基于力–震–变形融合特征的锁固型三段式滑坡灾变前兆特征研究
成都理工大学等基于力–震–变形融合监测,研究反倾软弱面控制下锁固型三段式岩质滑坡的灾变前兆特征。采用现场与试验监测手段提取临滑前兆信息,识别锁固段破裂对应的力、震动与变形响应规律。成果为该类锁固型滑坡的灾变预警指标选取提供依据。
成都理工大学等基于力–震–变形融合监测,研究反倾软弱面控制下锁固型三段式岩质滑坡的灾变前兆特征。采用现场与试验监测手段提取临滑前兆信息,识别锁固段破裂对应的力、震动与变形响应规律。成果为该类锁固型滑坡的灾变预警指标选取提供依据。
基于合成孔径雷达监测数据,结合临界慢化理论提取滑坡特征、识别预警信号并预测失稳时间。研究由Juncheng Zhong等开展,成果发表于Engineering Geology第373卷。
研究在布里斯班港填海海岸基础设施中联合使用 Sentinel-1 InSAR 与 IoT-GNSS 传感器监测地层位移。该案例将卫星 InSAR 与物联网 GNSS 监测手段集成,用于填海造陆形成的基础设施场地。
研究在 Wildlife Liquefaction Array 监测不同深度区间地震波速与场地反应的时间变化。
研究利用长期预警记录与可解释人工智能,构建随滑坡响应动态调整的降雨阈值,用于山体滑坡早期预警。该方法突破传统固定阈值,使阈值能随实际预警响应变化而自适应更新。成果发表于 Engineering Geology 第 374 卷。
基于意大利阿尔卑斯与亚平宁山区长期原位监测数据,研究提出滑坡加速的降雨阈值。成果以数据驱动方法建立降雨阈值,用于识别滑坡加速的降雨条件。
研究在Gan等已报道的FA-VAG点预测骨干上增加区间预测层:迁移预训练隐状态、经PCA降维后与多步点预测融合,再由RVFLN映射为非交叉上下界,并用先验信息改进的麻雀搜索算法SG-ISSA优化输出权重。
Fugro 分拆公司 TotaLite 的 IoT 相机经 Kiwa 独立型式检验,取得 CE(欧盟无线电设备指令 2014/53/EU)、UKCA、FCC 与加拿大 IC 认证,可在欧洲、英国、美国与加拿大无监管障碍部署。
研究提出一种滑坡预警系统,采用单质心K-means与极值理论确定预警阈值。该方法通过单质心K-means对监测数据进行聚类,并基于极值理论建立阈值判据,用于滑坡早期识别。相关成果发表于 Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 第18卷第10期。
采用光纤传感器与PCA-K-means框架对预制装配式地铁车站开展力学性能评估。该研究结合光纤传感监测数据与PCA-K-means聚类分析,识别车站结构力学响应特征。成果为预制装配式地铁车站结构性能评价提供了监测与数据分析方法。
研究以神东矿区大柳塔煤矿浅埋近距离煤层中的倾斜残留煤柱为对象,采用理论分析、数值模拟、光纤监测与现场实测,研究工作面过煤柱期间围岩应力演化与矿压响应。
推荐理由:以神东大柳塔煤矿为背景,给出过残留煤柱时底板应力传递与来压规律的多手段实测结果。