基于多因素位移时序PSO-SVM的边坡变形预测

由于复杂工程地质条件和环境因素的综合影响,边坡变形呈现复杂非线性演变特征。针对位移时间序列未能完全考虑环境因素对边坡变形的影响,故将影响边坡变形的有效降雨量加入监测位移时序,组成多因素位移时间序列。引入粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)的模型参数寻优,结合滚动预测方法,建立了适合边坡变形预测的多因素位移时间序列PSO-SVM模型。以华光潭一级厂房后边坡表面观测位移为例进行预测分析,研究表明,新模型预测结果科学可靠,有效弥补了传统PSO-SVM后期预测泛化能力的不足,提高了模型的预测精度。新模型在边坡位移时序预测中具有一定的工程应用价值。     

钨钼露天矿边坡稳定性预测分析

介绍了混沌性判别理论,指出最大Lyapunov指数可作为判断混沌序列的判据。借助Matlab软件平台,采用C-C方法和最小数据量法计算了时间序列的最大Lyapunov指数,结果表明,某钨钼矿1206开采工作面1#、2#测点的边坡位移时间序列的最大Lyapunov指数分别为0.029 9和0.015 6,均大于零,表明2个测点位置的边坡位移时间序列均具有混沌性,采用混沌理论对边坡位移及稳定性进行短期趋势预测是可行的,对防治露天矿边坡滑落事故具有重大意义。     

椭圆形深凹露天矿时效边坡稳定性基础理论研究

假设深凹露天矿边坡岩体强度参数随时间呈平稳性时间序列变化,并视其为连续、均质、各向同性的弹性体,且同时承受自重应力和水平应力共同作用。利用时间序列建模,得到任意时间下相关岩体强度参数的预测值关系式。在对其进行椭圆形喇叭曲面开挖情况下,取其边坡任意水平岩环作为力学分析的模型,结合轴比论、库伦-莫尔理论以及微元体临界下滑条件推导出具有时效性的椭圆形深凹露天矿边坡环向应力表达式,拟合椭圆形深凹露天矿稳定边坡形状。该边坡不仅能保证其稳定性,而且能减小剥采比,改善矿山经济效益。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

矿山岩体边坡强度参数选取研究

在进行岩质边坡稳定性研究中,通常需要边坡岩体的强度参数,而室内试验提供的通常是边坡的岩石强度参数。因此,如何将岩石参数转换成边坡稳定性分析所需要的岩体参数,对岩质边坡稳定性分析至关重要,对边坡稳定性分析的结果影响极大。为此,对国内外边坡研究中常用的强度参数转换方法进行比较分析,并指出其适用范围。同时,将现代BP神经网络方法引入边坡岩体强度参数转换,并应用于具体边坡稳定性研究,应用效果较好。     

相空间重构理论在边坡失稳预测中的应用

对边坡位移值的时间序列利用相空间重构理论建立预测模型,预测出边坡失稳的时间,给出了一种预测边坡失稳的新思路,并探讨了嵌入维数的确定方法。     

露天煤矿外排土场边坡稳定性研究

对朝凯煤业露天矿外排土场边坡稳定性进行研究,并利用GEO-slop软件和Morgenstern-Price方法定量评价了现有边坡参数,对外排土场排弃参数进行优化,对今后排土场的边坡稳定性提供依据。     

水岩耦合作用下研山铁矿东帮顺倾边坡稳定性研究

为全面了解地下水长期作用对含层理顺倾岩质边坡稳定性的影响规律,以研山铁矿东帮边坡N26勘探线所在边坡剖面为研究对象,结合不同饱水时间岩体抗剪强度参数弱化规律,对不同饱水时间作用下顺倾边坡稳定性进行分析。结果表明:饱水时间对岩体抗剪强度参数和边坡稳定性均具有显著影响,随饱水时间的增加,岩体抗剪强度参数和边坡安全系数均呈降低趋势,当边坡岩体饱水15,30,45,60,75d和90d后,边坡在安全系数为1.25的情况下,最终边坡角分别为37.5°,36.8°,36.1°,35.7°,35.4°和35.2°,研究成果为制定研山铁矿东帮边坡滑坡防治措施提供了依据。     

边坡稳定性分析中的时变可靠性问题

边坡工程是一个复杂系统 ,存在着大量的不确定性 ,目前对不确定性的研究主要是随机不确定性和模糊不确定性。但是 ,这些研究中没有考虑时间因素。实际上 ,边坡岩体的强度参数是一个随机过程 ,在随机不稳定应力场和岩体强度时变特性的影响下 ,边坡岩体的抗滑力也是一个随机过程 ,由此导致边坡的可靠度应为时变可靠度。本文通过对边坡稳定性研究现状的分析 ,提出了进行边坡稳定性分析的一种新思路一时变可靠性分析法。     

露天铁矿边帮稳定性的保证和加大边坡角的途径(一)

全面系统地论述了露天铁矿边坡稳定性问题。从岩体构造、岩性特点、裂隙方向、地下水、爆破震动、工艺布置以及随时间变化等诸方面,对造成边坡稳定性破坏的因素进行了论述。分析了造成滑坡的工艺布置因素(运输平台宽度、连续边坡高度),介绍了极限边坡角的计算方法。总结了露天矿最终边帮稳定参数的证明方法。借助图、表和公式对各参数之间的关系进行比较和分析。     

帷幕注浆对露天采坑边坡稳定性影响的有限元数值分析

本文采用ABAQUS软件,通过数值模拟分析了帷幕注浆过程中注浆方式和注浆压力对露天矿坑边坡稳定性的影响。分析表明：单孔和多孔分段注浆时,坡面水平位移随着注浆段埋深的加大而减小,且最大水平位移位置逐渐下移;多孔分段注浆对坡顶沿线水平位移影响差异不大;不同注浆压力下多孔分段注浆时,坡面和坡顶沿线水平位移均随着注浆压力的增加而增大,且最大水平位移位置分别出现在坡顶部分和坡顶沿线中间位置。监测结果表明,此数值分析方法可较好地反映注浆过程中边坡的变形规律。     

基于灰色理论的某露天矿边坡稳定性预报

以某露天矿GPS位移监测数据为依据,建立边坡稳定性灰色预报方案,对比监测值表明,通过灰色理论建立GM(1,1)模型,得出时间响应函数进行位移预测是可行的.由此编写相应预报软件,便于根据监测数据预测边坡稳定性,对现阶段位移数据预测表明,边坡稳定性较好,后期应加强监测和预报,对矿山安全生产和施工具有一定指导意义.     

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。     

地下水渗流作用下边坡稳定性及变形规律

针对地下水位变化易引发边坡失稳破坏等安全问题,基于有限元模型采用非线性动力时程分析方法研究不同地下水位渗流作用对边坡安全系数、位移和有效正应力的影响规律.研究表明:当地下水位较低时,地下水的升高对边坡安全系数影响不大,当地下水位变化达到一定高度后则对边坡稳定性影响较明显;随着地下水位的增加,边坡最大水平位移位置由边坡坡面中上部向边坡坡脚转移,且最大水平位移范围由边坡坡面向坡内扩散,表明地下水位升高不仅增加了边坡变形,还使边坡滑动面向边坡内部移动,增加了滑动规模;边坡坡面有效正应力随地下水位增加表现出减小-增大-减小的趋势,并在边坡坡脚处产生最大值,表明在地下水位影响下坡脚是边坡最容易破坏的位置,对边坡工程安全防护设计与计算具有指导意义.     

基于纵向数据与突变理论的边坡滑坡预测新方法及其应用

基于边坡位移监测数据满足纵向数据部分线性模型的假定,采用广义最小二乘法求得回归系数和回归函数,应用B样条法对坡表水平位移和观测时间进行回归分析,得到纵向数据部分线性模型函数.然后将该函数依泰勒级数展开并截取部分函数项,通过变量代换转换成尖点突变模型形式,由突变判据进行边坡滑移危险性识别及边坡滑坡预测.该新方法的提出丰富了滑坡预报理论,并得到了现场实测数据的验证.     

不同倾角采动边坡移动变形特征及稳定性分析

为了研究采动对不同倾角的坡体稳定性影响,基于FLAC3D数值模拟,分析了不同倾角的采动坡体位移变形情况。运用强度折减法计算出煤层开挖前后不同倾角的坡体安全系数,并对坡体稳定性进行了分析。研究表明:坡体倾角越大,受采动影响及位移越大,不同倾角下最大垂直位移均集中在坡脚处,最大水平位移随坡体倾角增大向坡顶转移;坡体倾角越大,安全系数越低。煤层开采后,最大安全系数为30°坡体时的1.22,最小安全系数为75°坡体时的0.73。;坡体倾角大于60°时,采动坡体处于易失稳状态,应采取必要的边坡防治措施。     

一种特殊边坡的变分法计算分析

变分原理已广泛应用于许多工程力学分析中,但在边坡分析中应用较少。通过一个特殊边坡的应力分析算例,将变分方法引入边坡分析中,为类似边坡分析稳定性计算开辟了新途径。根据已知的位移边界条件,找到了适合的位移分量函数,用瑞次法求解,从而计算出边坡内部土体的位移场和主应力场。由变分计算结果得到主应力σ1和σ3,结合摩尔-库伦强度准则,计算出该边坡的滑移面为椭圆弧。     

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。     

融合自注意力机制的Conv-LSTM边坡位移预测方法

露天矿边坡的稳定性直接影响到矿山的安全生产,边坡位移监测数据是表征边坡变形发展过程的重要参量,通过对监测数据进行分析研究,有助于实现滑坡预警。以河北金隅鼎鑫水泥有限公司某开采中的矿山边坡为例,基于监测点采集的边坡位移数据,建立了基于卷积—长短期记忆网络(Conv-LSTM)的多因素边坡位移预测模型。利用长短期记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)提取位移时间序列中的时序信息,通过卷积层提取位移序列中隐藏的深层特征。针对卷积层对于数据之间内部特征提取不充分的问题,引入自注意力机制(Self-attention Mechanism)充分提取边坡位移数据之间的关系特征。试验结果表明:融合自注意力机制的Conv-LSTM边坡位移预测模型的预测准确率较高,与原始位移序列的相关性较好,能更真实地反映边坡变形规律。