基于BP神經網絡的竹溪魯灘壩滑坡穩定性分析

周迎　易武　余慶

摘要：魯灘壩滑坡位于竹溪縣新州鎮魯灘壩村。自2016年以來，魯灘壩滑坡一直處于持續變形階段，直接導致其下方部分居民房屋被破壞。本文在掌握滑坡區地質資料的基礎上，結合現場調查訪問，對魯灘壩村滑坡的地質與變形特征進行了詳細的描述;并通過BP神經網絡對滑坡進行敏感性分析得出結論，在降雨工況下該類滑坡可能發生局部圓弧形滑移破壞，發生整體或大規模滑移變形破壞的可能性較小。本研究對類似工程穩定性分析具有借鑒與指導意義。

Abstract： Lutanba landslide is located in Lutanba village， XinZhou town， ZhuXi county. Since 2016， the Lutanba landslide has been in a continuous deformation stage， directly causing the destruction of some residents' houses below it. Based on the geological data of the landslide area and the field investigation， the geological and deformation characteristics of Lutanba landslide are described in detail. Through the sensitivity analysis of the landslide by BP neural network， the conclusion is drawn that under the working condition of rainfall， this kind of landslide may occur partial circular arc slip failure， and it is less likely to occur overall or large-scale slip deformation failure. This study has reference and guiding significance for the stability analysis of similar projects.

關鍵詞：魯灘壩滑坡;變形特征;BP神經網絡;穩定性分析

Key words： Lutanba landslide;deformation features;BP neural network;stability analysis

中圖分類號：P642.22? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2019）28-0273-05

0? 引言

魯灘壩滑坡位于竹溪縣新州鎮魯灘壩村，匯灣河的右岸。自2016年以來，魯灘壩村滑坡一直處于持續變形階段，直接導致其下方部分居民房屋被破壞。本文以魯灘壩村滑坡為例，基于BP神經網絡對滑坡進行敏感性分析，建立滑坡變形和影響因素之間的映射，從而計算出各變形因素的敏感度系數，最終識別造成該滑坡變形的關鍵因素。

本文通過收集到的勘查資料和野外調查訪問，研究了滑坡的地質特征和變形特征，在此基礎上，對滑坡的影響因素及滑坡的穩定性[1]進行了探討。

1? 滑坡區地質環境條件

1.1 地形地貌

新洲鄉屬構造剝蝕中低山嶺重丘區，其海拔在276～1150m之間，地勢高低起伏較大，溝壑縱橫，地形破碎、坡陡。

滑坡所在區總體地勢為南高北低，地形坡度20°～25°，匯灣河為區內最低侵蝕基準面。滑坡平面呈舌形，地形坡度上緩下陡，中前部為居民耕地，局部經人工改造存在陡坎地形。滑坡工程地質平面圖見圖1、滑坡工程地質平面圖見圖2。

1.2 地層巖性

根據區內鉆孔揭露及地表調查，場地地層由新到老、從上至下分別為第四系滑坡堆積層（Qdel）、第四系殘坡積層（Q4el+dl）以及志留系中下統（S1-2）基巖。各巖土層的構成與特征分述如下：

1.2.1 第四系滑坡堆積層（Qdel）

含碎石粉質粘土：灰褐色，松散～稍密，稍濕，硬塑，淺部見植物根系，碎塊石成分主要為砂巖，粒徑0～1cm左右，呈次棱角狀，土石比9：1～8：2，巖芯呈短柱狀。

1.2.2 第四系殘坡積層（Q4el+dl）

含碎石粉質粘土：灰褐色～黃褐色，密實，稍濕～較濕，硬塑～可塑，碎塊石成分主要為砂巖，粒徑0～3cm左右，呈棱角狀～次棱角狀，土石比9：1～8：2，巖芯呈短柱狀。在3.5m～3.7m可見石英塊石，巖芯呈短柱狀，在13.6～14.6可見砂巖塊石，巖芯呈餅狀～短柱狀。主要分布于地表以下1.5m～15m左右。

1.2.3 志留系中下統（S1-2）基巖

砂巖： 淺灰色，很濕，強風化，巖芯呈散狀～短柱狀，底部可見短柱狀硅質砂巖。

1.3 地質構造

區域構造上，本區大地構造單元屬于秦嶺褶皺系、大巴山加里東褶皺帶，老縣—竹溪復向斜、竹溪褶皺束的東南翼，褶皺束呈北西向展布，北以竹山斷裂為界，與南秦嶺印支褶皺帶相鄰，東抵青峰斷裂，西接老縣褶皺束，南在八卦山-葛洞口一線，與平利復背斜的八角廟褶皺束為過渡關系。在鄂西北地質構造劃分中，本區歸屬于秦嶺地槽區，主要位于竹溪斷裂南側，該構造是勘查區內體系不明之構造，為一組北西—南東向展布，規模比較大的壓斷裂組成，該組斷裂是在緯向構造的基礎上加以發展，改造而成，因此斷裂部分地段與緯向構造發生重接復合，兩者難以區分[2]。但沿斷裂走向追索斜切緯向構造、斜切地層走向獨自展現。挽近時期沿斷裂時有地震活動，說明該組斷裂具長期活動的特點[3]。區內構造綱要圖見圖3。

滑坡區一帶總體屬單斜構造，地層產狀220°∠25°。巖體主要發育1組裂隙（節理），產狀為220°∠80～85°。

2? 滑坡基本特征

2.1 滑坡邊界、規模、形態特征

該滑坡前緣高程350m，后緣高程375m，相對高差25m。左側（西側）以沖溝為界，右側（東側）以凹槽地形為界，地形坡度20～25°，局部可見陡坎地形。滑坡寬約140m，縱向長約100m，面積1.08×104m2，平均厚度約為2.5m，體積為3.5×104m3，平面呈圈椅狀地貌，屬小型土質滑坡。其中，滑坡東側主要變形區（Ⅰ區）縱向長約100m，橫向寬約70m，面積0.59×104m2，平均厚度約為2.5m，體積為1.75×104m3，主滑方向38°，平面呈長舌型地貌。魯灘壩村滑坡全貌見圖4。

滑坡體的物質成分主要為含碎石粉質粘土，其中斜坡中上部陡坡地帶坡表主要為碎塊石，灰褐色，松散～稍密，稍濕，硬塑，淺部見植物根系，碎塊石成分主要為砂巖，粒徑0.2～1cm左右，呈次棱角狀，土石比9：1～8：2，巖芯呈短柱狀，厚1～2.5m。

魯灘壩村滑坡滑帶位于地表以下1.2m～2.5m，滑帶土體為粉質粘土：灰褐色～黃褐色，很濕，密實，呈軟塑狀。

魯灘壩村滑坡滑床為含碎石粉質粘土，其特征為：灰褐色～黃褐色，密實，稍濕～較濕，硬塑～可塑，碎塊石成分主要為砂巖，粒徑0.1～3cm左右，呈棱角狀～次棱角狀，土石比9：1～8：2，巖芯呈短柱狀。在3.5m～3.7m可見石英塊石，巖芯呈短柱狀，在13.6～14.6可見砂巖塊石，巖芯呈餅狀～短柱狀。

滑坡前緣處于普溪河洪水位以上地帶，滑坡不涉水。滑坡中前部分布有居民房屋及公路，人類工程活動較強烈。

2.2 滑坡變形特征

通過對魯灘壩村滑坡的宏觀地質巡查，發現該滑坡變形主要集中于滑坡東側，現對該主要變形區（Ⅰ區）變形特征作詳細闡述。主要變形情況分述如下：

①LF1：位于滑坡前緣北東側一帶，裂縫走向NW285°，長約6.5m，寬10～15cm，下錯約10cm，與滑坡主滑方向呈近垂直關系，為拉張裂縫[4]。據訪問，該裂縫于2016年8月此處修建居民房屋時首次出現，此后不斷擴大至現今狀態。裂縫局部特征圖見圖5。

②LF2：位于滑坡中部臨近Ⅰ區右邊界一帶，裂縫走向SW190°，長約10m，寬5～8cm，與滑坡主滑方向呈近平行關系，為剪切裂縫[5]。據訪問，該裂縫于2016年8月首次出現，此后不斷擴大至現今狀態。裂縫局部特征圖見圖6。

③LF3：位于滑坡中前部臨近Ⅰ區左邊界一帶，裂縫走向NW310°，長約3m，寬約2～5cm，下錯約10cm，與滑坡主滑方向呈近垂直關系，為羽狀張裂縫[6]。據訪問，該裂縫于2016年8月首次出現，此后不斷擴大至現今狀態。裂縫局部特征圖見圖7。

現場調查還發現，滑坡坡腳中部有一居民房屋變形嚴重，屋外地面可見多處鼓脹裂縫，裂縫規模較大，范圍較廣。并且，此處多數裂縫均為近期形成的新鮮裂縫，據此方知滑坡近期發生過變形破壞[7]。

根據調查結果分析認為，2016年坡腳開挖為引起滑坡產生裂縫的根本原因。隨后由于坡腳臨空，加之坡體物質結構松散，在坡體自身重力、降雨等條件的影響下，裂縫逐漸增大，同時坡體中部及滑坡后緣開始出現裂縫并隨著時間的推移逐漸增大[8]。而2017年6月，受連續強降雨的影響，已有裂縫變形加劇并伴有新的裂縫產生，致滑坡發生變形，故連續強降雨為滑坡變形加劇的主要推動因素[9]，滑坡變形的同時引起了其坡腳房屋及擋墻的變形。總之，該滑坡現已對其下方居民及其房屋構成嚴重威脅。

3? 滑坡穩定性分析

前述內容已表明，該區變形特征主要表現為地表、坡腳居民房屋及擋墻存在多處裂縫。目前該變形區處于欠穩定狀態，因此對該區采取極限平衡法計算穩定性[10]，穩定性系數應在1.00～1.05之間，為反演分析提供了條件。據此，利用2-2'剖面運用反演分析確定滑坡的巖土體物理力學參數是可行的[11]。

3.1 反演分析

3.3 計算工況及荷載

根據滑坡工程地質條件，變形影響因素等綜合分析，考慮邊坡現狀在降雨工況下的穩定性，分兩種工況進行考慮：

工況1：天然;工況2：天然+50年一遇暴雨。

3.4 計算結果及分析

計算結果得出，滑坡2-2'剖面在天然工況下穩定性系數為1.065，處于基本穩定狀態，在降雨工況穩定性系數為1.041，處于欠穩定狀態。同時魯灘壩村滑坡體穩定性具如下特性：

①目前滑坡變形區主要為其東側的Ⅰ區，該區可見較明顯的變形。②該區變形特征主要表現為地表、坡腳居民房屋及擋墻存在多處裂縫。③經計算，Ⅰ區主剖面2-2'剖面在天然工況下穩定性系數為1.065，處于基本穩定狀態，在降雨工況穩定性系數為1.041，處于欠穩定狀態。④Ⅱ區在降雨工況下可能發生局部圓弧形滑移破壞，發生整體或大規模滑移變形破壞的可能性較小。

3.5 基于BP神經網絡的滑坡穩定性敏感度分析

為了分析導致滑坡變形各個因素對滑坡穩定性的影響程度，需要建立滑坡變形和影響因素之間的映射，并根據該映射關系進行敏感度分析[12]。

BP神經網絡是模仿人腦中大量神經元互相連接、并行信息的處理方式，可以通過對一定數量數據樣本的學習可以建立自變量與因變量之間的多參數、非線性映射。通過神經網絡建立滑坡變形和影響因素之間的映射，然后從神經網絡中提取出輸入層到隱含層、隱含層到輸出層之間的權值，繼而以權積法進行各誤差因素的敏感性分析計算。BP神經網絡及算法中的變量符號見圖11。

可以根據這種映射關系求解輸入層各個因子對輸出層的影響程度，即求解輸入層各個因子的敏感度系數。權積法是一種針對于BP網絡利用輸出網絡各層之間的連接權進行敏感度系數計算的方法，第i個輸入因子xi對第j個輸出因子y的影響程度[12]（敏感度系數）Qi為

當訓練停止時，則誤差因素與測量誤差之間的非線性映射關系已建立，根據輸出網絡各神經元之間的連接權值，以公式（11）計算各輸入神經元的敏感度系數。由此，可獲得穩定性對變形因素的敏感度系數。從而確定各個因素對滑坡變形的影響程度。

4? 結語

筆者通過對魯灘壩滑坡的地質與變形特征分析，認為2016年坡腳開挖為引起滑坡產生裂縫的根本原因。隨后由于坡腳臨空，加之坡體物質結構松散，在坡體自身重力、降雨等條件的影響下，裂縫逐漸增大，同時坡體中部及滑坡后緣開始出現裂縫并隨著時間的推移逐漸增大。而2017年6月，受連續強降雨的影響，已有裂縫變形加劇并伴有新的裂縫產生，致滑坡發生變形，故連續強降雨為滑坡變形加劇的主要推動因素，滑坡變形的同時引起了其坡腳房屋及擋墻的變形。

通過BP網絡建立滑坡變形和影響因素之間的非線性函數映射，再以神經網絡各隱含層之間的權值計算各變形因素的敏感度系數，可以確定變形對滑坡穩定性的影響程度。該方法對其它類似研究具有借鑒意義。

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