具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

实施例1

一种高烈度地震区滑坡震后稳定性评估方法，如图1所示，包括：

S1：在滑坡的不同区域布设若干个加速度传感器；

S2：所述加速度传感器采集地震波的加速度数据，并将所述加速度数据发送至数据采集及传输系统，所述数据采集及传输系统再将触发阈值后的加速度数据发送至监测中心；

S3：所述监测中心获取到所述触发阈值后的加速度数据后，对所述触发阈值后的加速度数据进行自适应卡尔曼滤波降噪处理；

S4：所述监测中心再对降噪处理后的加速度数据进行解算，获取到各监测点位自振频率f，根据自振频率下降程度确定坡体损伤位置，并进一步推导计算得出坡体稳定性系数降低比例，得到损伤识别结果。

步骤S1包括：根据滑坡规模大小、地质条件和潜在致灾模式来综合确定加速度传感器的布设位置，所述加速传感器等间距布设在基岩面以上坡体内部，一般沿主轴方向设计若干处深孔布设所述加速度传感器，同时在坡脚附近的稳定点布设1台所述加速度传感器，如图2所示，在某频发地震区坡体内部布置了9台加速度传感器J1～J9，假设该处滑坡近年来陆续发生了0.1g～0.7g共7次不同动峰值加速度的地震。

通过上述方法确定滑坡震后内部损伤与否及稳定性折减情况，具体步骤如下：

所述步骤S2还包括，所述加速度传感器通过长短时间平均法捕捉地震P波的到达时刻，即：STA/LTA，其中：

式中，STA_i为所述加速度数据在i时刻的短时间平均值，LTA_i为i时刻的长时间平均值，CF(i)为所述加速度数据在i时刻的特征函数值，N_sta为短时间平均值时间窗包含的记录点数，N_lta为长时间平均值时间窗包含的记录点数，X(i)为在i时刻的原始信号振幅，其中，短窗取0.2S，长窗取10S。

根据环境噪声设定所述阈值(THR)，当所述阈值(THR)设定为8，将所述STA/LTA递归计算所得值与所述阈值(THR)进行对比，首次大于所述阈值的时刻，即可判定为地震P波到达该地时刻。

所述步骤S3包括：选择加速度传感器的理论输出加速度为待估计的一维状态量，认为除系统噪声外，系统状态保持稳定，由于直接测量的是含测量噪声的加速度计输出电压，加速度理论值与电压测量值的转化可以通过加速度计的标度因数实现，因此，加速度传感器的信号降噪模型为：

X_k+1＝X_k+w_k

式中，g₀为重力加速度；K为加速度计电压标度因数，X_k为k时刻系统状态量；w_k为系统噪声；v_k+1为测量噪声；Z_k+1为k+1时刻系统量测值。

所述步骤S4还包括：

S41：通过传递函数法获取坡体内各点位的自振频率f₀，如图3所示，以J4监测点为例，其自振频率f随震级加大出现一定程度的下降，表明滑坡体内部发生损伤，传递函数是一个以频率ω为自变量的复变函数，函数结构为：

H_a(ω,z_j)＝R(ω)+I(ω)i

式中，H_a(ω,z_j)为传递函数，R(ω)为传递函数的实频特性，I(ω)为传递函数的虚频特性，i为虚数单位；

其原理为滑坡坡脚稳定点处加速度响应与滑坡体内各点位加速度响应做互功率谱分析，滑坡坡脚稳定点处加速度响应做自功率谱分析，得到该测点处的传递函数，即绝对传递函数；

S42：对震后各监测部位的所述自振频率f进行统计分析，根据所述自振频率f下降比例判断坡体各部位损伤程度；

S43：分析地震前所述滑坡的稳定性系数F_s与地震后进入弱稳定阶段的稳定性系数F_s,d之间的关系，在此时，不考虑摩擦力作用，稳定性系数计算公式为：

根据强度折减法，c、φ同时除折减系数w即：

c_d＝cw

tanφ_d＝wtanφ

其中，引入粘性等效刚度，自振频率f的变化会导致粘聚力c的折减，折减关系如下：

式中，T'、T分别为抗滑力和下滑力，W为坡体自重，θ为滑体折角，c、φ分别为黏聚力和内摩擦角，w为折减系数，k为刚度，m为质量，L为滑面长度，φ_d和φ₀分别为地震前后坡体内摩擦角；

定义震后滑坡稳定性指标折减系数R为：

R＝(1-λ)²

式中，R为地震后滑坡稳定性指标折减系数，λ为地震后坡体监测点位处自振频率f下降率，F_s和F_s,d分别为地震前后滑坡的稳定性系数，f₀和f_d分别为地震前后滑坡体的自振频率。

采用折减系数指标R＝(1-λ)²对不同等级地震波加载后滑坡稳定性系数进行计算，假设地震前滑坡稳定性系数为1.1，坡体处于基本稳定状态。根据J4点位监测结果，地震后滑坡稳定性折减系数计算结果如图4所示，可以看出随地震等级加大，折减系数不断增大，也即滑坡稳定性系数不断降低，最终折减系数达到85.6％，经过了数次不同等级该监测点位所在区域地震后滑坡稳定性系数降低到为1.1*85.6％＝0.95。进一步对各监测点位折减系数均开展计算，并通过稳定性数计算公式代入计算最终计算得出稳定性系数为1.03，判断滑坡体处于欠稳定状态。

所述步骤S41还包括，所述传递函数表达式为：

式中，G_XX(ω)为滑坡坡脚处加速度响应的自功率谱；G_XY(ω，z_j)为滑坡坡脚处加速度响应与坡体内各点位加速度响应的互功率谱；z_j为坡体内各点位加速度响应；其中H_a(ω,z_j)的各峰值对应ω_k近似等于该测点的各阶自振频率f。

最后根据滑坡体的损伤识别结果以及结合现场调查，有针对地开展下一步整治方案设计。

实施例2

根据上述的一种高烈度地震区滑坡震后稳定性评估方法的评估系统，如图5所示，包括:若干个加速度传感器，数据采集及传输系统和监测中心；

加速度传感器：所述加速度传感器与所述数据采集及传输系统通信连接，用于采集地震波的加速度数据，并将所述加速度数据传输至所述数据采集及传输系统；

数据采集及传输系统：所述数据采集及传输系统与所述监测中心通信连接，用于将触发阈值后的加速度数据传输至所述监测中心；

监测中心：用于对接收到的所述触发阈值后的加速度数据进行自适应卡尔曼滤波降噪处理，以及用于对降噪处理后的加速度数据进行解算，获取到各监测点位自振频率f，根据自振频率下降程度确定坡体损伤位置，并进一步推导计算得出坡体稳定性系数降低比例。

所述加速度传感器安装在滑坡主轴方向和滑坡坡脚处。

通过监测滑坡坡体内各点位动力响应，获取各点位自振频率，判断滑坡坡体震后损伤状态，评估滑坡震后稳定性，该方法具有操作简便、成本低、可靠性高等优点，在高烈度频发地震区有着广阔的应用前景。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。