复杂地形边坡精细化建模及数值模拟分析.pdf

引 用 格 式:Z AN W e n b o,WAN GN i n g,Z HAN G W e n j i e,e t a l R e f i n e dM o d e l i n ga n dN u m e r i c a l S i m u l a t i o nA n a l y s i so fS l o p e i nC o m p l e xT e r r a i nC o n d i t i o n sJJ o u r n a lo fG a n s uS c i e n c e s,():昝文博,王宁,张文接,等复杂地形边坡精细化建模及数值模拟分析J甘肃科学学报,():d o i:/j c n k i i s s n 复杂地形边坡精细化建模及数值模拟分析昝文博,王宁,张文接,杨谦,赵春晨(陕西工业职业技术学院土木工程学院,陕西 咸阳 ;长安大学公路学院,陕西 西安 )摘要针对复杂地形条件下边坡稳定性分析遇到的一些问题,以关中地区白鹿塬某黄土边坡为例,基于无人机倾斜摄影测量与地面三维激光扫描数据融合构建了复杂地形高精度D EM模型,同时利用多种软件互相转换快速建立复杂边坡精细化数值模型,进一步选取凹型、凸型、凹凸型以及凸凹型种边坡进行了稳定性分析.结果表明:()经过滤波处理、I C P算法反复迭代配准的D EM模型精度可以达到m,同时结合地层分布扩展、切割建立复杂边坡精细化模型的思路是合理可行的;()天然状态下凹凸型边坡安全系数最大,凸凹型边坡安全系数最小,单一的凹型或凸型边坡安全系数介于上述两者之间,种坡型滑动面形态均接近圆弧型且安全系数大于;()种坡型对降水强度的敏感性排序为凹凸型凸型凹型凸凹型,对地震作用和坡顶堆载的敏感性排序均为凹凸型凸凹型凹型凸型.研究结果对于复杂地形边坡数值模拟分析与评估具有重要的参考价值.关键词复杂地形边坡;建模技术;数值模拟;安全系数;滑移变形中图分类号:TU 文献标志码:A文章编号:()精确的地形测量是复杂边坡稳定性分析的基础和前提,此类边坡通常高且陡,甚至已发生多次滑坡,野外勘测时一般采用特征点连线粗略绘制坡面形态,极易导致边坡几何形态不准确,难以反映出复杂边坡的真实状态,从而给边坡稳定性分析带来极大的困难 .因此,亟需建立一种高效、快速、精确的复杂边坡精细化建模及其稳定性分析方法.近年来,无人机摄影测量、地面三维激光扫描技术以其精度高、速度快、灵活性强、设备成本低等优点成为主流的测绘手段,然而单一的测量手段受局部地物遮挡导致目标点云缺失、采集信息不完整的情况十分普遍,因而通过多种测量技术互相融合以实现优势互补,构建高精度边坡D EM及数值模型,从而为复杂地形条件下的边坡稳定性分析提供了可能 .国内外众多学者针对边坡稳定性开展了大量的研究工作,如H o u等采用有限元数值方法分析了长期连续降雨条件下边坡的安全系数,得到了安全系数随着降雨时间的增加衰减速率逐渐减小最终趋于稳定的规律;L i a n g等采用G e os t u d i o软件的S l o p e/W模块和M o r g e n s t e r n P r i c e方法计算边坡的稳定性,利用S P S S软件分析了黄土边坡滑动距离的分布规律;W e s t e n等围绕复杂边坡的数字高程模型等空间数据信息探讨了滑坡敏感性、危险性和脆弱性评估有关的问题;H u a n g等 运用R AMM S软件模拟了陈家坝高速滑坡失效的运动过程,得到了该滑坡的运动特征参数;A b d u l l a等 以约旦山区某公路边坡为研究对象,使用无人机和半全局密集匹配技术识别和提取了滑坡陡坎位置,能够达到厘米级的精度.综合上述文献可知,现有边坡稳定性分析大多以二维或假三维模型为主,难以反映复杂坡面形态对边坡稳定性的影响,而无人机摄影测量、D场景重建以及数据算法的结合,为复杂边坡精细化建模提供了灵活有效的工具.鉴于此,本次研究采用无第 卷第期 年月 甘 肃 科 学 学 报J o u r n a l o fG a n s uS c i e n c e sV o l N o A u g 收稿日期:;修回日期:基金项目:陕西省教育厅科技项目(J K );陕西工业职业技术学院科研基金资助项目(Y K Z D )作者简介:昝文博(),男,陕西宝鸡人,博士研究生,讲师,研究方向为隧道及地下工程.E m a i l:z a n w b c h d e d u c n人机摄影测量与地面三维激光扫描数据融合构建复杂边坡高精度D EM及其地质力学有限元模型,进一步探讨坡面形态、降水强度、地震作用以及坡顶堆载对边坡稳定性的影响.复杂边坡精细化建模技术建立高精度数值模型是准确评估和分析复杂地形边坡稳定性的前提,研究以陕西关中地区白鹿塬某黄土边坡为例,详细介绍综合运用无人机倾斜摄影测量和三维激光扫描技术建立复杂边坡精细化模型的方法,详细流程如图所示.图复杂边坡精细化建模流程F i g R e f i n e dm o d e l i n gp r o c e s so f c o m p l e xs l o p e地形测量概况调查地点位于陕西省西安市长安区,测区面积约 m m,属于滑坡易发区.测区范围、无人机规划航线、地面三维激光扫描仪架设位置如图所示,G G 为平高像控点,详细坐标见表.具 体地形测量过程包括:()采用大疆M R T K图测区总体布置图F i g G e n e r a l l a y o u t o f t h e s u r v e ya r e a表平高像控点坐标T a b l eC o n t r o l p o i n t s c o o r d i n a t e so fp l a n ea n dv e r t i c a l i m a g e编号X/mY/mH/mG G G G G G G G G 无人机配备D G 倾斜摄影测量相机开展整体地形测绘;()采用地面激光扫描仪进行局部区域补充采集.无人机航线高度设为 m,航向和旁向重叠率分别为 和,航线规划采用“牛耕法”,覆盖整个测区范围.数据处理及分析首先对原始数据进行空间距离下采样,采样间距为m;然后通过布料模拟算法进行地面点滤波,布料分辨率为m,分类阈值为m,剔除显著离群点;最后采用I C P迭代算法进行精确匹配,经过多次反复迭代后点云间距的分布情况如图所示.由图可知,随机对比的 个点中 的点云间距小于m,最大点间距 m,融合精度完全能够满足复杂地形边坡建模的精度要求.通过影像数据处理得到的正射影像如图所示,但此影像数据模型不能用于数值模拟计算.图数据处理后点云间距分布F i g D i s t r i b u t i o no fp r o c e s s e dp o i n t s p a c i n g高精度D EM及数值模型密集点云的高程信息和平面坐标能够反映边坡第 卷昝文博等:复杂地形边坡精细化建模及数值模拟分析的真实形态,测量区域的高精度数字高程模型如图所示.图中不同颜色代表高程,提取密集点云的X、Y、Z坐标,通过M I D A S软件的曲面拟合功能建立复杂边坡表面模型,从而还原出真实边坡的形状,如图所示.图复杂地形边坡正射影像F i g O r t h o p h o t oo f c o m p l e x t e r r a i ns l o p e图高精度数字高程模型F i g H i g h p r e c i s i o nd i g i t a l e l e v a t i o nm o d e l(D EM)选取边坡表面模型的条边界线竖直向下扩展组成三维实体,再根据地层分布状况对三维实体进行切割,从而建立复杂地层的三维边坡实体模型,如图所示.图复杂地形边坡表面模型F i g S u r f a c em a po f c o m p l e xt e r r a i ns l o p e图复杂边坡三维实体模型F i g T h r e e d i m e n s i o n a l s o l i dm o d e l o f c o m p l e xs l o p e 复杂边坡数值模拟计算计算参数及工况说明数值模拟计算中黄土及红黏土均采用M o h r C o u l o m b本构模型,土体物理力学参数的取值参考关中平原白鹿塬地区工程地质勘察资料并结合附近既有滑坡区野外调查数据及岩土工程规范选定,选取的边坡土层计算参数如表所列.计算工况说明如下:复杂边坡天然工况仅考虑重力作用,重力加速表土体物理力学参数T a b l eP h y s i c a l a n dm e c h a n i c a l p a r a m e t e r so f s o i l s地层弹性模量/MP a泊松比重度/(k Nm)粘聚力/k P a内摩擦角/()Q黄土 Q黄土 Q黄土 N红黏土 度取k g/m,并以此为基础工况;降水采用在坡面添加初始水头和降水荷载进行模拟,分别考虑降水强度等级为 mm/d、mm/d、mm/d、mm/d和 mm/d;地震作用按拟静力法进行简化计算,地震动峰值加速度分别取 g、g、g和 g;坡 顶 堆 载 分 别 取 k N/m、k N/m、k N/m和 k N/m.计算模型边界条件为底面固定、侧面约束.甘 肃 科 学 学 报 年第期复杂地形边坡稳定性分析为了全面掌握复杂地形条件下边坡稳定性的变化规律,从复杂边坡实体模型中选择凹型、凸型、凹凸组合型以及凸凹组合型种代表性边坡,采用强度折减法分析不同形态边坡的稳定性.凹型、凸型、凹凸组合型以及凸凹组合型种坡面稳定性分析计算结果见图.从图可以看出:种坡型的滑动面形状均接近圆弧形且最危险滑动面均处于整个坡面中坡率最大的位置,凹型、凸型、凹凸组合型以及凸凹组合型种坡面的安全系数(F O S)依次为(稳定)、(基本稳定)、(很稳定)和(基本稳定),种坡面的最大滑移变形依次为 c m、c m、c m和 c m,其中凹凸组合型边坡安全系数最大、滑动变形最小,凸凹组合型边坡稳定安全系数最小、滑动变形最大,单一的凹型或凸型边坡稳定安全系数和滑移变形均介于上述二者之间.总体来说,种坡面稳定安全系数均大于,天然状态下边坡整体处于稳定或基本稳定状态.图种代表性边坡稳定性F i g S t a b i l i t yo f f o u r r e p r e s e n t a t i v e s l o p e s边坡稳定性影响因素分析白鹿塬地区滑坡地质调查资料及相关文献揭示,影响黄土滑坡的外部因素主要有降水条件、地震作用以及人类工程活动等 ,因此分别针对降水强度等级、地震动峰值加速度、坡顶堆载大小等开展单因素敏感性分析,计算所得边坡稳定安全系数及最大滑动距离如表所列.由表可知,随着降水强度的增加,种坡型的最大滑移变形量均不断增大,而边 坡稳定系数 则不断减小;当降水强度 从 mm/d增加到 mm/d时单一的凹型或凸型边坡安全系数显著减小,而当降水强度从 mm/d增加到 mm/d时种坡型的安全系数衰减较小,凹凸和凸凹组合型种边坡稳定系数变化始终较小.随着地震峰值加速度的增加,种坡型滑移变形不断增大而边坡稳定系数持续减小,其中凹凸和凸凹组合型种边坡稳定系数分别在 和 之间近似线性减小,单一的凹型或凸型边坡稳定系数处于 之间;种典型边坡在地震作用下的滑移变形范围分别为 c m、c m、c m和 c m,因此,从滑移变形量和边坡稳定系数两方面综合考虑凸凹型坡面受地震作用影响最显著,在强震作用下应重点关注此类边坡的灾害监测预警工作.随着坡顶堆载的增大,种坡型的滑移变形均不断增大,当地面堆载等级从 k N/m增加到 k N/m时,边坡滑移变形量匀速缓慢增大,而当坡顶堆载达到 k N/m时边坡滑移变形量迅速成倍增大;种坡型的稳定系数均随堆载等级的增加而不断减小,凸型边坡稳定系数衰减速率较小,其他种类型边坡稳定系数近似线性减小.第 卷昝文博等:复杂地形边坡精细化建模及数值模拟分析表边坡稳定性影响因素分析T a b l eA n a l y s i so f t h e f a c t o r sa f f e c t i n g s l o p e s t a b i l i t y边坡稳定影响因素凹型安全系数滑动距离凸型安全系数滑动距离凹凸型安全系数滑动距离凸凹型安全系数滑动距离降水强度等级/(mmd)地震峰值加速度坡顶堆载等级/(k Nm)g g g g 分析与讨论敏感性通常用来表征边坡稳定性对各影响因素的敏感程度,其通过分析因素变化率对稳定系数变化率的影响进行敏感性排序,能够分出主次影响因素,从而为设计方案优化和治理方案选取提供依据,使边坡的安全性、经济性以及可靠性得到保证.边坡安全系数K可看作各影响因素Fi的函数,Si表示边坡安全系数对第i个影响因素的敏感度,其计算公式为Si Ki/Ki Fi/Fi.种代表性边坡在降水、地震以及坡顶堆载作用下的敏感性系数计算结果如图所示.从图看出:凹型、凹凸和凸凹组合型种边坡对于外部作用图复杂边坡影响因素敏感性F i g S e n s i t i v i t yo f i n f l u e n c i n gf a c t o r so f c o m p l e xs l o p e的敏感性基本一致,均为坡顶堆载地震作用降水强度,而凸型边坡对种外力作用的敏感性相差不大;种坡型对降水强度的敏感性排序为凹凸型凸型凹型凸凹型,种坡型对地震作用和坡顶堆载的敏感性较为一致,排序均为凹凸型凸凹型凹型凸型,故在强震及坡顶堆载等不利条件下应重点关注凹凸及凸凹组合型复杂边坡的监测预警工作.结论通过无人机倾斜摄影测量和三维激光扫描数据融合构建了白鹿塬某黄土边坡高精度D EM模型,同时利用多种软件互相转换快速建立复杂边坡精细化数值模型,实现边坡稳定性快速、准确计算.主要结论如下:()无人机摄影测量与三维激光扫描数据经过滤波处理、I C P算法反复迭代配准的D EM模型精度可以达到m,同时结合地层分布扩展、切割建立复杂边坡精细化模型是合理可行的.()凹型、凸型、凹凸型以及凸凹型种边坡滑动面形状均接近圆弧形且最危险滑动面均处于整个坡面中坡率最大的位置;凹凸组合型边坡安全系数最大,凸凹组合型边坡稳定安全系数最小,单一的凹型或凸型边坡稳定安全系数介于上述二者之间.()随着降水强度、地震峰值加速度以及坡顶堆载的增加,种坡型的最大滑移变形量均在不断增大而边坡稳定系数则不断减小;种坡型对降水强度的敏感性排序为凹凸型凸型凹型凸凹甘 肃 科 学 学 报 年第期型,对地震作用和坡顶堆载的敏感性排序均为凹凸型凸凹型凹型凸型.参考文献:胡田飞,刘建坤复杂边坡三维地质建模技术及稳定性分析方法J防灾减灾工程学报,():李忠社,彭立志,王登元 G I S和数值模拟技术在边坡工程中的应用评述J地质灾害与环境保护,():贾曙光,金爱兵,赵怡晴无人机摄影测量在高陡边坡地质调查中的应用J岩土力学,():谭仁春,李鹏鹏,文琳,等无人机倾斜摄影的城市三维建模方法优化J测绘通报,():M c k e a nJ O b j e c t i v eL a n d s l i d eD e t e c t i o na n dS u r f a c e M o r p h o l o g yM a p p i n gU s i n gH i g h r e s o l u t i o nA i r b o r n eL a s e rA l t i m e t r yJ G e o m o r p h o l o g y,():金爱兵,陈帅军,赵安宇,等基于无人机摄影测量的露天矿边坡数值模拟J岩土力学,():H o uT i a n s h u n,D u a nX i a n g,L i uH a o y u S t u d yo nS t a b i l i t yo fE x i tS l o p eo fC h e n j i a p oT u n n e lU n d e rC o n d i t i o no fL o n g t e r m R a i n f a l lJE n v i r o n m e n t a lE a r t hS c i e n c e s,():L i a n gY a n,H eG u a n g h o n g,L i uS h u a n s h u a n,e ta lI n f l u e n c eR a n g eo fL o e s sL a n d s l i d ei nt h eS o u t h e r nJ i n g y a n gP l a t e a uB a s e do n N u m e r i c a lS i m u l a t i o na n d M a t h e m a t i c a lS t a t i s t i c sJ A r a b i a nJ o u r n a l o fG e o s c i e n c e s,():W e s t e nCJV,C a s t e l l a n o sE,K u r i a k o s eSLS p a t i a lD a t af o rL a n d s l i d eS u s c e p t i b i l i t y,H a z a r d,a n d V u l n e r a b i l i t y A s s e s s m e n t:A nO v e r v i e wJ E n g i n e e r i n gG e o l o g y,():H u a n gT a o,D i n gM i n g t a o,S HET a o,e ta l N u m e r i c a lS i m u l a t i o no f aH i g h s p e e dL a n d s l i d e i nC h e n j i a b a,B e i c h u a n,C h i n aJJ o u r n a l o fM o u n t a i nS c i e n c e,():A b d u l l aAR,H eF,A d e lM,e t a l U s i n ga nU n m a n n e dA e r i a lV e h i c l e B a s e dD i g i t a lI m a g i n gS y s t e mt oD e r i v ea DP o i n tC l o u df o rL a n d s l i d eS c a r pR e c o g n i t i o nJ R e m o t eS e n s i n g,():李宝田,刘文红白鹿塬黄土滑坡发育类型及成因机制研究J中外公路,(增刊):王佳运,张成航,高波,等陕西省特大型滑坡空间分布规律与类型划分J水土保持研究,():R e f i n e dM o d e l i n ga n dN u m e r i c a l S i m u l a t i o nA n a l y s i so fS l o p e i nC o m p l e xT e r r a i nC o n d i t i o n sZ AN W e n b o,WANGN i n g,Z HANG W e n j i e,YANGQ i a n,Z HAOC h u n c h e n(S c h o o l o fC i v i lE n g i n e e r i n g,S h a a n x iP o l y t e c h n i cI n s t i t u t e,X i a n y a n g ,C h i n a;S c h o o l o fH i g h w a y,C h a n g a nU n i v e r s i t y,X i a n ,C h i n a)A b s t r a c t A i m i n ga ts o m ep r o b l e m se n c o u n t e r e di ns l o p es t a b i l i t yf o rc o m p l e xt e r r a i n,ah i g h p r e c i s i o nD EM m o d e lw a s e s t a b l i s h e db y t h eUAVt i l t p h o t o g r a mm e t r ya n dg r o u n d t h r e e d i m e n s i o n a l l a s e r s c a n n i n gb a s e do na l o e s ss l o p e i nB a i l u y u a n,G u a n z h o n gr e g i o n M e a n w h i l e,m u l t i p l es o f t w a r e sw e r eu s e dt oe s t a b l i s ht h er e f i n e dn u m e r i c a lm o d e lo fc o m p l e xs l o p e,a n dt h ec o n c a v e,c o n v e x,c o n c a v e c o n v e xa n dc o n v e x c o n c a v es l o p e sw e r e f u r t h e r c h o s e n f o r s t a b i l i t ya n a l y s i s T h e r e s u l t s s h o wt h a t:()A f t e r f i l t e r i n ga n d i t e r a t i v er e g i s t r a t i o no f I C Pa l g o r i t h mr e p e a t e d l y,t h ea c c u r a c yo fD EM m o d e l c a nr e a c h ma n d i t i s f e a s i b l et oe s t a b l i s ha r e f i n e dm o d e l o f c o m p l e xs l o p e c o m b i n e dw i t hs t r a t u md i s t r i b u t i o nb ye x p a n d i n ga n dc u t t i n g()U n d e rn a t u r a l c o n d i t i o n s,t h es a f e t yf a c t o ro f c o n c a v e c o n v e xc o m b i n e ds l o p e i s t h e l a r g e s t a n dt h a to fc o n v e x c o n c a v ec o m b i n e ds l o p e i st h es m a l l e s t T h es a f e t yf a c t o ro fs i n g l ec o n c a v eo rc o n v e xs l o p ei sb e t w e e nt h ea b o v e t w op a t t e r n s T h e s l i d i n gs u r f a c e s o f t h e f o u r t y p i c a l s l o p e s a r e c l o s e t o c i r c u l a r a r c a n d t h es a f e t yf a c t o r sa r eg r e a t e r t h a n()T h es e n s i t i v i t yo f f o u r r e p r e s e n t a t i v es l o p e s t or a i n f a l l i n t e n s i t y i sc o n c a v e c o n v e x c o n v e x c o n c a v e c o n v e x c o n c a v e,a n dt h es e n s i t i v i t yt os e i s m i ca c t i o na n ds u r c h a r g eo nt h e t o po f t h es l o p e i sc o n c a v e c o n v e x c o n v e x c o n c a v e c o n c a v e c o n v e x T h e r e s e a r c hr e s u l t sh a v eg r e a tv a l u e f o r t h ea n a l y s i sa n de v a l u a t i o no fn u m e r i c a l s i m u l a t i o n i nc o m p l e xt e r r a i ns l o p e K e yw o r d s C o m p l e xt e r r a i ns l o p e;M o d e l i n gt e c h n i q u e;N u m e r i c a l s i m u l a t i o n;S a f e t yf a c t o r;S l i pd e f o r m a t i o n(本文责编:毛鸿艳)第 卷昝文博等:复杂地形边坡精细化建模及数值模拟分析