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公开(公告)号：CN117787495A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311849755.4
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆大学 , 重庆华地资环科技有限公司
Abstract: 本发明涉及地质灾害预测及管控领域，具体涉及一种GIS云计算的滑坡三维可视化时空管理系统，包括智能算法计算中心云服务器、数据采集管理中心云服务器和GIS云计算中心服务器，智能算法计算中心云服务器、数据采集管理中心云服务器和GIS云计算中心服务器之间通过互联网进行信息交互。本发明以内嵌滑坡先验特征信息函数库，并在预测精度判别函数的指导下，采用出栈和入栈的方式让模型进行自适应调整，以得到随外界因素变化而变化的滑坡位移预测模型；同时以插值法得到滑坡监测对象的面域位移云图，让用户能从时间、三维空间对滑坡监测对象进行提前感知，为滑坡灾害的治理提供指导依据。
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公开(公告)号：CN117610394A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311652390.6
申请日：2023-12-04
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆大学 , 重庆华地资环科技有限公司
IPC: G06F30/25 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治领域，具体涉及一种提高工程尺度下边坡离散元数值模拟准确性的方法，获取目标边坡的地质条件、地形地貌及岩土体物理力学参数试验结果；构建与物理力学试验所用试样同等尺度的离散元数值模型，确定离散元数值模型中填充的最小颗粒直径、颗粒粒径分布、最大颗粒直径并颗粒充填；基于岩土体物理力学参数试验结果，对离散元数值模型中颗粒接触模型的第一细观参数标定；基于地质条件、地形地貌信息构建工程尺度下的目标边坡演化数值分析模型；以预设规则确定工程尺度下目标边坡演化数值分析模型中颗粒直径和颗粒接触模型中的第二细观参数；对得到的模型和参数数值模拟演化过程得到数值模拟结果。本发明提高模拟结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117523785A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311475992.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆大学 , 重庆华地资环科技有限公司
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治领域，具体涉及一种降雨监测数据驱动的小流域地质灾害智能预警方法，包括，获取目标小流域的历史降雨数据和地质灾害历史记录数据预处理；将地质灾害事件匹配至相应降雨事件上，得到发生地质灾害的降雨事件集合，并作为正样本，没发生地质灾害的降雨事件集合，并作为负样本；将正样本和负样本用于构建机器学习模型学习、训练、测试的数据集；构建小流域地质灾害智能预警机器学习模型阵列，并用数据集进行训练、验证、测试；构建降雨事件影响下目标小流域地质灾害发生概率计算模型与不确定度分析模型，计算降雨事件下目标小流域地质灾害发生概率及不确定度，并进行预警。本发明提高小流域地质灾害预警结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN117373211A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311375421.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆大学 , 重庆华地资环科技有限公司
IPC: G08B21/10
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治领域，具体涉及基于监测数据可靠性判识降低地灾预警系统误报率的方法，包括，步骤1，将获取的第二类实时监测数据回传地质灾害预警系统后，以预设方法进行第二类实时监测数据的可靠性判断，得到可靠度分级结果；步骤2，由地质灾害预警系统基于第二类实时监测数据和其内置的稳定性分析方法，得到稳定状态分析结果；步骤3，当地质灾害预警系统判断稳定状态分析结果不需要发布预警信息时，不进行预警动作；当稳定状态分析结果需要发布预警信息时，按照预设规则进行不同的预警动作；步骤4，根据步骤3中的预警动作进行预警系统的后续预警流程。本发明防止监测数据不可靠或不准确造成地质灾害预警系统发生误报的问题。
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公开(公告)号：CN117473845A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311692133.5
申请日：2023-12-11
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆华地资环科技有限公司 , 重庆大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/28 , G06N3/006 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治领域，具体涉及一种提高光滑粒子法模拟滑坡灾害链准确性的方法，步骤1，收集待模拟目标滑坡及灾害链影响范围的调勘查资料，并基于调勘查资料明确目标滑坡及灾害链影响范围的地质条件、地形地貌、滑坡体物理力学参数试验结果、水体物理力学参数；步骤2，构建基于光滑粒子法进行滑坡灾害链数值模拟的数值分析模型；步骤3，基于步骤2所述构建好的数值分析模型，设置初始计算参数；步骤4，开始模拟计算，对任意一个计算时间步的有效半径按照预设规则进行更新后，继续进行下一个时间步的计算，直到全部计算完成，得到滑坡灾害链数值模拟结果。本发明能够大大提高光滑粒子法模拟滑坡灾害链准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118111371A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410297026.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆华地资环科技有限公司
IPC: G01B21/02
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治技术领域，具体涉及一种滑坡面域离散监测设备异常监测数据排除方法，包括：按等边正方形划分栅格对监测滑坡体对象的面域进行划分；将栅格按照设定顺序设置编号，并在栅格内布置位移监测传感器设备；栅格与坡体面域进行集合运算，判断计算结果并赋予属性值；按照属性值进行分类；根据位移传感器设备实时采集到的位移数据，计算每个传感器设备的改进切线角数值；根据滑坡切线角变形阶段等级，对当前传感器进行分类；将赋予变形阶段等级状态的传感器设备进行空间连续性测试；完成位移监测设备异常监测数据排查。本发明能够及时准确发现对应的异常设备，有效剔除错误预警信息。
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公开(公告)号：CN117094167A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311114357.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆华地资环科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06T17/05 , G06F119/14 , G06F119/12 , G06F111/10 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治技术领域，具体涉及一种滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法，包括，选择待仿真的滑坡隐患点，并收集参数；构建滑坡隐患点的三维数值分析模型，向模型导入数据进行块体划分或颗粒充填；对模型的细观力学参数进行标定，在滑坡表面全域均衡设置表面形变监测点进行数值模拟计算，得到表面形变监测点的全过程的三维形变数据；将表面形变监测点作为PS点，将其变形的三维形变数据作为PS点形变信息真值；基于真值和北斗雷达信息计算各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值；基于PS点观测值，以插值法得到滑坡演化全过程表面北斗雷达面场景三维形变仿真数据。本发明的方法成本低、速度快、可定制。
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公开(公告)号：CN117665737A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311664201.7
申请日：2023-12-06
Applicant: 重庆地质矿产研究院 , 重庆华地资环科技有限公司
Abstract: 本发明涉及地质灾害防治方法领域，具体涉及基于InSAR监测数据进行滑坡失稳时间预测的适用性分析方法，从多个SAR卫星系统对目标滑坡隐患点的敏感性、加速蠕变阶段能够获取的时间序列形变监测数据及监测数据的准确性三个方面对基于InSAR监测数据进行滑坡失稳时间预测的适用性进行了定量评价，为滑坡隐患点分类分级监测提供依据。本发明实现滑坡隐患点监测数量的有效提升和监测成本大幅降低。
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公开(公告)号：CN118133902A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311863146.4
申请日：2023-12-29
Abstract: 本发明公开一种内嵌涉水型滑坡特征信息的智能位移预测方法包括以下步骤：1)构建通用的线性层和非线性层；2)构建功能块1、功能块2、功能块3；3)获取与滑坡位移对应的时间序列数据x作为功能块1的输入数据x1，并输入至功能块1中，得到输出回测值#imgabs0#和滑坡位移预测值#imgabs1#4)将输入数据x1与输出回测值#imgabs2#残差作为功能块2的输入数据x2，并输入至功能块2中，得到输出回测值#imgabs3#和滑坡位移预测值#imgabs4#5)将输入数据x2与输出回测值#imgabs5#残差作为功能块3的输入数据x2，并输入至功能块3中，得到滑坡位移预测值#imgabs6#6)对不同功能块的滑坡位移预测进行整合，得到最终的滑坡位移预测结果。本发明提高了库区滑坡位移预测的精度。
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公开(公告)号：CN115457736B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210880204.3
申请日：2022-07-25
Abstract: 本发明公开了一种基于加速变形阶段完成率的滑坡预警方法，包括以下步骤：1)对样本库中的滑坡累计位移‑时间曲线进行初始变形阶段、等速变形阶段、加速变形阶段划分；2)提取等速变形阶段平均速率、加速变形阶段每个时刻的改进切线角α和加速变形阶段完成率CP；3)使用粒子群优化BP神经网络算法构建、α和CP之间的关系模型；4)提取新样本滑坡累计位移‑时间曲线中的、α，并代入步骤3)中的关系模型中，实时预测新样本的加速变形阶段完成率CP′；5)将实时预测的加速变形阶段完成率CP′与预先设置的预警阈值进行对比，若满足要求，进行滑坡预警。本发明随着滑坡累计位移‑时间曲线样本数据库增加，滑坡预警精准度会逐渐提高。
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