一种考虑土体饱和度的动态雨量监测预警装置及方法

    公开(公告)号:CN120010025A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510184565.8

    申请日:2025-02-19

    Abstract: 本发明涉及地质灾害防治技术领域,公开了一种考虑土体饱和度的动态雨量监测预警装置及方法,包括电性连接的饱和度监测前端总成、饱和度计算总成、风机、雨量监测模块、声光预警模块和供电模块以及通风管和立杆;饱和度监测前端总成包括装土筒;装土筒内安装有钢丝网和闸门;闸门连接并受控于闸门开合自动控制器;闸门左右两部分拼合开有一个圆孔;通风管的出风口端通过闸门的圆孔插入装土筒内,另一端连接风机;饱和度计算总成连接在通风管上且位于风机下方;通风管壁上开有溢风口。通过监测全土层深度范围内的土体饱和度,考虑土体渗透性能,计算实现降雨预警阈值的动态更新,实现滑坡、坡面流等地质灾害降雨的科学、动态预警,提高预警精准性。

    一种大型滑坡岩土体内部应力监测装置及方法

    公开(公告)号:CN114674475B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202210236196.9

    申请日:2022-03-11

    Abstract: 该发明涉及地质灾害监测预警技术领域,尤其涉及一种大型滑坡岩土体内部应力监测装置及方法。包括传感器缸体,所述传感器缸体的内部开设有空腔,所述空腔的侧壁上设有至少2组压力传递杆件,所述压力传递杆件与空腔的侧壁滑动连接,所述压力传递杆件的一端位于传感器缸体外侧,另一端位于空腔的内部,所述空腔的内部设有气囊,所述气囊的一端设有与之连通的高压气管,所述高压气管从传感器缸体内设置的高压气管通道引出,所述高压气管引出传感器缸体外侧的一端上设有三通阀,所述三通阀的一端与高压气管连接,另一端设置有气压采集组件。本技术方案用以解决现有技术中的应力监测方式所测得的应力与岩土内部实际应力存在较大(56)对比文件彭凯贝.深孔原位直剪测试仪及集成传感构件研究《.中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2017,第43-56,123-125页.

    一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法

    公开(公告)号:CN118133902A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202311863146.4

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法包括以下步骤:1)构建通用的线性层和非线性层;2)构建功能块1、功能块2、功能块3;3)获取与滑坡位移对应的时间序列数据x作为功能块1的输入数据x1,并输入至功能块1中,得到输出回测值#imgabs0#和滑坡位移预测值#imgabs1#4)将输入数据x1与输出回测值#imgabs2#残差作为功能块2的输入数据x2,并输入至功能块2中,得到输出回测值#imgabs3#和滑坡位移预测值#imgabs4#5)将输入数据x2与输出回测值#imgabs5#残差作为功能块3的输入数据x2,并输入至功能块3中,得到滑坡位移预测值#imgabs6#6)对不同功能块的滑坡位移预测进行整合,得到最终的滑坡位移预测结果。本发明提高了库区滑坡位移预测的精度。

    一种滑坡面域离散监测设备异常监测数据排除方法

    公开(公告)号:CN118111371A

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202410297026.0

    申请日:2024-03-15

    Abstract: 本发明涉及地质灾害防治技术领域,具体涉及一种滑坡面域离散监测设备异常监测数据排除方法,包括:按等边正方形划分栅格对监测滑坡体对象的面域进行划分;将栅格按照设定顺序设置编号,并在栅格内布置位移监测传感器设备;栅格与坡体面域进行集合运算,判断计算结果并赋予属性值;按照属性值进行分类;根据位移传感器设备实时采集到的位移数据,计算每个传感器设备的改进切线角数值;根据滑坡切线角变形阶段等级,对当前传感器进行分类;将赋予变形阶段等级状态的传感器设备进行空间连续性测试;完成位移监测设备异常监测数据排查。本发明能够及时准确发现对应的异常设备,有效剔除错误预警信息。

    一种基于加速变形阶段完成率的滑坡预警方法

    公开(公告)号:CN115457736B

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202210880204.3

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于加速变形阶段完成率的滑坡预警方法,包括以下步骤:1)对样本库中的滑坡累计位移‑时间曲线进行初始变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段划分;2)提取等速变形阶段平均速率、加速变形阶段每个时刻的改进切线角α和加速变形阶段完成率CP;3)使用粒子群优化BP神经网络算法构建、α和CP之间的关系模型;4)提取新样本滑坡累计位移‑时间曲线中的、α,并代入步骤3)中的关系模型中,实时预测新样本的加速变形阶段完成率CP′;5)将实时预测的加速变形阶段完成率CP′与预先设置的预警阈值进行对比,若满足要求,进行滑坡预警。本发明随着滑坡累计位移‑时间曲线样本数据库增加,滑坡预警精准度会逐渐提高。

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