【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及地質災害風險評估，具體為一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法及系統。
技術介紹
1、在山區或地質結構復雜的區域，電力設施(如變電站、輸電塔、配電線路等)往往面臨崩塌、滑坡、泥石流等地質災害的威脅，尤其在持續降雨或極端天氣條件下，這些設施更容易受到地質災害的破壞。崩塌災害會導致巖體的失穩和落石下滑，從而直接影響電力設施的安全和正常運行，甚至可能造成設備損壞、供電中斷以及財產和人員的重大損失。
2、目前，傳統的地質災害評估方法主要依賴于人工巡查、定期檢測和事后維護，而無法實現對崩塌災害的實時監測和動態風險評估。這些方法對環境和降雨等誘發因素的反應較慢，無法準確預測潛在失穩的巖體，且缺乏對特定電力設施周邊區域的風險分級和災害威脅模型。因此，急需一種集成實時監測、數據關聯分析、概率計算和數值模擬的系統化方法，對電力設施周邊的崩塌災害進行動態評估，并針對不同風險等級提供預警和防護支持。
技術實現思路
1、鑒于上述存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術解決的技術問題是：何實現對電力設施周邊崩塌地質災害的實時監測、動態風險評估和區域化風險等級劃分，從而有效預警和防護電力設施免受地質災害損害。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其包括如下步驟，
4、收集目標巖體的相關信息，并進行預處理；
5、采集三軸加速度傳感器的監測數據，并獲取目標區域的長期降雨
6、分析加速度波動特征，并將其與降雨數據關聯，識別降雨對巖體失穩的影響；
7、基于蒙特卡洛法計算巖體在不同環境工況下的失穩概率，量化巖體的失穩風險；
8、利用數值模擬方法預測崩塌落石的運動和堆積范圍，評估其對周邊電力設施的威脅；
9、通過風險等級劃分模型，將變電站等設施周邊區域分為不同風險等級，并生成風險分布圖。
10、作為本專利技術所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的一種優選方案，其中：所述收集目標巖體的相關信息包括，
11、使用傳感器獲取與巖體穩定性相關的基礎地質和環境信息，包括地質構造特征，巖層性質以及地形地貌數據；
12、收集目標區域的環境條件包括長期降雨量、氣溫和地下水位等氣象和水文數據，以及收集目標區域的歷史崩塌事件記錄；
13、所述預處理是將收集到的信息進行格式化、歸一化和清理，保存至數據庫；
14、實時采集與地質災害風險相關的環境數據包括降雨量、土壤濕度、地表位移；
15、通過去除噪聲，填補缺失數據，并進行格式轉換完成預處理。
16、作為本專利技術所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的一種優選方案，其中：所述采集三軸加速度傳感器的三軸分量數據，并獲取目標區域的降雨數據包括，
17、在降雨期間或降雨后，將三軸加速度數據與降雨量數據進行關聯分析，觀察加速度的波動趨勢來判斷降雨是否對巖體的位移或變形有影響；
18、若監測到加速度在某一方向上出現異常波動，則判定巖體可能因降雨而發生失穩跡象；
19、通過對比降雨量和加速度波動的時間序列，識別加速度峰值和降雨變化之間的時間滯后效應，確定降雨滲透對巖體穩定性的潛在影響；
20、若加速度分量在某一方向上出現異常波動，則判定巖體因降雨發生失穩跡象；
21、通過對比降雨量的時間序列與加速度波動的時間序列，觀察加速度峰值與降雨變化之間是否存在時間上的滯后現象。
22、作為本專利技術所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的一種優選方案，其中：所述分析加速度波動特征，并將其與降雨數據關聯，識別降雨對巖體失穩的影響包括，
23、從三軸加速度分量數據中提取關鍵特征參數，識別巖體在不同方向上的運動趨勢，包括波動幅度、波動頻率、加速度變化速率；
24、將加速度特征參數量化為失穩風險指標，進行實時監控，當加速度波動達到特定異常閾值時，則判定巖體存在潛在失穩跡象。
25、作為本專利技術所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的一種優選方案，其中：所述基于蒙特卡洛法計算巖體在不同環境工況下的失穩概率，量化巖體的失穩風險包括，
26、根據危巖體計算模型建立穩定性系數公式，考慮主要影響選取隨機變量，并對隨機變量進行標準正態處理，最后代入計算失穩概率；
27、綜合危巖體形態特征、裂縫發育狀況、主控結構面因素，建立滑移式崩塌危巖體的簡化計算模型，表達式為：
28、t＝wsinβ-qsinαcosβ
29、α＝n/lτ＝t/l
30、n＝wcosβ-u-qsinαcosβ
31、
32、其中，u水的浮托力，q為靜水壓力，c為結構面粘聚力，為結構面內摩擦角，w為危巖體數量；t為危巖體底部切向作用力，n為法向作用力，k為穩定性系數；
33、對隨機變量c、進行標準正態處理，表達式為：
34、x＝μ+σx'
35、其中，μ是隨機數；
36、使用matlab軟件，基于乘法線性同余法，處理隨機變量c、，生成隨機數通過計算輸出符合正態分布的隨機數；
37、在危巖體穩定性的計算過程當中，對c、同時賦值，將符合正態分布的隨機數進行計算得出天然工況和極端暴雨工況下的c、隨機值，且結果相對獨立，在計算崩塌危巖體的失穩概率，表達式為：
38、
39、其中，p為崩塌危巖體的失穩概率。
40、作為本專利技術所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的一種優選方案，其中：所述利用數值模擬方法預測崩塌落石的運動和堆積范圍，評估其對周邊電力設施的威脅包括，進行崩塌落石分布特征分析，
41、將崩塌危巖體的失穩概率進行分級，并結合崩塌落石的堆積特征，展開到達概率的計算與分級，建立崩塌災害危險性評價模型；
42、根據失穩概率pf大小劃分崩塌易發程度分級，當pf＞15％時，為高易發；當15％≥pf>5％時，為中易發；當5％≥pf時，為低易發；
43、運用arcgis對變電站進行0.5m的柵格劃分統計，計算到達概率，表達式為：
44、pa＝ni/nt
45、其中，ni為某位置滯留的崩塌塊石數量，nt為總的崩塌塊石數量。
46、作為本專利技術所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的一種優選方案，其中：所述利用數值模擬方法預測崩塌落石的運動和堆積范圍，評估其對周邊電力設施的威脅還包括，
47、根據到達概率大小劃分崩塌致災強度分區，當pa＞30％時，為高強度區；當30％≥pa＞10％時，為中強度區；當10％≥pa時，為低強度區；
48、結合失穩概率分級和到達概率分級，計算變電站崩塌危巖體的危險性，表達式為：
49、h＝pf本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述收集目標巖體的相關信息包括，
3.如權利要求2所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述采集三軸加速度傳感器的三軸分量數據，并獲取目標區域的降雨數據包括，
4.如權利要求3所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述分析加速度波動特征，并將其與降雨數據關聯，識別降雨對巖體失穩的影響包括，
5.如權利要求4所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述基于蒙特卡洛法計算巖體在不同環境工況下的失穩概率，量化巖體的失穩風險包括，
6.如權利要求5所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述利用數值模擬方法預測崩塌落石的運動和堆積范圍，評估其對周邊電力設施的威脅包括，進行崩塌落石分布特征分析，
7.如權利要求6所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述利用數值模擬方法預測崩
8.一種采用如權利要求1至7任一所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的系統，其特征在于：包括數據采集與預處理模塊、實時監測與分析模塊、失穩概率計算模塊、風險評估與模擬模塊；
9.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述收集目標巖體的相關信息包括，
3.如權利要求2所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述采集三軸加速度傳感器的三軸分量數據，并獲取目標區域的降雨數據包括，
4.如權利要求3所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述分析加速度波動特征，并將其與降雨數據關聯，識別降雨對巖體失穩的影響包括，
5.如權利要求4所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述基于蒙特卡洛法計算巖體在不同環境工況下的失穩概率，量化巖體的失穩風險包括，
6.如權利要求5所述的一種崩塌地質災害易損性模型及風險評估方法，其特征在于：所述利用數值模擬方法預測崩塌落石的運動和堆積范圍...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉卓婭，文屹，張迅，范強，楊濤，王冕，張洋，吳建蓉，黃軍凱，肖書舟，曹雷，羅鑫，顏康，張啟黎，丁江橋，趙超，代吉玉蕾，陳佳勝，曾蓉，陳晨，趙圓圓，袁嫻枚，葉華洋，呂乾勇，毛先胤，曾晶，曾癸森，鄭友卓，劉忻，
申請(專利權)人：貴州電網有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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