Un modelo de predicción de deslizamientos basado en la teoría del ratio de respuesta carga-descarga y su aplicación

Autores/as

  • Zhen Zhu Autor/a
  • Xuchun Wang Autor/a
  • Peng Zhang Autor/a
  • Manchao He Autor/a

Resumen

 Los deslizamientos de tierra son uno de los desastres geológicos 
más comunes que amenazan seriamente la producción y la 
vida humana. Por lo tanto, es de gran importancia predecir 
con precisión los desastres por deslizamientos de tierra. Sin 
embargo, el proceso de deslizamiento va acompañado de una 
serie de reacciones mecánicas extremadamente complejas, 
determinadas por diversos factores, como la resistencia de la 
roca y del suelo, la disposición y la estructura del estrato, las 
perturbaciones externas, etc., y estos factores son difíciles 
de captar con precisión. Para predecir el deslizamiento con 
precisión, se propuso un modelo integral de pronóstico de 
deslizamientos basado en la teoría del ratio de respuesta 
carga-descarga (LURR). En este modelo, se midió la fuerza 
de deslizamiento dentro de la pendiente y el desplazamiento 
de la superficie de la pendiente como parámetros clave. La 
fuerza de deslizamiento, como parámetro de carga y descarga, 
se obtuvo mediante un sistema de monitorización remota 
de perturbaciones de deslizamiento (SPRM)- Mientras que 
el desplazamiento, como parámetro de respuesta de carga y 
descarga, fue medido por la estación total. Además, la velocidad 
y la aceleración del desplazamiento también se utilizaron 
como parámetros para mejorar la precisión de la predicción 
del peligro de deslizamientos. El modelo de predicción de 
deslizamientos LURR se aplicó en las laderas a tajo abierto de 
Antaibao y Pingzhuang oeste. Los resultados muestran que 
el modelo propuesto es preciso y fiable para la predicción de 
deslizamientos. El modelo de acoplamiento de desplazamiento 
de fuerza es más eficiente en la predicción de deslizamientos y 
en la alerta temprana, lo cual es útil para rastrear las causas de 
los deslizamientos.

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Publicado

2024-05-24

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Sección

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