高陡巖質邊坡防治等級劃分方法

摘 要：為有效掌握高陡巖質邊坡的防治等級，結合邊坡現狀特征，以邊坡變形數據為基礎，在開展變形數據去噪分解處理基礎上，通過位移判據、速率判據進行邊坡防治等級的綜合劃分。結果表明，在邊坡防治等級劃分過程中，二類判據的評價結果存在一定差異，按不利原則，建議強變形區及其附近周邊按Ⅳ級進行防治，其余位置可按Ⅱ級～Ⅲ級進行防治。結合邊坡防治等級分析結果，得出需重點開展強變形區及其附近周邊的防治處理，待其治理穩定后再進行后續施工，其余位置可在適當防治或加強監測頻率基礎上進行施工，以期為工程施工奠定理論依據。

關鍵詞：圖像處理技術；智慧公路；圖像增強；圖像校正；異常目標檢測

中圖分類號：TP317.4；O347"""""""""""""""""""""" 文獻標識碼：A""""""""""""""""""""" 文章編號：1001-5922（2024）07-0161-04

Classification method of prevention and control levels

for high and steep rock slopes

LI Ruipeng

（The Fourth Geological Exploration Institute Co.，Ltd.，Zhengzhou 450000，China）

Abstract： In order to effectively grasp the prevention and control level of high and steep rock slopes， combined with the current characteristics of slopes， based on slope deformation data， and on the basis of carrying out deformation data denoising and decomposition processing， the comprehensive classification of slope prevention and control levels was carried out through displacement and rate criteria. The analysis results showed that there was a certain difference in the evaluation results of the two criteria in the classification of slope prevention and control levels. According to the unfavorable principle， it was recommended to prevent and control the strong deformation area and its surrounding areas according to level IV， while other locations could be prevented and controlled according to level II?III. Combined with the results of the" slope prevention and control levels， it was concluded that it was necessary to focus on the prevention and control of strong deformation areas and their surrounding areas. Subsequent construction could only be carried out after their treatment was stable. Other locations could be constructed on the basis of appropriate prevention and control or strengthened monitoring frequency， in order to lay a theoretical basis for engineering construction.

Key words： rock slope；denoising decomposition；displacement criterion；rate criterion

一般來說，邊坡變形可作為其穩定性反映依據之一，進而從變形角度構建邊坡防治等級劃分是可行的。在邊坡變形監測過程中，受多種不確定因素影響，變形數據中會含有一定的噪聲信息［1］，為保證分析結果的準確性，先開展邊坡變形數據的去噪分解處理是十分必要的。同時，在巖土變形領域，一般通過累計變形和變形速率構建預警體系，因此，從此2方面入手，構建位移判據、速率判據開展邊坡防治等級劃分，以期為工程實際奠定一定理論基礎。

1"" 基本原理與模型構建

以高陡巖質邊坡為工程背景，結合邊坡變形監測數據，在進行去噪處理基礎上，通過位移判據、速率判據開展邊坡防治等級劃分，作為邊坡防治處理的理論補充。

考慮到邊坡變形是其穩定狀態的直觀體現，因此，以其為基礎開展邊坡防治等級劃分亦是可行的。在邊坡防治等級劃分過程中，考慮到監測過程可能存在不確定因素影響，致使其變形數據含有一定噪聲信息，為保證邊坡變形數據的準確性，有必要先對數據進行去噪處理。累計變形、變形速率均可作為巖土變形領域的預警指標［2］，因此，將邊坡防治等級劃分判據確定為位移判據和速率判據。

1.1"" 去噪分解模型

由于經驗模態分解（EMD）的數據分解能力較強，提出以其為基礎，構建邊坡變形數據的去噪分解模型；據EMD原理，將其分解函數表示為：

[yt=i=1mct-i+εt-m]""""""""""""""""""" （1）

式中：[ct-i]為固態變形量，代表邊坡變形的真實分量；m為固態變形量的個數；[εt-m]為噪聲余量，代表邊坡變形的噪聲分量。

據EMD使用經驗，其應用過程仍存在一定不足，如式（1）處理過程易出現模態混疊問題和固態變形量的累積問題。為克服模態混疊問題，提出將白噪聲添加至邊坡變形數據中，構建出集合經驗模態分解，即構建互補式集合經驗模態分解［3］；顧及固態變形量可能存在的累積問題，再進一步提出通過固態變形量的頻率、幅值參數重構來提升去噪分解效果，即構建出改良的互補式集合經驗模態（MCE-EMD）。

結合文獻［14］～文獻［16］，提出利用降噪誤差比（dnSNR）作為去噪分解效果評價指標：

[dnSNR=10×lg（PsPg）]""""""""""""""""""""""" （2）

式中：[Ps]為原始變形序列的功率；[Pg]為去噪處理后變形序列的功率。一般來說，dnSNR值越小，說明變形需的去噪分解效果越優。

通過MCE-EMD將邊坡變形數據分解為真實分量和噪聲分量，并將對應監測點的真實分量作為后續位移判據、速率判據的數據來源。

1.2"" 位移判據模型

若邊坡累計變形越大，其對應穩定性相對越弱，且其現有變形值越近接極限變形值，那么其失穩可能越大，因此，可提出以現有變形值和極限變形值構建位移判據評價指標（Fr）：

[Fr=St/Sc]""""""""""""""""""""""""""""""""" （3）

式中：[St]為現有變形值；[Sc]為極限變形值。

據式（3）構建原理，[Fr]值越大，其對應穩定性相對越差，對應防治等級應越高，且欲計算得到[Fr]值，需先計算極限變形值[Sc]。結合相關研究成果，雙曲線模型可作為[Sc]值的求解方法［7］，其計算公式為：

[yl=t/（a+bt）]""""""""""""""""""""""""""" （4）

式中：[yl]為變形擬合值；t為時間參數；a、b為擬合常數。

當時間參數t趨近于無窮大時，[yl]趨近于極值1/b，其即為[Sc]值。

1.3"" 速率判據模型

在速率判據構建過程中，若變形速率后續具減小趨勢，那么其變形后續趨于穩定，其對應邊坡穩定性會維持現狀，甚至趨于有利；反之，若變形速率后續具增加趨勢，其防治等級應越高。

一般來說，邊坡變形速率具減小、波動性強等特征，難以通過預測或極限值等手段進行判據構建；由于非趨勢波動分析方法（DFA）能有效評價變形序列的發展趨勢。因此，可通過其構建速率判據。

據原理可計算得到標度指數（a），并通過標度指數即可評價邊坡變形速率的發展趨勢［8?9］，判據為：

（1）若a值小于0.5，邊坡變形速率具減小趨勢；

（2）若a值等于0.5，無法判斷邊坡變形速率的發展趨勢；

（3）若a值大于0.5，邊坡變形速率具增加趨勢。

當a值與0.5間的距離值d越大，其變形趨勢程度越強，即可以d值開展邊坡變形速率的趨勢等級劃分，其劃分依據見表1。

1.4"" 邊坡等級劃分標準

結合評價指標Fr和評價指標a將邊坡防治等級標準設定如表2所示。

2"" 實例分析

邊坡平面近似呈“扇形”形態，發育邊界主要為邊坡開挖范圍，縱向長度約140 m，橫向寬度介于50～210 m，平面面積約16 000 m2。

為定量掌握邊坡變形特征，在邊坡上布設了9個監測點，其中，5個監測點用于監測邊坡邊界周邊的變形特征；4個監測點用于監測強變形區的變形特征。經統計，得到9個監測點的累計變形量如表3所示。

由表3可知， 邊坡周邊變形值為6.19～10.25 mm，平均值為8.20 mm；強變形區變形值為13.28 ～18.15 mm，平均值為15.63 mm。對比而言，強變形明顯大于邊坡周邊變形。

3"" 變形防治等級劃分結果與討論

3.1"" 數據去噪分解結果

對9個監測點的變形數據均進行去噪分解處理，考慮到MCE-EMD具多階段優化處理特征，因此，提出對EMD、E-EMD、CE-EMD及MCE-EMD均進行去噪分解處理，得其dnSNR值依次為35.88、28.62、24.85及21.37，具逐步減小趨勢，證明通過多階段優化處理能有效提高去噪分解效果。說明MCE-EMD能滿足邊坡數據處理。

3.2"" 防治等級劃分結果

在邊坡變形數據去噪分解處理基礎上，以其真實分量作為防治等級劃分的數據來源，并以位移判據和速率判據進行邊坡防治等級劃分。

3.2.1"" 位移判據的結果

經計算統計，得到位移判據的結果如表4所示。

由表4可知，在位移判據計算過程中，各監測點的擬合度均較接近于1，說明其擬合過程較優，求得的極限變形值具有較高的可信度。且各監測點的極限變形值存在不同，側面也驗證了位移判據構建思路的合理性。結合現有變形值，計算得到邊坡周邊監測點的Fr值介于0.724～0.913，平均值為0.814，防治等級為Ⅱ～Ⅳ級；強變形區監測點的Fr值介于0.892～0.952，平均值為0.925，防治等級為Ⅲ～Ⅳ級。

按照Fr值計算結果，將位移判據條件下的防治必要性排序由強至弱排序依次為：JC6、JC12、JC10、JC3、JC13、JC4、JC2、JC14、JC15。

3.2.2"" 速率判據的結果

利用DFA計算得到各監測點在速率判據條件下的結果如表5所示。

由表5可知，各監測點R值變化為0.929～0.967，也較接近于1，說明a指數的計算結果具有較高的可信度；在相關性評價方面，J14和J15監測點的變形速率具負相關特征，其余監測點均具正相關特征。根據a指數判定，邊坡周邊監測點的趨勢等級為1級，其中，J14和J15監測點的變形速率還具較小趨勢，即其防治等級為Ⅰ～Ⅱ級；強變形區監測點的趨勢等級介于1～3級，其防治等級為Ⅱ～Ⅳ級。

按照a指數計算結果，將速率判據條件下的防治必要性排序由強至弱排序依次為：JC10、JC13、JC6、JC12、JC4、JC3、JC2、JC15、JC14。

3.2.3"" 防治等級綜合評價

以位移判據結果和速率判據結果開展邊坡防治等級綜合評價，結果見表6。

由表6可知，對比而言，強變形區的防治等級明顯更高，也是與前述現場調查成果一致；在相應監測點處，JC10監測點在2類判據條件下的防治等級一致，J13監測點速率判據的防治等級相對更高，其余監測點位移判據的防治等級均是大于速率判據的防治等級。因此，一般來說，位移判據的防治等級一般略高。

綜上，邊坡周邊防治等級介于Ⅱ～Ⅳ級，強變形區防治等級為Ⅳ級，且結合監測點所處位移，建議強變形區及其附近周邊按Ⅳ級進行防治，其余位置可按Ⅱ～Ⅲ級進行防治。

4"" 結語

（1）邊坡現狀較為陡峻，其量化變形值雖較小，但鑒于其屬巖質邊坡，其變形量對邊坡威脅性已較高，加之地表變形變形特征顯著，因此，開展邊坡穩定性評價及防治等級劃分顯得格外重要；

（2）在邊坡穩定性評價結果中，邊坡不同位置處的穩定性差異明顯，局部具較優的穩定性，但局部亦存在較大的失穩風險，主要表現為強變形區具較弱的穩定性；

（3）2類判據在邊坡防治等級評價中的效果存在一定差異，按不利原則，建議強變形區及其附近周邊按Ⅳ級進行防治，其余位置可按Ⅱ～Ⅲ級進行防治，即需重點開展強變形區及其附近周邊的防治處理。

【參考文獻】

［1］""" 蔣桂梅，李常茂，任慶國.隧道洞口邊坡變形的多階段遞進預測研究［J］.隧道建設（中英文），2018，38（10）：1660?1666.

［2］""" 李春陽，賈升安，段順榮.黃河深切區巨型老滑坡的穩定性評價及后續預警研究［J］.西北師范大學學報（自然科學版），2023，59（3）：119?125.

［3］""" 代長生.基于變形數據分解處理的基坑危險性潛勢分級研究［J］.地質與勘探，2022，58（6）：1271?1280.

［4］""" 郝付軍.運營橋梁的變形程度評價和預測分析［J］.噪聲與振動控制，2022，42（4）：121?126.

［5］""" 岳聰，王利，王智偉， 等. 基于S-變換的GNSS滑坡變形監測數據信息提取與抑噪 ［J］. 大地測量與地球動力學， 2020， 40 （4）： 335?339.

［6］" ""甘若，陳天偉，鄭旭東， 等. 改進小波閾值函數在變形監測數據去噪中的應用 ［J］. 桂林理工大學學報， 2020， 40 （1）： 150?155.

［7］""" 鞠興華，劉禹陽.基于多元信息融合的基坑預警分級研究［J］.水利水電技術（中英文），2021，52（1）：129?136.

［8］""" 田倩，吳健，趙東. 基于神經網絡和多標度特征分析的古滑坡變形預測及趨勢評價 ［J］. 大地測量與地球動力學， 2022， 42 （10）： 1056?1062.

［9］""" 周蘭庭，柳志坤. 大壩變形實測數據的多重分形特征解析方法 ［J］. 水利水電科技進展， 2021， 41 （6）： 18?24.