尾矿库在线监测系统中位移数据分析方法探讨

尾矿库的安全稳定在矿山安全生产和环境保护中具有十分重要的意义,国家已明确要求三等及三等以上尾矿库应安装在线监测系统。本文在总结我国尾矿库在线监测系统结构和建设情况基础上,分析了当前已建成系统中坝面位移或坝内位移处理方法的现状和存在的不足,并提出科学合理地分析位移数据是关系到尾矿库在线监测系统有效性和适用性的关键技术之一。在总结归纳尾矿库安全领域坝体变形和稳定安全评价方法的基础上,提出了尾矿库在线监测系统中坝面位移和坝内位移定量分析处理的新思路,指出尾矿坝变形过程的数值仿真是校核在线监测系统所得位移数据,进而有效地分析和预测尾矿坝变形趋势的重要手段之一。     

集成PCA和LSTM神经网络的浸润线预测方法

为预防尾矿库溃坝事故,挖掘尾矿库在线监测系统的有效信息,提高浸润线预测精度,构建基于主成分分析(PCA)和长短期记忆(LSTM)神经网络的浸润线预测模型;以陈坑尾矿库为例,引入皮尔森(Pearson)相关系数和变量组合法,确定模型输入为预测前3天的待测点浸润线位置、相邻周边2点浸润线位置、库水位、坝体纵向位移和降雨量等18个特征量;利用PCA消除输入变量间的数据冗余,并采用LSTM神经网络预测未来3天的浸润线位置。结果表明:基于PCA和LSTM神经网络的浸润线预测方法具有较高的预测精度,平均绝对误差为0. 011,决策系数为0. 805,且能实现不同降雨工况下尾矿库浸润线的稳定预测。     

尾矿坝变形规律的灰色Verhulst预测

尾矿坝变形规律预测是矿山尾矿库安全技术管理的重要内容.尾矿坝的变形受多种因素的影响,其中有些因素是可知的,但有部分因素是不确定的,因此尾矿坝本身实际上是一个灰色系统.为了实现对尾矿坝变形趋势的预测,在充分认识尾矿库工程系统及坝体变形数据特性的基础上,采用灰色Verhulst模型对尾矿坝的变形进行预测,并结合某铁矿尾矿坝变形监测实际数据进行预测,模型精度满足要求,表明灰色Verhulst模型用于尾矿坝变形规律预测具有很好的适用性.     

尾矿库溃坝的安全监测

通过尾矿库溃坝事故的原因分析,提出将浸润线、防洪容量、坝体位移和降雨量作为尾矿库监测预警系统的监测指标,详细分析监测指标的设置、原理、功能及预警,实现尾矿库主要安全指标的在线自动监测,为预测尾矿库的运行状况提供了有力的保障。     

尾矿库洪水漫顶溃坝演化规律试验研究

为分析尾矿库洪水漫顶溃坝的演化规律,采用物理模型试验方法建立尾矿库漫顶溃坝演化模型。在自主研制的尾矿库溃坝模拟试验平台上,以国内某尾矿库为研究对象,基于非恒定水流泥沙非平衡非饱和冲刷机理,根据模型相似理论和溃决侵蚀模型原理,模拟尾矿库洪水漫顶溃坝过程,建立尾矿库漫顶溃坝演化模型。试验结果表明,尾矿库洪水漫顶溃坝位移与坝体饱和程度有关,坝体浸润线越高,尾矿库溃坝时滑动位移越大,溃口破坏程度取决于溢流对坝体的冲刷侵蚀作用;在该试验条件下,获得尾矿库洪水漫顶溃坝过程中坝体位移、浸润线高度、溃口最大流速和溃口的演化规律。降低坝体浸润线高度、增大安全干滩长度、铺设坝面引流明渠等措施有助于减少尾矿库洪水漫顶溃坝的灾害破坏。     

基于改进CM的尾矿坝体变形4级预警阈值确定方法*

为改善我国尾矿库在线监测系统由于重建设、轻利用而导致的事故预警能力被制约的现状,以尾矿坝体变形速率监测指标为研究对象,通过引入改进云模型,根据3E规则确定尾矿坝变形监测的正常运营值边界,建立尾矿库坝体变形速率4级预警阈值确定模型,以湖北省某尾矿库为例进行实例分析。结果表明:通过提出的坝体预警阈值确定方法,可得出尾矿库坝体变形速率黄、橙、红各级预警阀值分别为10.842,16.68,25.02 mm/d;进一步与典型小概率法计算结果对比表明,所提出的尾矿坝变形速率4级预警阈值确定方法更加科学合理,可用于尾矿库重要安全监测指标预警值的确定。     

数字尾矿库系统结构及功能实现方法

我国三等以上尾矿库均建成了尾矿库在线监测系统,为进一步提升尾矿库管控水平,提出可在在线监测系统基础上建设数字尾矿库工程的思路。数字尾矿库工程是借助全数字测量、遥感、地理信息系统或全球定位系统等现代化手段采集基础数据,实现尾矿库地形地势、水文气象、监测监控、调洪、尾矿坝稳定、风险分析、设备设施管理、应急培训等功能有机集成的统一管控平台。在总结数字尾矿库研究现状的基础上,借鉴水利水电工程中数字黄河、数字长江工程建设理论和方法,研究了数字山谷型尾矿库系统的功能和实现方法,提出了数字山谷型尾矿库系统的结构框架,并对数字平台建设、调洪演算实现、坝体稳定在线分析预警及应急培训等子系统的实现方法进行了深入研究,研究成果可为后期数字尾矿库建设提供参考。     

地震作用下尾矿库溃坝过程模型试验及加固方案

为研究地震作用下一般尾矿库的动力特性及破坏规律,探寻坝体加固方法,开展尾矿库概化模型振动台试验。由振动台提供水平动力,利用加速度传感器、激光位移传感器、动态数据采集系统及高速相机等设备获取坝顶加速度、位移及变形数据,分析尾矿库溃坝原因,提出坝体加固方案。试验结果表明,受地震荷载作用的尾矿坝,在坝体坡面2/3处出现"抛掷"现象;加速度放大系数随坝体高程变化不明显,随峰值加速度增加而递减;当峰值加速度达到0.4 g时,尾矿库经历液化、滑移、开裂,最终导致溃坝;溃坝后的泥浆沿下游不断演进直至停滞,堆积形态呈三角形;在坝底打抗滑桩加固能提高坝体的稳定性。     

基于渗透稳定性分析的尾矿库坝体稳定性研究

论述了尾矿库坝体稳定性分析主要理论,鉴于浸润线位置对坝体稳定性的重要影响,从尾矿库坝体渗透稳定性分析出发,提出通过坝体渗流稳定分析计算坝体稳定性的理论;强调了水对尾矿坝稳定性分析的重要作用,总结了尾矿库坝体产生渗漏的原因及种类,得出通过尾矿坝排渗固结提高尾矿坝稳定性的结论.最后提出综合运用各种排渗措施,以降低坝体浸润线,加速尾矿固结,从而提高坝体稳定性.     

尾矿库溃坝离心机振动模型试验研究

为研究强震作用下尾矿库溃坝动力反应及溃坝演化规律,在清华大学离心机上进行尾矿库溃坝自重加载条件下离心振动模型试验。试验采用离心场图像采集系统、非接触位移测量系统及动态注水系统,采用Kobe波作为地震输入,测量模型加速度、孔隙压力、面板应力变形、坝体位移及其发展变化过程。试验结果表明:地震输入条件下的模型加速度近似均匀分布,尾矿库浸润线的位置随着水位的升高而逐渐上升,孔隙压力增大使得尾矿库坝体强度降低,但在水平地震下,仍能保持稳定。在蓄水过程中,尾矿库坝体产生明显的变形,出现了局部滑坡,但在地震作用下产生的变形较小,并且应变反应波形较为一致,表明尾矿库结构模型地震反应的整体性较好,具有良好的抗震稳定性。     

基于无人机摄影测量的尾矿坝边坡表面变形监测

为弥补传统基于GPS/GNSS的单点监测方式无法反映尾矿坝整体变形的局限性,提出1种结合坝坡现有位移监测系统的无人机尾矿坝边坡表面变形监测方法.利用单镜头轻小型多旋翼无人机和计算机视觉技术对尾矿坝的空间三维地理信息进行数据采集与重建;基于设置在坝坡表面的位移人工监测点(水泥桩)对多期尾矿坝点云数据进行配准;通过对不同时...     

基于多点关联性的尾矿坝位移监测序列异常值诊断*

针对尾矿坝位移监测序列中噪声和真实异常值的区分问题,提出1种基于多点关联性和改进孤立森林（IF）算法的异常数据诊断模型。通过IF算法对监测序列中的各样本点异常程度进行量化计算,引入云模型（CM）算法确定IF量化的异常得分与异常概念的相互映射关系以实现异常点的初步诊断,根据Apriori算法计算多测点序列间的关联性,找出强关联序列组合,结合序列关联性以及异常点诊断结果区分噪声与真实异常值。以某尾矿坝位移监测序列为例进行模型验证。研究结果表明:基于多点关联性的异常诊断模型能够有效区分尾矿坝位移监测序列中的噪声与真实异常值,提高监测系统的准确性。     

尾矿库初期坝稳定性的合成孔径雷达干涉变形检测与流固耦合数值模拟分析

某尾矿库初期坝采用分段施工,可能产生不均匀沉降,影响坝体的稳定性。采用孔径雷达干涉技术对尾矿库初期坝进行了短期变形速率观测,得出坝体右侧的后期填筑区域整体上与主体仍能够基本保持同步沉降。建立了三维流固耦合模型,分析了尾矿库初期坝的静力稳定性和渗流稳定性,结果表明:初期坝体的水平位移和竖向位移都在安全范围之内,考虑水和尾砂的共同作用,后期堆积坝堆积至1765m高程时,坝体顶部和后期回填区域,存在小量位移变形,静态稳定性安全系数达到2.25,初期坝能够保持稳定。     

尾矿坝边坡失稳判据研究

为避免尾矿库失稳破坏所带来的巨大损失和灾难,依据尾矿坝边坡破坏特征,将坝体边坡的破坏全过程分为连续的变形阶段和非连续的滑动阶段。建立相应的数学模型,采用蠕变理论及李雅普诺夫函数法分析尾矿坝边坡变形、滑动过程的稳定性,提出尾矿坝边坡失稳的加速度判据,得出滑动过程位移解析解。运用FLAC3D对山西某尾矿坝边坡进行计算,得到安全系数为1.67,边坡稳定;通过坝体边坡表面某点位移监测曲线可以看出ü<0,采用加速度判据可得此边坡稳定,与数值模拟结论相同。     

基于时序InSAR的覆砂石尾矿坝形变演化研究

为解决目前采用在尾矿坝坝体及滩面覆盖砂石进行防尘治理与闭库,但传统监测手段难以实现坝体整体监测的问题,采用时序InSAR技术对2014年10月至2018年7月的Sentinel-1A影像进行处理,提取了对应时间段内卡房尾矿坝的形变信息,并结合实地调查及尾矿坝建设资料,研究了卡房尾矿坝的时序形变演化规律。结果表明:SBAS InSAR监测到坝体出现第1次异常形变加速运动时间与坝体开始铺设砂石工程的施工时间节点完全吻合,体现SBAS InSAR技术在受人为工程影响的坝体形变监测方面具有极高的敏感性。坝体在施工结束后,坝体形变加剧趋势并未缓解,并且出现2次加速现象,分析认为是由于在坝体铺设约2 m厚的碎砂石极大地增加了坝体荷载,打破了坝体原有的应力平衡状态,且识别出雨季对坝体形变影响显著,表明铺设砂石会使得降雨在坝体中的停滞时间加长,进一步引发非雨季期间坝体形变加剧。研究结果不仅能还原坝体出现异常形变的时间与演化过程,而且还可以对引起异常形变的内在影响因素进行分析与论证,对指导尾矿坝灾害识别、分析与治理具有重要的指导意义。     

种族鱼群优化支持向量机序列理论监测尾矿坝

为监测预警尾矿坝的变形位移,提出基于结构风险最小化理论的支持向量机进行学习预测。通过采集有效数据,对时间序列数据进行归一化序列处理,然后采取种族鱼群选择向量机参数,对处理后的数据进行支持向量机回归预测。将该理论应用到某尾矿坝监测系统,得到了较为准确的预测结果,表明该理论充分利用了数据的统计特性,精度和泛化能力都得到了明显提高,可作为尾矿坝监测系统的有效指导。