灰色-突变理论在尾矿坝失稳预测中的应用

采用工程类比法,提出了将预测边坡失稳的灰色-突变理论应用于尾矿库坝体稳定性分析及失稳时间预报中。以某尾矿库2号坝体的水平位移监测数据为例,对该坝体的稳定性和失稳时间进行了分析预测,通过预测结果与工程实际情况的对比,表明该方法在尾矿坝的失稳预测中具有一定的适用性和合理性。     

矿山边坡安全稳定性研究

介绍了矿山滑坡灾害的空间预测预报方法和时间预测预报方法。对安堡太露天矿边坡稳定性的影响因素、岩体位移监测资料进行了分析,为该矿边坡稳定性预测建立一套判据。     

GIS在露井联合开采条件下边坡稳定性监测预报中的应用

以山西某矿露井联合开采条件下边坡稳定监测预报为例,在ArcView GIS平台上构建的三维模型上对边坡位移监测数据和所提取的相关信息进行综合分析及边坡危险性等级划分,并借助GIS的可视化功能将边坡变形及稳定性变化过程及其结果予以展示,直观地反映出露井联合开采条件下边坡的变形及稳定性变化规律,为边坡位移监测数据的保存、管理及稳定性的预警预报提供便捷方法。     

灰色模型在某供水工程边坡位移预测中的应用

根据边坡位移监测信息 ,应用灰色系统原理和方法 ,建立GM( 1,1)模型 ,模拟边坡位移并预测其发展趋势。实践表明 ,该方法是处理边坡位移反馈信息并预测位移发展的有效手段 ,能为工程边坡的动态设计和信息化施工提供决策依据     

露天矿边坡位移监测GIS可视化分析研究

以某大型露天矿边坡作为研究背景,针对该边坡位移监测所得的大量监测数据,提出了应用地理信息系统（GIS）技术手段开展边坡位移监测数据分析的研究思路,建立了包括属性数据和图形数据的GIS基础数据库。依托ArcGIS操作平台,实现了露天矿边坡位移监测数据GIS可视化研究分析。结果表明,该边坡下部区域稳定性较好,西帮边坡部分区域及东北角边坡顶部位移较大,稳定性较差。同时,应用GIS技术开展边坡位移监测数据分析,能够更加直观准确地表达边坡稳定性状况,提高了工作效率和信息化水平。     

基于合成孔径雷达的边坡监测预警研究

针对乌拉根锌矿高陡边坡岩体易吸水软化和风化解体,节理裂隙发育,稳固性差等不利条件,建立了一套合成孔径边坡雷达监测系统实时监测边坡稳定性。实践表明,目前边坡主要形变区域位于南部边坡和东南部边坡2269～2149m,针对该区域圈定9个重点监测区域分析边坡位移变化趋势,表明边坡整体处于"相对稳定状态",短期内不具有大规模滑坡风险。通过分析降雨前后位移变化,得出降雨对边坡稳定性有显著影响。根据历史监测数据,确定现阶段预警阀值为24h位移量20mm,形变区域面积为60m~2。该研究成果为后期边坡稳定性监测、边坡滑坡预警和破坏机理研究提供了依据。     

边坡雷达在露天矿山边坡滑坡预警的应用研究

露天矿山边坡位移监测是矿山边坡稳定性监测的主要内容之一,通过位移监测可以掌握露天矿山边坡体的变形规律,及时了解边坡动态并对边坡进行管理。边坡雷达可以通过持续监测边坡表面位移预测边坡变形失稳,并依据岩体变形破坏规律,预测预报滑坡发生的可能性与滑坡时间,通过对乌拉根锌矿2020年12月15日边坡橙色预警信息及监测数据分析,结果表明:边坡雷达可有效实现对露天矿山边坡滑坡提前预警,通过优化预警参数,可使预警信息更加精准。     

基于GM(1,1)模型的老鹰嘴边坡位移变形预测

边坡的位移变形反映了边坡所处的稳定性状态,因而有效地预测边坡位移可以作为避灾防灾的依据,从而降低地质灾害造成的经济损失。以四川黄山石灰石矿山老鹰嘴边坡位移监测数据为样本,基于 GM(1,1)模型建立了老鹰嘴边坡位移预测模型。研究表明,初始预测模型精度较低,通过残差修正,模型等级从Ⅳ级提升到Ⅱ级及以上,得到的位移预测值与实测值的变化趋势更加相近;模型预测序列长度对预测结果也具有影响,通过模型优化研究,得出模型的最佳序列长度为20。     

基于Matlab的边坡位移及稳定性预测的神经网络系统

边坡位移的产生及发展对边坡的稳定性是极为重要的，然而导致边坡产生位移的因素是极其复杂的，采用具有非线性映射功能的神经网络理论，在Matlab环境下编程，建立了位移及稳定性预测的BP神经网络模型，运用历史位移数据训练神经网络并进行测试，将训练好的网络模型用于预测边坡位移的发展，进而预测边坡的稳定性。最后将该预测系统用于山东省莱州市仓上金矿北帮边坡工程，预测结果与已有的监测数据相比误差很小，说明效果良好。该系统对了解边坡位移的发展趋势以及研究边坡的动态稳定性具有一定的意义。     

凹山采场边坡多元信息监测及分析

针对南山铁矿现有主采场凹山采场挂帮矿开采、回采过程中的边坡稳定性问题,采取稳定性监测雷达、深部多点位移计和钻孔测力计3种监测手段对边坡变形进行实时监测,建立边坡表面位移、深部位移及深部应力立体监测网。根据监测分析得出如下结论：爆破振动是影响边坡稳定性的主要外因,优势结构面是影响边坡稳定性的主要内因;将边坡内部应力变化率作为边坡失稳的判据,相较于位移变化率具有超前性;建立边坡表面位移、深部多点位移和深部应力监测的多元信息监测网,能够有效地对边坡的稳定性进行预测,确保采场挂帮矿的安全开采。     

灰预测在高陡岩质边坡稳定性预测中的应用

利用厂坝边坡岩体GPS变形监测得到数据,并对数据适当处理后,建立灰预测GM(1,1)模型,预测了边坡变形发展趋势,但其预测结果与GPS监测变化规律不太一致,故在此基础上又建立了新陈代谢GM(1,1)模型,分析边坡岩体变形趋势与边坡稳定性。结果表明:预测的边坡变形变化趋势与GPS监测的边坡变形变化规律一致,且边坡在闭坑前处于稳定状态。     

高寒地区露采高边坡合成孔径雷达在线监测预警研究

露天矿山边坡稳定性是安全可持续开采的关键,且边坡稳定状态随着采动影响不断发生变化,采用先进实用的监测技术对大范围露天边坡稳定性进行不间断监测和实时预警对于保障矿山安全生产意义重大。本文在高寒地区的露采高边坡构建合成孔径雷达监测系统,并对露采高边坡表面位移在线监测预警研究。监测数据表明,合成孔径雷达监测预警技术相对于传统的GNSS等点监测技术具有明显的技术优势,较少受到高寒地区恶劣气候和天气条件的影响,能够实现对边坡表面位移形变的高精度面监测,并且可对边坡形变进程进行不间断持续跟踪,能够准确识别出边坡滑移的重点区域,及时发出预警信息,为高寒地区露采高边坡的安全管理提供准确的数据依据和有益的技术参考。     

露天采场高陡边坡监测技术研究现状与发展趋势

通过收集国内外边坡监测技术的相关资料,介绍了露天采场高陡边坡稳定性监测的现有技术手段,总结了包括表面位移监测、深部位移监测和深部滑动力监测等各类技术的主要特点和存在问题。进一步对金属非金属露天矿山采场边坡监测技术的规范要求进行了简要论述。综合分析后提出,未来应基于区域形变和深部滑动力监测技术,以滑坡地质灾害远程实时监测预报技术及装备体系为研究方向。通过采用多源信息融合技术,以滑动力监测和边坡表面位移监测为主导,辅以其他监测方法,构成一个深部和浅部联合监测的立体网络系统。采用模块化设计方案,根据现场环境灵活增减监测子系统,可提高露天采场边坡稳定性监测预警的准确性与时效性。     

大型深凹露天矿边坡稳定性研究及智能监测系统应用

深凹露天矿山开采过程中易产生滑坡、泥石流、危岩垮落等地质灾害,为保证露天采场人员及设备安全,需开展深凹露天矿边坡稳定性研究。利用3DMine构建深凹露天矿三维模型,而后导入FLAC3D进行8个分区的露天矿边坡应力应变数值。从竖直方向位移、最大（小）主应力分布状态、剪切应变方面进行分析得出：竖直方向几乎无位移,露天边坡整体稳定性较强;局部台阶坡面存在应力集中现象,应加强监测。在实际工程中,矿山引入边坡智能监测系统,利用雷达扫描及GNSS在线数据集成技术形成三维可视化边坡模型,实时监测边坡空间位移变化数据,实际监测结果表明开采后边坡薄弱面发生位移,与数值模拟结果一致。文章创新点在于利用有限元数值模拟手段与实际工程中的三维智能监测系统相结合,可有效防治露天开采时所面临的地质灾害问题,对同类高大边坡安全稳定性研究具有一定的参考价值。     

露天矿边坡监测中的小波滤噪与BPANN预测

针对边坡变形量预测难的问题, 将小波分析与BP神经网络预测相结合, 采用小波变换对边坡变形监测数据进行信噪分离, 进而消除观测误差, 通过BP神经网络预测模型BPANN对处理后数据进行再处理, 对边坡变形量以及变形趋势进行预测。进而提出了一种基于小波变换和BPANN模型对露天矿边坡变形监测数据进行处理分析的方法, 并在鞍山某露天矿进行了实际应用。实例结果表明: 利用小波去噪与BPANN模型预测的监测点精度达到3 mm, 满足二等变形监测的要求, 数据处理简便, 在露天矿边坡变形监测数据的消噪与预测中具有实际应用价值。     

灰色理论在边坡岩体变形预测中的应用

边坡工程中,由于材料的非连续性、非均质性以及对结构认识的不完全性,难以用确定的函数形式对边坡变形趋势进行描述。应用灰色系统的原理和方法,对边坡的变形发展进行预测是一种有效手段。本文结合GPS变形监测所获得的原始数据,建立灰色预测GM(1,1)模型,分析边坡岩体变形趋势与边坡稳定性。结果显示:灰色预测的变形数据与实测变形数据关联度较好,灰色理论用于边坡岩体变形预测是切实可行的。     

一种露天矿高边坡形变监测的新方法

针对露天矿高边坡监测精度要求高、实时性强、难以全面覆盖、接触困难等问题,分析了地基雷达测量的技术特点,研究了基于地基雷达的露天矿高边坡形变监测方法及大气扰动改正、时序分析等关键技 术。结合三友矿边坡变形监测试验,给出了地基雷达数据的处理流程,基于振幅离散指数、估计的稳定性指数、位移精度等参数的雷达数据质量评价方法。针对露天矿边坡长时间、远距离监测中的大气扰动问题,探 索了基于PSC网的大气校正方法,取得较好的大气改正效果,监测结果与高精度测量机器人的监测结果相一致,验证了所提监测方法的有效性。研究结果表明：监测目标区域稳定边坡雷达影像的振幅离散指数优于0.1 ,相位估计的稳定性指数大于10,位移精度优于0.2 mm。PSC网大气校正能有效消除昼夜温差和湿度引起的相位变化,实现亚毫米级测量精度。基于时序分析技术,实现露天矿高边坡微形变监测,为矿山边坡安全提供 了一种新的监测方法。     

露天矿高陡边坡物联网监测系统的开发设计

基于某露天矿高陡边坡在露天转地下开采过程中的失稳特征,本文了构建了边坡多元信息耦合监测的物联网系统,建立了多层多代理分布式系统拓扑模型,考虑到边坡监测智能终端部署环境的复杂性和时变性,提出了可自适应调整的多代理分层嵌套实现方法,提高了物联网系统数据传输的可靠性,设计了双网络混合通信架构和面向边坡位移、应力和声发射监测的物联网平台。研究结果表明,该物联网系统能够有效地对边坡稳定性状态进行耦合监测,为露天矿高陡边坡结构地质灾害的预测预防提供数据支撑。     

新邱露天煤矿的边坡变形监测技术

露天边坡的监测与滑坡的预报,一直是露天矿安全生产的重要保证。针对中小露天煤矿边坡监测技术水平不高,专项经费投入不足的问题,新邱露天煤矿采用简易的边坡监测技术对其矿坑边坡进行监测。经过多年的实践证明,新邱露天煤矿的边坡监测技术是比较有效实用的。这对其他中小露天矿的边坡监测具有一定的参考价值。