暴雨及水位骤降条件下渗流参数空间变异的水库滑坡概率分析
蒋水华1
熊威1
朱光源2
黄卓涛2
林列3
黄发明2
1.江西省水利科学院江西省水工安全工程技术研究中心,江西南昌 330029;南昌大学工程建设学院,江西南昌 3300312.南昌大学工程建设学院,江西南昌 3300313.南昌大学设计研究院,江西南昌 330029
摘要：传统滑坡概率分析没有合理考虑滑坡体渗透系数空间变异性的影响.为有效表征滑坡体渗透系数空间变异性对滑坡概率的影响,提出基于反向传播神经网络(BPNN)的参数空间变异性边坡可靠度分析方法,其中采用Karhunen-Loève级数展开方法离散滑坡体饱和渗透系数非高斯随机场,基于BPNN构建边坡稳定系数代理模型.以白水河滑坡为例,分别进行暴雨和库水位骤降条件下滑坡概率分析,并与其他方法对比验证了提出方法的有效性.结果表明:提出方法不仅可有效考虑渗透系数空间变异性对滑坡概率的影响,而且具有较高的计算效率,可为实际复杂水库滑坡概率计算提供一种有效的工具.考虑滑坡体渗透系数空间变异性的作用,白水河滑坡在连续 5 d暴雨作用下有 19.5%的可能性发生局部失稳破坏,而在水位骤降条件下发生局部失稳破坏的可能性很小.
关键词：滑坡灾害滑坡概率空间变异性渗透系数反向传播神经网络暴雨水位骤降
分类号：P64(水文地质学与工程地质学)
资助基金：江西省水利科学院开放研究基金项目(No.2021SKSG02)国家自然科学基金(Nos.52222905)国家自然科学基金(52179103)江西省自然科学基金(Nos.20232ACB204031)江西省自然科学基金(20224ACB204019)
论文发表日期：2024-05-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：13( 1679-1691 )
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