本系统旨在实现复杂边坡的三维可视化建模与智能监测,涵盖感应件、云端服务器和个人终端。系统利用云端服务器的模拟分析单元,精准识别滑坡灾害风险点。感应件负责数据采集,云端服务器进行数据处理与风险评估,个人终端则用于实时监测与预警。
背景技术
边坡工程分为人工边坡与自然边坡。其中,人工边坡包括公路、铁路路基、水利工程岸坡、渠道边坡、深基坑边坡以及露天矿场边坡等,自然边坡包括自然形成的山坡和江河湖海的岸坡。边坡构成复杂多变,包括土质边坡、岩质边坡、岩-土二元边坡、工程渣土及固体废弃物等,地震、降雨和地表水的冲刷、浸泡,河流等地表水体流动自然活动对斜坡坡脚的不断冲刷都可能诱发边坡滑坡,另外,不合理的如开挖坡脚、坡体上部堆载、爆破、水库蓄泄水等人类工程活动也可能诱发边坡滑坡。
边坡滑坡发生一般非常突然,往往来不及反应,很容易造成非常严重的人员伤亡和财产损失。为此,需要进行滑坡监测,预测滑坡趋势,减少次生地质灾害发生。边坡滑坡的有效监测较为困难,这主要是由于边坡所在区域往往水文地质条件复杂恶劣,边坡主体材质构成复杂,边坡内部风险点隐蔽性强等原因造成的。传统的人工测量方法,自动化程度低、劳动量大,并且难以实现长时间的实时测量;新出现的三维地质建模预测滑坡的方法,三维地质建模存在边坡稳定性机理不明确、不同诱因敏感性分析不到位、监测不连续等问题。针对复杂边坡的滑坡问题,目前缺少结合三维建模数值分析和持续精确精测滑坡趋势进行监测的系统及方法。
实现思路