基于勘察数据融合概率反演的空间变异堆积体坡失稳机理和灾害控制研究

Slope failures in loose colluviums, which are mostly affected by intense rainfall, are common problems in engineering projects of China. The infiltration process, deformation behavior and failure mechanism of colluvium slopes are different from the soil slopes. The main reason is that the spatial variability of colluvium slopes is significant. In previous studies, due to limited number of samples, the characterization of spatial variability for colluvium is subject to large uncertainties. Hence, the evaluation of slope stability cannot reflect the real in-situ performance. In this project, the characterization of spatial variability and the stability of randomly heterogeneous colluvium slopes will be investigated through theoretical analysis, numerical modeling, physical model tests and application to real projects. A probabilistic back analysis method for estimating parameters of spatial variability will be developed using cokriging and Markov Chain Monte Carlo simulation. The data of sampling and geophysical investigation can be integrated. A stochastic slope stability model of randomly heterogeneous colluvium slopes is developed. The infiltration and failure mechanism of randomly heterogeneous colluvium slopes will be investigated through stochastic analyses and physical model tests. An optimization method of site investigation will be proposed. The effectiveness of common remediation techniques will be investigated and some suggestions are provided. The research findings of this project will improve our understanding of colluvium landslides and provide reliable methods for slope stability and reliability analysis. This project will promote the development of geotechnical reliability and risk field and provide scientific basis and technical support for hazard prevention and control.

松散堆积体滑坡在我国工程建设中广泛涉及，与降雨密切相关，具有爆发频率高、危害大的特点，严重威胁建设发展和人民生命财产安全。堆积体坡的宏观工程特性和入渗、变形、失稳机理比一般土坡更为复杂，根本原因在于空间分布变异性显著。针对现场取样数据有限离散、空间变异性表征困难、稳定性分析难以反映实际等研究现状的不足，本项目拟采用理论研究、数值分析、模型试验和工程应用相结合的方法，通过软硬数据融合和空间变异模型参数概率反演，提出基于协克里金和马尔科夫蒙特卡罗的数据融合概率反演方法，建立基于勘察数据的堆积体坡稳定性随机分析模型，揭示空间变异堆积体坡入渗失稳机理，提出灾害防控的勘察方案优选方法和工程治理措施要点。本项目的研究将深化堆积体坡失稳机理的认识，为合理评价堆积体坡稳定性和可靠度提供了重要的理论基础和分析方法，有助于推动岩土工程可靠度和风险控制理论的发展，为灾害防控提供科学依据和技术保障。

本项目针对堆积体空间变异性显著和滑坡机理复杂等问题，开展多源勘察数据融合、土性参数空间变异性反演、非均质土坡大变形数值模拟等方面的研究。主要成果如下：（1）提出了一种针对存在趋势的岩土参数的空间变异性概率估计方法，实现了趋势项与变异函数统计参数的同步估计和不确定性量化；（2）提出了一种基于协克里金方法的多源勘察数据融合方法，可以获得非同位勘察数据的交叉变异函数，实现了土性参数空间分布的多源数据融合表征，明确了次变量信息对主变量空间分布表征的影响规律；（3）提出了监测数据和勘察数据融合的土性参数空间分布反演方法，利用监测数据同步反演向导点的土性参数和变异函数的统计参数，实现了监测数据与勘察数据的融合；（4）开展了分层土侧向加载的模型试验，研究了土层厚度、夹层位置、夹层软硬以及先验信息对分层土内摩擦角的空间分布估计的影响，通过模型试验和工程案例研究，表明了所提出方法对土性参数空间分布的估计效果；（5）开发了降雨入渗水土耦合条件下的空间变异土坡的大变形数值模拟方法，分析了随机空间变量的统计特征参数对滑裂面位置、滑距、滑体体积等的影响，研究了不同入渗条件对滑坡大变形和破坏模式的影响。在本项目资助下，项目负责人发表标注本项目的SCI收录的国际期刊论文17篇、EI收录的期刊论文3篇和国际会议论文1篇、参编会议论文集1部，授权软件著作权1项；培养博士研究生5名、硕士研究生3名。成果获得2019年教育部自然科学一等奖。论文(Zhang, L.L et al., 2018)获得国际学术期刊Georisk最佳论文奖。项目负责人2017年获国际岩土工程安全协会的青年科学家奖(GEOSNet Young Researcher Award)、2020年获国家自然科学基金杰出青年基金资助。