基于高光谱-数字耦合钻孔成像技术的地质强度评价方法

    公开(公告)号:CN119832324A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411918314.X

    申请日:2024-12-24

    Abstract: 本发明提供基于高光谱‑数字耦合钻孔成像技术的地质强度评价方法,包括:获取待测碳酸岩岩心的高光谱照片和钻孔图像,对所述高光谱照片预处理,得到预处理高光谱图像;获取矿物光谱库,将所述预处理高光谱图像和所述矿物光谱库匹配,得到矿物类别信息;根据所述钻孔图像得到岩体完整性指数;根据所述预处理高光谱图像得到碳酸盐矿物含量,根据所述碳酸盐矿物含量和所述矿物类别信息计算强度折减系数;根据所述强度折减系数和所述岩体完整性指数计算地质强度指标;根据所述地质强度指标对河岸边坡碳酸盐岩地质强度进行评价。本发明能够规避传统GSI评价方法的不足,降低了边坡岩体失稳的风险,评估精度高,为地质灾害的预防和治理提供数据支撑。

    一种基于高光谱的岩石矿物识别和分类方法

    公开(公告)号:CN118212450A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410315353.4

    申请日:2024-03-19

    Abstract: 本发明涉及地基监测领域,公开了一种基于高光谱的岩石矿物识别和分类方法,包括:设置监测站点和设备;采集高光谱图像信息和获取电磁波谱;获取处理像素图像;对高光谱数据进行样本识别和样本选择,分析光谱特征并存储入库;使用光谱分拣和空间分拣分别控制光谱波段和像素数;图像反射率校准和对监测传感器校准;对高光谱图像数据校正,将光谱图像转换为反射率图像,并进行平滑处理;反射率图像叠加和可视化处理;使用非线性支持向量机,建立地基分析模型,并训练和优化;验证分类训练样品的有效性,并进行岩石分类识别。本方法在库岸测绘过程中高效、有效,能突出潜在的重要位置,有助于预测库岸上可能的地貌变化和安全威胁。

    一种大型滑坡岩土体内部应力监测装置及方法

    公开(公告)号:CN114674475B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202210236196.9

    申请日:2022-03-11

    Abstract: 该发明涉及地质灾害监测预警技术领域,尤其涉及一种大型滑坡岩土体内部应力监测装置及方法。包括传感器缸体,所述传感器缸体的内部开设有空腔,所述空腔的侧壁上设有至少2组压力传递杆件,所述压力传递杆件与空腔的侧壁滑动连接,所述压力传递杆件的一端位于传感器缸体外侧,另一端位于空腔的内部,所述空腔的内部设有气囊,所述气囊的一端设有与之连通的高压气管,所述高压气管从传感器缸体内设置的高压气管通道引出,所述高压气管引出传感器缸体外侧的一端上设有三通阀,所述三通阀的一端与高压气管连接,另一端设置有气压采集组件。本技术方案用以解决现有技术中的应力监测方式所测得的应力与岩土内部实际应力存在较大(56)对比文件彭凯贝.深孔原位直剪测试仪及集成传感构件研究《.中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》.2017,第43-56,123-125页.

    一种基于多源监测数据的滑坡稳定性智能动态预测方法

    公开(公告)号:CN115526108A

    公开(公告)日:2022-12-27

    申请号:CN202211241465.7

    申请日:2022-10-11

    Abstract: 本发明涉及地质灾害防治方法领域,具体涉及一种基于多源监测数据的滑坡稳定性智能动态预测方法,获取地质背景条件、物理学参数和历史监测数据,基于获取的数据通过数值模拟手段建立数值模型;设定滑坡数值模拟过程的边界条件进行数值分析计算,得到目标滑坡隐患点历史的渗流场和应力场的变化,并结合滑坡稳定性计算方法计算获得目标滑坡隐患点不同时间阶段的稳定系数;形成供输入机器学习模型进行训练和验证的数据集,对基础机器学习模型进行训练、验证和测试,生成训练集和测试集;选取得到集成学习的基学习器,并得到性能最优的学习堆叠模型,进行稳定系数获取。本发明实现了滑坡稳定性实时、高效、准确的预测,为滑坡灾害防治提供支撑。

    一种基于序贯评估法的区域滑坡灾害预警方法

    公开(公告)号:CN115359629A

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202211008519.5

    申请日:2022-08-22

    Abstract: 本发明实施例涉及滑坡灾害预警领域,公开了一种基于序贯评估法的区域滑坡灾害预警方法,该方法包括:S1:设置滑坡预警级别;S2:统计预测区域内降雨数据和滑坡灾害数据;S3:利用统计法对该预测区域进行评估,获取该预测区域的第一预警级别;S4:若该预测区域的第一预警级别阈值满足预设的预警级别阈值,则采用物理法对该预测区域的危险区域进行评估,获取该预测区域的危险区域的第二预警级别;S5:将第一预警级别与第二级预警级别预取进行耦合,获取预测区域的滑坡预警等级图。本发明基于统计和物理危害性评估方法的顺序应用,结合了两种互补方法的优点,增强了预警结果的空间识别能力和时间适用性,提高了滑坡灾害预警的可靠性和简便性。

    一种基于数据模型的浅层滑坡易感性评估方法

    公开(公告)号:CN114818547A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210657462.5

    申请日:2022-06-10

    Abstract: 本发明涉及滑坡灾害预测领域,公开了一种基于数据模型的浅层滑坡易感性评估方法。本发明通过分别模拟破坏和滑动区域进行了浅层滑坡易感性评估,使用逻辑回归(LR)评估浅层滑动破坏,LR还具有允许对具有异常分布的变量进行积分的优势。此外,LR对诱发因素的条件依赖性不敏感,这可能导致高估空间概率值。对于滑动评估,提出了一个简单的CA模型。本发明的主要目的是构建最终的浅滑坡敏感性图,包括失效和跳动区域。最后,本发明旨在实现低成本方法与有限输入数据的结合,从而使敏感性评估具有良好的性能,并且可以轻松应用于其他研究领域。

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