一、滑坡实时跟踪预报概论（论文文献综述）
赵阳升[1]（2021）在《岩体力学发展的一些回顾与若干未解之百年问题》文中进行了进一步梳理在讨论若干岩体力学概念的基础上,较全面地回顾与分析了全世界岩体力学发展中科学与应用2个方面的重要成就及不足,其中,在岩石力学试验机与试验方法方面,介绍了围压三轴试验机、刚性试验机、真三轴试验机、流变试验机、动力试验机、高温高压试验机、多场耦合作用试验机、CT-岩石试验机、现场原位岩体试验及试验标准等;本构规律方面介绍了岩石全程应力-应变曲线、围压三轴与真三轴力学特性、时效与尺寸效应特性、动力特性、渗流特性、多场耦合特性、结构面力学特性、岩体变形破坏的声光电磁热效应等;岩体力学理论方面介绍了岩体力学介质分类、块裂介质岩体力学、强度准则、本构规律、断裂与损伤力学、多场耦合模型与裂缝分布模型;数值计算方面介绍了数值方法与软件、位移反分析与智能分析方法。清晰地论述了工程岩体力学与灾害岩体力学分类、概念及其应用领域划分,分析、梳理了大坝工程、隧道工程、采矿工程、石油与非常规资源开发工程等重大工程的岩体力学原理,以及各个历史阶段工程技术变迁与发展的工程岩体力学的重要成就,分析、梳理了滑坡、瓦斯突出、岩爆与地震等自然与工程灾害发生及发展的岩体力学原理,以及各个历史阶段的预测防治技术的灾害岩体力学重要成就。详细分析、讨论了8个岩体力学未解之百年问题,包括岩体力学介质分类理论、缺陷层次对岩体变形破坏的控制作用和各向异性岩体力学理论与分析方法 3个岩体力学理论问题,岩体尺度效应、时间效应、岩体系统失稳破坏的灾变-混沌-逾渗统一理论、完整岩石试件与岩体系统失稳破坏的时间-位置与能量三要素预测预报5个非线性岩体力学问题。
王超峰[2]（2021）在《基于北斗的滑坡监测预警系统设计与实现》文中认为滑坡地质灾害时刻在威胁着人们的生命和财产安全,利用现代化科学技术,建立一套滑坡地质灾害监测预警系统,实现对滑坡的实时监测与精准预警,对人们防灾避险具有重大意义。本论文针对滑坡灾害预警困难的问题,研究了滑坡地质灾害预警算法,基于相关软件开发技术,从系统需求出发,利用北斗高精度定位数据与传感器数据等多源异构数据,完成了滑坡监测预警系统的开发,实现了监测的可视化和预警的精准化。主要研究成果及创新点如下:（1）针对大量多源异构数据的科学存储与管理问题,利用MySQL+Mycat搭建了一套大型分布式MySQL数据库集群系统。该集群系统在完成MySQL数据库服务器多主多从的基础上,通过配置Mycat中间件,实现了数据库集群的读写分离、分库分表功能,并使用MySQL自身特性,实现了数据表的分区查询,加上redis缓存与多种数据管理策略,保证了监测数据有序存入,整体上确保了数据存储的负载均衡与快速的数据读写能力。（2）根据自主研发的滑坡监测预警系统运行要求,研究了适合本系统的预警算法。对不同的监测区域,根据地质条件的复杂性程度和滑坡发生的可能性大小,实行不同的预警算法。单站点双判据预警算法主要根据单个监测点的累积形变量和切线角两个预警指标进行判断预警。多站点双判据预警算法加入了多个监测点对累积形变量和切线角的判断,保证了滑坡区域在整体性上的预警。多源信息融合预警算法针对系统提供的多源异构数据,提出了多指标多阈值的综合预警方法,实现了空间预报的更精确、时间预报的更精准。（3）研发了滑坡监测预警系统。通过对系统的需求进行分析,设计了系统的总体框架,并相应设计了系统监测模块、预警模块、权限模块、监控模块四大主要模块,然后给出了数据库表的相应设计,并基于Jeecg开源框架,完成了滑坡监测预警系统各功能模块的开发,同时设计并实现了系统API接口,方便平台与平台之间的数据共享。最后,通过对系统性能与功能的测试,发现系统运行稳定,功能全面,达到预定要求。
王文涛[3]（2021）在《离子型稀土矿山边坡稳定性分析与位移预测模型研究》文中研究说明赣南离子型稀土矿山采用原地浸矿方法进行作业,原地浸矿工艺能够不开挖表土,不破坏矿区植被,有效的保护了矿区的生态环境。但经过调查发现,近些年赣南稀土矿山地质破坏仍然较为严重,主要原因是原地浸矿工艺改变了稀土矿山土体的力学性质,使土体结构遭到破坏,影响了矿山边坡的稳定性,甚至在一定程度上会引起滑坡、崩塌等地质灾害,给当地人民生活造成巨大影响,因此对稀土矿山边坡稳定性分析是至关重要的。本文以龙南市足洞稀土矿山为研究对象,在对研究区进行实地调查,获得了该矿区的工程地质概况资料,取原状土进行室内试验,测定矿土的物理力学参数,为后续边坡三维建模提供了数据基础,利用Midas/GTS对天然工况下和暴雨工况下的边坡进行分析,得出不同工况下边坡的安全系数,并比较两种条件下边坡的位移、应力、应变的差异。介绍了矿山采场滑坡在线监测系统,并用BP算法和GA-BP算法对研究区监测点位移数据进行预测分析,判断预测模型的精确性,得出以下结论:（1）通过室内试验测定原状土的含水率、密度、初始孔隙比、渗透系数、弹性模量、压缩模量和土的粘聚力、内摩擦角,试验结果表明:表土层的含水率较大,其他土层含水率有逐渐增大的趋势,土层的密度随着土层深度的加深有增大的倾向,土层的粘聚力和内摩擦角偏小,土层为砂性土但含有一定的黏土颗粒,龙南稀土矿渗透系数偏大。（2）通过Midas/GTS软件分析两种不同工况下边坡稳定性,得出结论:边坡在天然工况下安全系数较大,不会发生失稳现象,在暴雨工况下安全系数较小,边坡内部应力、有效应力减小,剪应力、孔隙应力增加,等效应变、塑性应变明显增加,塑性区明显,边坡容易发生滑坡现象。（3）构建矿山采场滑坡在线监测系统,通过裂缝计监测坡体表面位移,位移计监测山体深部变形,应力计监控支护工程应力,渗压计监测渗流,当某项监测数据超过所规定的临界值时,系统发出预警。（4）利用神经网络优越的非线性映射能力,对未经过处理且有干扰的边坡位移变形数据作预测分析,同时为了避免BP-ANN收敛速度慢、学习效率低等缺陷,采用GA优化BP神经网络的权值与阈值,再分别预测边坡位移。预测结果显示,GA-BP神经网络算法性能要高于BP算法,GA-BP神经网络算法预测精度要更高,可用GA-BP神经网络算法优化监测系统,预测边坡位移。
吴爱强[4]（2021）在《基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究》文中提出地质灾害监测关键设备及采集数据处理是整个地质灾害监测过程中的关键步骤,其核心是解决地质灾害防控过程中的数据采集、数据传输、数据处理和预警模型的研发。由于地质灾害的监测是一个影响因素众多、监测环境复杂、并且需要进行长期监测过程,所以建立一套高可靠的地质灾害信息化管控系统十分必要。本文主要实现基于GIS的地质灾害监测设备及系统研发。在传感器将数据采集完成后,将数据通过无线传输到四川省地质灾害数据中心。为了方便数据查询和数据分析,将采集数据同步到本地数据服务器。通过对本地数据处理后,将其作为预警模型计算的数据基础,通过计算得到预警信息。首先,通过查询和收集地质灾害监测设备及预警方法的相关资料,明确了整个地质灾害监测系统的关键技术有设备采集数据关键技术、数据同步关键技术、数据传输和处理关键技术、预警模型关键技术,信息化系统关键技术。分析了地质灾害监测设备国内外研究现状,阐述了地质灾害数据处理的基本方法。明确了地质灾害监测信息化系统的发展趋势。其次,目前地质灾害采集数据等需要多种不同种类型的收发数据模块,本文提出了一种智能化监测终端RTU,采用工业级的GSM/GPRS收发模块和高性能32位处理器,内嵌实时操作系统,具有4路开关量和8路模拟量输入,实现了地面变形监测是、内部变形监测、地下水监测、受力监测、气象监测及其他监测的数据统一采样,数据转化,数据分析功能于一体,简化了终端安装流程。组建了多个RTU监控网络,满足了对于分散广、距离远、无人值守的监控点无线实时监控需要。再次,对监测数据进行了回归分析数据处理、卡尔曼滤波处理和时间序列处理方法,完成了数据的曲线拟合,将误差控制在了10%以内。基于地质灾害监测指标提出了层次分析法和灰色关联监测预警模型,基于统计分析方法提出了阈值预警模型,基于地质灾害发生过程提出了过程分析预警模型。根据这几种预警模型搭建了地质灾害监测预警的核心算法。在对一次灾害发生过程中,根据预警模型准确的计算出来灾害发生的具体时间,实现了基于数据驱动的灾害预警核心方法。最后,实现基于GIS的多参量地质灾害监测系统软件开发,系统采用B/S架构的方式。系统主要实现登录认证权限管理,数据处理及分析功能,灾害预警信息生成功能,定时数据同步功能,系统管理等功能。其中数据服务端基于Java语言和Spring微服务框架搭建,系统数据库采用My SQL数据库,系统前端主要采用vue框架echarts数据渲染框架,实现了数据的图表渲染。系统前后端数据通信采用JSON格式的字符串。最终将软件应用于实际验证软件效果。
王东岳[5]（2020）在《基于高精度测量的山体滑坡预警关键技术研究》文中研究指明山体滑坡地质灾害预警是一个世界性的难题。随着我国的北斗卫星导航系统日渐发展和成熟,北斗卫星导航系统的相关产品已经逐步应用和渗透在社会和生活的各个方面,基于北斗的高精度测量技术也有了很大的提升,为地质灾害监测领域的研究提供了新的先进手段和方法。本文以基于北斗的高精度测量的相关研究为基础,将我国北斗卫星导航系统的先进技术和物联网领域的相关前沿技术结合起来,并且应用于山体滑坡预警中,使用山体滑坡预警模型来确定滑坡所处的演化阶段,以在山体滑坡发展演化到临滑阶段时能够做出及时的预警,从而降低灾害发生时对人民群众生命财产安全造成的威胁。本文通过研究山体滑坡的形成机理和地质学相关理论,阐述了滑坡的含义和要素,总结了滑坡产生的因素。并通过结合基于北斗的高精度测量,尤其是变形监测领域的高精度测量发展现状的研究,对于高精度测量平台进行了总体设计。完成了平台的用户,需求和功能分析,并且在项目的需求开发阶段中使用了软件工程实践中先进的原型法,对高精度测量平台使用原型设计工具进行了原型设计。本文还对高精度测量平台的软件进行了设计,包括分析了平台的软件体系结构,详细设计了高精度测量平台的七大功能模块,完成平台的服务器端设计。在数据方面,对于平台的数据获取和数据库进行了详细的设计,并使用基于混合可视化方法的高精度测量数据可视化关键技术,对测量终端上传的测量数据进行了可视化处理。在以上工作的基础上,本文梳理了基于阈值判别的山体滑坡预警模型和基于过程跟踪的山体滑坡预警模型的基本思路,并且提出了在高精度测量条件下具有普适性的滑坡预警模型。最后本文以南京牛首山的实际项目案例应用为例子,提出了针对该山体滑坡高危地区进行滑坡预警的预警模型,并且通过该模型确定了该地区滑坡的演化阶段,验证了预警模型应用到实际工程或项目中的可行性。本文设计的以北斗卫星导航系统为基础的高精度测量平台可以实现对多种物联网终端和传感器设备的接入和管理。本文通过实际布设基于北斗的高精度测量终端,解算并分析终端上报的实时数据,成功对山体滑坡预警模型进行了研究和设计。相对于传统方式的地质灾害预防,本研究大大减少了灾害预警中的人力浪费,使得相关科研人员不用身临现场也可以有判断滑坡的依据,并且为以山体滑坡为代表的地质灾害的预警提供了新的思路。
郭璐[6]（2020）在《水库型滑坡复合渗流动力灾变规律与物理预测模型研究 ——以三峡库区树坪滑坡为例》文中指出水库型滑坡复杂的水动力环境与特殊的水利工程结构决定了该类滑坡具有巨大的影响性、破坏性和灾害性。特别是重大水利工程,由于其蓄水影响范围大和水位涨落动力强等特点,其所形成的水动力环境对库岸边坡稳定性的影响更成为该领域面临和必须研究解决的重大水动力环境问题。因此,如何依据水库型滑坡水动力灾变机理与规律,建立与其相适应而有效的监测预警参数与模型,已成为滑坡监测预警与防治领域急需研究和解决的重大课题之一。其研究不仅对三峡工程库区滑坡,而且对我国类似涨落水环境动力条件的大型水利工程库区滑坡的科学预测与防治将具有十分重要的理论价值和现实意义。本文依据水库型滑坡的变形与失稳的动因与机理,将滑坡复合水加卸载动力效应-坡体参数弱化效应-稳定性演化规律视为一个完整滑坡分析系统进行交叉耦合研究。研究了水库型滑坡复合渗流场变化规律,以及复合水加卸载动力效应与弱化效应对边坡稳定性的影响,建立了水库型滑坡复合水动力加卸载响应比预测模型。以此为基础,运用损伤力学的基本原理,建立了水库型堆积层边坡失稳的判据准则。上述研究成果可为水库型堆积层滑坡的预测预报与防治提供理论依据。其主要研究成果如下:（1）根据三峡水库的调度方案和降雨特点,确定了不同渗透系数、库水变化速率、降雨强度的渗流场工况,并分析了不同工况库水与降雨联合作用下其滑坡坡体浸润线与孔隙水压力变化规律,对不同岩性渗透系数条件的坡体渗流动力变化规律进行了定量评价:1)当k≥100m/d（坡体岩土体岩性为砂砾、砾石）时,坡体的水动力表现为浮托减重（静水压力）效应;2)当1m/d<k<100m/d（坡体岩土体岩性为粉土、细粒土质砂）时,坡体的水动力表现为浮托减重+渗透力（混合）效应;3)当k≤1m/d（坡体岩土体岩性为粘土、粉质粘土）时,坡体的水动力表现为动水压力效应。（2）根据渗透系数的取值范围分别确定了不同类型滑坡的加卸载规律:（1）对于浮托减重型滑坡,库水位上升期间,稳定性系数下降,边坡的库水位变化为加载效应,库水位下降期间,稳定性系数上升,边坡的库水位变化为卸载效应。（2）对于浮托减重+动水压力（复合）型滑坡,库水位上升期间,边坡稳定性系数先上升后下降,边坡的库水位变化为先卸载后加载效应;库水位下降期间,边坡稳定性系数先下降后上升,边坡的库水位变化为先加载后卸载效应。（3）对于动水压力型滑坡,库水位上升期间,稳定性系数上升,边坡的库水位变化为卸载效应;库水位下降期间,稳定性系数下降,边坡的库水位变化为加载效应。（3）根据坡体降雨入渗导致的抗剪强度参数弱化规律,将坡体的弱化过程大致分为三个阶段:含水率在10%～15%之间为抗剪强度参数快速减小阶段;含水率在15%～25%之间时为抗剪强度参数缓慢减小阶段;含水率在25%至饱和时为抗剪强度参数弱化趋向定值阶段,并依此提出和确定了不同岩土体的抗剪强度随含水率变化的经验公式。此外,根据库水涨落带岩土体抗剪强度参数随干湿循环作用次数的变化规律,发现随着干湿循环作用次数的增加,不同类型岩土体的粘聚力和内摩擦角弱化趋势总体一致表现为逐渐降低。各种类型岩土体粘聚力的弱化幅度总体均明显大于内摩擦角的弱化幅度,且岩土体抗剪强度参数弱化主要集中在干湿循环作用的前期。（4）根据复合水环境诱发滑坡的形成机制与失稳动因,将水库型滑坡的动力作用因素（降雨、库水）与位移响应规律及其形成机制进行了定量有机耦合研究,提出了以月降雨量增量与月库水位变化量的复合动力作为加卸载动力参数,以相应月位移变化量作为加卸载动力位移响应参数,以此为基础建立了水库型滑坡复合水动力加卸载响应比参数与预测模型,并通过树坪滑坡现场监测数据验证了加卸载响应比参数用于边坡稳定性评价的准确性和可行性。运用该参数不仅可描述引起水库型边坡稳定性演化及其位移变化的动因与机制,而且还可对该类边坡的动态稳定性进行定量监测与评价。（5）根据“损伤力学”基本原理,运用损伤变量评价参数揭示了极限平衡法稳定性系数与加卸载响应比的内在联系与定量关系,依此建立了水库型堆积层边坡失稳的判据准则,使加卸载响应比参数与边坡稳定性系数具有等效的稳定性评价意义与价值,且与传统极限平衡法稳定性系数相比具有更方便、更实用且可监测的特点。（6）运用复合水动力加卸载响应比预测模型与稳定性判据准则,完成了水库型典型堆积层滑坡位移场与应力场的加卸载响应比耦合分析与评价,确定了滑坡位移动力耦合参数空间分布特征与演化规律,并运用加卸载响应比变化趋势划定了边坡单元的损伤区域。同时根据坡体各单元的损伤状态,评价了边坡塑性区分布范围、塑性破坏程度以及其空间演化规律。
徐香香[7]（2020）在《极端天气下电网故障在线预警及风险评估技术研究》文中提出近年来,频繁发生的台风、暴雨通过损毁电力设备给电网的正常运行造成严重影响,灾害天气下设备故障涉及的因素众多,不同灾害的致灾机理和致灾途径相差较大,如何建立故障概率预测模型,将气象预报信息和电网故障信息融合后对灾害进行在线预警极具挑战。此外,灾害天气下电力系统瞬息万变,如何进行在线风险评估,保证风险结果的时效性成为电力行业的研究重点。本文针对上述问题开展了以下具体工作:（1）针对强台风可能对所经区域的输电杆塔造成物理破坏并引发大面积停电的问题,提出一种台风灾害下考虑塑性疲劳损伤的输电杆塔在线预警方法。为确保输电塔故障预测的准确性和物资调配时间的充裕性,该方法首先选择了一个台风预警启动点,在启动点处采用网格划分确定受台风影响的风险杆塔,并根据启动点的短时预报信息预测台风对杆塔的累积作用时间和经微地形修正的风速;然后基于塑性疲劳损伤数学模型和改进的泊松公式计算输电杆塔倒塔概率;此外时刻追踪台风行径信息,不断修正台风对杆塔造成的实际塑性疲劳损伤,并根据台风中心的临近预报信息实时更新预测未故障的风险杆塔倒塔概率,直至台风离开风险区域。（2）针对山地丘陵地区的输电线路所处环境复杂,降雨滑坡灾害可能导致输电杆塔故障从而影响电力系统的安全稳定运行的问题,提出一种降雨滑坡灾害对输电杆塔故障的时-空-强在线预警方法,从滑坡风险区域、滑坡活动时间以及杆塔受损状况三个角度实现灾害全过程的量化在线预警。首先,利用GIS技术将降雨预报区域和电网区域进行叠置获得目标风险区域,提出基于网格化的滑坡灾害指数来确定易滑坡区域;其次,结合气象数据分析渗入土壤中的降雨量逐日变化情况,构建动态更新的累积有效降雨量模型,提出可用于预测滑坡活动时间的滑坡概率模型;最后,以坡体冲击能为致灾强度、与输电塔挠度限值对应的弯曲变形能为抗灾性能,从功-能角度得到反映易滑坡区域输电杆塔损毁程度的定量函数关系。（3）针对传统离线风险评估方法不适用于短时间内气象坏境多变的灾害天气问题,提出一种台风暴雨灾害下输电线路故障在线风险分析方法。该方法以最小负荷损失量作为故障后果,避免了灾害天气下短时间内停电损失、控制代价等难以估算的困难;将台风灾害和暴雨灾害下的故障率以独立事件原则整合得到输电杆塔故障率后,利用串联可靠性公式计算输电线路故障概率并生成系统故障状态;然后结合短临预报时效长短不同的特点,提出一种自适应故障状态筛选方法,该方法在短时预报下生成需要潮流计算的基础故障集和有失负荷后果的预想故障集,临近预报则在此基础上自适应筛选故障状态生成预选故障集,通过提高预选故障集的生成和分析效率来保证在线风险评估的实时性、有效性和快速性。本文针对台风、暴雨灾害天气所提的电网故障在线预警和在线风险分析方法有助于调度人员准确掌握灾情的演变过程,为电力公司制定调度控制决策提供指导意义。
何朝阳[8]（2020）在《滑坡实时监测预警系统关键技术及其应用研究》文中研究说明监测预警是地质灾害防灾减灾的重要手段,监测是预警的基础,预警是监测的目的。近年来,国内外学者对滑坡监测预警的方法技术体系进行了深入研究,取得了大量的研究成果。但总体上,地理与地质结合不够紧密,监测预警模型很难充分考虑滑坡变形过程和成灾机理,难以取得较高的预警精度,研发的监测预警系统也难以满足数以万计隐患点实时监测预警的实战需求。已有的研究成果还难以有效地解决地质灾害“什么时间可能发生”、“力争实现提前3个小时预警”的任务。如何提高滑坡监测预警能力,我们面临诸多挑战:如何提高滑坡监测预警精度?如何将理论研究成果应用到实际的监测预警中,构建一套可业务化大规模应用的滑坡实时监测预警系统?基于此,本论文系统总结作者近10年来在监测预警方面的实践成果,采用云计算与物联网等先进技术,构建滑坡监测预警云平台,整合与管理滑坡地质灾害演化全过程的各类资料,研发并行高效的多源异构监测数据汇聚平台,集成多源异构实时监测数据,形成天-空-地多元立体监测数据中心;综合分析2.1万余台（套）监测设备、超过1.26亿条监测数据的实测曲线,总结划分监测曲线类型,构建监测设备可靠度评价体系,研究滑坡过程预警模型及其实现的关键技术,在此基础上,构建一套混合架构（B/S架构、C/S架构、移动App）的滑坡实时监测预警系统,实现了地质与地理、空间与属性相结合的滑坡演化全过程一体化管理,利用计算机手段对滑坡实施全过程动态跟踪的“过程预警”,有效地提高了滑坡预警精度。本文取得主要成果如下:（1）构建滑坡“过程预警”模型及其自动求解算法:结合变形速率、速率增量、改进切线角三个参数,构建基于滑坡变形演化过程的“过程预警”模型,从滑坡变形监测数据入手,划分监测曲线类型,研究滑坡变形演化阶段的自动识别理论及计算机技术,实现对滑坡全过程动态跟踪预警;（2）构建监测设备可靠度建立评价体系和多设备联动预警机制:通过动态对监测设备可靠度进行评价,结合联动预警机制,评价预警结论可信度,以提升监测预警的成功率,利用计算机技术自动识别滑坡的变形演化过程,实现自动、实时的“过程预警”,为预警模型的业务化、自动化运行提供理论与技术支撑;（3）提出监测数据自动处理方法:研究实测监测数据的预处理方法,为计算机自动处理监测数据提供相关的算法。通过设置监测数据过滤器和采用拉依达准则实现对异常数据的初步过滤与粗差处理,再结合数据特征,分别采用移动平均法与最小二乘法对数据进行拟合,识别数据表现出来的变形趋势。基于监测数据曲线特征自动选择相应的数据处理方法,为后续预警模型计算提供更为准确的数据,提高预警精度;（4）构建实时高效的监测数据集成与共享统一管理平台:结合物联网、消息队列、负载均衡等技术,研究监测数据编码体系,提出一套基于MQTT协议的实时监测数据传输与集成方案,实现多源异构监测数据终端集成和监测数据采集、传输及汇集融合一体化管理,为监测预警提供实时数据保障;（5）构建基于策略的滑坡实时过程预警技术:从模型的计算、预警的发布与解除等方面,将滑坡预警的理论模型与实际应用相结合,研发预警等级求解器,构建基于策略的预警模型通用计算框架,并从预警信息发布技术及发布策略方面进行总结,实现对滑坡的实时过程预警;（6）构建滑坡变形演化全过程一体化数据管理平台:基于“天-空-地”滑坡多元立体观测技术,采用WebGL技术跨平台的三维数字地球,提供直观、真实的三维实景漫游平台,实现海量基础数据、实时监测数据、视频的集成管理与共享,也为实时监测预警系统提供一个功能强大、数据丰富的三维展示平台,构建基于滑坡演化全过程的一体化数据管理体系和滑坡综合信息模型,为滑坡的专家预警决策提供数据支撑;（7）研发混合架构体系的滑坡实时监测预警系统:综合集成上述研究成果,研究混合架构体系（B/S、C/S、移动端）,基于微服务研发滑坡实时监测预警系统,各个架构系统密切配合,针对不同的功能需求,充分发挥各架构的优势,构建数据综合展示统一平台,为过程预警模型提供技术解决方案,实现滑坡监测预警的业务化运行,为滑坡的防治、应急、抢险等提供基础数据支撑与预警信息服务。
张霆浩[9]（2020）在《基于GNSS的滑坡体监测与预报》文中研究表明将GNSS技术应用在滑坡稳定性监测系统中,主要流程是长期精确地测定滑坡体监测点的地表位移信息并将信息通过数据传输,实时准确地发送给数据处理中心,经过数据处理中心的分析、对比,预测变化趋势,实现对滑坡体的预报预警。本文以兰州东某区域滑坡为主要研究对象,同时参考国内外典型滑坡案例,对GNSS在滑坡稳定性监测中的应用、滑坡GNSS监测网点布设、滑坡体自动化监测与预报系统的设计与应用等进行了系统性的研究。主要研究内容如下:（1）利用GNSS技术进行高精度的定位,通常采用载波相位观测量,但通过载波相位观测值进行高精度定位时,由于周跳和整周模糊度的存在,又需要结合测码伪距观测值来加以解决。载波相位相对定位通常采用将相位观测值进行求差,常见的求差方法有三种,分别为:单差法、双差法和三差法。单差法可以消除卫星钟误差、星历误差的影响,双差法除了可以消除卫星钟误差、星历误差,还可以消除接收机钟误差的影响,三差法可以消除周跳的影响。因而将GNSS技术应用于滑坡体的变形监测与预报中需要采用的是载波相位相对定位双差法进行解算。本次针对兰州东某滑坡体的变形监测,在附近没有高精度基准点的情况下,将IGS基准站点BJFS、LHAZ、TWTF、CUSV四个站点一天24小时的观测数据,与三个基准点GP02、BX03、JZ02近六个小时的观测数据放在一起进行基线解算。采用GAMIT/GLOBK软件对三个基准点进行坐标解算,并且与TBC软件解算结果进行对比分析,GAMIT软件在进行长大基线基线解算过程中有其他商业软件无法替代的优势。为了验证GNSS技术在滑坡体稳定性监测方面的可行性,采用8台徕卡GS18GNSS接收机,分别安置在滑坡体变形监测的基准点和监测点上,其中3台安置在基准点,5台安置在监测点,5个监测点分别位于滑坡体变形比较明显的区域。利用Infinity软件对观测数据进行基线解算,并对解算结果进行分析,得到该滑坡体监测网的基线解算精度,平面精度最大为0.39mm,高程精度最大为0.24mm,平面+高程精度最大为0.46mm。同时采用TBC软件进行对比解算,自由网平差结果其平差大地坐标高程误差都在1mm以内。平面网格坐标东误差、北误差都为0,高程误差都在1mm以内。为了验证GNSS滑坡变形监测网在高程变化（沉降观测）方面的可行性,该监测网在进行GNSS静态布设的同时,利用二等水准测量技术要求对8个监测网点进行水准测量。水准监测网与GNSS监测网高程之差,最大值在BM11点是5mm。对比GNSS网基线解算与二等水准测量在每条基线上的高度增量,得到基线BM11-BM09为最大值9mm。从以上结果来看,可以将GNSS变形监测网应用在变形量在cm级的沉降观测中。（2）选用合适的基准点及基准网,监测点及监测网点对于滑坡变形监测来说,至关重要。本文结合相关实例,依据滑坡体所处的地形、地质、滑坡规模、变性特征等进行分析,通过对不同滑坡类型监测网的适用条件进行分析,从而选用合适的监测网型用于本次滑坡监测。考虑兰州东某湿陷性黄土滑坡的大小、地质条件、地形条件、发育机制、变形情况以及仪器设备等因素。在变形体外设置3个相互通视的基准点,可以利用传统的仪器进行监测,以验证三个基准点相对位置的稳定性。共设置监测点8个,蠕滑-拉裂型滑坡的后缘是重点观测区域,因此在该滑坡体的后缘部分设置监测点3个,两侧设置了2个监测点。同时考虑该滑坡体具有传递作用,在该滑坡体中部设置监测点1个,前端设置监测点2个。（3）Trimble 4D滑坡体自动化预报系统包括数据处理中心、地表位移实时监测、以太网实时数据传输三部分组成。安装有Trimble 4D Control Monitoring监测软件的数据处理中心包括软件的安装调试、GNSS软件的配置、全站仪软件的配置、以太网的配置、Excle自动下载数据库数据等组成。通过对GNSS接收机监测数据、全站仪监测数据的整理对比分析,预报滑坡体的变形趋势。利用Trimble Net R9 GNSS接收机及Trimble S9全站仪对滑坡体地表位移变形实时监测,能够实时采集滑坡体监测点的地表三维变形信息。以太网实时监测数据传输保证了数据传输的稳定性,为滑坡体的自动化监测与预报提供了通信保障。为了实现滑坡体自动化变形监测与预报,需要建立对应的滑坡体自动化监测指标。根据实际测量变形资料所建立的自动化监测指标更加具有可行性和代表性。对2019年6月30日至2020年8月30日共计427天,兰州东某湿陷性黄土滑坡体顶部及两侧山脊线变形量和变形速率的对比分析。该滑坡体顶部三个监测点平均变形速率为0.20mm/d,两侧山脊线月平均变形速率0.14mm/d,前缘三个监测点平均变形速率为0.21mm/d,以变形速率为指标确定的滑坡等级划分,得出该滑坡体变形是安全的,预报等级为1级,变形缓慢且较为稳定。
荣梦杰[10]（2019）在《滑坡监测系统的研究》文中认为滑坡是我国最频发的自然地质灾害之一,给人民的生命财产造成了巨大的损失。开展滑坡监测系统的研究,实现滑坡的预测预警,能够将滑坡造成的损失降到最低。因此,本文以高速公路黄土边坡为研究对象,设计了一套由现场监测端、本地监测端与通信子系统组成的滑坡监测系统。从滑坡监测系统的研究对象、系统结构、稳定性评价方法、预测预警模型以及硬软件设计几方面进行研究。首先,从高速公路黄土滑坡的成因、主要影响因素、发展演化过程及预警参数等几方面进行分析,确定滑坡监测系统的性能与功能。其次,利用位移切线角对边坡的稳定性进行评价,判断边坡所处的阶段,并通过位移深部曲线确定滑面位置。运用MATLAB对滑面附近传感器的位移切线角建立GM（1,1）模型并对该模型进行一阶、二阶残差修正,实现其仿真验证。接着,采用滤波、接地与屏蔽等电磁兼容技术对姿态采集模块、环境采集模块的姿态采集单元、环境采集单元、存储单元与电源单元等硬件电路以及通信子系统的硬件电路进行设计,使系统能够可靠稳定运行。然后,采用模块化结构化思想,对姿态采集模块与环境采集模块程序、存储程序等软件进行设计。采用帧同步与差错控制对通信子系统的通信协议进行研究,保证数据采集的实时性与同时性,也提高了滑坡的预测精度。最后,基于VS2012设计了人性化的上位机操作软件,实现了数据采集、存储、远程传输及预测预警等功能。在实验室搭建了小型滑坡实验平台,实现了对高速公路黄土边坡形变量、含水量与温度等信息实时、同时地采集,并对预测模型进行优化及仿真验证,结果表明,GM（1,1）二阶残差修正模型的残差更小、预测精度更高,更适合于临滑预警。实现了系统的性能与功能需求,达到对滑坡进行预测预警的目的,也具有一定的研究意义与工程实际应用价值。
二、滑坡实时跟踪预报概论（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、滑坡实时跟踪预报概论（论文提纲范文）
（2）基于北斗的滑坡监测预警系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景与意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.3 本文的主要研究内容 |
| §1.4 本文结构安排 |
| 第二章 系统需求及技术分析 |
| §2.1 系统需求分析 |
| §2.2 关键技术分析 |
| §2.2.1 北斗卫星定位技术 |
| §2.2.2 Jeecg框架技术 |
| §2.2.3 MySQL数据库技术 |
| §2.3 MyBatis简介 |
| §2.4 本章小结 |
| 第三章 滑坡地质灾害预警算法研究 |
| §3.1 预警等级划分原则 |
| §3.2 单站点双判据预警算法 |
| §3.3 多站点双判据预警算法 |
| §3.4 多源信息融合预警算法 |
| §3.4.1 形变预警指标的计算 |
| §3.4.2 传感器预警阈值的设定 |
| §3.4.3 融合预警 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 滑坡监测预警系统设计 |
| §4.1 系统总体设计 |
| §4.1.1 系统设计原则 |
| §4.1.2 系统开发流程 |
| §4.1.3 系统总体框架 |
| §4.1.4 系统的软件设计 |
| §4.2 系统功能设计 |
| §4.2.1 监测模块 |
| §4.2.2 预警模块 |
| §4.2.3 权限模块 |
| §4.2.4 监控模块 |
| §4.3 系统数据库设计 |
| §4.3.1 数据库体系结构 |
| §4.3.2 数据库表关系结构 |
| §4.3.3 数据表详细设计 |
| §4.3.4 分布式MySQL数据库集群的搭建 |
| §4.4 系统API接口设计 |
| §4.4.1 Api接口设计流程 |
| §4.4.2 Api接口检索类型 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| §5.1 系统开发环境 |
| §5.2 系统实现 |
| §5.2.1 监测模块 |
| §5.2.2 预警模块 |
| §5.2.3 权限模块 |
| §5.2.4 监控模块 |
| §5.3 系统测试 |
| §5.3.1 系统测评依据 |
| §5.3.2 系统测试环境 |
| §5.3.3 系统性能测试 |
| §5.3.4 系统功能测试 |
| §5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 工作总结 |
| §6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（3）离子型稀土矿山边坡稳定性分析与位移预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 选题的背景 |
| 1.1.3 选题的意义 |
| 1.2 国内外研究现状综述 |
| 1.2.1 国内外边坡稳定性分析研究现状 |
| 1.2.2 国内外滑坡预测模型研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 创新点 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 第二章 矿土的物理力学性质试验 |
| 2.1 矿区工程地质概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候和水文地质条件 |
| 2.1.3 矿区岩层概况和矿体特征 |
| 2.2 现场取土 |
| 2.3 矿土的基本性质测定 |
| 2.3.1 土的含水率 |
| 2.3.2 土的密度和重度 |
| 2.3.3 土的初始孔隙比 |
| 2.4 土的直剪试验 |
| 2.4.1 土的抗剪强度原理 |
| 2.4.2 试验步骤和结果 |
| 2.5 土的固结试验 |
| 2.5.1 土的泊松比 |
| 2.5.2 土的压缩模量和弹性模量 |
| 2.6 土的渗透系数测定 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 考虑降雨条件下稀土矿山边坡稳定性分析 |
| 3.1 Midas/GTS建模 |
| 3.1.1 软件介绍 |
| 3.1.2 建模流程 |
| 3.2 有限元强度折减法介绍 |
| 3.3 稀土矿山边坡建模分析 |
| 3.3.1 岩土体参数的确认 |
| 3.3.2 天然工况下边坡建模分析 |
| 3.3.3 降雨条件下边坡建模分析 |
| 3.4 计算结果对比分析 |
| 3.4.1 两种工况下边坡安全系数 |
| 3.4.2 两种工况下边坡位移比较 |
| 3.4.3 两种工况下边坡应力比较 |
| 3.4.4 两种工况下边坡应变比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 矿山采场滑坡在线监测系统 |
| 4.1 在线监测系统目的和基本功能 |
| 4.2 在线监测系统的主要内容 |
| 4.3 在线监测系统概述 |
| 4.3.1 监测方案 |
| 4.3.2 监测元器件 |
| 4.3.3 数据采集仪器 |
| 4.3.4 通讯传输 |
| 4.3.5 监控中心和数据处理中心 |
| 4.4 监测点位移监测结果分析 |
| 第五章 基于BP神经网络和遗传神经网络预测边坡位移 |
| 5.1 人工神经网络算法 |
| 5.1.1 神经网络的基本概念 |
| 5.1.2 神经网络(ANN)的发展 |
| 5.1.3 神经网络的算法描述 |
| 5.2 BP神经网络算法 |
| 5.2.1 BP神经网络的数学原理 |
| 5.2.2 BP神经网络误差的反向传播 |
| 5.2.3 BP算法的特点以及改进 |
| 5.2.4 BP神经网络的结构图 |
| 5.3 遗传优化算法 |
| 5.3.1 遗传算法的基本概念和发展 |
| 5.3.2 遗传算法的基本运算 |
| 5.3.3 遗传算法的执行过程 |
| 5.3.4 算法流程图 |
| 5.4 算法误差分析 |
| 5.5 BP神经网络算法在Matlab中程序的构建 |
| 5.5.1 神经元网络层数的确定 |
| 5.5.2 数据导入和数据处理 |
| 5.5.3 隐含层节点个数和主要函数的选取 |
| 5.5.4 神经网络其他参数的设置 |
| 5.6 GA-BP神经网络算法在Matlab中的程序构建 |
| 5.6.1 遗传算法初始化参数设置 |
| 5.6.2 轮盘赌选择法 |
| 5.6.3 两点交叉法和高斯变异法 |
| 5.7 预测结果对比分析 |
| 5.7.1 五号监测点预测结果分析 |
| 5.7.2 六号监测点预测结果分析 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 (遗传神经网络算法程序) |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 地质灾害监测设备研究现状 |
| 1.3.2 地质灾害监测系统国内外研究现状 |
| 1.3.3 地质灾害预警方法国内外研究现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 主要内容 |
| 1.5.1 一体化智能监测终端关键技术研究 |
| 1.5.2 地质灾害多参量监测预警计算关键技术研究 |
| 1.5.3 可视化系统关键技术研究 |
| 2 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统硬件监测整体方案 |
| 2.1.1 地质灾害监测预警指标及方法 |
| 2.1.2 系统监测硬件 |
| 2.1.3 监测终端技术参数 |
| 2.1.4 智能遥测终端 |
| 2.2 系统软件整体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 数据处理关键技术研究及应用 |
| 3.1 数据传输关键技术 |
| 3.2 数据同步流程 |
| 3.3 数据处理关键技术 |
| 3.2.1 监测数据分析方法 |
| 3.2.2 监测数据曲线绘制 |
| 3.2.3 监测数据曲线拟合 |
| 3.2.4 监测数据误差处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 地质灾害预警模型与方法研究及应用 |
| 4.1 阈值预警模型 |
| 4.1.1 阈值预警模型基本思路 |
| 4.1.2 阈值预警基本方法 |
| 4.1.3 案例应用 |
| 4.2 层次分析法预警模型 |
| 4.2.1 层次分析法预警基本思路 |
| 4.2.2 层次分析预警基本方法 |
| 4.2.3 层次分析预警流程 |
| 4.2.4 案例应用 |
| 4.3 基于过程跟踪的滑坡预警模型 |
| 4.3.1 过程跟踪预警基本思路 |
| 4.3.2 过程跟踪预警基本方法 |
| 4.3.3 案例应用 |
| 4.4 多模型组合预警 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 地质灾害监测预警系统设计与实现 |
| 5.1 系统总体功能与结构 |
| 5.2 系统功能模块设计 |
| 5.2.1 基础数据模块 |
| 5.2.2 数据交互模块 |
| 5.2.3 数据预警模块 |
| 5.2.4 系统管理模块 |
| 5.3 系统数据库设计 |
| 5.3.1 地质灾害监测系统数据关系模型 |
| 5.3.2 数据库表设计 |
| 5.4 系统开发环境 |
| 5.5 微服务系统实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在硕士研究生期间发表的论文及参与科研项目情况 |
| 致谢 |
（5）基于高精度测量的山体滑坡预警关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 山体滑坡形成机理和高精度测量原理相关研究 |
| 2.1 山体滑坡形成的地质学相关理论 |
| 2.1.1 滑坡的含义 |
| 2.1.2 滑坡的要素 |
| 2.1.3 产生滑坡的因素 |
| 2.2 高精度测量原理 |
| 2.2.1 GNSS测量原理 |
| 2.2.2 卫星定位和导航 |
| 2.2.3 北斗卫星导航系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 高精度测量平台总体设计 |
| 3.1 高精度测量物联网体系架构 |
| 3.2 高精度测量平台总体分析 |
| 3.2.1 用户分析 |
| 3.2.2 需求分析 |
| 3.2.3 功能分析 |
| 3.3 高精度测量平台原型设计 |
| 3.3.1 项目开发流程 |
| 3.3.2 平台需求开发流程 |
| 3.3.3 软件原型模型概要 |
| 3.3.4 软件原型工具的对比和选择 |
| 3.3.5 原型系统设计实现 |
| 3.4 高精度测量关键技术 |
| 3.4.1 高精度测量平台和数据可视化 |
| 3.4.2 滑坡实时监测和模型预警 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 高精度测量平台软件设计 |
| 4.1 高精度测量平台软件体系结构设计 |
| 4.2 高精度测量平台功能模块设计 |
| 4.2.1 工程地图模块 |
| 4.2.2 测量数据模块 |
| 4.2.3 数据解算模块 |
| 4.2.4 数据分析模块 |
| 4.2.5 运营管理模块 |
| 4.2.6 服务器管理模块 |
| 4.2.7 统计报表模块 |
| 4.3 高精度测量平台服务器端设计 |
| 4.3.1 设备连接服务器端(面向设备) |
| 4.3.2 操作设备的管理端(面向用户) |
| 4.3.3 FTP服务器系统功能 |
| 4.4 高精度测量平台测量数据 |
| 4.4.1 高精度测量平台主要数据库表设计 |
| 4.4.2 测量数据可视化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 山体滑坡预警模型研究及设计 |
| 5.1 基于阈值判别的滑坡预警模型 |
| 5.1.1 滑坡预警阈值判别的基本思路 |
| 5.1.2 基于变形的滑坡预警模型 |
| 5.2 基于过程跟踪的滑坡预警模型 |
| 5.2.1 过程跟踪滑坡预警的基本思路 |
| 5.2.2 位移——时间曲线的切线角改进方法 |
| 5.2.3 基于过程跟踪的滑坡预警模型 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 山体滑坡预警模型的案例应用 |
| 6.1 项目概述 |
| 6.1.1 滑坡区域概述 |
| 6.1.2 形变监测点位布置 |
| 6.2 滑坡预警模型与阶段判断 |
| 6.2.1 变形数据预处理 |
| 6.2.2 变形速率阈值判别预警条件 |
| 6.2.3 变形速率增量判别预警条件 |
| 6.2.4 牛首山滑坡综合模型设计 |
| 6.2.5 牛首山滑坡演化阶段判断 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）水库型滑坡复合渗流动力灾变规律与物理预测模型研究 ——以三峡库区树坪滑坡为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水库型滑坡变形特征研究现状 |
| 1.2.2 水库型滑坡破坏机理研究现状 |
| 1.2.3 滑坡预测方法及失稳判据研究现状 |
| 1.3 研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究方案与技术路线 |
| 1.4 论文的创新之处 |
| 第2章 三峡库区地质环境及堆积层滑坡基本特征 |
| 2.1 三峡库区地质环境 |
| 2.1.1 三峡库区地理概况 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 地层岩性 |
| 2.1.4 地质构造 |
| 2.2 三峡库区降雨及水库运行情况 |
| 2.2.1 三峡库区降雨时空分布规律 |
| 2.2.2 三峡库区水库库水调度与运行参数 |
| 2.3 三峡库区堆积层滑坡发育规律及基本特征 |
| 2.3.1 库区堆积层滑坡发育规律 |
| 2.3.2 堆积层滑坡的形态特征 |
| 2.3.3 堆积层滑坡形成的地质条件 |
| 2.3.4 堆积层滑坡的基本物质组成及动力破坏特征 |
| 2.4 三峡库区堆积层滑坡的动力成因及变形特点 |
| 2.4.1 堆积层滑坡动力成因 |
| 2.4.2 堆积层滑坡变形特点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水库型堆积层滑坡复合渗流及孔隙水压力分布规律研究 |
| 3.1 水库型堆积层滑坡的水作用机理 |
| 3.1.1 物理作用 |
| 3.1.2 化学作用 |
| 3.1.3 力学作用 |
| 3.2 水库型堆积层边坡稳定性影响因素分析 |
| 3.2.1 降雨对堆积层边坡稳定性的影响 |
| 3.2.2 库水位变动对堆积层边坡稳定性的影响 |
| 3.2.3 渗透性对堆积层边坡稳定性的影响 |
| 3.2.4 坡体形态要素对堆积层边坡稳定性的影响 |
| 3.3 典型水库型堆积层滑坡概化模型的建立 |
| 3.3.1 概化模型的建立依据 |
| 3.3.2 树坪滑坡概况及其概化模型 |
| 3.4 水库型堆积层滑坡复合渗流规律研究 |
| 3.4.1 渗流理论及采用的有限元分析软件介绍 |
| 3.4.2 树坪滑坡复合渗流场数值模拟研究 |
| 3.4.3 树坪滑坡复合渗流场变化规律研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 水库型滑坡复合水动力加卸载作用规律与弱化效应研究 |
| 4.1 水库型堆积层边坡下滑动力演化规律研究 |
| 4.1.1 堆积层边坡降雨动力作用规律研究 |
| 4.1.2 堆积层边坡库水动力作用规律研究 |
| 4.2 水库型滑坡复合水动力加卸载效应分析 |
| 4.2.1 库水位上升耦合降雨工况稳定性系数变化规律分析 |
| 4.2.2 库水位下降耦合降雨工况稳定性系数变化规律分析 |
| 4.3 水库型堆积层滑坡水致弱化效应研究 |
| 4.3.1 边坡岩土体物理力学参数的降雨弱化规律研究 |
| 4.3.2 库水循环涨落对边坡抗剪强度参数的弱化效应研究 |
| 4.4 水库型滑坡复合水动力加卸载与弱化效应分析与评价 |
| 4.4.1 复合水环境动力加卸载与弱化综合效应的概化模型 |
| 4.4.2 降雨及库水循环涨落工况设计 |
| 4.4.3 降雨及库水循环涨落作用下边坡渗流场分析 |
| 4.4.4 坡体分区域岩土体的抗剪强度参数设置 |
| 4.4.5 边坡稳定性与位移模拟结果分析 |
| 4.5 树坪滑坡复合水动力加卸载与弱化效应分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 堆积层滑坡复合水动力加卸载响应比物理预测模型及其应用研究 |
| 5.1 加卸载响应比参数及其基本特征 |
| 5.2 水库型滑坡水动力参数的选择与加卸载响应比预测模型建立 |
| 5.3 树坪滑坡动力因素分析与加卸载响应比预测模型有效性评价 |
| 5.3.1 树坪滑坡变形与库水位波动及降雨的关系 |
| 5.3.2 滑坡加卸载响应比评价模型及其验证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于加卸载响应比的边坡失稳判据准则与空间稳定性评价 |
| 6.1 岩土体损伤的基本理论 |
| 6.2 基于损伤力学的加卸载响应比失稳判据准则研究 |
| 6.2.1 加卸载响应比与边坡稳定性系数的定量关系分析 |
| 6.2.2 基于边坡安全系数的加卸载响应比稳定性判据准则 |
| 6.2.3 基于加卸载响应比的边坡安全系数划分标准及应用 |
| 6.3 边坡加卸载响应比稳定性判据准则特点与适用性分析 |
| 6.3.1 传统边坡稳定性系数的局限性 |
| 6.3.2 加卸载响应比预测参数的特点与适用性 |
| 6.4 基于加卸载响应比判据准则的边坡空间稳定性分析与评价 |
| 6.4.1 当前边坡失稳判据准则的特点与局限性 |
| 6.4.2 损伤力学视角下的堆积层边坡失稳破坏过程分析 |
| 6.4.3 基于加卸载响应比的坡体单元损伤空间演化规律研究 |
| 6.4.4 单元加卸载响应比作为边坡失稳破坏准则的特点 |
| 6.4.5 基于加卸载响应比的树坪边坡空间稳定性分析与评价 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 存在不足及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及科研工作 |
| 致谢 |
（7）极端天气下电网故障在线预警及风险评估技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 灾害性天气气象预报现状 |
| 1.2.2 自然灾害下电网预警方法研究现状 |
| 1.2.3 自然灾害下电网风险评估研究现状 |
| 1.3 现有研究存在的不足 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 第二章 台风灾害下考虑塑性疲劳损伤的输电塔故障在线预警 |
| 2.1 台风灾害预警的信息基础 |
| 2.2 输电塔风荷载下的倒塔损坏过程 |
| 2.3 基于台风路径预测信息的杆塔风荷预估 |
| 2.3.1 台风风场模型 |
| 2.3.2 预警启动点和风险杆塔的确定 |
| 2.3.3 短时预报下杆塔承受风速和时间的预测 |
| 2.3.4 临近预报下杆塔承受风速和时间的预测 |
| 2.3.5 微地形下的风速修正 |
| 2.4 台风灾害致输电杆塔故障概率计算 |
| 2.4.1 塑性疲劳损伤模型 |
| 2.4.2 杆塔的故障概率预测模型 |
| 2.5 输电杆塔台风灾害在线预警框架 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 风险杆塔和微地形信息 |
| 2.6.2 杆塔短临故障概率预测结果 |
| 2.6.3 台风移动过程中杆塔塑性疲劳损伤的变化 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 降雨滑坡灾害对输电杆塔故障的时-空-强在线预警 |
| 3.1 降雨灾害预警的信息基础 |
| 3.2 降雨灾害致输电杆塔故障概率计算 |
| 3.2.1 网格划分下的滑坡空间预测 |
| 3.2.2 基于气象数据信息的滑坡时间预测 |
| 3.2.2.1 有效降雨量模型的确定 |
| 3.2.2.2 坡体滑坡概率的计算 |
| 3.2.3 基于功-能关系的输电杆塔受损分析 |
| 3.2.3.1 滑坡的致灾强度 |
| 3.2.3.2 输电塔的抗灾性能 |
| 3.2.3.3 输电塔故障概率的计算 |
| 3.3 输电杆塔降雨灾害在线预警框架 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 基本信息 |
| 3.4.2 故障概率预测结果 |
| 3.4.2.1 滑坡概率 |
| 3.4.2.2 输电杆塔倒塔概率 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 台风暴雨联合作用下输电线路故障风险分析 |
| 4.1 风险评估理论基础 |
| 4.2 风险评估模型与方法 |
| 4.2.1 台风暴雨联合作用下输电线路故障概率计算 |
| 4.2.2 输电线路故障集的构建 |
| 4.2.2.1 短时预报下预想故障集的生成 |
| 4.2.2.2 临近预报下预选故障集的自适应筛选 |
| 4.2.3 最优负荷削减模型 |
| 4.3 在线风险评估流程 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 基本信息 |
| 4.4.2 台风暴雨联合作用下的输电线路故障率 |
| 4.4.3 短时预报下预想故障集和风险评估结果 |
| 4.4.4 临近预报下预选故障集和风险评估结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果 |
（8）滑坡实时监测预警系统关键技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 选题依据及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡监测预警模型研究 |
| 1.2.2 滑坡位移监测数据处理方法研究 |
| 1.2.3 数据质量评价方法研究 |
| 1.2.4 滑坡监测预警系统研究 |
| 1.2.5 混合架构在监测预警领域中的应用研究 |
| 1.3 主要存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 滑坡监测预警方法研究 |
| 1.4.2 滑坡监测预警系统关键技术研究 |
| 1.4.3 基于WebGL技术的三维数字地球的研究 |
| 1.4.4 混合架构体系的滑坡监测预警系统研究 |
| 1.5 研究路线 |
| 1.6 本论文特色及创新点 |
| 1.7 完成的主要工作 |
| 第2章 基于变形演化过程的滑坡预警技术 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 滑坡变形演化过程的一般特征 |
| 2.3 基于变形过程的滑坡预警模型 |
| 2.4 滑坡变形演化阶段自动识别 |
| 2.4.1 改进切线角自动求解方法 |
| 2.4.1.1 改进切线角模型 |
| 2.4.1.2 离散小波变换提取曲线特征 |
| 2.4.2 常见监测曲线类型与识别 |
| 2.4.2.1 平稳型(T11) |
| 2.4.2.2 稳定型(T21) |
| 2.4.2.3 震荡型(T22) |
| 2.4.2.4 递增型(T31) |
| 2.4.2.5 指数型(T32) |
| 2.4.2.6 突变型(T33) |
| 2.5 多设备联动预警机制 |
| 2.5.1 监测设备分组 |
| 2.5.2 监测设备可靠度动态评价体系TRIP |
| 2.5.3 预警结论可信度 |
| 2.5.4 联动预警案例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 滑坡监测数据自动处理方法 |
| 3.1 异常数据自动处理 |
| 3.1.1 监测数据过滤器 |
| 3.1.2 异常数据处理方法 |
| 3.1.2.1 粗差数据的处理 |
| 3.1.2.2 雨量监测数据常见问题 |
| 3.2 监测数据的拟合处理 |
| 3.2.1 移动平均法 |
| 3.2.2 最小二乘法 |
| 3.3 数据处理方法适用范围研究 |
| 3.3.1 数据消噪处理 |
| 3.3.2 仪器误差处理 |
| 3.3.3 滑坡失稳阶段的数据处理 |
| 3.4 监测数据等时间间隔处理 |
| 3.4.1 状态量数据 |
| 3.4.2 累积量数据 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 滑坡监测数据实时集成与共享技术 |
| 4.1 高可靠数据集成与共享技术 |
| 4.1.1 高级消息队列协议(AMQP) |
| 4.1.2 消息队列遥测传输(MQTT) |
| 4.1.3 高并发下的高可靠数据分发与共享 |
| 4.2 基于MQTT协议的多源异构监测数据实时集成技术 |
| 4.2.1 两种数据集成技术 |
| 4.2.1.1 基于ETL模式的批处理集成 |
| 4.2.1.2 基于MQTT协议的流处理集成 |
| 4.2.2 基于MQTT协议的数据集成体系 |
| 4.2.2.1 数据流模型 |
| 4.2.2.2 负载均衡中的会话保持 |
| 4.3 海量数据存取优化方案 |
| 4.3.1 分词技术 |
| 4.3.2 倒排索引 |
| 4.3.3 海量数据存取优化方案 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于策略的滑坡实时过程预警技术 |
| 5.1 基于策略的预警模型计算框架 |
| 5.1.1 预警计算流程 |
| 5.1.2 预警模型管理 |
| 5.1.3 通用模型计算框架研究 |
| 5.1.4 预警等级求解器的设计与实现 |
| 5.1.4.1 求解器计算流程 |
| 5.1.4.2 多线程预警技术 |
| 5.1.5 过程预警成果展示 |
| 5.2 预警的发布与解除 |
| 5.2.1 预警信息自动发布技术 |
| 5.2.2 预警信息发送规则 |
| 5.2.3 预警信息解除 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 滑坡综合数据一体化管理技术 |
| 6.1 滑坡空间数据集成体系研究 |
| 6.1.1 多源异构空间数据预处理 |
| 6.1.2 空间数据库的选择 |
| 6.1.3 空间数据服务平台 |
| 6.1.4 空间数据集成体系 |
| 6.2 基于WebGL技术的三维数字地球 |
| 6.2.1 WebGL技术 |
| 6.2.2 三维平台的选择 |
| 6.2.3 三维模型高精度集成技术 |
| 6.2.4 三维数字地球应用效果 |
| 6.3 基于国标的视频设备集成体系 |
| 6.3.1 数据传输协议 |
| 6.3.2 视频监控统一管理平台 |
| 6.3.2.1 平台架构设计 |
| 6.3.2.2 视频设备编码规则 |
| 6.3.2.3 统一视频平台的开发与应用 |
| 6.4 天-空-地一体化数据管理体系 |
| 6.4.1 空间数据 |
| 6.4.2 属性数据 |
| 6.4.3 非结构化数据 |
| 6.4.4 一体化数据管理平台 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 基于混合架构体系的滑坡实时监测预警系统 |
| 7.1 概述 |
| 7.2 需求分析 |
| 7.3 系统功能架构设计 |
| 7.4 数据结构体系 |
| 7.5 云服务基础平台设计 |
| 7.5.1 SOA与 JWT |
| 7.5.2 系统架构 |
| 7.6 混合架构体系 |
| 7.6.1 B/S架构网页端 |
| 7.6.1.1 系统演示主界面 |
| 7.6.1.2 天-空-地一体化数据管理 |
| 7.6.1.3 监测数据分析 |
| 7.6.1.4 滑坡过程预警分析 |
| 7.6.2 C/S架构客户端 |
| 7.6.2.1 演示模式 |
| 7.6.2.2 空间数据管理 |
| 7.6.2.3 监测预警信息管理 |
| 7.6.2.4 后台服务监控 |
| 7.6.3 移动端App |
| 7.6.3.1 概述 |
| 7.6.3.2 功能架构设计 |
| 7.6.3.3 移动端开发相关技术 |
| 7.6.3.4 主要功能 |
| 7.7 本章小结 |
| 第8章 系统应用案例 |
| 8.1 预警案例 |
| 8.2 预警流程时间因素分析 |
| 8.3 黑方台滑坡监测预警 |
| 8.3.1 概述 |
| 8.3.2 党川7号滑坡预警过程 |
| 8.4 兴义龙井村9组岩质滑坡监测预警 |
| 8.4.1 概述 |
| 8.4.2 监测点布置 |
| 8.4.3 系统应用 |
| 8.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录 |
| A.1 全文公式索引 |
| A.2 全文图索引 |
| A.3 全文表索引 |
（9）基于GNSS的滑坡体监测与预报（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 GNSS技术在滑坡稳定性监测的发展现状 |
| 1.2.1 GNSS系统的发展现状 |
| 1.2.2 滑坡稳定性监测技术的发展现状 |
| 1.2.3 滑坡自动化监测与预测预警技术的研究现状 |
| 1.2.4 GNSS技术应用于滑坡稳定性监测的现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 GNSS在滑坡稳定性监测中的应用 |
| 2.1 GNSS定位原理及解算模式 |
| 2.1.1 GNSS定位原理 |
| 2.1.2 GNSS定位解算模式 |
| 2.2 高精度GNSS定位 |
| 2.3 RTX星站差分系统 |
| 2.3.1 RTX工作原理 |
| 2.4 GAMIT/GLOBK解算基准点坐标 |
| 2.5 Infinity软件解算监测点坐标 |
| 2.6 TBC软件解算监测点坐标 |
| 2.7 GNSS高程测量与水准测量比较 |
| 3 滑坡GNSS监测网点布设 |
| 3.1 高精度GNSS监测网的坐标系统与参考基准 |
| 3.1.1 坐标系统 |
| 3.1.2 参考基准 |
| 3.2 滑坡GNSS监测点的布设 |
| 3.2.1 滑坡GNSS监测基准点布设原则 |
| 3.3 基于滑坡形态的监测网型 |
| 3.3.1 滑坡GNSS监测网型的确定 |
| 3.3.2 滑坡监测断面的布设原则 |
| 3.4 蠕滑-拉裂型滑坡GNSS测点布设 |
| 3.5 滑移-弯曲型滑坡GNSS测点布设 |
| 3.6 滑移-拉裂型滑坡GNSS测点布设 |
| 3.7 兰州东某滑坡GNSS基准点的布设 |
| 3.8 兰州东某滑坡GNSS监测点的布设 |
| 4 滑坡体自动化监测与预报系统设计与应用 |
| 4.1 系统总体结构 |
| 4.2 系统组成 |
| 4.2.1 监测单元 |
| 4.2.2 以太网通信单元 |
| 4.2.3 监控中心单元 |
| 4.3 系统精度检校 |
| 4.3.1 校验仪器 |
| 4.3.2 校验方法和要求 |
| 4.3.3 设备校验结果 |
| 4.4 GNSS变形监测系统设计 |
| 4.4.1 Trimble Net R9 GNSS接收机的安置 |
| 4.4.2 以太网通讯系统配置 |
| 4.5 变形监测指标的建立 |
| 4.6 滑坡体自动化预报系统的构建 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）滑坡监测系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 国内外研究与发展趋势 |
| 1.3.1 国内研究与发展趋势 |
| 1.3.2 国外研究与发展趋势 |
| 1.4 论文研究的主要内容及章节安排 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 |
| 1.4.2 论文的章节安排 |
| 2 滑坡监测系统的总体研究方案 |
| 2.1 造成高速公路黄土滑坡的因素分析 |
| 2.1.1 主要影响因素分析 |
| 2.1.2 滑坡演化阶段分析 |
| 2.1.3 滑坡预警参数分析 |
| 2.2 系统需求分析 |
| 2.2.1 性能需求 |
| 2.2.2 功能需求 |
| 2.3 总体研究方案 |
| 2.3.1 稳定性评价及预测的总体研究方案 |
| 2.3.2 硬件的总体研究方案 |
| 2.3.3 软件的总体研究方案 |
| 2.3.4 滑坡监测传感器埋设方式的研究 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速公路黄土边坡稳定性评价及预测方法研究 |
| 3.1 滑坡稳定性评价方法研究与分析 |
| 3.1.1 稳定性评价方法分析 |
| 3.1.2 预警模型研究 |
| 3.1.3 深部位移曲线分析 |
| 3.2 滑坡预测方法研究 |
| 3.2.1 常用滑坡预测方法研究 |
| 3.2.2 GM(1,1)模型分析 |
| 3.2.3 GM(1,1)模型精度检验 |
| 3.2.4 GM(1,1)模型优化 |
| 3.2.5 GM(1,1)模型仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 滑坡监测系统硬件设计 |
| 4.1 硬件方案设计 |
| 4.2 现场监测端硬件设计 |
| 4.2.1 姿态采集模块 |
| 4.2.2 环境采集模块 |
| 4.2.3 主要电路单元硬件设计 |
| 4.3 通信子系统硬件设计 |
| 4.3.1 通信方式的分析 |
| 4.3.2 通信电路设计 |
| 4.4 本地监测端硬件配置 |
| 4.5 硬件电路的研究与设计 |
| 4.5.1 电磁兼容性的研究 |
| 4.5.2 PCB设计 |
| 4.6 硬件调试 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 滑坡监测系统软件设计 |
| 5.1 软件方案设计 |
| 5.1.1 软件总体研究思路 |
| 5.1.2 软件总体实现方法 |
| 5.2 现场监测端软件设计 |
| 5.2.1 姿态采集模块 |
| 5.2.2 环境采集模块 |
| 5.2.3 存储模块 |
| 5.3 通信子系统软件设计 |
| 5.3.1 物理层 |
| 5.3.2 数据链路层 |
| 5.3.3 应用层 |
| 5.4 本地监测端软件设计 |
| 5.4.1 总体设计思路 |
| 5.4.2 可视化界面设计 |
| 5.4.3 数据管理子系统设计 |
| 5.5 软件调试 |
| 5.5.1 现场监测端软件调试 |
| 5.5.2 通信子系统软件调试 |
| 5.5.3 本地监测端软件调试 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 滑坡监测系统实验平台搭建与调试 |
| 6.1 滑坡模拟实验平台的搭建 |
| 6.2 主要模块的调试 |
| 6.2.1 通信模块 |
| 6.2.2 数据采集模块 |
| 6.2.3 数据管理模块 |
| 6.2.4 预测预警模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、滑坡实时跟踪预报概论（论文参考文献）
- [1]岩体力学发展的一些回顾与若干未解之百年问题[J]. 赵阳升. 岩石力学与工程学报, 2021(07)
- [2]基于北斗的滑坡监测预警系统设计与实现[D]. 王超峰. 桂林电子科技大学, 2021(02)
- [3]离子型稀土矿山边坡稳定性分析与位移预测模型研究[D]. 王文涛. 江西理工大学, 2021(01)
- [4]基于GIS的多参量地质灾害监测设备与系统研究[D]. 吴爱强. 四川大学, 2021(02)
- [5]基于高精度测量的山体滑坡预警关键技术研究[D]. 王东岳. 北京工业大学, 2020(06)
- [6]水库型滑坡复合渗流动力灾变规律与物理预测模型研究 ——以三峡库区树坪滑坡为例[D]. 郭璐. 青岛理工大学, 2020
- [7]极端天气下电网故障在线预警及风险评估技术研究[D]. 徐香香. 东南大学, 2020(01)
- [8]滑坡实时监测预警系统关键技术及其应用研究[D]. 何朝阳. 成都理工大学, 2020(04)
- [9]基于GNSS的滑坡体监测与预报[D]. 张霆浩. 兰州交通大学, 2020(02)
- [10]滑坡监测系统的研究[D]. 荣梦杰. 西安工业大学, 2019
标签：滑坡论文;