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地震学是利用地震波的传播特性来研究内部结构及震动源的一门学科,在获取滑坡体物性参数、监测其变化,以及探测滑坡发育过程中的变形和微破裂等信息具有天然的优势,这些信息对于滑坡的监测、治理、以及预警至关重要.本文调研了国内外近年来地震学手段在滑坡监测中的应用,分为滑坡体结构研究、滑坡发育过程中滑坡震研究以及滑坡启动后的动态过程研究三部分,主要概括了其原理及结论.调研结果表明,结合密集台阵长时间观测,地震学方法可以有效地获取滑坡体三维结构,局部及内部的变形、破裂情况,以及滑坡发生后的动力学过程.滑坡物性参数变化和滑坡震活动性异常等可能是滑坡灾害发生前的前兆信号,能被地震学手段获取. 相似文献
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孔隙性砂岩中变形带对揭示其相关地质作用过程和工程应用具有重要的意义,而其微观结构是其相关科学与工程研究的关键点。常规的岩石微观结构分析手段对于全面解析岩石内部的微观结构具有一定的局限性,而近年发展起来的三维X射线显微成像技术可以无损地获得岩石内部微米尺度的三维精细数字化图像,是建立岩石微观结构并对其进行解析的有效手段。通过三维X射线显微镜对孔隙性砂岩中变形带扫面,建立了高分辨率三维微观结构图像,利用高密度切片图像,对其微观结构特征进行解析。根据变形带微观产出状带和颗粒破碎过程的解析,建立颗粒破碎-破碎颗粒与残余破碎颗粒重新排列-局部颗粒破碎带-弱颗粒破碎变形带-强颗粒破碎变形带-强弱颗粒破碎变形带相间排列-簇状变形带的完整时间发育序列。 相似文献
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联合近场GPS测站1-Hz运动学位移、 强震仪加速度波形和全球台站P震相波形作为约束, 以时空滑动分布约束条件和ABIC模型参数选择方法, 结合先验的滑动方向变化范围, 反演2008年汶川MS8.0地震的震源时空破裂过程, 给出了能够综合反映震源破裂过程的统一模型。 结果表明, 汶川地震总体上存在4个主要的破裂区, 最主要的一个破裂区位于震源东北40~120 km, 断层面上的最大位错量约为10 m, 主体滑动分布在2~20 km深度范围, 破裂达到地表; 第二个主体破裂区位于断层破裂带南段, 最大滑动量达到6 m; 另外2个主体滑动区位于断层破裂带北段, 但滑动破裂量小于断层南段破裂区的滑动量, 滑动破裂值最大值为4 m, 超过1 m的区域在走向上超过70 km。 反演得到的断层滑动模型的地震矩为9.5×1021 Nm, 相应的矩震级为MW7.95。 汶川地震破裂表现为单侧破裂, 起始破裂在汶川下方16 km深度, 向东北方向一致性地传播, 过程持续~120 s。 在地震发生后0~10 s内, 破裂集中在震源起始破裂区, 滑动破裂值为~1.0 m, 之后破裂向东北方向扩展, 震后20~40 s是主要的破裂时段。 在40~60 s, 破裂跨越断层南段和北段。 在80~90 s破裂最大值开始下降, 在100~110 s时, 下降为~0.5 m, 在110~120 s时, 下降为~0.1 m。 加入近场GPS测站1-Hz 波形数据与近场强震仪波形和远场长周期体波联合反演, 提高了震源破裂模型的空间分辨率, 特别是浅部滑动破裂区的分辨率, 反演的最大滑动破裂值比不用1-Hz 波形数据反演的结果增大, 表明近场1-Hz GPS波形数据对于揭示汶川地震的时空破裂过程具有重要的作用。 相似文献
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雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明:本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。 相似文献
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以陕北某湿陷性黄土大厚度挖方地基工程为研究对象,采用PS-InSAR技术对2018-10—2019-11间获取的16景TerraSAR-X卫星影像进行处理,获取了湿陷性黄土挖方区回弹变形信息,总结了大厚度挖方区时序回弹变形特征。结果表明,由于上部土体应力卸载,在开挖区域存在地基土回弹变形现象,选取的高密度PS点变形信息较好地反映了研究区的真实变形情况,回弹变形范围与开挖边界吻合,另外挖方厚度越大,土体开挖引起的回弹变形越大;在开挖完成后的1年监测时间内,回弹区变形量随时间呈线性变化,在最大开挖厚度处,产生最大回弹量为29.3 mm;此外,PS-InSAR技术监测到的变形量与实地水准结果吻合性较好,表明该技术在黄土大厚度挖方区回弹变形监测中具有较好的应用效果。 相似文献
39.
最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开,基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想,以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型,以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源,以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合,组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价,结果表明:3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果,最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升,预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
40.
为高效获取采动区长时间序列形变,监控煤炭开采对矿区铁路的影响,研究一种基于TCP-InSAR(temporarily coherent point interferometric synthetic aperture radar)的采动区铁路形变监测方法。该方法根据时间序列SAR影像间的相干性,选取临时相干点构建Delaunay三角网,并通过离群值探测去除具有相位模糊度的TCP间的弧段,最后采用最小二乘解算得到区域地表变形。实验使用2016-10~2017-04时间段内的15景Sentinel-1A数据,利用TCP-InSAR技术获得某矿区的铁路形变。结果表明,受采动影响,该时间段内铁路最大下沉值为95 mm,最大倾斜坡度为0.37‰。利用TCP-InSAR技术可实现采动区内铁路长时间的动态形变监测。 相似文献