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小波分析在斜坡演化前兆异常识别中的应用研究

张永锋  
【摘要】:滑坡是地壳表层岩体的一种灾变地质现象,是一种多发性的地质灾害。在我国西南、西北、华东、中南和华北的山区、丘陵以及黄土高原地区都有大量滑坡分布,滑坡灾害是世界上少数的几个极为严重的国家之一。据初步统计,我国每年由崩塌滑坡造成的经济损失在200亿元人民币左右。随着三峡工程的建设,地质灾害问题将会更加突出,库水位的上升和下降有可能引发一系列新的滑坡,因此,开展滑坡预测预报研究,就具有十分重要的现实意义和巨大的经济与社会效益;同时,对丰富和发展灾害预报理论,推动工程地质、环境地质和岩土力学向更高层次发展也具有重要的理论意义。 本文以小波分析为工具,以岩石变形破裂信号为分析数据,提出了多尺度岩石破裂前兆常识别分析,并得到较为理想的工程处理结果。通过理论分析,数据仿真,分析和验证了基于小波分析的斜坡演化前兆异常识别方法。多尺度分析理论引入到斜坡演化前兆异常识别中,利用多尺度算法分析观测信号往往能获得更多的信息,从而降低问题的不确定性和复杂性。 分析了小波多尺度方法原理,提出了应用小波进行分解和重构的方法。从Lipschitz指数出发,通过分析白噪声和信号小波变换的特征。给出了小波多尺度的降噪原理。对选取小波基的选取原则进行了探讨。 最后,对本文提出的方法进行了验证、分析和总结。 实例结果表明,本文提出的小波降噪具有较好的效果,同时用小波多尺度分析分解岩石破裂信号,比较准确找到岩石变形破裂的突变点。本文的研究成果丰富了灾害预报理论,为滑坡防治提供了新的理论和方法。


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