神经网络在宝日希勒露天煤矿边坡变形预测中的应用

随着宝日希勒露天矿开挖深度的增大,边坡变形的预测与控制己成为露天矿安全生产的关键问题之一。由于边坡变形预测是一个复杂的非线性问题,而传统的边坡变形预测理论计算法和实测数据分析法都不同程度存在着局限性,通过深入分析人工神经网络的结构、参数特征及学习算法,建立了边坡变形预测的人工神经网络BP模型。利用所建立的模型对边坡变形进行了预测,预测结果与实际监测数据非常接近。说明采用人工神经网络BP模型进行边坡变形预测是可行且有效的,可推广应用于工程实践中。     

宝日希勒露天矿边坡自动监测系统的应用

总结了宝日希勒露天矿研发的边坡远程自动监测系统的应用情况,评价了该系统在宝日希勒露天矿2009年6月13日的滑坡中发挥的作用。     

刚体极限平衡法在宝日希勒露天矿边坡分析中的应用

为了解决宝日希勒露天煤矿采场边坡稳定问题,利用刚体极限平衡方法,对该矿采场的边坡稳定性进行数值模拟分析.清晰的看到了边坡受力及变形速度等情况,直观地得到了坡体的滑移破坏面.算例的模拟分析证明:刚体极限平衡方法能够较为准确地预测边坡潜在破坏面的形状与位里,体现岩体变形破坏机理.     

有限元法在宝日希勒露天煤矿边坡稳定性分析中的应用

为了解决宝日希勒露天煤矿采场边坡的稳定问题,利用有限单元法Ansys数值模拟,对该露天煤矿采场的边坡稳定性进行数值模拟分析,清晰的看到了边坡受力及变形速度等情况,直观地得到了坡体的滑移破坏面。算例的模拟分析证明:刚体极限平衡方法能够较为准确地预测边坡潜在破坏面的形状与位置,体现岩体变形破坏机理。     

FLAC~(3D)在宝日希勒露天煤矿内排土场边坡稳定性应用分析

随着采剥工程的发展,宝日希勒露天煤矿排土场从2004年开始逐渐内排。由于内排土场稳定性较差,所以运用Flac3D数值模拟方法对内排土场的边坡稳定性进行分析,直观地得到了坡体的滑移破坏面,采用强度折减法模拟了岩体变形、破坏,直到边坡岩体发生滑坡的整个过程。揭示了滑坡机理,确定了边坡滑坡模式,从而对边坡稳定性作出了科学评价,为边坡的综合治理和控制措施以及科学的检测方案的提出提供了科学依据。