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龙图腾网获悉宿迁学院申请的专利一种降雨条件下边坡稳定性预测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120706159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510808881.8，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种降雨条件下边坡稳定性预测方法及装置是由郭璐;杨慧琳;董郭伟;施云;徐佰顺设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种降雨条件下边坡稳定性预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种降雨条件下边坡稳定性预测方法及装置，涉及边坡稳定性预测技术领域，包括：采用规则网格划分边坡并构建包含地质、水文及地形参数的时空特征数据集；基于多维特征向量计算区域协同指数，将边坡划分为多个社区和孤立风险区；以质心子区域为代表计算各社区动态安全系数，根据阈值划分稳定性等级；建立三维数字孪生模型实现风险可视化，对连续三周期安全系数递减区域触发预警并展示演变轨迹。该方法通过多源数据融合与动态分区评估，实现了边坡稳定性精准监测与预警。

本发明授权一种降雨条件下边坡稳定性预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种降雨条件下边坡稳定性预测方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：采用规则网格将目标边坡离散化为若干个子区域，为每个子区域赋予包含地质参数、水文参数及地形参数的区域属性，同时融合气象雷达提供的实时降雨强度数据，形成具有时空属性的边坡特征数据集； 步骤2：根据每个子区域的地质参数、水文参数及地形参数，使用多维特征向量表征每个子区域的边坡局部信息，基于多维特征向量定义任意两个子区域间的区域协同指数，并结合谱聚类算法对子区域进行聚类处理，以此将目标边坡划分为多个社区和孤立风险区； 步骤3：根据边坡特征数据集确定每个社区和孤立风险区的动态安全系数，将动态安全系数与稳定性阈值进行比较，根据比较的结果，划分每个社区和孤立风险区的稳定性等级；其中，对于每一个社区，选取其质心子区域作为代表来确定该社区的动态安全系数； 步骤4：建立目标边坡的三维数字孪生模型，通过空间映射算法将社区划分结果与模型进行精准匹配，在可视化界面中以不同色彩标识每个社区和孤立风险区的稳定性等级，并且对于在连续三个监测周期内动态安全系数呈单调递减的社区或孤立风险区，触发风险预警信号，同时在三维数字孪生模型中突出显示该区域的演变轨迹； 根据边坡特征数据集确定每个社区和孤立风险区的动态安全系数，所依据的公式如下： 式中，表示子区域在时刻的动态安全系数，用于反映边坡在降雨条件下的即时稳定性状态；为子区域中土体的粘聚力，为子区域中土体的容重，用于表征滑体自重产生的法向应力分量，滑体指子区域中沿着潜在滑动面能发生滑动的土体部分；为潜在滑动面深度，为子区域坡角，为子区域在t时刻的孔隙水压力，为子区域的地表曲率，为子区域边坡曲率半径，为子区域土体的内摩擦角，为与含水率相关的渗透系数,为饱和渗透系数，用于表征土体完全饱和时的最大渗透能力，通过室内渗透试验测定；为子区域当前土体的含水率，为残余体积含水率，表示土体中无法通过重力排出的水分占比，由土壤类型决定；和分别为初始含水率和饱和含水率，为经验指数，用于控制渗透系数随含水率变化的速率，与土体孔隙分布相关； 对于每一个社区，选取其质心子区域作为代表来确定该社区的动态安全系数，其中，质心子区域的选定方法为：首先计算社区内所有子区域几何中心的平均坐标作为质心位置，随后选取与该质心位置欧氏距离最近的子区域作为质心子区域；若同时存在多个，则进一步比较其多维特征向量与社区平均特征的余弦相似度，选取相似度最高的子区域即作为质心子区域，并且该质心子区域满足以下条件： 1位于社区内部，且不与孤立风险区相邻； 2其地质参数、水文参数与社区平均值偏差不超过； 将动态安全系数与稳定性阈值进行比较，根据比较的结果，划分每个社区和孤立风险区的稳定性等级，所依据的具体逻辑为： 当时，将该社区或孤立风险区标记为稳定状态，表示该社区或孤立风险区处边坡抗滑力显著大于滑动力； 当时，将该社区或孤立风险区标记为预警状态，加强监测并限制人员进入； 当时，将该社区或孤立风险区标记为高风险状态，启动应急预案； 当时，将该社区或孤立风险区标记为失稳状态，表示滑坡已发生或迫近，立即触发疏散警报； 式中，表示时刻的动态安全系数，为预设的稳定性阈值。

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