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邓李政，2022年博士毕业于清华大学工程物理系，目前留系从事博士后研究工作，主要研究方向为岩土工程、灾害感知、安全监测预警等。以第一作者发表SCI/EI论文9篇，作为第一发明人获授权发明专利3项，主持博士后科学基金1项，获清华大学优秀博士学位论文、北京市优秀毕业生等奖励，初步实现成果转化1项。自主研发的灾害监测设备在四川、贵州等7省20处滑坡试点应用，获自然资源部出具的地质灾害监测预警普适性仪器设备试用证明和感谢信，担任自然资源部工程技术创新中心研发团队带头人。 目錄： 第1章引言 1.1研究背景及意义 1.1.1选题背景 1.1.2研究意义 1.2国内外研究现状 1.2.1滑坡过程变形行为研究 1.2.2滑坡变形监测技术研究 1.2.3滑坡变形预警模型研究 1.2.4研究现状总结 1.3本书研究内容 第2章滑坡深部变形声发射监测技术 2.1本章引论 2.2土质滑坡声发射监测技术 2.2.1声发射监测技术发展历程 2.2.2有源波导声发射信号测量 2.3滑坡声发射监测技术验证 2.3.1滑坡现场监测 2.3.2滑坡模型实验 2.4滑坡变形-声发射关系分析 2.4.1声发射信号的影响因素 2.4.2滑坡速度的声发射量化 2.5本章小结 第3章滑坡深部变形行为声发射监测实验研究 3.1本章引论 3.2实验设计与过程 3.2.1实验装置和材料 3.2.2实验方案和过程 3.3实验结果分析和讨论 3.3.1运动学和力学特征 3.3.2滑坡变形-声发射响应规律 3.3.3基于声发射的滑坡预警指标 3.4本章小结 第4章滑坡变形声发射监测数据分析模型研究 4.1本章引论 4.2滑坡运动状态自动分类模型 4.2.1分类模型构建 4.2.2分类模型实验数据验证 4.2.3分类模型现场数据验证 4.3滑坡位移自动预测模型 4.3.1预测模型构建 4.3.2预测模型现场数据验证 4.4滑坡风险预警策略 4.5本章小结 第5章滑坡声发射监测系统现场试验研究 5.1本章引论 5.2设备研发及现场试验 5.2.1新型监测设备设计 5.2.2声发射监测系统及应用 5.2.3现场试验方案及案例 5.3滑坡监测数据机器学习分析 5.3.1滑坡现场监测数据 5.3.2机器学习分析结果 5.4本章小结 第6章总结与展望 6.1研究总结 6.2创新点 6.3展望 参考文献 在学期间完成的相关学术成果 致谢 Contents Chapter 1Introduction 1.1Background and Significance 1.1.1Background 1.1.2Significance 1.2Literature Review 1.2.1Landslide Deformation Behavior 1.2.2Landslide Deformation Monitoring Technology 1.2.3Landslide Early Warning Model 1.2.4Summary 1.3Structure of This Book Chapter 2Landslide Subsurface Deformation Monitoring Using Acoustic Emission Technology 2.1Introduction 2.2Acoustic Emission Monitoring Technology For Soil Landslides 2.2.1History of Acoustic Emission Monitoring Technology 2.2.2Measurement of Acoustic Emission Signal From Active Waveguide 2.3Validation of Landslide Acoustic Emission Monitoring Technology 2.3.1Landslide Field Monitoring 2.3.2Landslide Physical Modelling 2.4Analysis of Landslide Deformation coustic Emission Relationship 2.4.1The Influence of System Variables Upon the Acoustic Emission Signal 2.4.2Quantification of Landslide Velocity Based on Acoustic Emission 2.5Summary Chapter 3Experimental Investigation on Acoustic Emission Monitoring For Landslide Subsurface Deformation Behavior 3.1Introduction 3.2Experimental Design and Procedure 3.2.1Experimental Apparatus and Materials 3.2.2Experimental Programme and Procedure 3.3Analysis and Discussion of Experimental Results 3.3.1Kinematic and Mechanical Characteristics 3.3.2Landslide Deformation-Acoustic Emission Response Pattern 3.3.3Acoustic Emission Based Landslide Early Warning Indicator 3.4Summary Chapter 4Landslide Deformation Analysis Model Based on Acoustic Emission Monitoring Data 4.1Introduction 4.2Automatic Classification Model For Landslide Movement States 4.2.1Classification Model Building 4.2.2Classification Model Validation Using Experimental Data 4.2.3Classification Model Validation Using Field Data 4.3Automatic Prediction Model For Landslide Displacement 4.3.1Prediction Model Building 4.3.2Prediction Model Validation Using Field Data 4.4Landslide Risk Early Warning Strategy 4.5Summary Chapter 5Field Trial Study of A Novel Acoustic Emission System For Landslide Monitoring 5.1Introduction 5.2Equipment Development and Field Trials 5.2.1Design of Novel Monitoring Equipment 5.2.2Novel Acoustic Emission Monitoring System And Application 5.2.3Field Trial Programme And Case Studies 5.3Machine Learning Analysis of Landslide Monitoring Data 5.3.1Landslide Field Monitoring Data 5.3.2Machine Learning Analysis Result 5.4Summary Chapter 6Conclusions and Prospects 6.1Conclusions 6.2Original Contributions to Knowledge 6.3Prospects References List of Publications Acknowledgements 內容試閱： 清华大学安全学科始建于2003年，是一门新兴的综合性理工文管交叉学科。监测预警作为安全科学与工程学科共性的内涵和研究基础，是重点发展的学科方向之一，安全控制技术逐渐由灾害治理向监测预警前移。我国滑坡隐患点数量多、灾害发生频繁且危害损失大，制约了经济社会安全发展。滑坡监测预警是主动防范灾害的重要途径，契合国家防灾减灾重大需求。 滑坡监测内容包括变形、地下水和降雨量等，其中变形监测最为直接有效。滑坡地表变形监测受气象、地形和植被等因素干扰，预警可靠性难以保障。深部变形监测技术能感知滑面形成发展等灾害前兆信息，可为早期风险预警提供有力支撑，但传统技术量程有限、成本高且操作复杂。有源波导声发射技术是滑坡深部变形监测新方法，能灵敏感知微小变形并持续监测较大变形，有潜力实现滑坡早期预警。 然而，滑坡声发射监测技术和设备仍然存在不足，主要表现在： 对滑坡深部变形声发射响应规律的认识还不够清晰； 有效识别边坡稳定性的声发射参数尚不明确； 声发射数据的定量解释缺乏普适性方法； 因此进一步深入研究和发展完善滑坡声发射监测技术具有重要的理论意义和工程应用价值。邓李政博士开展了滑坡深部变形声发射监测方法与技术研究，在以下方面取得了创新研究成果： 一、 通过综合采用理论分析与实验研究，揭示了滑坡深部变形行为和声发射监测参数间的响应规律。提出了基于速度控制的滑坡三阶段变形过程模拟方法，发现了滑坡变形和声发射参数间存在线性动态相关关系，提出了利用振铃计数变化率识别滑坡加速度并评价边坡稳定性，为滑坡深部变形声发射监测方法提供了理论依据。 二、 提出了基于机器学习算法的分析模型，利用声发射监测数据量化了滑坡深部变形。以滑坡位移、速度和加速度信息的有效提取为主要目标，建立了滑坡运动状态分类模型自动识别滑坡速度和加速度，建立了滑坡位移预测模型持续提供变形信息，为声发射监测数据自动处理和滑坡变形行为分析提供了高效准确的普适性方法。 三、 提出了具有创新性的阵列式声发射技术方案，设计了标准化的有源波导声发射监测单元，研发了波导单元串联而成的阵列式声发射监测设备，发展形成了低成本、高灵敏度和实用性强的新型声发射监测系统，为滑坡深部变形简易监测和自动分析提供了新方法。阵列式声发射监测设备已在四川、贵州、安徽等7个省的20多处滑坡区域应用，总体运行情况良好。 本书选题具有前沿性和引领性，内容新颖、结构严谨、分析逻辑性强、行文流畅，在理论和方法上有一定原始创新，获评清华大学2022年度优秀博士学位论文。本书的特色在于开展了安全科学、岩土工程、声学与人工智能等多学科交叉创新研究，发展形成了一种新的滑坡深部变形监测预警方法，完成了“实验研究模型构建设备研发现场试验”全过程闭环研究，对相关人员开展体系化的科学研究具有较好的参考借鉴价值。 本书适合地质灾害、滑坡、岩土工程、声学技术、监测预警和机器学习等领域的专家、学者和高校师生，可供安全科学与工程、岩土工程、声学、人工智能等专业的研究人员和师生阅读参考，也可作为地质灾害等研究及工程人员的自学读本或培训教材。 袁宏永 清华大学安全科学学院2024年1月

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