为识别砂砾岩岩心内部裂缝与层间砾石分布差异，准确评价砂砾岩岩心的空间非均质性，提高油气开采效率，在实验室中，利用弹性超声波波速对岩石内部结构差异的敏感响应，对来自准噶尔盆地沙湾凹陷区域的18块砂砾岩露头岩心进行波速测量，建立了一种基于分层测量弹性波速的非均质性无损评价方法。取15块样品作为测试岩心，利用该方法对其进行非均质性评价；取剩余3块样品作为验证岩心并与其波速分布进行对比验证。结果表明：（1）该评价方法能够有效识别砂砾岩中砾石分布、孔缝等非均质性特征，评价岩心的空间非均质性；（2）与传统非均质性评价方法相比，该评价方法具有非破坏性、灵敏度高、速度快、成本低等优势；（3）测试岩心和验证岩心的非均质性评价结果较为一致。该方法能够为砂砾岩的非均质性评价提供良好借鉴。

如何同时满足土工织物滤土、透水性能及其淤堵程度的要求，是协同发挥其作为反滤料时的渗透稳定性能的关键。为此，先通过物性试验选取4种典型的无纺土工织物为研究对象，进而在常水头条件下开展16组含土工织物土柱的水力坡降比试验，通过测算其渗透系数、平衡时的水力坡降比和细粒冲刷流失量评估其渗透稳定性能；其次，基于水–土相互作用理论，以被保护土的粒径和土工织物的孔径为随机变量，提出用失效概率表示的土工织物滤土性能判别方法，进而依据现有文献和本文试验评估的85组含土工织物土柱数据划分滤土性能界限；最后，采用土工织物淤堵后的渗透系数比值判定其表面形成桥接结构时的透水性能及其局部淤堵程度，并将提出的土工织物性能判别方法应用于反滤料设计中，结果表明：提出的方法对性能有效和堵塞或闭塞型失效的划分准确度优于现有方法，在设计时建议选取单位面积质量较大的聚丙烯纤维长丝土工织物作为反滤料。

为揭示砂岩破坏全过程的细观裂纹演化规律及主导机制，研究融合声发射矩张量反演与RA-AF参数分析技术，定量解析微裂纹类型、时空分布及应力响应特征。基于矩张量理论，结合断铅试验标定的传感器耦合系数，采用裂纹张拉角将微裂纹划分为剪切裂纹、拉剪混合裂纹、压剪混合裂纹、张拉裂纹及压缩裂纹5种，并建立RA- AF经验模型进行分析。结果表明：（1）在不同加载路径下，砂岩破坏产生的微裂纹均以剪切裂纹为主，且5种微裂纹数量均与应力水平呈正相关关系，其中剪切裂纹数量增长最显著；（2）随着应力的增加，微裂纹萌生、聚集，最终贯通形成与宏观破坏面吻合的破裂带；（3）通过RA-AF分析得到砂岩剪切裂纹占比均超过50%，与矩张量反演结果一致；（4）张拉裂纹产生的波形呈突发特征，信号能量频域集中；剪切裂纹产生的波形呈振荡特征，能量频域分散且幅值更高，从物理机制上解释RA-AF参数的分异性。（5）矩张量反演适用于理论驱动的精细裂纹类型机制解析，RA-AF分析适用于工程现场快速判断裂纹类型。研究阐明砂岩剪切破坏的微观主导机制与多类型裂纹协同演化规律，为岩石破裂预警提供了理论依据。

为探明法向应力对动态等幅循环直剪过程中砂岩渗流与损伤特性的影响，对红砂岩进行了10，15，20，25 MPa法向应力下的动态等幅循环直剪试验。在加载过程中同步采集声发射（acoustic emission，AE）信号，并实时测定砂岩的渗透率，试验后使用3D扫描仪扫描破裂面形貌。试验结果表明：在直剪过程中，砂岩的渗透率演化呈现出明显的阶段性特征，表现为“逐步降低→缓慢降低→轻微回升→指数增长”，且高法向应力试样的渗透率在整个加载过程中始终低于低法向应力试样。随着法向应力的增大，试样的AE活动启动时间推迟，但Felicity效应出现更早且更为显著，表明其损伤程度更高。较高的法向应力促使砂岩的断裂模式由拉伸主导型向剪切主导型转变；在微观层面，促进了穿晶裂纹的发展，使裂纹扩展路径更加平直。与此同时，裂纹扩展被约束在主剪切面附近，最终形成宏观上较为平整、粗糙度较低的断裂面。

针对高杂质盐矿储油库建库规模小、速度慢的工程难题，提出利用盐矿沉渣空隙储油扩容技术方法，以湖北云应盐矿沉渣为研究对象，综合采用室内试验、理论分析等研究方法，构建沉渣特性–沉渣储油能力的评价体系，系统研究石油/卤水与沉渣液固耦合作用下的注采油机制，探索注采油过程中沉渣空隙淤堵风险，揭示石油和卤水在沉渣空隙中的运移规律。结果表明：云应沉渣空隙率可达40%以上，具有充足的空隙储油空间，沉渣空隙整体连通性良好，可满足注采油的基本条件；多轮次沉渣空隙注采油结果表明石油与卤水在空隙中的流动摩阻较小，注采油质量随时间呈现线性相关趋势，只有首次注油排卤过程中才会形成优势渗流通道，后续注采油过程渗流通道保持稳定，注采油过程中的石油–卤水界面存在指进现象，注采油压力和速率无明显异常波动；注采油过程中发生的暂时性淤堵具有随机性，整体沉渣空隙注采油的淤堵风险较低；沉渣空隙注油压力随石油–卤水界面的下降呈阶梯上升，沉渣的亲水特性促进毛细管力加速注卤采油过程。上述研究成果为高杂质盐矿储油库建设提供了科学依据。

1950年8月15日，喜马拉雅东构造结地区墨脱—察隅一带发生M_s8.6级大地震，极震区烈度达XII度，其中VIII区及以上总面积达21.9万km²，诱发大面积、大规模的滑坡等地质灾害，为典型的主震型能量集中释放事件。为系统揭示此次极端地震触发滑坡的空间分布规律及堵江模式，利用1961年以来多期珍贵历史影像、历史文献资料及野外现场调查，分析了烈度分布特征，并首次在地震高烈度区（X～XII度）南迦巴瓦地区米林卧龙至墨脱都登下游段构建地震滑坡数据库，共编录滑坡920处。通过对滑坡空间分布控制因子的定量分析，表明滑坡主要分布于海拔2 000～4 000 m、坡度20°～50°、距断层4 km范围内，受主中央逆冲断裂、墨脱断裂和阿帕龙断裂控制显著。根据滑坡统计结果及其发育特征，提出坐落型滑坡、超高位超远程型滑坡、整沟域崩滑型和群发型滑坡4种典型地震滑坡堵江模式，分别以更邦拉山、则隆弄沟、加玛其名沟和扎曲—希让段滑坡群为代表，最长堵江时间达15～16 h。东构造结地区独特的孕灾环境为高位远程地质灾害的发生与演化提供有利条件。目前该地区正处于孕震阶段，未来应加强极端地震条件下高位远程地质灾害的成灾机制与监测预警研究，提升地震地质灾害防灾减灾能力。

基于现场监测位移数据驱动的隧道围岩变形动态预测方法，存在着较大的局限性和滞后性。综合利用隧道工程建设资料蕴含的物理信息和位移时序曲线蕴含的数学信息，通过物理信息机器学习的思想推导动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian network，DBN）模型的构建方法，实现围岩变形的动态预测。通过离散化处理、位移时序曲线重构等方式，构建包含物理信息数据和极限位移数据的静态样本库，及包含物理信息数据和位移时序曲线数据的动态样本库。基于静态样本特征，改进K2-score算法建立极限位移预测的静态BN模型。基于静态BN模型和动态样本特征，融合平稳随机过程约束和Markov过程约束等先验信息，推导Markov-DBN的物理数据双驱动建模方法。融合约束增强优化的先验信息，构建优化Markov-DBN模型。5折交叉验证试验表明：Markov-DBN模型的预测能力随时间增加而快速降低，网络转移方向对其影响很大；优化Markov-DBN模型建立了所有时刻目标节点与变形影响因素节点的增强约束联系，其预测能力不随时间发生明显弱化，不受网络转移方向的影响，远高于Markov-DBN模型。案例分析表明：隧道工程施工前和施工初期，优化Markov-DBN模型即可实现位移时序曲线的有效预测，克服了传统方法的局限性和滞后性；隧道施工过程中，实时输入现场监测位移数据，可实现优化Markov-DBN模型的自我更新和围岩变形的动态预测。

岩体在单轴压缩下普遍表现出显著的尺寸效应，但其细观主控机制及裂纹参数敏感性仍缺乏系统认知。本文针对花岗岩不同实验室尺寸试样开展了单轴压缩与声发射（acoustic emission，AE）监测实验，并结合X射线衍射矿物组分约束和AE数据引导，基于PFC平台建立含原生裂隙网络的数值模型。结果表明：岩样的单轴抗压强度、破坏模式及裂纹扩展均表现出明显尺寸依赖性，峰值强度随尺寸增大而降低，破坏模式由劈裂向剪切转变。在均质矿物基质模型（无原生裂隙）下，强度基本不随尺寸变化，表明原生裂隙是尺寸效应的主控因素。此外，裂隙长度对强度劣化的影响远高于裂隙数量，且小尺寸试样对裂隙参数变化更为敏感。所建模型在应力–应变、AE时序、AF-RA裂纹分型及破坏形态等方面与试验结果一致，验证多尺度数值模型的可靠性。研究结果可为复杂地质条件下工程岩体的强度尺寸效应修正与安全设计提供理论支撑。

冰川与下伏基岩之间的相互作用是冰崩灾害的主控因素之一，然而目前关于冰–岩界面力学特性的研究仍较为薄弱。为深入探究高寒山区冰崩启动过程中的关键力学机制，揭示其主控因素与作用规律，研究设计并研制一套适用于冰–岩界面脱黏试验的小型高速离心装置，系统开展多种工况下的冰–岩界面黏结强度测试。研究成果如下：（1）自主研制的离心装置具有试验效率高、数据离散性小的优点，可实现抗拉、纯剪以及压剪等多工况下的冰–岩界面强度测试；（2）冰–岩界面黏结强度与温度、岩面粗糙度以及岩石岩性密切相关。温度越低，黏结强度越大，整体上呈线性关系；黏结强度与岩面粗糙度呈非线性正相关，当粗糙度超过一定值时，界面气穴的产生会抑制黏结强度进一步提升；岩石岩性通过孔隙率和矿物亲水性影响其与冰体的黏结强度；（3）建立冰–岩界面黏结强度计算模型，明确了黏结强度与温度、粗糙度、法向压力之间的定量关系。研究为冰–岩界面黏结力学特性分析提供新的试验方法，研究成果为高寒山区冰崩灾变机制认识和灾害风险评估提供量化依据。

传统有限元方法开展数值模型批量计算易受计算资源限制且耗时较长，基于BP神经网络构建的结构响应预测方法可有效提高计算效率。采用ABAQUS有限元软件建立跨逆断层含腐蚀缺陷埋地管道三维数值模型，研究管道腐蚀深厚比、径厚比、内压和埋深四项关键参数对管道地震响应的影响规律。基于参数分析结果，将断层错动量及以上4项参数输入，以管道轴向峰值压应变作为输出参数，构建基于BP神经网络的跨逆断层含腐蚀缺陷埋地管道地震响应预测模型，并结合数值计算结果数据集对预测模型进行了训练和验证。结果表明：管道腐蚀深厚比、径厚比、内压、埋深的增加均会导致管道下盘峰值压应变达到限值时对应的断层错动量减小，导致管道局部屈曲失效提前；无内压管道和有内压管道的屈曲形式不同，在应力集中处分别呈现为内陷屈曲和鼓胀屈曲；腐蚀深厚比等4项参数与管道压应变响应高度相关，且随断层错动量增加相关性由线性相关转变为非线性相关；已完成训练的BP神经网络模型在管道压应变响应验证集和测试集上的最大预测误差分别为13.60%和12.84%，均小于15%，对于跨逆断层在役埋地管道的地震响应具有良好的预测性能和泛化能力。