摘要
本发明提供一种融合多物理模型的长输管道滑坡灾害模拟方法,包括包括如下步骤:收集数据;根据管道基础数据库确定基于地理空间分布的孕灾因素,并根据所述管道基础数据库确定基于时间分布的致灾因子;根据所述基于地理空间分布的孕灾因素获取滑坡灾害易发性区划图,并根据所述基于时间分布的致灾因子获取滑坡灾害空间敏感性区划图;对所述滑坡灾害易发性区划图以及所述滑坡灾害空间敏感性区划图进行时空耦合,获取滑坡灾害危险性动态区划图;将所述滑坡灾害危险性动态区划图输入时空深度学习模型中,以获取预测的长输管道滑坡灾害。本发明的一个技术效果在于,能够全面地揭示长输管道滑坡灾害的动力学机制,从而为防灾减灾提供更加科学的依据。
技术关键词
管道滑坡灾害
时空深度学习
管道基础
危险性
物理
无人机遥感数据
边坡稳定性评价
边坡安全系数
管道本体
迭代优化算法
数字高程模型
水文模块
因子
勘察钻孔
无人机巡检
动态
长输管道
变量
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