fukuoka, Japón; 2 Ingeniería Hidrogeológica of China Geological Survey Institute of Geological Technology Methods, Baoding, Hebei, 071051)
Basado en el modelo de análisis de estabilidad de taludes tridimensional tradicional, se propone un modelo de análisis de cuadrícula tridimensional de estabilidad de taludes basado en SIG . Este modelo supone que la superficie de deslizamiento inicial es una base elipsoide. Mientras se calcula el método del factor de seguridad mínimo, se utiliza el método de simulación aleatoria de Monte Carlo para determinar la superficie de deslizamiento más peligrosa. Cuando se utilizan el modelo de cuadrícula SIG y los datos SIG para simular el proceso de deslizamiento del deslizamiento, el deslizamiento se deslizará a lo largo de la dirección de deslizamiento principal hasta que su factor de seguridad aumente a 1. Todos los cálculos se pueden completar a través de un programa de cálculo llamado Sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales (3DSLOPGIS), que utiliza principalmente las funciones de análisis y procesamiento de datos espaciales del SIG.
Modelo determinista; sistema de información geográfica; simulación de Monte Carlo; simulación de deslizamiento; estabilidad de taludes tridimensionales
1 Introducción
Inestabilidad de deslizamientos y evaluación de riesgo. Sólo se ha convertido en un tema importante de interés para geólogos y expertos en ingeniería, sino también en el foco de atención de departamentos y administradores gubernamentales de todo el mundo. Según las estadísticas, unas 600 personas mueren cada año a causa de deslizamientos de tierra en todo el mundo. En muchos países en desarrollo, las pérdidas económicas causadas por desastres naturales representan entre el 1 y el 2 por ciento del producto nacional bruto.
En los últimos años, los sistemas de información geográfica (SIG) se han utilizado ampliamente en el campo de la evaluación de desastres naturales con sus poderosas capacidades de procesamiento de datos espaciales. GIS es un sistema compuesto por hardware y software que puede realizar la recopilación, entrada, operación, conversión, visualización, combinación, consulta, análisis, modelado y salida de datos. Los SIG tienen potentes funciones de análisis y procesamiento de datos espaciales. Al mismo tiempo, el modelo de análisis geotécnico basado en SIG puede analizar la estabilidad de los deslizamientos de tierra de forma sencilla y eficaz. En la actualidad, el análisis de estabilidad de taludes se ha utilizado ampliamente en ingeniería civil e ingeniería geológica.
En general, creemos que los modelos tradicionales son aplicables tanto a deslizamientos homogéneos como a deslizamientos heterogéneos. El índice de estabilidad es un factor de seguridad ampliamente utilizado basado en modelos de ingeniería geotécnica y parámetros físicos y mecánicos. El cálculo del factor de seguridad requiere datos geométricos, datos de resistencia al corte y datos de presión del agua intersticial. Los resultados correctos se basan en datos fiables y modelos adecuados. Si bien los datos de entrada pueden afectar en gran medida el factor de seguridad, un modelo determinista robusto es aún más importante para obtener resultados confiables. Los cálculos deterministas se pueden realizar en un sistema GIS o mediante otros programas. Si se utilizan otros programas para los cálculos, el SIG simplemente actúa como una base de datos espacial para almacenar, mostrar y actualizar los datos de entrada. La principal ventaja de este enfoque es que los cálculos utilizando un modelo externo ahorran tiempo; sin embargo, su desventaja es la complejidad de transformar los datos obtenidos del modelo externo; Debido a que cada programa tiene su propio formato y estructura de datos, la conversión de datos se convierte en un problema importante. Algunos programas tienen módulos de entrada que sólo permiten la entrada de datos manual. La conversión directa de datos sólo es posible cuando el formato de datos predeterminado de estos programas es ASCII. Otra desventaja de utilizar modelos externos es que los resultados de los cálculos a menudo se expresan en forma de puntos o líneas en lugar de la distribución espacial de los SIG. Por lo tanto, cambiar la expresión del resultado de este cálculo también es un problema importante.
Las pendientes utilizadas para calcular el factor de seguridad en los modelos de estabilidad son bidimensionales o tridimensionales. Dado que un área incluye muchas pendientes, cada una de las cuales debe analizarse individualmente, calcular la distribución espacial de los factores de seguridad utilizando estos modelos lleva mucho tiempo. Para superar la dificultad de la conversión de datos, se puede utilizar el modelo informático determinista interno SIG. Sin embargo, este método también tiene desventajas, es decir, solo se pueden implementar fácilmente modelos simples debido a los algoritmos complejos, los procesos iterativos y las limitaciones complejas de los cuerpos tridimensionales en los SIG bidimensionales convencionales. Actualmente, sólo el modelo de pendiente infinita basado en SIG puede calcular el factor de seguridad de cada píxel de forma individual.
Las investigaciones muestran que sólo mediante el uso de modelos tridimensionales cada vez más maduros y sistemas GIS se pueden resolver completamente estos problemas.
A partir de investigaciones recientes sobre la aplicación de SIG en el análisis de estabilidad de pendientes, se ha descubierto que la mayoría de los investigadores están comprometidos a utilizar métodos estadísticos para determinar la relación entre la inestabilidad de pendientes y los factores que influyen. Aunque los SIG pueden preparar y procesar datos regionales, sólo unos pocos investigadores utilizan las capacidades integradas de los SIG y los modelos deterministas de estabilidad de pendientes.
Incluso en una distancia corta, la falla de la pendiente tiene su propia geometría espacial. Por lo tanto, es razonable utilizar un modelo tridimensional para analizar la estabilidad de taludes. Desde mediados de la década de 1970, el desarrollo y la aplicación de modelos de estabilidad tridimensionales han recibido una atención cada vez mayor. En los trabajos geomecánicos se mencionan varios métodos de análisis tridimensional.
La mayoría de los métodos mencionados anteriormente utilizan el método del histograma. Estos métodos ignoran las fuerzas entre cilindros o hacen suposiciones en el cálculo de factores de seguridad tridimensionales. Dado que todos los datos SIG relacionados con pendientes se pueden convertir en datos ráster, estas columnas basadas en modelos 3D se pueden utilizar para calcular la estabilidad 3D utilizando datos ráster SIG. Sin embargo, desde hace mucho tiempo, la gente está acostumbrada a utilizar el famoso "modelo unidimensional", el modelo de "pendiente infinita", para describir los peligros potenciales de pendientes naturales a largo plazo donde la superficie de deslizamiento es paralela al suelo. Este modelo sólo se puede utilizar para análisis de inestabilidad de taludes poco profundos y estudios regionales de algunos deslizamientos de tierra profundos.
Debido a la complejidad de los algoritmos, los pasos repetitivos y la dificultad para expresar datos tridimensionales en sistemas de información geográfica 2D, la aplicación de modelos deterministas tridimensionales no se mencionó en la literatura temprana. Para superar la dificultad de la conversión externa de datos SIG y la complejidad de los algoritmos internos de SIG, este estudio utilizó programas Visual Basic en componentes de software SIG. El cálculo de los factores tridimensionales y la simulación del proceso de deslizamiento se completan mediante el programa de cálculo del sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales (3-DSOPGIS) en el ordenador. En este sistema, el componente SIG (MapObjects2.1 producido por ESRI) puede completar las funciones SIG requeridas, al igual que el software SIG normal, y puede administrar y analizar de manera efectiva todos los datos relacionados con el deslizamiento. Todos los datos utilizados para calcular el factor de seguridad de pendiente tridimensional utilizan el formato de datos SIG (como capas de datos vectoriales y ráster), por lo que no es necesario realizar la conversión de datos entre formatos de datos SIG y formatos de datos de otros programas al mismo tiempo; También se pueden implementar de forma ideal algoritmos complejos y procedimientos interactivos tridimensionales para preguntas.
Este estudio combina datos de cuadrícula SIG con un modelo de análisis de estabilidad de pendientes tridimensional basado en histogramas (Hovland, 1977) para derivar un nuevo modelo de análisis determinista tridimensional basado en cuadrícula SIG.
El método de simulación estocástica de Monte Carlo se utiliza para encontrar el factor de seguridad mínimo para determinar la condición crítica de deslizamiento. Suponiendo que la superficie de deslizamiento básica es la parte inferior del elipsoide, el deslizamiento crítico se ve afectado por diferentes estratos y condiciones de interfaz discontinuas. Este cambio en las cosas objetivas da como resultado un factor de seguridad tridimensional mínimo.
Si el factor de seguridad tridimensional de un deslizamiento de tierra es menor que 1, el deslizamiento de tierra se encuentra en un estado peligroso, por lo que es crucial evaluar la escala y el alcance del desastre del deslizamiento de tierra. Por lo tanto, en este estudio, el propósito de simular el proceso de deslizamiento de deslizamientos de tierra utilizando un modelo de datos de cuadrícula tridimensional basado en SIG y datos de cuadrícula de SIG es evaluar el riesgo de deslizamientos de tierra y predecir su rango de impacto.
2 Modelo tridimensional basado en SIG
Utilice la función de análisis espacial de SIG para ingresar todos los datos relacionados con el cálculo del factor de seguridad tridimensional (como elevación, inclinación , pendiente, agua subterránea, estrato, superficies deslizantes y parámetros mecánicos, etc.) tienen sus correspondientes elementos de cuadrícula y todos los datos relacionados con la pendiente están rasterizados. Cuando estos datos se ingresan en un modelo de estabilidad de taludes determinado, se pueden calcular los valores del factor de seguridad. Basado en el modelo de Hovland, a continuación se presenta en detalle el modelo tridimensional basado en SIG. En este modelo, todos los datos de entrada se pueden convertir simplemente en datos ráster teniendo en cuenta la presión de los poros del agua subterránea.
La figura 1 es un diagrama geométrico tridimensional de un cuerpo deslizante con posibles superficies deslizantes. La estabilidad de los deslizamientos de tierra está relacionada con los estratos geológicos, las formas del relieve, los parámetros geomecánicos y las condiciones hidrodinámicas.
Figura 1 Paisaje tridimensional del colapso de un talud
La Figura 2 muestra la naturaleza discreta de pequeñas columnas de suelo (o roca) utilizadas para estudiar este material. Todos los datos relacionados con deslizamientos de tierra se pueden representar mediante una vista tridimensional en columnas, como se muestra en la Figura 2. Suponiendo que la superficie vertical de cada unidad cilíndrica es una superficie sin fricción (la superficie vertical de la unidad cilíndrica no se ve afectada por otros límites, o su influencia puede ignorarse), el factor de seguridad tridimensional se puede expresar mediante la fórmula (1) :
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Donde: F3-D es el factor de seguridad de la pendiente tridimensional, W es el peso de una columna, A es el área de la superficie de deslizamiento, C es la fuerza de cohesión, φ es el ángulo de fricción interna, θ es el ángulo de la superficie de deslizamiento, J e I son el número de filas y columnas en la cuadrícula del rango de falla de la pendiente. Sin SIG, el cálculo del factor de seguridad tridimensional basado en el modelo cilíndrico sería una tarea larga y consumiría mucho tiempo, y sería extremadamente inconveniente actualizar y agregar datos. En SIG, utilizando las funciones de análisis y procesamiento de datos espaciales de SIG, los datos relacionados con la estabilidad de la pendiente de toda el área de estudio se pueden describir con capas vectoriales, como se muestra en la Figura 3. Para cada capa, se pueden obtener datos ráster a través de funciones de análisis y procesamiento de datos espaciales SIG, y el tamaño de píxel se puede determinar de acuerdo con los requisitos de precisión.
Figura 2 Superficie de deslizamiento e histograma de cobertizo tridimensional
Ahora, la falla de la pendiente se divide en cilindros según los datos ráster. Con referencia a la Figura 2, a partir de la capa de datos ráster se pueden obtener datos espaciales como superficie, estratigrafía, agua subterránea, fracturas y superficies de deslizamiento. Debido a que la cantidad de datos relacionados con la pendiente es tan grande, es imposible gestionar de manera eficiente todos los conjuntos de datos ráster. Por lo tanto, en el SIG de pendiente tridimensional, hay una base de datos de puntos que se utiliza específicamente para almacenar estos datos ráster y hay una tabla de atributos para vincular todos los datos relacionados con el deslizamiento. El punto central de cada histograma de cuadrícula se establece en tipo de punto, y otras áreas se configuran en algunos datos relacionados con deslizamientos de tierra (como elevación del suelo, elevación de estratos y fisuras, agua subterránea, profundidad de la superficie de deslizamiento, etc.). tabla de atributos Un ejemplo.
Figura 3 Capa SIG utilizada para el análisis de estabilidad de taludes
Tabla 1 Descripción del ejemplo de base de datos de puntos
Por otro lado, para controlar el límite del deslizamiento, se Es eficaz Gestionar y analizar geográficamente datos espaciales, definiendo los límites de los deslizamientos de tierra como archivos de polígonos.
A partir de esta base de datos de puntos, la Fórmula 1 se puede convertir en una ecuación basada en SIG. Todas las fuerzas de arrastre y deslizamiento aquí se dan a lo largo de la dirección de deslizamiento, no necesariamente a lo largo del eje Y como se usa en el modelo de Hovland. En este estudio, se supone que la dirección principal de inclinación del área de la pendiente es la posible dirección de deslizamiento. Según la Figura 4, el área de la superficie de deslizamiento se puede obtener mediante la fórmula (2).
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La siguiente fórmula proviene de la Figura 4:
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Luego, los ángulos de inclinación del eje X y del eje Y se derivan de la siguiente manera:
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Escriba α = tamaño de celda/cos θ xz, b=tamaño de celda/cosθyz, entonces el área de la superficie de deslizamiento de un histograma de cuadrícula es:
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La fórmula de cálculo del ángulo de inclinación de la dirección de deslizamiento principal dentro del rango de deslizamiento de tierra es la siguiente:
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En este momento, el factor de seguridad de la pendiente tridimensional en la dirección de deslizamiento horizontal se puede calcular de la siguiente manera: Cálculo de la fórmula:
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Figura 4 Histograma de cuadrícula de la fórmula de derivación del factor de seguridad tridimensional.
Aquí, para cada cuadrícula, ZJI y ZJI son la elevación de la superficie y la elevación de la superficie de deslizamiento, uji es la presión del agua intersticial en la superficie de deslizamiento y γ′ es el peso unitario.
Para probar el modelo de análisis de estabilidad tridimensional basado en cuadrículas de GIS, utilizamos este modelo para realizar cálculos de ejemplo. El problema de ejemplo es un deslizamiento de arcilla homogéneo con una superficie de deslizamiento esférica, y otros parámetros se muestran en la Figura 5. En la Figura 5, c es la fuerza de cohesión, φ es el ángulo de fricción, r es la fuerza de fricción instantánea y γ es la densidad aparente del suelo.
Utilizando un algoritmo de forma cerrada, el factor de seguridad tridimensional es 1,402. El factor de seguridad calculado por el modelo de Clara es 1,422. Para el mismo problema, el factor de seguridad tridimensional calculado utilizando el modelo de pendiente tridimensional está entre 1,386 y 1,472, dependiendo del número de columnas utilizadas para separar el pendiente.
Figura 5 Ejemplo de verificación del problema
Usando un modelo de análisis de estabilidad tridimensional basado en una cuadrícula SIG (Figura 5), estableciendo el tamaño de la cuadrícula en 0,5 m y calculando la dimensión tridimensional. el factor de seguridad es 1,386; cuando el tamaño de la rejilla es de 0,6 m, el factor de seguridad calculado es 1,388. Obviamente, en comparación con el algoritmo cerrado, el SIG basado en el modelo de cuadrícula se puede utilizar eficazmente para la evaluación tridimensional de la estabilidad de pendientes.
3 Determinación de la superficie de deslizamiento crítica y simulación de Monte Carlo
La superficie de deslizamiento sólo se puede determinar mediante estudios de ingeniería geotécnica. Sin embargo, debido al alto costo del estudio geológico, generalmente es así. difícil determinar la superficie de deslizamiento. Por lo tanto, la evaluación de la estabilidad del talud es muy importante para determinar la superficie crítica de deslizamiento.
Para determinar la situación crítica de deslizamiento tridimensional, se utiliza el método de simulación estocástica de Monte Carlo para calcular el valor mínimo del factor de seguridad tridimensional. Suponiendo que la superficie de deslizamiento inicial es la parte inferior de un elipsoide, la superficie de la pendiente cambia según las tensiones de los diferentes estratos y las condiciones de la interfaz discontinua. Finalmente se obtiene la superficie de deslizamiento peligrosa y se obtiene el valor mínimo del factor de seguridad tridimensional relevante.
4 Transformación de coordenadas elípticas
Supongamos que la superficie de deslizamiento inicial es la parte inferior del elipsoide y que la dirección de inclinación del elipsoide está configurada para que sea consistente con la dirección de inclinación principal de el área de estudio; la inclinación de la elipse básicamente se establece para aproximar la pendiente de las fluctuaciones en el área de estudio. El ángulo de inclinación principal es α y el ángulo de inclinación principal es β, que están determinados por el valor de píxel de la cuadrícula principal del área de falla de la pendiente. Suponga que el ángulo de inclinación y el ángulo de inclinación pertenecen a la distribución normal y sustituya el ángulo de inclinación principal α y el ángulo de inclinación β en el modelo de distribución:
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Utilice las fórmulas (10) y (11) para completar la conversión de coordenadas. La Figura 6 muestra el proceso de conversión de coordenadas.
Figura 6 Proceso de conversión de coordenadas
Recopilación de métodos técnicos de investigación y seguimiento de peligros geológicos
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Entre ellos: x, y, z son las coordenadas geodésicas globales y las coordenadas locales, x0, y0, z0 son las coordenadas del punto central del elipsoide.
Determinación del valor Z y el ángulo de inclinación de la superficie deslizante 5
El valor z del punto "b" en la superficie deslizante se determina mediante la fórmula (12) basada en los resultados del cálculo de recta AB y elipse (ver figura 7).
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Para cada píxel de la cuadrícula, la inclinación y la inclinación de la superficie de deslizamiento se pueden calcular mediante la siguiente fórmula, la inclinación del píxel (j , I) Puede determinarse por el valor z de los puntos 1 ~ 4 en la Figura 8. Los valores de los puntos 1 ~ 4 se calculan mediante la fórmula (13) (14) (15), y la inclinación y el ángulo de inclinación de la superficie deslizante se calculan mediante la fórmula (16).
La figura 7 determina el valor z en la superficie de deslizamiento.
Figura 8 Cálculo del ángulo de inclinación deslizante
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Actas de Métodos Técnicos para la Investigación y Monitoreo de Peligros Geológicos
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Aquí, Z(j,I) es la Z valor del píxel (j,I), θ es el ángulo de inclinación y β0 es la inclinación relativa al eje X. En SIG, el ángulo de inclinación es el ángulo con el eje Y. Por lo tanto, cuando el punto más alto es el punto 3, la tendencia es 90°-β0°; cuando el punto más alto es el punto 4, la tendencia es 90 β0; cuando el punto más alto es el punto 2, la tendencia es 270-β0; el punto más alto es 1, la tendencia es 270 β 0.
6 Simulación estocástica
Para determinar la superficie de deslizamiento crítica, se suele utilizar la simulación Monte Carlo para seleccionar variables para el análisis tridimensional de estabilidad de taludes. Estas variables son el punto central del elipsoide, sus parámetros geométricos y su inclinación. Como centro del área de estudio, primero se debe determinar el punto central del elipsoide y luego seleccionarlo aleatoriamente dentro de un cierto rango.
Los parámetros geométricos A, B y C del elipsoide los establece aleatoriamente el usuario dentro de un rango determinado, y el rango determinado se muestra en la fórmula (17):
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Suponga que A, B y C están distribuidos uniformemente y que las variables aleatorias de la simulación Monte Carlo se calculan mediante las fórmulas (18) y (19).
Las variables aleatorias distribuidas uniformemente en el rango de [0, 1] se pueden obtener mediante el método del producto de congruencia:
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Donde: ri es una variable aleatoria distribuida uniformemente en el rango de [0, 1]. Las variables aleatorias distribuidas uniformemente en el rango [a, b] se pueden calcular utilizando la fórmula (19).
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Donde: xi es una variable aleatoria distribuida uniformemente en el rango de [a, b].
El ángulo de inclinación del elipsoide se establece como una variable aleatoria distribuida uniformemente. El rango de distribución promedio es el ángulo de inclinación principal y su variación dentro de un cierto rango de fluctuación.
7 Proceso de cálculo del valor mínimo del factor de seguridad tridimensional
Toda el área de investigación (o rango de falla del talud) se puede dividir en varias cuadrículas rectangulares pequeñas, al igual que la basado en cuadrícula Igual que GIS. En cuanto al cálculo numérico del análisis de estabilidad de taludes tridimensional basado en cuadrículas, todos los procesos de cálculo se pueden completar a través del Visual Basic antes mencionado (utilizando componentes SIG). El software, llamado Sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales, se desarrolló utilizando Visual Basic 6.0 y MapObjects 2.1 de ESRI. Como parte integral del SIG, los MapObjects se utilizan para organizar y analizar datos SIG. El proceso de cálculo del factor de seguridad tridimensional se muestra en la Figura 9.
Figura 9 Proceso de cálculo del valor mínimo del factor de seguridad tridimensional
En este proceso, la función del módulo de datos es obtener todos los datos geológicos, geomorfológicos, hidrodinámicos y datos geológicos relacionados con la pendiente Parámetros mecánicos; el módulo de parámetros de variable aleatoria se utiliza para seleccionar aleatoriamente la superficie de deslizamiento experimental de la simulación de Monte Carlo; el módulo de estabilidad de pendiente tridimensional se puede utilizar para calcular el factor de seguridad tridimensional; La superficie y su factor de seguridad se pueden calcular mediante algunos experimentos. Como puede verse en la Figura 9, todos los módulos relacionados con las funciones de análisis espacial SIG se pueden implementar a través de componentes SIG. Dado que el componente SIG se completa en el sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales, el factor de seguridad tridimensional se puede calcular de manera efectiva al mismo tiempo, utilizando datos SIG relacionados con la pendiente, todos los datos y resultados relevantes se pueden visualizar en el sistema; Sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales.
En la Figura 10 se muestra un ejemplo de sección transversal. Los factores considerados en este ejemplo son: 4 estrato, agua subterránea y superficie de deslizamiento, sus parámetros físicos y mecánicos se muestran en la Tabla 2;
Tabla 2 Parámetros físicos y geomecánicos de ejemplos de investigación
Figura 10 Ejemplos de investigación de plano de falla
Figura 11 Tiempos de cálculo y experimentos de factor de seguridad tridimensional mínimo
Para determinar la superficie de deslizamiento crítica, se realizó una prueba de cálculo aleatorio de Monte Carlo, con un número total de * * * cálculos que alcanzaron 1,000. Los resultados del factor de seguridad tridimensional mínimo calculado para cada experimento se muestran en la Figura 11. La figura muestra claramente el factor de seguridad mínimo obtenido después de 300 cálculos experimentales. Los resultados de estos 300 experimentos se muestran en la Figura 12. Los resultados de estos cálculos no son muy diferentes, siendo el valor mínimo 1,34 y el valor máximo 1,68. El plan de investigación del deslizamiento crítico se basa en el cálculo del factor mínimo de seguridad. El cálculo del factor de seguridad mínimo depende de la selección aleatoria de parámetros. Consulte la Figura 13 para obtener una vista tridimensional de este ejemplo de deslizamiento crítico. Al comparar los resultados del modelo tridimensional y el modelo bidimensional, se encuentra que el modelo bidimensional que se muestra en la Figura 10 y los parámetros enumerados en la Tabla 2 determinan la superficie de deslizamiento crítica utilizando el método de Janbu. El factor de seguridad calculado por este modelo bidimensional es 1,18, que es ligeramente menor que el valor mínimo calculado por el modelo tridimensional (1,346).
Figura 12 Curva de distribución del factor de seguridad tridimensional
Simulación del proceso de deslizamiento de deslizamiento
Basado en el modelo de análisis de estabilidad de taludes tridimensional de la cuadrícula GIS y la cuadrícula GIS datos, simulación El deslizamiento de tierra se desliza hasta que el factor de seguridad tridimensional es mayor que 1.
La dirección de deslizamiento se determina basándose en la dirección de deslizamiento principal de la superficie de deslizamiento. La Figura 14 muestra las ocho direcciones de deslizamiento determinadas por la superficie de deslizamiento. Por ejemplo, si el ángulo de inclinación de la superficie de deslizamiento está entre 22,5° y 67,5°, la dirección en la que se deslizará el deslizamiento está exactamente en la esquina superior derecha de la figura (es decir, la dirección "5").
Fig. 13 Vista ampliada tridimensional de la superficie de deslizamiento crítica
Fig. 14 Tendencia de deslizamiento principal de la superficie de deslizamiento
Fig. proceso de deslizamiento.
El flujo de simulación del proceso de deslizamiento de tierra se muestra en la Figura 15. Primero, se debe calcular el factor de seguridad tridimensional del deslizamiento de tierra en el estado inicial para determinar la posibilidad de deslizamiento. Si el factor de seguridad es menor que 1, se realiza la siguiente simulación del proceso de deslizamiento. Primero, el polígono de deslizamiento se mueve a lo largo de la dirección de deslizamiento determinada por el ángulo de inclinación principal de la superficie de deslizamiento, luego, dentro del nuevo rango del polígono de deslizamiento, el DEM y el cambio de deslizamiento de cada cuadrícula se calculan paso a paso (cada paso es igual al; tamaño de una cuadrícula), y se calcula nuevamente la siguiente Nueva dirección de deslizamiento del deslizamiento. Basado en los nuevos datos DEM y el rango de polígonos deslizantes, se calcula un nuevo factor de seguridad tridimensional. Si el factor de seguridad tridimensional sigue siendo inferior a 1, realice la siguiente nueva simulación de paso deslizante.
En este modelo de simulación de deslizamiento, se supone que el ángulo de fricción interna de la superficie de deslizamiento permanece sin cambios, pero se supone que, excepto durante el cálculo del factor de seguridad de pendiente tridimensional inicial, la superficie de deslizamiento no tiene cohesión (es decir, la cohesión es cero).
Usando el mismo ejemplo (que se muestra en la Figura 5), se utilizan dos parámetros dinámicos diferentes para simular el proceso de deslizamiento del deslizamiento:
Caso 1: c=4kN/m2, φ = 110 , y = 23 nudos/m3.
Caso 2: c = 6kn/m2, φ = 10,5, γ = 23kn/m3.
En el primer caso, el factor de seguridad inicial del talud es 0,82. Después de 7 pasos de deslizamiento, el deslizamiento se estabiliza y su factor de seguridad es 1,04. La Figura 16 muestra variaciones de vistas en sección transversal y tridimensional de algunos escalones deslizantes. En esta figura, los cambios en el DEM y el proceso de movimiento del deslizamiento de tierra son claros de un vistazo. Utilizando el sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales, el proceso de deslizamiento visual también se puede representar como mapas y perfiles SIG. La distancia de deslizamiento final del deslizamiento en dirección horizontal es de 3.0m
Figura 16 Vistas tridimensionales de la superficie y secciones en diferentes etapas de deslizamiento
En el segundo caso, el deslizamiento Se deslizará hasta el suelo plano, horizontalmente. La distancia de deslizamiento es de 14 m. La vista tridimensional de la posición final de deslizamiento del deslizamiento se muestra en la Figura 17.
Figura 17 La posición final de detención del deslizamiento
9 Discusión y conclusión
Basado en el modelo de análisis de pilares tridimensionales de estabilidad de taludes, se desarrolló una nueva A modelo determinista tridimensional basado en cuadrícula SIG, y su exactitud se verificó mediante ejemplos. En el modelo de análisis de estabilidad de taludes tridimensional, se supone que la superficie de deslizamiento inicial es un elipsoide; se utiliza el método de simulación aleatoria de Monte Carlo para determinar la superficie de deslizamiento crítica tridimensional y obtener el factor de seguridad tridimensional mínimo. El modelo tridimensional de cuadrícula basado en SIG simula el proceso de deslizamiento de deslizamientos de tierra y se utiliza para determinar los peligros de deslizamientos de tierra y predecir distancias de deslizamiento. Se desarrolló un sistema de información geográfica de pendientes tridimensionales como un software de programa de cálculo, que puede completar todos los cálculos de problemas de pendientes tridimensionales y utilizar componentes SIG para realizar la función de análisis espacial del SIG y la gestión de datos efectivos. Los problemas de estabilidad de taludes tridimensionales son relativamente fáciles de estudiar debido a sus ventajas en el análisis espacial, la gestión de datos y la visualización integral de datos de taludes en SIG. Desde la aparición de un nuevo modelo de análisis de estabilidad de pendientes tridimensional basado en una cuadrícula SIG, se ha ampliado un nuevo campo de investigación y un método de base de datos para los trabajadores que están acostumbrados a utilizar métodos matemáticos tradicionales para estudiar la estabilidad de pendientes.