广义Hoek-Brown准则在露天矿边坡稳定性分析中的应用

Hoek-Brown屈服准则作为估计完整岩石或节理岩体剪切强度的半经验准则,已成为岩体强度预测和岩土工程计算领域应用最为广泛的准则。采用广义Hoek-Brown强度准则确定露天矿山边坡岩体力学参数,并结合FLAC3D对矿山露天边坡开挖进行稳定性分析,计算结果与矿山开采实际情况基本一致,现状边坡整体处于稳定状态,局部岩土体有变形破坏的可能。基于广义Hoek-Brown准则确定的边坡岩体力学参数可以用于分析和评价露天矿延伸开采边坡稳定性。     

深凹露天矿山岩质高陡边坡稳定性预测

结合大冶铁矿东露天高陡边坡,运用线性和非线性方法研究了岩质高陡边坡的稳定性预测模型。首先采用岩质边坡稳定性分析复合指标对边坡岩体质量进行分级;在此基础上,分别运用多元线性回归和BP神经网络方法研究边坡稳定性预测模型,并将其结果与极限平衡分析方法进行对比。结果表明,边坡稳定性与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系,应用BP神经网络方法预测露天矿山高陡岩质边坡稳定性是有效的、可行的。     

基于赤平投影-强度折减法的露天矿边坡稳定性研究

露天矿山边坡稳定性是矿山安全生产的重要组成部分。基于赤平投影法对某矿山终了边坡进行稳定性分析,分析表明边坡在动载的作用下存在失稳的可能;故进一步基于强度折减法对边坡进行数值模拟。模拟结果显示:在爆破工况下,选取的剖面所在边坡安全系数分别为2.16和2.54,均大于允许安全系数1.18,地震+暴雨工况下安全系数分别为1.34和1.52,也大于允许安全系数1.18,即终了边坡处于稳定状态。但由于地震+暴雨工况下安全系数与允许安全系数较为接近,因此需在矿山生产过程中密切关注边坡的稳定性情况。     

基于鲸鱼算法优化支持向量机的露天煤矿边坡稳定性预测

边坡的稳定性对露天矿山的安全影响重大,为了快速地对露天煤矿边坡稳定状态进行判断,提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化支持向量机(SVM)的露天煤矿边坡稳定性预测模型,该方法使用WOA对SVM模型的惩罚系数及核函数参数的取值进行了优化,解决了SVM模型的初始参数值选取困难的缺点。利用WOA优化后的SVM模型对收集到的边坡数据进行预测,并与RF、BP、SVM模型的预测结果进行对比。结果表明,WOA优化后的SVM模型具有更高的预测精度,该模型对确定露天煤矿边坡稳定状态有一定的参考价值。     

基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。     

基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测

针对露天矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,利用遗传算法的全局搜索能力优势,提出了基于遗传算法的最小二乘支持向量回归参数寻优方法,并建立基于遗传最小二乘支持向量回归(GA-LSSVR)的露天矿边坡稳定性预测模型。通过遗传算法对LSSVR进行优化,提高了预测精度和速度。实验结果表明,与BP神经网络、LSSVR模型相比,GA-LSSVR的精度更高,基于GA-LSSVR的露天矿边坡稳定性预测模型更有效。     

露天矿最终边坡角的BP神经网络预测及数值模拟验证

利用专家调查表的方式分析露天矿山边坡稳定性的主要影响因素,确定网络模型的输入层神经元。研究BP神经网络的结构和输出方式,对神经网络模型进行优化,并收集大量矿山稳定边坡的相关参数作为样本库,建立神经网络预测模型,将该模型用于某大型深凹露天矿山最终边坡角的预测。根据预测边坡角参数,采用SURPAC—MIDAS—FLAC3D多软件组合的方式,创建逼真的矿山边坡稳定性三维数值计算模型并进行模拟分析,结果表明,模型预测的边坡角满足设计要求。     

某露天矿山高陡岩质边坡稳定性的优化设计研究

采用岩石力学试验、FLAC3D强度折减法以及Slide极限平衡法对某露天矿山可能发生滑坡或坍塌的2个典型位置的终了边坡进行了稳定性分析,分析其在极端工况(自重+暴雨+地震)下的稳定性。研究结果显示,该露天矿山的台阶坡面角及终了边坡角设计不合理,1-1剖面和2-2剖面在极端工况下的安全系数仅为1.03和0.935,边坡容易产生滑坡或坍塌。为此,需对边坡进行优化设计。1-1剖面的台阶坡面角由75°调整为70°,2-2剖面采用削坡减载的方式拟定削坡角度为23°。数值模拟结果显示,边坡经过优化后,2个剖面的平均安全系数分别为1.15和1.14,边坡处于稳定状态。     

东山铁矿露天采场改建尾矿库边坡稳定性研究

以东山铁矿露天采场地质环境治理为背景,针对该采坑现状边坡及改造成尾矿库后终期边坡稳定性问题,通过矿山现状实测地形图及现场实地踏勘选取典型边坡剖面,利用Geo-studio软件中的SLOPE/W模块,对露天采场的边坡稳定性进行分析。通过数值模拟分析,得出所选典型剖面的边坡最危险滑裂面的位置以及在各种工况条件下的边坡安全系数,通过对比采用各种极限平衡分析方法所得的结果,东山露天采场边坡的最小安全系数为1.201,满足相关规范要求。研究结果表明：在拟定工况条件下采坑边坡大部分边坡剖面处于稳定状态,个别部位处于基本稳定状态,即总体安全稳定性有保障,但局部部位存在小规模崩塌、落石的可能性。总体而言,该露天采坑在改建成为尾矿库的过程中边坡安全性是有保障的。     

基于粒子群算法与RBF神经网络的露天矿边坡稳定系数预测

为准确构建边坡稳定影响因素与稳定状态之间的复杂非线性函数,基于粒子群算法全局搜索能力及RBF神经网络非线性变换和局部逼近能力,提出了一种基于粒子群算法与RBF神经网络的露天矿边坡稳定系数预测方法。实践应用表明:与单纯的RBF神经网络方法相比,基于粒子群算法与RBF神经网络预测露天矿边坡稳定系数精度可靠、性能稳定。     

基于BP神经网络的露天边坡角预测

针对广东泥竹塘铁矿露天边坡稳定性问题,为了获得矿山的稳定露天边坡角,研究使用BP神经网络进行预测分析。在预测过程中,以边坡岩体质量系数、岩体综合抗压、抗拉强度、内聚力、结构面力学特性、边坡高度及岩体密度等7个指标为输入因子,综合国内矿山27组露天矿山现场数据,建立网络学习、训练样本库,从而实现泥竹塘铁矿稳定露天边坡角的预测。结果表明,露天边坡角的BP神经网络预测模型最大误差小于3%,训练输出误差较小,精度较高,得到的泥竹塘露天铁矿上盘最终边坡角的预测值为42.8°,上盘最终边坡角的预测值为40.1°。多年的生产实践表明,该预测成果与实际基本相符,可为今后类似工程提供参考。     

基于改进遗传神经网络的抚顺西露天矿边坡位移预测

通过改进遗传算法对边坡位移预测精度进行预测。使用抚顺西露天南帮边坡的雷达位移监测数据对BP神经网络、未改进的遗传神经网络、改进后的遗传神经网络进行训练,得出预测数据,并作对比分析。结果表明:与真实测得的位移数据相比,改进后的遗传神经网络的位移预测误差最小,预测结果精度最大。     

某露天矿山高边坡稳定性分析模型

为研究某露天矿山边坡稳定性,以未确知测度理论和层次分析法(AHP)为基础,建立露天矿山边坡稳定性分析数学模型。模型中综合考虑影响露天矿山边坡稳定性的各种因素,如岩石单轴饱和抗压强度、内摩擦角、黏聚力、岩石质量指标、台阶坡面角、露天采场最终边坡高度、岩石风化程度、岩石完整程度,然后通过层次分析法计算各指标权重,并按照置信度识别准则获得最终稳定性评价等级。将此分析模型应用到云南某石灰石露天矿山中。分析结果表明,该露天矿山边坡为稳定边坡。同时利用Midas/GTS NX对该边坡进行模拟分析,得到安全系数为5.224 2,属于稳定边坡。2种分析方法结果基本一致,进而论证数学模型的可靠性,同时为露天矿山边坡稳定性分析提供一种新的方法。     

基于ABAQUS的深凹露天矿边坡设计优化

随着露天矿山开采深度的增加,边坡高度逐年加大,逐步形成高陡露天边坡,其采掘生产条件越来越差,采场破坏的概率和边坡安全维护的难度越来越大,给矿区生产和生活带来了巨大的危害和经济损失。露天矿山最终边坡角是影响矿山投资、成本及生产安全的重要因素,边坡角的确定直接影响露天境界剥采比的确定,最终影响到露天矿整个生产过程中的经济效益。因此,确定一个安全、经济的边坡角非常必要。本文利用ABAQUS对边坡进行力学分析,计算不同边坡角时边坡的安全系数,通过安全系数来得到一个优化的边坡角。     

基于MC&GHB准则的露天矿边坡稳定性分析

利用摩尔库伦(MC)准则和广义霍克布朗(GHB)准则对简单岩质边坡进行稳定性分析。在两种破坏准则下,边坡安全系数均随输入参数的增加而增大,不同点在于:基于GHB破坏准则下的安全系数明显高于MC准则下的安全系数,且随输入参数增加差距更明显。同破坏准则下,边坡潜在滑动面出现的位置和区域范围也不同。GHB破坏准则下潜在滑动面呈现以坡脚为起点,坡顶为重点的靠近边坡内部的圆弧形滑动面;MC准则下潜在滑动面则更容易出现在坡面,因此安全系数更低,失稳风险更高。采用不同的破坏准则进行对比分析,可以为露天矿山边坡稳定性分析提供更多参考。     

利用slide软件分析地下水对露天边坡稳定性的影响

在详细分析矿山露天边坡水文地质条件和岩石力学试验数据的基础上,开展了疏干前后的边坡稳定性分析计算,结果表明:矿山露天边坡在含水状态下处于滑坡状态,浅部滑动破坏的可能性很大;疏干后矿山露天边坡稳定安全系数K提高了63.9%,达到1.454,满足露天矿边坡强度储备系数要求。     

含隐伏空区的露天矿边坡稳定性及参数优化研究

某露天矿在设计的露天采场境界内存在一定数量的隐伏空区,将给露天矿的生产带来较大的安全隐患。为此本文根据遗传算法理论,采用MATLAB语言编制了改进遗传算法的计算程序,对任意形状的边坡滑动面进行搜索,找出其最危险滑面和安全系数,分析隐伏空区对边坡稳定性的影响,并对边坡参数进行优化,为矿山的安全生产提供依据。     

竹仔岭花岗岩矿边坡稳定性研究

针对某采石场边坡局部崩塌现象,考虑自然工况、爆破工况以及地震工况,基于Midas GTS软件,利用两种有限元分析方法(强度折减法、应力分析法)以及两种极限平衡分析法(Spencer法、Morgenstern-Price法)对边坡稳定性进行分析并计算边坡安全系数,不同的分析方法相互验证。结果表明,爆破振动力和地震力均使得边坡最小安全系数降低,地震力影响更大。各工况下边坡最小安全系数均符合规范要求,边坡处于稳定状态。同时根据矿山实际情况给出了针对性的防治建议。     

基于Morgenstern-Price法的露天边坡稳定评价

露天矿山的边坡稳定性一直是露天采矿经济与安全的重要课题。本文以国内某露天矿山边坡为例,采用极限平衡理论中较为常用的Morgenstern-Price法,借助Geo-studio软件中的SLOPE/W模块对该露天边坡进行三种不同工况下的稳定性分析及安全系数的计算,最后通过对标相关规范及标准,对该露天边坡进行了稳定性评价,认为该边坡是稳定的,即选取的边坡角是合理的。     

乌拉根锌矿排土场稳定性分析

排土场的稳定性研究是露天矿山安全性管理的重点，也是矿山可持续发展的关键。以乌拉根锌矿排土场为例，在岩土工程勘察的基础上，利用Geo slope软件，运用极限平衡法和有限元法对排土场边坡危险剖面在正常工况下及降雨入渗工况下的稳定性进行数值模拟。计算结果表明，正常工况下，边坡处于基本稳定状态；降雨入渗后，边坡安全系数降低3.9%，处于欠稳定状态，应加强排土场降雨预报和监测管理。