基于ArcGIS和ICMP的矿山边坡自动数值建模与分析研究

以晋宁磷矿露采边坡为例,利用ArcGIS软件建立了边坡三维地层可视化模型,开发了转化插件;从三维地层模型截取典型二维地质断面,导出二维断面地层几何信息及材料信息;利用独立覆盖无网格质点法实现了从ArcGIS地层模型到数值计算模型的自动建模,并对该露采边坡典型断面进行了稳定性分析。应用实例验证了研究方法的正确性、实用性,及其良好的工程应用前景。     

基于ArcGIS的露天矿边坡稳定性计算方法

针对GIS系统本身不能直接实现边坡地形的稳定性定量计算问题,基于GIS对Python二次开发的支持力度,运用有效的数据提取方法能够实现各栅格单元和矢量单元属性值运算和储存;根据剩余推力法计算模型和全局滑面搜索方法设计边坡稳定性计算的脚本工具。结合某露天煤矿地质资料,执行边坡稳定系数计算和最危险滑动面搜索脚本,并对比MIDAS/GTS计算结果进行验证,结果表明该方法可行。     

基于有限元分析的矿山边坡自动数值建模与分析研究

以某开采铁矿为研究对象,基于有限元分析法,进行了矿山边坡自动数值建模与分析研究,并对边坡的力学特性进行了分析,综合各单元的平衡方程得到了有限元模型的整体平衡方程。采用实例验证的方式,选取了模型参数敏感性和安全系数2个指标,分别验证了所研究方法的性能,结果表明,本方法具有一定可行性和实际应用价值,为岩土工程研究提供了参考依据。     

基于三维点云建模的矿山边坡稳定性分析

基于无人机摄影测量技术建立矿山边坡精细模型和C++编程实现岩体质量指标空间点云分布,预测边坡岩体稳定性。首先借助三维点云处理软件对模型裁切、去噪、平滑等处理,其次利用Rhinoceros曲面实体建模功能将地质体曲面模型实体化,然后结合Rhinoceros插件Griddle对三维地质体模型网格体划分,最后以FLAC3D软件可识别的*.f3grid文件导出。以绍兴越城区某矿山边坡为例,将模型导入FLAC3D软件计算。结果显示:该矿山岩体受节理影响最大位移位于两矿之间形似"鱼鳍"形状附近,最大位移3.15cm;"鱼鳍"形状附近岩体变形模量为1GPa,质量分数BQ为172.2～263.6,为Ⅴ～Ⅳ级的岩体质量,该区域岩体最大破环概率达到了43%,稳定性系数低于1.0,该计算结果与现场调查结论相吻合,预测了边坡潜在威胁区域,为相关调查研究提供参考依据。     

基于层次分析法的矿山边坡稳定性研究

结合石宝铁矿实际情况,运用运筹学中层次分析法,建立边坡稳定性影响因素层次结构模型,对影响边坡稳定性的14个影响因素进行了分析、定量计算和排序,并进行一致性检验,在此基础上对各因素影响权重进行了总排序,找出边坡稳定性的主要影响因素,为矿山边坡的维护与治理提供了依据。     

矿山边坡稳定性的弹性分析

利用弹性力学理论分析法，给出在自重应力作用下的矿山边坡内最大剪应力作用面的分布规律和最大剪应力迹线，为分析边坡稳定性提供了一定的理论依据。     

广东某矿山露天采场边坡稳定性分析

根据某露天矿山岩土组合边坡的结构特征及破坏模式,岩质边坡采用了理正岩土边坡分析软件中的赤平投影法进行分析,土质边坡采用了圆弧滑动法进行分析,对初步设计的边坡角参数进行了稳定性验算。计算结果下部岩质边坡的稳定性较好,上覆土质边坡不稳定。     

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。     

基于PSO-BP神经网络的边坡稳定性模型研究

为了对边坡的稳定性进行分析,以黏聚力、内摩擦角、边坡倾角、坡体的容重、边坡高度、孔隙压力比6个主要影响因素作为边坡稳定性的判别指标,利用粒子群算法优化BP神经网络的权值和阀值,建立边坡稳定性的PSO-BP模型,并对5个边坡的稳定性进行分析,预测的平均误差达到1.98%,预测效果较好。结果表明,PSO-BP神经网络模型较传统的BP神经网络模型精度更高,收敛速度更快。     

基于AdaBoost卷积神经网络的矿山边坡稳定性预测

为了准确快速地分析露天矿边坡的稳定性,本文提出 Adaboost卷积神经网络（Adaboost-CNN）建立露天矿边坡稳定性和影响因素之间的非线性关系。Adaboost-CNN是结合自适应Boosting算法(Adaboost)和卷积神经网络（CNN）的一种新的机器学习方法。其核心思想是将CNN的特征提取能力和AdaBoost处理非平衡数据的能力结合起来,具有高可靠性、高精度性、训练时间少等优点。Adaboost-CNN利用迁移学习,不仅消除了传统CNN需要大量训练样本的限制,而且解决了AdaBoost算法序列化过程中存在着的降低实际性能的问题。本文分别采用BP神经网络、支持向量机（SVM）、卷积神经网络以及Adaboost-CNN对工程实测数据进行建模与分析,通过对比均方根误差(RMSE)和相对预测误差（RPE）,发现Adaboost-CNN的预测精度最高、模型泛化能力最强。结果表明,Adaboost-CNN能够较精确对边坡的稳定性进行预测,是边坡稳定性预测的可靠性工具     

国内某矿山露天采场边坡稳定性分析

结合三维激光扫描成果查明了某矿山露天采场边坡岩体结构面特征,并通过反演分析,获取了边坡稳定性力学参数。在此基础上,利用赤平投影法、极限平衡法对采场边坡进行了稳定性分析和边坡破坏模式分析。结果表明：边坡岩体分化程度总体为微风化状态,岩体质量良好,力学指标较高,边坡总体呈稳定状态。边坡局部稳定性主要受节理面控制,为同向倾斜边坡,易发生楔形破坏;下部滑体坡脚区域发生溃屈破坏。     

典型渗流对露天矿山边坡稳定性影响的研究

岩石渗流对边坡的稳定性具有重要影响.为了研究渗流对露天矿边坡稳定性的影响规律,结合地质概况,采用数值分析方法对边坡进行了典型渗流作用过程分析,并确定边坡安全系数;研究结果表明,在一定条件下渗流作用对应力场影响很大,渗流与应力场的共同作用直接影响露天矿边坡的稳定性.     

高陡矿山边坡稳定性动态分析及工程应用研究

露天开采形成的矿山边坡岩体的力学特性和稳定状态具有显著的动态特征,因此,传统的确定性分析方法难以获得可靠的稳定性分析结果。为此,结合边坡岩体的变形监测信息,提出了矿山边坡稳定性动态分析技术。为了进行边坡稳定性的动态分析,首先在边坡坡面布设一定数量的变形监测点,进行边坡变形监测。然后,根据矿山实际开采情况(坡高、坡角和地质构造),建立对应于当前开采状况的数值分析模型,并基于监测位移与计算位移之差最小为准则,进行等效边坡岩体参数的模式识别。最后,根据所获得的等效参数,进行当前边坡的稳定性评价或未来开采的稳定性预测。     

基于ArcGIS的三维矿山系统研究

按照数字矿山建设原则,以ArcGIS为支撑平台,结合SQL Server数据库技术和Microsoft.NET技术,进行了三维矿山的空间数据采集技术、地质体建模技术和巷道建模技术的研究,融合数字矿山各大安全生产系统的多源数据,实现了二三维一体化的空间数字化服务平台,为数字矿山各大业务应用系统提供统一基准的空间数据服务,使企业集团以及安全监管部门能够直观、快速、全面地了解矿井安全生产状况和相关信息,为矿井的安全生产管理、监督检查以及应急救援提供科学的决策支持。     

某矿山终了边坡安全稳定性分析

广东某露天石灰岩矿山终了后边坡较大,最大高差为147 m。为了分析矿山边坡安全稳定性,选取终了边坡的东面和南面,采用瑞典圆弧法和河海大学的Autobank7软件计算出边坡稳定性系数。结果表明,矿山的终了边坡是稳定的。同时提出生产过程中边坡安全管理措施。     

岩质边坡稳定性的FLAC3D数值模拟分析

介绍了FLAC^3D软件的基本原理及使用方法，并以德兴铜矿黄牛前岩质边坡为例，对整体边坡采用FLAC^3D软件进行三维数值模拟稳定性分析，分析结果与实际相符合。     

基于ABAQUS软件的边坡稳定性分析

以工程实例为背景,应用有限元软件ABAQUS对土质边坡的加固和稳定性进行模拟、分析,验证利用ABAQUS进行边坡稳定性分析的适用性,为土质高边坡设计和稳定性验算提供了实践参考.     

矿山边坡可靠性分析研究

在边坡稳定性分析中，把岩体强度参数视为随机变量来处理，考虑边坡工程的风险，用工程类比法确定出整体边坡允许破坏概率和目标可靠性指标，从而选择最佳边坡设计方案。     

矿山边坡可靠性分析研究

在边坡稳定性分析中，把岩体强度参数视为随机变量来处理，考虑边坡工程的风险，用工程类比法确定出整体边坡允许破坏概率和目标可靠性指标，从而选择最佳边坡设计方案。笔者认为，破坏概率与安全系数值是不同范畴的概念。可靠性分析方法充分考虑到了各种影响边坡稳定性因素的变异性，其计算结果更为可靠和适用。     

三维加筋折线边坡稳定性上限分析

基于极限分析上限定理,建立了三维加筋土折线边坡的旋转破坏机制,推导了内能耗散和外力功率的解析表达式,同时考虑了加筋强度系数、水平地震力系数以及高度系数、坡角、宽高比等三维折线边坡几何参数对稳定性系数的影响并绘制了相关图表。结果表明,就凸状折线边坡而言,稳定性系数随着上坡角增大而减小,随上级高度系数增大而增大;当宽高比小于4时,三维效应对边坡稳定性系数有较大影响;边坡稳定性系数随加筋强度系数增大而直线增大,采用加筋层提高边坡稳定性效果显著。