如何進行邊坡穩定性分析以預防失穩問題？

邊坡穩定性是指邊坡巖、土體在一定坡高和坡角條件下的穩定程度。

不穩定的天然斜坡和設計坡角過大的人工邊坡，在巖、土體重力，水壓力，振動力以及其他外力作用下，常發生滑動或崩塌破壞。

大規模的邊坡巖、土體破壞會引起交通中斷，建筑物倒塌，江河堵塞，水庫淤填，給人民生命財產帶來巨大損失。因此，邊坡穩定性研究和分析至關重要。



邊坡分類

按照成因：邊坡分為天然斜坡和人工邊坡兩類，后者又分為開挖邊坡和堤壩邊坡等。

按照物質組成：邊坡分為巖體邊坡、土體邊坡，以及巖、土體復合邊坡三種。

按照穩定程度：分為穩定邊坡、不穩定邊坡，以及極限平衡狀態邊坡。

影響邊坡穩定性的因素

1.地形：地形是影響邊坡穩定性的主要因素。地形高低、陡峭度、侵蝕程度都直接影響邊坡的穩定性。在山區、丘陵地帶以及水利工程的建設中，地形因素是最重要的。

2.地質條件：地質條件是影響邊坡穩定性的另一個關鍵因素，包括巖層性質、結構、風化程度和巖層之間的接觸關系等，都會對邊坡穩定性造成影響。

3.水文條件：水文條件是影響邊坡穩定性的另一個重要因素。在降雨等自然條件和地下水壓力下，土體的強度會減小，土體的抗剪強度下降，從而導致邊坡的滑動。

4.人類活動：人類的不良活動同樣會對邊坡的穩定性產生負面影響。包括盜采礦物、刨土、開挖和填土等。這些活動容易導致邊坡的初始穩定狀態改變，造成邊坡失穩的可能。

5.自然災害：自然災害包括地震、泥石流、洪水等。自然災害會對邊坡穩定性造成直接或間接的影響。如在地震活動中，邊坡會產生裂縫和滑坡等變形。在洪水等自然災害中，雨水的滲透和沖刷也會降低邊坡的穩定性。

上述因素的產生，都會對邊坡穩定性造成影響，因此要確保邊坡的穩定性，必須對這些因素進行分析和評估，并采取相應的措施來防止邊坡的失穩。

邊坡失穩

在經歷長期的自然演化和認為影響后，邊坡穩定性受到影響，出現失穩現象，常見的失穩現象是崩塌和滑坡。其中，滑坡是最常見，危害最嚴重的一類。

所有的邊坡失穩，均涉及到邊坡巖、土體在剪切應力作用下的破壞。因此，影響剪切應力和巖、土體抗剪強度的因素，都影響邊坡的穩定性。例如，構成邊坡巖、土體的工程地質性質及其變化；邊坡中斷層、層面、不整合面等不連續面的產狀與坡面傾向、傾角之間的關系；邊坡尺寸和形態的改變；坡腳遭受水的侵蝕或人工開挖；邊坡上天然或人工加載；邊坡巖、土體中地下水位的升降，以及地震和爆破引起的瞬時振動等，均會在一定程度上改變邊坡的穩定性。



邊坡穩定性分析方式

隨著BIM技術在工程全生命周期中的應用逐漸深入，設計和施工單位在水利水電、鐵路、公路、巖土、礦山等工程項目動工前，會提前利用二維/三維極限平衡軟件 PLAXIS LE 進行坡面穩定性，以解決邊坡失穩和其他巖土問題。下面，我們一起看下 PLAXIS LE 怎么進行邊坡穩定性分析。



PLAXIS LE 是一款二維/三維極限平衡軟件，可對土體或巖石邊坡進行普通和復雜的巖土工程分析。各種來源的大量數據集均可快速解譯導入，進行原型設計、分析和實現可視化。結合多個位置同時進行的空間穩定性分析，對大量場地開展全面分析。



軟件功能

1.帶地下水分析的極限平衡邊坡穩定性方法

三維分析可更嚴謹地考慮場地地理條件，提高計算安全系數時的準確度。該過程可確保您保持基礎設施的安全性和可靠性。使用 PLAXIS LE，您可以選擇超過 15 種經典的切片方法和更新的基于應力的方法進行極限平衡法 (LEM) 分析。通過適用于非飽和地下水流、大應變固結和多年氣候效應等常見用例的分析來擴展功能，此分析既可作為獨立的模型，又可與邊坡穩定性分析相結合。為您的模型輸入強度和水力材料參數，這些參數是根據您的測試程序估算的，亦或是通過對PLAXIS LE 土體數據庫中的 40,000 多個條目進行數據挖掘得出的。



2.高級材料表示、加載和加固

可以從超過 20 種不同強度模型中選擇對應的土體和巖石材料表示，包括摩爾庫倫、霍克布朗、不排水、各向異性、雙線性、摩擦不排水、各向異性線性模型 (ALM) 和非飽和抗剪強度模型。塊模型、封閉材料體積 (EMV) 和巖石層理等復雜幾何圖形范式能夠對具有挑戰性的地層和材料區進行建模。地震活躍區可使用多種方法進行建模。廣泛支持多種加固邊坡，包括灌漿錨固、微型樁和土工織物。

3.快速和綜合分析

PLAXIS LE 可通過多平面邊坡穩定性分析 (MPA) 更快速地確定各種模型中數以百計的位置（比如露天礦、河岸以及公路和鐵路線路）上的完整三維滑動面，從而更快速地獲得更多結果。方向分析功能可自動計算每個位置上的滑動方向。將斷層面、軟弱面和孔隙水壓考慮在內，并提供市場上最廣泛使用的搜索方法，讓您在設計過程中充滿信心。搜索方法包括 Greco、Cuckoo、楔形體和適用于反演分析的完全指定?？墒褂妹商乜_法、拉丁超立方抽樣、變換點估計法 (APEM) 等概率分析方法來構建強大的數字孿生模型。靈敏度分析和空間可變性功能可進一步優化模型。

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