尾矿库重金属污染物迁移的现代数值模拟方法

为了给研究重金属污染物迁移提供指导性的方法和步骤,力求总结出尾矿库重金属污染物迁移的一般性研究方法。以尾矿库重金属污染为研究对象,采用事故树和鱼刺图对尾矿库重金属污染进行分析,找出主要污染源,建立污染物迁移数学模型,系统地归纳尾矿库重金属污染物迁移数值模拟软件,对主要污染源进行分析得出结论。结果表明各种研究手段之间存在步步深入,前后承接的联系,由此建立尾矿库重金属污染物迁移的现代数值模拟方法,提出尾矿库重金属污染物迁移的数值模拟方法的一般操作步骤。     

我国尾矿库事故统计分析与对策研究

基于2001年以来我国尾矿库所发生的66起事故,从事故发生起数、伤亡人数及引发事故的类型等方面,研究了尾矿库事故发生的特点,分析了事故发生规律,并结合我国尾矿库的特点及现状,提出了减少尾矿库事故、改善安全运行状况的建议与对策。     

基于贝叶斯估计的尾矿库溃坝事故概率分析

利用我国现有尾矿库溃坝事故统计资料,对事故发生趋势进行了分析,并从概率分析角度出发,基于贝叶斯估计方法对我国尾矿库溃坝事故风险进行定量分析,建立了尾矿库溃坝事故发生概率模型,对未来49 a内的可能的溃坝事故发生年数进行了预测.分析认为,我国尾矿库溃坝事故多年发生概率比较低,但年内发生次数却呈现上升趋势.因此,需加大矿山安全管理力度,对中小型和废弃尾矿库加强监管,以减小未来发生尾矿库溃坝事故的概率.     

尾矿库事故隐患及风险表征与防控方法*

为解决尾矿库安全隐患及风险,应用基于证据(Evidence-based)方法和事故树分析模型,辨识并表征尾矿库事故影响因素、隐患及耦合状态,根据事件发生可能性、潜在后果严重性和受体暴露程度相关独立参数,给出尾矿库事故风险表征方法,建立尾矿库事故多情景、多阶段（3段）、多层次和多等级（4级）风险防控框架。结果表明:对尾矿库5类事故（溃坝、漫顶、渗流、输送冒漏、库区扬尘）进行分析,得出基本事件或蛰伏隐患对尾矿库事故结构重要度或影响程度,给出尾矿库事故风险3维表征方法,并结合巴西布鲁马迪尼奥尾矿库进行实例应用,确定尾矿库风险等级（最高级4级）,验证方法可行性与有效性。研究结果可为尾矿库减灾防灾提供理论支撑与实践指导。     

小型尾矿库存在的问题及溃坝事故树分析

在对20家小型尾矿库现场检查和安全评价的基础上,分析了尾矿库安全管理和安全评价工作中存在的问题,应用事故树分析法对尾矿库溃坝事故进行了具体分析.     

我国尾矿库安全现状及事故防治措施

尾矿库是一个具有高势能的人造泥石流重大危险，其灾害所带来的损失是相当严重的。近年来，我国尾矿库事故时有发生，给人民生命财产造成了极大威胁，总体安全形势不容乐观。通过对我国尾矿库事故案例的总结和研究，分析我国尾矿库安全现状，为防止尾矿库事故的发生提出相应对策措施。     

尾矿库溃坝灾害因素分析及风险指标体系研究

我国尾矿库数量多、规模小、安全度水平低,较多中小尾矿库未经过正规设计,并且绝大多数尾矿库下游为生活区、工矿企业或重要城镇等,因此加强尾矿库风险管理,建立尾矿库溃坝风险指标体系和风险评判模型,对于减少和防止尾矿库溃坝事故的发生,确保尾矿库的安全运行,使之更好地为矿山安全生产服务,为国民经济健康持续快速发展服务等方面都具有重要意义.本文在总结国内外尾矿库事故特点的基础上,系统研究了尾矿坝的溃坝模式和溃坝路径,并基于尾矿坝指标的工程性质分析和相关性分析,研究并建立了尾矿库溃坝风险指标体系,该体系的建立为尾矿坝溃坝风险评判模型及评判方法的研究提供前提条件,可为尾矿库运行期的安全监管提供依据.     

基于模糊理论的尾矿库溃坝风险评价模型研究

经调查统计,我国尾矿库存在数量多、规模小、安全度水平低及较多中小尾矿库未经过正规设计等特点,并且绝大多数尾矿库下游为生活区、工矿企业或重要城镇等,因此加强尾矿库风险管理,建立尾矿库溃坝风险评价模型,对于减少和防止尾矿库溃坝事故的发生,确保尾矿库的安全运行,使之更好地为矿山安全生产服务,为国民经济健康持续快速发展服务等方面都具有重要意义.尾矿库工程的稳定性受到众多因素的影响,很多因素既难以确定,又难以定量估计,既有随机性,又有模糊性,具有灰色系统的特性,因此采用模糊评判方法对尾矿库溃坝风险进行分析具有一定的合理性.本文对多层模糊模式识别评价模型在尾矿库溃坝风险评价中的应用进行了研究,提出了基于模糊理论的尾矿库风险评价模型,开发了尾矿库溃坝风险评价软件.上述工作对于评估尾矿库溃坝风险、减少尾矿库溃坝事故的发生具有重要意义.     

基于粒计算的尾矿库安全评价不确定性研究

为了进一步提高尾矿库的安全管理水平，更好地预防和控制尾矿库事故，分析了尾矿库安全评价不确定性的3个来源:地理环境的不确定性、评价依据的不确定性、评价过程的不确定性；结合粒计算的理论知识，对尾矿库安全评价的不确定性从一级粒度、二级粒度上进行研究，并构建尾矿库安全评价不确定性的商空间模型；根据模糊聚类方法，计算影响元素的相似矩阵，建立了尾矿库安全评价不确定性的影响因素的分层递阶结构。结果表明:该研究明确区分了尾矿库安全评价不确定性因素，有利于提高尾矿库评价结果的准确性。     

尾矿库地震液化机理及抗震评估指标体系研究

2008年"5.12"汶川大地震中,四川、陕西和甘肃三省尾矿库均受到不同程度的破坏和影响。本文针对四川汶川地震造成灾区尾矿库排洪系统失效,坝基沉降,坝体滑坡、垮塌、开裂等现状,对尾矿库地震溃坝机理进行了分析,研究了地震作用机理和地震液化的影响因素;在此基础上,建立起用于评估尾矿库抗震能力和地震溃坝可能性的指标体系,指标体系考虑了地震强度、防洪、抗滑、抗渗透和安全管理五个方面,能够较为全面的分析和评估尾矿库在抗震方面的基本特性,并通过研究给出了各个指标的分级方法。该体系的建立为尾矿库抗震能力评估、避免特殊工况下尾矿库溃坝事故的发生具有一定应用价值,可为尾矿库运行期的安全管理提供依据。     

FOA优化GRNN网络的尾矿库安全预测

从尾矿库安全管理实际出发,针对尾矿库安全预测影响因素多、波动性大和非线性的特点,提出了果蝇算法优化广义回归神经网络的尾矿库安全预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,同时采用相关分析方法选取尾矿库安全评价指标,实现尾矿库的安全评价预测。以辽宁本溪南芬尾矿库为研究实例进行预测仿真,实验结果表明:相较于GRNN网络模型和BP网络模型,采用果蝇算法优化的GRNN模型预测精度更高,适用性更强,在尾矿库安全预测方面具有很大的实际应用价值。     

基于PCA-BBO-SVM的尾矿坝变形预测模型与性能验证研究*

为准确预测尾矿坝变形趋势,通过主成分分析法（PCA）对尾矿坝变形影响因子进行优选,基于生物地理学优化算法（BBO）对支持向量机（SVM）参数进行寻优,建立PCA-BBO-SVM尾矿坝变形预测模型,并以杨家湾尾矿坝为例对模型性能进行验证。研究结果表明:PCA-BBO-SVM模型在4个测点的RMSE为0.139 6,0.274 2,0.317 0,0.530 6;MAE为0.112 5,0.213 5,0.269 0,0.412 9;MAPE为0.525 0%,0.692 3%,2.621 2%,1.311 2%;预测精度及对局部波动的预测能力均高于BP、GS-SVM、GA-SVM和PSO-SVM模型,研究结果可为尾矿坝变形预测提供模型支撑。     

汛期尾矿坝溃坝事故树分析

根据汛期尾矿坝溃坝的一些典型事例,概括出了导致尾矿坝溃坝的基本事件,应用事故树分析中的最小割集、最小径集及结构重要度,对汛期尾矿坝溃坝事故进行了研究,结果表明,可以选择由滑坡量大、超出正常设计的降雨、未采取有效的排洪措施、大于设计烈度的地震4个事件构成的最小径集作为控制汛期尾矿坝溃坝事故发生的途径,未采取有效的排洪措施是这一途径中的控制重点,可以通过修复或增设排洪设施,汛前降低库水位等措施来实现,这对指导尾矿坝防洪渡汛有重要意义。     

Scenario derivation and consequence evaluation of dust explosion accident based on dynamic Bayesian network

In order to clarify the correlation between the evolution path of dust explosion accidents and emergency decision-making, and to accurately predict the disaster damage levels of various disaster bearing bodies. This paper extracts 56 key scenario elements from four aspects, namely state, answer, goal and environment, based on the analysis of typical dust explosion accident cases. At the same time, a general scenario evolution path of dust explosion accident is constructed. Using fuzzy number set theory and dynamic Bayes joint probability model, the accurate solution of scenario state probability was realized. With the help of accident cases and dynamic Bayes approach, the dust explosion consequence prediction index system and evaluation criteria were constructed, covering factors such as dust explosion intensity, casualties, direct economic losses, equipment damage, building damage, environmental damage and other factors. A polyethylene wax dust explosion accident in a city of China was used to verify the dust explosion accident scenario evolution model and consequences prediction model. The predicted results were in good agreement with the actual damage of various carriers of the accident, which indicated that the model could be used for dust explosion accident prediction and disaster loss prediction. The research results provided reference and technical support for the prediction of dust explosion accident evolution direction, emergency aid measures decision and deployment, disaster damage prediction and evaluation.     

基于EEMD-LSTM模型的尾矿库风险预测模型研究*

为了提高尾矿库风险预警能力,针对尾矿库稳定性受多种风险因素影响,以及风险变化的非线性,提出1种融合集合经验模态分解（EEMD）和长短期记忆（LSTM）的尾矿库风险预测模型。首先,采用皮尔逊相关系数分析尾矿库风险因素之间的相关性;然后,使用EEMD方法分解非线性的位移序列;最后,构建LSTM网络模型预测位移变化。以某尾矿库为例,将EEMD-LSTM模型与EEMD-BP模型、LSTM模型对比分析,评估模型的有效性。研究结果表明:EEMD-LSTM模型对尾矿库风险的预测精度明显提高,对防范化解尾矿库安全风险具有重要意义。     

降雨条件下尾矿坝饱和-半饱和渗流模拟分析

降雨条件下,由于渗透压力的存在,降低了尾矿坝坝坡的整体稳定性,可能产生坝体自身的变形和破坏,甚至导致尾矿库溃坝发生.针对某尾矿库,分析了降雨条件下对尾矿坝渗流及稳定的影响,运用饱和-非饱和渗流理论及降雨入渗理论,分析了尾矿坝渗流场的变化过程,根据计算出来的瞬态渗流场,利用非饱和尾砂抗剪强度理论,对尾矿坝的瞬态稳定性进行了分析.研究成果对于提高尾矿坝降雨条件下安全运行,降低尾矿库溃坝事故发生率具有重要意义.     

“头顶库”风险量化分析模型研究及实例应用

为了对天然气长输管道等设施穿越尾矿库下游形成的“头顶库”风险进行量化分析,基于假定和边界条件构建了尾矿库溃坝风险分析模型,并通过引入计算公式构建了尾矿库溃坝风险量化分析模型,提取了冲击波超压和爆破地震烈度法计算公式来量化分析管道爆炸对尾矿库影响效应。以福建龙岩某尾矿库“头顶库”为例,研究了该尾矿库溃坝后冲击力是否会造成管道断裂;模拟了爆炸对人员影响的范围;进而分析了管道完全破裂后爆炸造成的冲击波和爆炸振动对尾矿库的影响。研究结果表明:在500 a一遇的洪水条件下,尾矿库溃坝下泄的泥砂流对该穿越管道造成的冲击力不会造成管道断裂;管道泄漏10 min的爆炸情形产生的爆炸冲击波对尾矿库坝体结构没有影响,产生的等效爆炸地震烈度大于尾矿库的抗震设防烈度6度。可为同类实例提供工程理论方法。     

基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

尾矿坝溃坝模型研究及应用

根据多个大坝的实际溃决资料,提出尾矿坝溃坝的数学模型,该模型考虑尾矿的物理力学性质及其在流动中的变形,适合溃坝砂流下泄流量变幅大的特点。并就尾矿坝溃坝后泥石流对坝下游的影响提出预测的方法,该方法确定了泄砂总量、溃坝口平均宽度、坝址最大砂流量、坝址流量过程线等溃坝的重要参数。最后利用数学模型对某尾矿库溃坝砂流进行了预测,并指出该坝下游人员的撤离高程,为防灾减灾以及保护人民生命财产安全等起到了积极作用。     

基于APRIORI-TAN的交通事故伤害分析与预测*

为探究道路交通事故因素和事故伤害的相关性,以2 467起涉及人员伤亡的交通事故为数据集,运用Apriori算法分别挖掘事故伤害关联规则,并结合社会网络分析的可视化和核心-边缘分析构建受伤事故和死亡事故的关联规则网络。结果表明:事故伤害程度与事故时间、道路条件和交通环境等因素关系紧密,尤其死亡事故与碰撞固定物、人行横道事故、高速公路、高速道路、非市区、酒驾和超速存在高相关性。基于树型贝叶斯网络（TAN）构建事故伤害程度的预测模型,预测结果准确率可达87.56%。