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地科学院教师薛阳博士在中科院一区TOP期刊《Computers and Geotechnics》上发表论文构建了一种基于贝叶斯—随机场—神经网络方法的库岸滑坡随机场参数反演框架

时间:2024-11-11   来源:    访问量:

地科学院地质系教师薛阳博士主要研究兴趣为滑坡稳定性评价、灾害机理分析和岩土不确定性量化。以第一作者身份在计算机岩土领域顶级期刊《Computers and Geotechnics》(平均影响因子5.7,JCR分区1区)上发表题为“Probabilistic back analysis of reservoir landslide considering hydro-mechanical coupled observations”的论文。本项研究得到了国家自然科学基金项目、西藏自治区科技项目和青海省科技项目的资助。

精确评估统计参数以描述岩土体空间变异性是边坡稳定性概率分析中的一项挑战。概率反演分析是一种有效可靠的技术,它为利用观测数据反演土体参数提供了一种合理的途径。然而,以往用于边坡稳定性分析的参数反演研究很少考虑库岸滑坡的水力耦合特性。本研究提出了一种考虑综合水力参数空间变异性的贝叶斯框架(图1),利用地下水位和地面位移的实地监测数据对库岸滑坡进行随机场参数反演分析。在此框架内,采用亚塑性本构模型来描述库岸滑坡的“阶跃型”变形。以位于三峡库区库岸滑坡为例(图2),通过对空间变异参数的反演分析和滑坡概率稳定性分析,验证了所提出的框架。

图 1 库岸滑坡参数反演流程图

图2 库岸滑坡三维平面图

图3 滑坡地下水位和地面位移模拟结果

图4 论文首页

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