高边坡勘察新技术在水利工程中的应用现状、挑战与展望

▲ 锦屏一级水电站大坝  资料图片

近年来，随着一大批百米至千米级超高边坡工程的兴建，高边坡失稳灾害风险日益凸显。这些高边坡普遍位于区域地质构造和岩体结构极其复杂的山区峡谷，节理裂隙发育，断层破碎带分布广泛，岩体风化强烈，给边坡勘察和稳定性分析带来极大挑战。

高边坡失稳机理备受关注。马昊分析了岩体结构、地下水和降雨耦合作用导致边坡失稳的机理；谭尧升总结了工程地质、水文地质、工程扰动等主控因素。但目前对边坡内部精细结构、失稳全过程演化、多因素耦合作用下的破坏机制等认识尚显不足，亟须深入研究。

高边坡勘察面临的关键科学问题和技术瓶颈主要体现在以下三点。

①高边坡内部地质结构的精细表征。 山区高边坡地质结构的复杂性和隐蔽性，要求发展高精度、大深度的勘察技术，实现对岩体结构、地下水分布等的多尺度、多要素、动态化精细刻画。

②高边坡稳定性的机理认知和定量评价。 复杂地质构造和岩体结构条件下，边坡失稳受节理裂隙特征、渗流作用、工程扰动等多因素耦合控制，需加强边坡破坏全过程模拟和稳定性定量评价方法研究。

③高边坡灾害的实时智能预警。 海量多源监测数据的智能分析，以及基于大数据和人工智能的边坡失稳临界状态识别和灾变过程预警，是当前高边坡安全监测亟须攻克的难题。

上述关键科学问题的解决有赖于工程地质、岩石力学、水文地质等多学科交叉，以及现代勘察监测技术与大数据分析等新技术的集成应用。这对推动高边坡地质灾害防治、保障重大工程建设安全具有重要意义。

本文拟重点综述近年来高边坡勘察领域的新理论、新技术进展，包括遥感、钻探、物探、监测、岩土试验等关键技术的创新应用，以及边坡稳定性分析评价的新方法。通过系统梳理研究现状，分析突出问题，对未来高边坡勘察理论技术发展方向提出展望，以期为高边坡灾害防治提供新思路和技术支撑。

高边坡工程地质勘察关键技术研究进展

遥感技术的创新应用

高分辨率遥感技术 是高边坡精细化地质调查的利器。 近年来，以无人机倾斜摄影测量为代表的近景遥感技术发展迅速，通过获取厘米级空间分辨率的高清影像，并结合SfM（Structure from Motion，运动恢复结构）多视角匹配等密集匹配技术，可快速构建边坡精细三维模型，为边坡地质精细刻画和变形分析提供了新途径。

热红外遥感技术 则为边坡渗流通道和崩塌堆积体的识别提供了有力工具。 通过探测边坡浅表温度场分布，可示踪地下水渗流路径，识别崩塌堆积体与基岩的差异。将热红外与高分辨率可见光影像相结合，可实现对边坡地质结构和水文特征的多要素联合解译。

此外， 地基雷达干涉技术 已成功应用于边坡微小变形监测， 激光雷达扫描技术 在精细刻画边坡地形和不连续面特征方面也显示出优势。这些新型遥感技术的集成应用，极大拓展了传统遥感地质调查的深度和精度。

钻探技术的改进创新

钻探是调查边坡内部地质结构和岩土性状的直接手段。 但是，在高陡边坡上实施常规钻探存在诸多困难。针对这一难题， 定向钻探、绳索取芯 等新工艺不断涌现。定向钻探可沿设计方位对特定区域实施连续取芯，绳索取芯系统则采用轻便钻机在陡峭地形实施钻进，大大提高了钻探的灵活性。

在钻孔布设方面，布设方法也逐渐突破常规的工程地质剖面法，发展出 基于地质统计学的钻孔优化布设方法。 通过综合分析地形、地质、物探等多源数据，在三维空间内合理配置钻孔，可最大限度揭示边坡地质结构的空间变异规律。

取芯质量的提升 是钻探技术进步的另一主题。 金刚石绳索取芯、大口径三重管等新工艺在破碎岩体取芯方面取得突破，大大提高了岩芯采取率。同时，CT扫描、X射线衍射等现代分析测试手段的引入，为岩芯的精细结构表征和定量化描述开辟了新途径。

平硐替代技术的应用

平硐勘察 是揭示高边坡深部地质构造的有效手段， 但高陡地形条件限制了其推广应用。为弥补平硐勘察的不足，一些新型替代技术得到应用。 高密度电阻率法 可通过地表电极实现百米量级的深部剖面探测，揭示边坡内部地质结构和地下水分布。 地质雷达法 则适用于调查边坡浅部岩体结构和松散堆积体分布。

此外，在平硐勘察受限的崩塌、泥石流等重点区域，往 往 布设若干 深孔 用于取代平硐。 利用这些深孔，可实施综合物探测试，如声波CT成像、孔内雷达探测等，获取孔间地质结构信息。这些平硐替代技术的综合应用，在一定程度上拓展了对高边坡深部地质构造的探测能力。

物探技术的集成创新

在高边坡勘察中， 物探技术发挥着越来越重要的作用。 地质雷达法、电阻率法、地震层析成像 等浅层物探技术 ，在表征边坡浅部岩土体结构、不连续面分布、地下水富集区等方面已得到广泛应用。近年来，随着勘察对象由浅及深，一些深部物探方法也开始投入应用，如 大地电磁法、高密度电阻率法 等，在勘察边坡深部破碎带、溶蚀空洞等隐伏地质体方面显示出优势。

但单一物探方法往往难以全面反映边坡的复杂地质构造， 物探联合反演、联合解释 等集成技术应运而生。通过两种或多种物探方法的有机结合，可相互补充和验证边坡地质信息，提升物探成果的可靠性和分辨率。如地质雷达与高密度电法的联合反演，可同时约束边坡浅部结构界面形态和岩土体物性参数分布。

物探、钻探、遥感等多源数据的协同反演 也成为新的突破口。 通过物探方法获取边坡三维结构骨架，并用钻探、遥感等数据加以约束，可建立统一的边坡地质概念模型。这种多源数据驱动的地质建模方法，是当前边坡精细结构表征的重要发展方向。

岩土试验技术的提升

岩土试验是获取边坡岩土体力学参数的重要途径。 针对高边坡岩土的复杂性和尺度效应，一些新的原位测试技术与实验室测试技术不断涌现。将 波速、渗透率 等原位测试技术直接应用于钻孔内，可获取岩土原位物性参数。将 CT扫描、核磁共振 等先进分析手段引入岩土力学试验，实现了边坡材料细观结构与宏观力学性质的关联。

边坡岩体的尺度效应和各向异性 也备受关注。 通过改进Hoek-Brown强度准则，引入岩体结构面和完整性等修正参数，可获取适用于工程尺度的等效力学参数。三轴伸长试验、劈裂试验等特殊方法则被用于表征边坡岩体的非各向同性。

此外， 多场耦合作用下的岩土性质演化 也成为研究热点。 渗流场、应力场、化学场等作用下岩土的强度、变形、渗透特性改变规律，对认识边坡失稳机理至关重要。一些长期力学试验、环境力学试验方法应运而生，为揭示复杂环境下边坡岩土的性质演化提供了有力工具。

高边坡稳定性分析评价方法新进展

考虑结构面影响的有限元法

传统的极限平衡分析法难以反映高边坡变形破坏的连续演化过程，且忽略了结构面的影响。针对这一不足，考虑结构面影响的有限元法得到发展。通过在有限元模型中嵌入结构单元或弱面单元，可模拟结构面的应力应变行为对边坡稳定性的控制作用。

一些学者进一步发展了考虑结构面随机分布的有限元法。 利用离散裂隙网络（Discrete Fracture Network，DFN）、蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation，MCS）等方法，可在边坡模型内生成与实际分布特征相吻合的随机结构面网络，从而揭示结构面的尺度效应和分布非均质性对边坡稳定性的影响。这些方法在反映复杂结构面网络主导下的边坡变形破坏行为方面具有独特优势。

非连续变形分析法

非连续变形分析法是另一类模拟岩体结构面影响的有力工具。通过将岩体划分为由结构面切割而成的离散块体，可真实再现沿结构面的位移、开张、错动等变形。目前在高边坡领域广泛采用的非连续变形分析方法包括非连续变形分析（Discontinuous Deformation Analysis，DDA）、离散元方法（Discrete Element Method，DEM）等。

DDA采用变形相容性条件确定块体位移，适于模拟结构面张开、滑移主导的边坡变形。DEM则基于牛顿运动定律求解块体运动，可模拟岩体的完整破坏。近年来，一些学者将DDA、DEM与有限元、有限差分等连续介质方法相耦合，在精细模拟边坡变形破坏演化方面取得良好效果。

基于能量原理的边坡动力失稳分析

高边坡失稳往往伴随复杂的动力过程，传统的静力分析方法难以对其准确预测。基于能量原理的动力失稳分析新方法应运而生。通过引入地震能、重力势能、耗散能等概念，建立边坡动力失稳能量平衡方程，可判别边坡的动力失稳模式和失稳临界状态。

此外，数值流固耦合分析、颗粒离散元分析等新方法也被用于模拟高边坡崩滑转化为泥石流的复杂动力学行为。通过合理选取流变模型，精细刻画崩滑体的流动、冲蚀、堆积全过程，可为灾害危险性预估提供重要依据。

基于智能算法的边坡稳定性评价

随着人工智能技术的发展，机器学习、深度学习等智能算法被引入边坡稳定性评价。一些学者利用支持向量机、人工神经网络等机器学习模型，建立了边坡稳定性智能预测系统。通过对已知工程实例的学习训练，该系统可对新边坡的失稳可能性作出快速判断。近年来，一些学者进一步将深度学习应用于边坡变形破坏模式识别，并取得了良好效果。

此外，贝叶斯网络、模糊数学等不确定性分析方法在高边坡稳定性评价中也得到应用。针对边坡失稳的多因素复杂影响机制，这些方法可建立起影响因素与稳定性之间的非确定性关联模型，为定量评估边坡失稳概率提供了新途径。

典型工程案例分析——锦屏一级水电站大奔流沟料场500m级特高人工边坡

锦屏一级水电站大奔流沟料场位于雅砻江左岸，是国内外顺层陡倾岩质人工边坡之最，设计人工边坡高度达513m。边坡岩体主要为三叠系中上统杂谷脑组（T2-3Z）变质细砂岩夹少量板岩，岩层走向与边坡走向基本一致，岩层倾角64°～72°。边坡地质结构见下图。

▲   边坡地质结构简图

根据人工边坡坡面与岩层倾向夹角的相对关系，将边坡划分为西侧顺向边坡和南侧斜向边坡两部分。

▲ 锦屏一级水电站大奔流沟料场人工边坡全貌及分区简图

通过分析边坡地质结构条件， 提出了西侧顺向边坡的4种潜在破坏模式：

①浅层滑移剪出破坏：沿浅部层间软弱夹层蠕滑，沿缓倾角结构面剪出。

②深层滑移剪出破坏：沿深部软弱夹层蠕滑，沿中下部缓倾角结构面剪出。

③压剪溃屈破坏：边坡中下部岩层变形受阻后，出现鼓起、拉裂、脱层现象，岩层剪切折断。压 剪溃屈破坏演化数值模拟图见下图。

▲ 压剪溃屈破坏演化数值模拟图

④随机块体破坏：边坡 结构面组合形成的小规模块体破坏。

同时提出了南侧斜向边坡的2种潜在破坏模式：

①压裂滑移剪出破坏：沿长大结构面与陡倾角岩层层面形成柱状块体，下部软弱夹层被压裂，上部块体沿软弱夹层滑移剪出。

②随机块体破坏：小规模的 结构块体破坏。

针对以上破坏模式，在边坡开挖和支护设计中采取了相应措施，包括控制开挖坡角、设置宽马道、采用预裂爆破、设置长锚索和超长锚索、混凝土坡面防护等。工程实践证明了以破坏模式为基础的开挖支护设计的科学合理性。该案例表明，对于顺层陡倾特高边坡，除通常的顺层滑移破坏外，还应重视压剪溃屈和压裂滑移剪出等破坏模式可能带来的安全风险，以指导边坡开挖支护设计。

存在问题与研究思路

存在问题

通过梳理现有研究，高边坡稳定性分析仍存在以下几个亟须破解的难题。

对边坡稳定性的尺度效应与动力过程认知不足

高边坡失稳是一个多尺度动力演化的复杂过程，涉及岩土体变形破坏的微观机制、宏观力学行为及二者互馈机制，但目前对不同尺度下的物理机制和耦合机制认知还不够深入，从微观到宏观的多尺度力学行为表征方法缺乏，难以准确刻画边坡失稳全过程。

多因素作用下边坡稳定性的定量评价能力不足

高边坡受工程扰动、环境因素等内外动力的交互影响，呈现出“多场耦合、强度演化、路径依赖”的复杂特征，但现有方法多基于单一因素或理想工况，对动载荷、非均质岩体等复杂条件下边坡响应规律的定量表征不足，缺乏多因素耦合作用的深度融合方法。

多源信息驱动的边坡安全状态智能分析有待加强

随着监测手段的进步，边坡稳定性由“静态、定性分析”向“动态、定量评估”转变，海量监测数据也对传统方法提出了新挑战。如何针对性地筛选稳定性、控制性指标，发展面向复杂工况的多源异构数据融合分析技术，构建从数据相关到物理机理、从感知分析到知识发现的智能分析新方法，是亟须探索的重要方向。

研究思路

针对上述问题，未来高边坡稳定性分析亟须在基础理论、关键技术、分析方法等方面取得创新性突破。具体研究思路建议如下。

加强岩土动力学基础研究，深化认知边坡失稳的多尺度效应与动力过程

聚焦岩土体的细观结构、多物理场耦合特性，阐明其变形、屈服、破坏的微观机制；采用离散元、有限元等数值模拟手段，揭示岩土宏观力学行为的动力演化规律；探索岩土微观结构与宏观性能的跨尺度关联机制，发展统一的多尺度力学行为表征方法，为准确刻画边坡失稳全过程奠定理论基础。

突破复杂工况下边坡稳定性的多场耦合建模与定量评价关键技术

针对强震、暴雨、爆破等复杂动力作用，发展基于非线性动力方程的边坡动力响应数值分析方法；针对软弱夹层、断层破碎带等非均质地质体，发展考虑材料、结构多样性的边坡稳定性分析模型；在此基础上，深入探究岩土-结构面-地下水多场耦合作用机制，建立“多因素驱动、多场响应、多尺度表征”的统一分析框架，提升复杂条件下边坡稳定性的定量评价能力。

发展面向边坡安全动态智能分析的多源异构数据协同建模方法

充分利用物探、监测、遥感等获取的多源数据，研究基于数据挖掘、机器学习的边坡稳定性智能感知与评估方法，实现边坡变形破坏模式的自动识别和稳定性的快速评估；同时，加强知识图谱、因果推理等知识驱动方法与物理模型的融合，建立从数据相关到物理机理、从感知分析到知识发现的智能分析范式，为边坡灾害预警和防控提供新手段。

加强理论创新与工程实践双向驱动，构建多学科交叉的一体化分析方法

注重基础理论研究与工程实际需求的紧密结合，以重大工程为牵引，推动物探、监测、实验、计算等技术手段的创新应用；发挥岩土力学、工程地质、水文地质等多学科优势，在地质结构表征、岩土性质刻画、边坡变形破坏机理等方面形成系统认知；在此基础上，发展岩土-结构面-地下水多场耦合的一体化分析方法，为解决高边坡稳定性评价这一国际性难题提供中国方案。

结论与展望

主要结论

综上所述，高边坡勘察技术近年来取得了长足进步，主要体现在以下几个方面：

①以无人机倾斜摄影、激光雷达等为代表的高分辨率遥感技术发展迅速，为高边坡精细化地质调查提供了有力工具。多种物探方法的集成创新，极大拓展了对高边坡深部复杂地质构造的探测能力。

②定向钻探、绳索取芯等新型钻探工艺不断涌现，大大提高了崎岖地形条件下钻探取芯的灵活性和质量。CT扫描、多场耦合试验等先进分析测试手段的引入，推动了边坡岩土性质表征从定性向定量发展。

③考虑结构面影响的有限元法、非连续变形分析法等新方法，在揭示复杂地质结构主导下边坡变形破坏机理方面取得重要进展。基于能量原理的动力失稳分析，为认识边坡灾变全过程提供了新视角。

④人工智能、机器学习等智能算法与边坡稳定性评价的深度融合，促进了从经验判别向智能预测的跨越。大数据分析、深度学习等新兴信息技术 在边坡灾害预警中显示出广阔应用前景。

未来展望

展望未来，高边坡勘察领域仍存在诸多深耕细作的空间。建议重点关注以下几个方面：

①进一步发展原位测试、微观分析等先进实验技术，加强复杂环境下边坡岩土性质演化机理的研究，为揭示边坡失稳的多场耦合机制提供基础。

②加强地质统计学、人工智能等方法在边坡勘察设计中的应用，实现钻孔、物探等勘察手段的科学优化配置，进一步提高勘察的针对性和经济性。

③注重勘察、监测、分析等领域的技术融合，建立起多源异构数据的一体化分析平台。通过数据驱动的地质建模、稳定性分析等，实现对边坡安全状态的动态精准刻画。

④深化高边坡灾变机理和稳定性演化规律的认知，发展基于失稳前兆的灾害预警以及状态反演的智能支护方法，为构建具有自感知、自学习、自决策能力的智慧边坡奠定基础。

面对日益增多的高边坡工程，迫切需要工程地质、岩土工程、人工智能等多学科交叉融合，不断创新勘察监测理念和技术体系，攻克制约高边坡稳定性评价和灾害防控的瓶颈难题。未来高边坡勘察领域理论和实践创新的广度和深度值得期待，相关成果也必将为保障重大工程安全和推动地质灾害防治作出更大贡献。