• ＲAMMS 在泥石流运动模拟中的应用 ——以白沙沟泥石流为例

  以北川县坝底乡白沙沟泥石流为例，探讨 ＲAMMS 在泥石流模拟中的运用。2013 年 7 月 9 日，强降雨引 发的山洪携带大量碎块石及泥沙在白沙沟形成泥石流，在现场调查和泥石流形成机制综合分析的基础上，运 用 ＲAMMMS 进行了数值模拟研究。研究表明白沙沟泥石流属暴雨沟谷型泥石流，沟域内相对高差大，地形陡 峻，沟谷纵坡大，多迭水，短时集中降雨激发泥石流。根据现场调查所得数据和 20 年一遇泥石流流量， ＲAMMS 数值模拟得出的最终冲出量为 35 965. 76 m3 ，与雨洪法计算结果对比误差不超过 6% ，可信度较高。 运用 ＲAMMS 可预测泥石流在不同洪水频率下的运动状况，对于研究白沙沟流域泥石流特征及其防治具有一 定参考意义。

  2024-12-19 iGeo

• 小木岭泥石流堵江风险数值模拟

  利用 RAMMS对泥石流在不同暴雨频率下进行模拟,可对泥石流堵河风险做出预测。小木岭泥石流在 10a一遇、20a一遇、50a一遇、100a一遇暴雨频率下发生泥石流的可能较大,均会将绵远河主河道局部堵塞甚 至是完全堵断,出现堵江的可能性极高。应根据实际情况加强沟道内的水土保持和周边区域的降雨监测,以期达 到防患于未然的目的,减小其带来的破坏。

  2024-11-29 iGeo

• 砂土中筒型基础沉放过程渗流特性和沉贯阻力研究

  筒型基础的沉放是一项关键施工过程，沉放时土体在施工负压下产生渗流场，而渗流对基础筒壁的侧摩阻力和端阻 力产生影响，导致沉贯阻力难以预测。针对这一问题，首先应用试验和数值模拟的方法，对筒型基础沉贯过程中的渗流特性 进行分析，揭示筒壁两侧及筒端土体超孔隙水压力的分布；然后将分析结果应用于沉贯阻力的推导中，并对推导的公式进行 验证。研究表明：筒型基础沉贯过程中，筒壁两侧土体的超孔隙水压力沿筒壁深度几乎呈线性变化，在接近筒端时出现非线 性变化；不同的沉贯深度下，渗流对沉贯阻力的影响不同，随着沉贯深度的增加，减小的阻力占总沉贯阻力的比值越来越大； 通过推导的理论公式计算的试验模型和实际工程的沉贯负压理论计算值与实测值吻合较好。

  2024-11-20 iGeo

• 饱和黏土中抗拔桩上限承载力分析及土塞效应

  构造了抗拔桩上限分析机构，对饱和黏土中闭口桩与开口管桩抗拔承载力进行了上限计算，通过与弹塑性有限元、 下限法及 API 方法进行对比说明了其合理性，并与实测资料对比验证了此方法的可靠性。研究了长径比、桩壁粗糙程度、土 体强度非均匀性和土塞高度对抗拔承载力的影响，拟合出了闭口桩的抗拔净承载力预测公式。主要结果表明：对于闭口桩， 归一化的抗拔净承载系数和单桩长径比之间近似呈线性关系。对于开口管桩，开口管桩抗拔净承载力系数与闭口桩抗拔净承 载力系数的比值随长径比的增大有增大的趋势；管桩抗拔净承载力系数随着土塞高度的增加而增加，土塞对管桩的抗拔承载 力有不可忽略的影响。

  2024-11-20 iGeo

• 地铁列车循环荷载下软土地区盾构隧道长期沉降分析

  为分析地铁列车循环荷载作用下宁波软土地区盾构隧道的长期沉降问题，运用室内土的动三轴试 验，研究不同围压和不同循环动应力条件下宁波淤泥质软黏土的塑性累积应变；依据淤泥质黏土的室内动三轴 试验结果，拟合得到修正的指数预测模型中的相关参数，将数值模拟与修正的指数预测模型相结合并运用分层 总和法，对宁波轨道交通１号线某区间盾构隧道的长期沉降进行预测。结 果 表 明：线 路 的 不 平 顺、地 铁 列 车 循 环荷载的大小及频率对宁波淤泥质软黏土地区隧道下卧土层的长期沉降有较明显的影响，同等试验条件下，线 路不平顺时下卧软土的长期沉降约为平顺时的２．９倍；地铁列车循环荷载的频率越高，所引起宁波淤泥质软黏 土地层的塑性变形幅值越小；宁波轨道交通１号线运营１０年后隧道下卧土体的累计沉降约为２２ｍｍ，第１年的 沉降较大，约占运营１０年累计总沉降量的５０％。

  2024-11-20 iGeo

• DMC复合地基工后沉降可靠性分析及设计优化

  针对确定性分析方法进行水泥土搅拌桩 (DMC) 复合地基工后沉降控制存在一定风险的问题，基于 Monte Carlo dropout 神经网络 (ANN_MCD) 架构的随机变换，利用模型输出随机性表征土体参数的不确定性. 结合有限元 与代理模型，开展考虑土体参数不确定性的 DMC 复合地基工后沉降高效计算，获得不同桩长、桩径、桩间距、垫 层厚度参数组合下的工后沉降概率分布. 以路基正常使用极限状态下的目标可靠指标，确定工后沉降界限值，建 立沉降与地基处理成本的非线性映射关系，结合成本效能指标进行结构设计优化. 研究表明，ANN_MCD 模型可 以依据地基软黏土塑性指数 Ip，推演修正剑桥模型参数的不确定性，预测参数的 95% 置信区间与试验值吻合良 好. 利用土体与结构参数独立进行特征提取的双输入层 ANN 代理模型，可以有效地避免网络结构冗余，实现 DMC 复合地基工后沉降 S 的高效高精度预测. S 与最低建造成本符合 Logistic 曲线形式，成本效能分界值 Cv 位于 曲率最大点，设计优化方案应位于成本≤Cv 的高效费比区.

  2024-11-20 iGeo

• 广东省地质灾害应急抢险技术中心与中仿智能科技达成合作 推进地质灾害研究新发展

  ​2023年12月8日，广东省地质灾害应急抢险技术中心与中仿智能科技（上海）股份有限公司正式达成合作协议，标志着双方在地质灾害科研领域开启了全新篇章。根据协议，技术中心采购了中仿智能提供的GeoStudio Slope/W、Seep/W和Sigma/W模块，将其用于地质灾害相关的岩土工程研究工作。

  2025-01-22 iGeo

• 梅里雪山1991年和2019年雪崩事件重建及影响因素分析

  梅里雪山雪崩多发，但缺乏系统监测和研究。1991年1月3日梅里雪山发生了造成中日联合登 山队 17名队员遇难的巨大雪崩事件。2019年安装在明永冰川末端附近的物候相机拍摄到临近梅里雪 山明永冰川的一次雪崩事件。两次事件类型不同，这对我们进行雪崩预测预警有良好的指示作用。本 研究以RAMMS（Rapid Mass Movement System）模型为手段，利用经验值和经验公式确定影响模拟结果 的主要模型参数和积雪可能断裂深度，在优化分析的基础上，对两次雪崩事件进行重建，定量分析雪崩 堆积量、堆积范围等。结果显示：1991年雪崩共持续了192 s，雪崩体从海拔5 730 m处断裂，沿坡面崩塌 而下最终堆积在海拔约 5 000 m 的冰川粒雪盆地区，形成面积为 0. 6 km2 ，体积约 67×104 m3 的堆积体。 2019年雪崩共持续了 158 s，雪崩流最大高度 35. 91 m，最大速度 79. 34 m·s -1，堆积量 76. 2×104 m3 ，雪崩 堆积范围与野外观测到的一致。两次雪崩事件发生地位于雪崩极高危险区和高危险区，在一定程度上 验证了风险评估的准确性。研究结果可为梅里雪山地区未来潜在雪崩灾害的风险评估提供依据，为雪 崩预测预警提供良好的参考。

  2024-12-19 iGeo