板桥悲歌

今年入汛以来,我国极端灾害性天气多发、重发,最主要的特点就是降雨偏多,洪涝灾害严重,不仅传统多雨的南方地区降雨过程多,而且多年少雨的华北、西北等地区也发生了罕见的暴雨、洪水。全国先后有300多条河流超警,特别是黄河上中游暴雨强度大,洪水来得早、来得猛,防汛抗洪形势严峻。8月1日,国务院总理温家宝在河南考察黄河防汛工作。为此,本刊重新编发1998年第8期《劳动保护》刊载的1975年河南板桥水库溃坝事故,37年后重温这段历史,希望从中吸取更多的教训,防止此类事故的发生。     

“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。     

相山铀尾矿库周边不同水体中铀分布规律及健康风险评价

选取相山某铀尾矿库周边不同水体作为研究对象,通过现场和室内检测,分析周边水体中铀的分布规律、铀质量浓度与水化学参数间的关系,并进行放射性健康风险评价。结果表明,研究区周边水体中铀质量浓度空间分布不均匀,除点P-1铀质量浓度超出国家标准GB 23727—2009《铀矿冶辐射防护和环境保护规定》规定值外,其他样品中铀质量浓度均符合标准;不同水体中铀质量浓度差别较大,地下水中铀质量浓度分布较均匀,排放水分布不均匀,地表水介于两者之间。同时,对水温、pH、电导率等参数进行现场测定,得出水体中铀质量浓度与pH值、电导率存在正相关关系,铀和pH值、电导率间的皮尔逊系数分别为0. 803 6和0. 549 8,表明pH值和电导率是影响水体中铀富集的重要因素。健康风险评价表明,通过饮用水途径铀所致的健康危害风险度均未超过国际辐射防护委员会(ICRP)推荐的最大可接受限值和瑞典环境保护署、荷兰建设和环境署推荐值,表明在研究区饮用水(地表水和地下水)中检测出的铀可能不会对人体健康产生风险。     

基于IPSO-SVM对尾矿坝变形预测的研究

针对支持向量机在参数模型选择上的敏感性,以及在理论上无法直接实现的问题,在标准粒子群算法的基础上对粒子速度与位置更新策略进行改进,通过改进的粒子群算法对支持向量机模型参数进行选择优化,进而提出了一种改进粒子群优化支持向量机(IPSO-SVM)算法模型。根据尾矿坝实测数据,建立了基于IPSO-SVM算法的对尾矿坝坝体位移预测模型,同时与经典的SVM算法以及PSO-SVM算法进行比较分析。结果表明,3种算法在坝体变形预测中都具有较好的可行性,但IPSO-SVM算法在训练效率上有较大优势,而且具有较高的预测精度,更适合在变形预测中应用。     

某铀尾矿库坝体渗透破坏力学因素分析及试验探究

由于铀尾矿库坝体尾矿砂的碎散性和多相性,渗流作用下相互接触的土颗粒组成的"土骨架"出现的变形或破坏一直受到高度重视,但对其渗透破坏的影响参数试验研究较少。铀尾矿坝体的粗粒土粒径级配不均匀系数、含水率不同的抗剪强度等是影响临界水力坡降的主要因素。在试验的基础上,通过分析得出铀尾矿砂颗粒均匀且级配良好、含水率为26%～34%的粗粒土渗透破坏坡降,比颗粒不均匀、含水率不佳的粗粒土渗透破坏坡降明显提高的结论。     

基于空天地三维数据的尾矿库安全监管技术研究

为提高尾矿库安全状态,解决当前尾矿库监管难度大、代价高、盲区多的现实问题,以四川省盐边县小水井尾矿库为研究对象,采用高分遥感、无人机和三维激光组成的空天地三维数据,建立多层级、多精度三维数据的协同流转模式,通过周边关系分析、关键指标检查、防排洪验算、稳定性分析和溃坝模拟等手段,提供了尾矿库风险管控与定量化评价的参数,研究结果表明:该技术可有效提升尾矿库安全监管的技术能力,有助于促进运营方和监管者建立尾矿库监测-预警-避灾-救援工作体系。     

基于GeoStudio的某加高扩容尾矿坝稳定性分析

模拟正常水位工况、特大暴雨工况和特殊工况3种条件,采用GeoStudio中的渗流和地震计算模块在不同设计工况下进行数值计算,建立某加高改造扩容后的尾矿库模型,并计算其相应的安全系数.分析结果表明:3种工况下的尾矿坝坝体均处于稳定状态,满足规范要求,特大暴雨工况时的浸润线位置随着降雨明显抬高;但在特大暴雨工况+地震工况时...     

基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)现有路由算法的网络寿命,提出一种基于铀尾矿库核素监测的WSN粒子群优化路由算法(EBPSO)。首先,在簇头(CH)选举阶段,考虑传感器节点的能量、簇内节点距离、CH到基站的距离等参数,利用粒子群优化(PSO)算法选出最合理的CH,并将筛选出来的CH节点应用于铀尾矿库核素监测组建WSN;其次,在数据传输阶段,提出转发节点的选择方法;然后,用能量阈值重分簇方案来减少能量消耗;最后,对比基于PSO优化模糊C均值的分簇路由算法(POFCA)、低功耗自适应分簇(LEACH)以及高效非均匀分簇算法(EEUC)性能。结果表明：在网络生命周期上,EBPSO算法比POFCA、LEACH、EEUC分别提升1.7%、24.7%、9.2%。EBPSO算法能够延长网络生命周期,适用于铀尾矿库核素监测应用场景。     

基于SSO的铀尾矿库无线传感器网络定位算法

为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)定位算法的定位精度和收敛速度,利用优化的麻雀搜索算法(SSA)改进基于信号强度指示(RSSI)的定位算法。首先,引入混沌映射和精英方向学习初始化麻雀种群,丰富种群多样性,提高算法的全局寻优能力;其次,采用莱维飞行策略改进搜索者的位置更新方式,避免陷入局部最优;然后,采用优化的SSA代替最小二乘法来定位未知节点,并将定位算法应用于铀尾矿库放射性核素污染监测定位;最后,在不同的锚节点数、通信半径以及噪声标准差条件下,对比麻雀搜索优化定位算法(SSOLA)与加权质心定位算法(WCLA)、接收信号强度指示差定位算法(RSSID)、麻雀搜索定位算法(SSA)、粒子群定位算法(PSO)以及樽海鞘群定位算法(SAP)的性能。结果表明：SSOLA与其余5种算法相比定位误差平均下降41.9%、45.2%、26.8%、39.9%和36.9%,定位精度更高,收敛速度更快。