基于MEMS传感器的边坡滑动特征研究

• 作者: 李文龙 袁泉 高燕
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 边坡 智能监测 MEMS传感器 模型试验 滑坡地质灾害 土木工程监测 岩土力学模型 滑坡监测预警
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 工程地质
• 页码范围: 153-161
• 页数: 9页
• 分类号: U411
• 字数: 5155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2019.10.021

摘要

针对目前边坡工程监测手段成本高、大规模监测困难以及智能化监测困难等问题,利用MEMS传感器造价低、精度高、体积小等优势,探讨基于MEMS传感器的新型智能监测方法的可行性,采用天然河砂(粗砂)高空撒砂法堆坡设计了模型试验.在边坡内潜在滑体中埋置MEMS传感器,通过监测加速度、角度、角速度等指标,实现对边坡稳定性的多点位无线实时连续监测.试验模拟连续降雨为滑坡诱发机制.通过分析边坡滑动前、滑动时、滑动后边坡各部位传感器监测指标的变化,获得滑体各部分的运动情况,结合试验宏观观测现象,进而探讨边坡的滑动特征.探讨了坡角为45°、50°时边坡各部位的运动情况.通过两组试验的对比分析表明:初始坡角越小,降雨诱发边坡滑动所需时间越长,滑动的次数越少,最终稳定坡角越小;初始坡角越大,滑动常会阶段性间歇性发生,最终稳定坡角越大;试验过程中砂土坡滑动时,坡体内部与坡脚处先破坏,边坡表面中部与后缘随后破坏,为典型的推移式滑坡.试验证明MEMS传感器能够成功捕捉到边坡的滑动特征,也实现了滑坡预警效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高燕	中山大学地球科学与工程学院	28	290	11.0	16.0
3	袁泉		9	1	1.0	1.0
6	李文龙	中山大学地球科学与工程学院	5	5	1.0	2.0