多策略灰狼算法优化SVM的尾矿坝地下水位预测

为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型.引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测.结果表明,MGWO?SVM模型平均相对误差0.24％,平均绝对误...     

基于改进PSO-ELM的尾矿坝稳定性分析

为了更准确地对尾矿坝稳定性进行预测,采用训练速度快、参数设置简单、准确度较高的极限学习机（ELM）模型,针对ELM模型在训练过程中随机产生的连接权值和隐含层阈值,导致泛化能力不足、模型稳定性差的问题,引入基于线性递减权重法改进的粒子群算法（IPSO）对其进行优化,提出了尾矿坝稳定性预测的改进粒子群优化极限学习机（IPSO-ELM）模型。将该模型运用到尾矿坝实例预测中,在选取的35个样本数据中,将前30组作为训练样本,后5组作为测试样本,以内摩擦角、边坡角、尾矿坝材料重度、孔隙压力比、内聚力和边坡高度6个尾矿坝稳定性影响因素为输入参数,以尾矿坝稳定性安全系数为输出参数,将预测结果与ELM模型和PSO-ELM模型对比,结果表明,IPSO-ELM模型有较高的预测精度,预测值逼近于实际值,验证了IPSO-ELM模型在尾矿坝稳定性评价中的可靠性和有效性。     

尾矿坝自动化安全监测系统

论述了影响尾矿坝安全的因素,确定了尾矿坝安全监测系统的监测内容。并开发了基于Internet-Intranet的尾矿坝自动化安全监测系统,实践表明,该系统的应用效果较好。为进一步开展研制工作提供了较好的借鉴作用。     

PSO-BP网络模型在GPS高程拟合中的应用

文中介绍了一种全局随机优化算法—粒子群优化算法,并将其应用于BP网络模型的参数优化。在基本BP算法的误差反向传播调整权值的基础上,引入粒子群算法(PSO)进行权值修正,建立一个PSO优化的BP网络模型进行GPS高程拟合,并与基于遗传算法优化的BP网络模型(GA-BP)、支持向量机模型(SVM)和基本BP网络模型的拟合结果进行分析比较。结果表明,PSO-BP网络优化模型性能略高于GA-BP网络模型的性能,明显优于SVM模型和BP网络模型。     

测斜仪在尾矿坝变形监测中的应用

测斜仪是探测岩土体坝坡、边坡内部水平位移和滑动面位置的有效仪器,将其应用到尾矿坝的内部变形监测上,在国内还是首次,本文就这方面的内容作了介绍,供参考.     

尾矿坝深部变形监测与稳定性分析

通过对钻孔测斜仪工作原理的介绍以及在具体尾矿坝工程中的应用,得到了尾矿坝坝体内部的变形情况,结果表明该坝体边坡具有中下部垂直坝体向外移动、而上部垂直坝体向内移动的规律,KC10测斜管在35 m深度处位移达到最大,有剪切变形的趋势.数值模拟计算得到坝体边坡的稳定系数分别为1.26(正常运行)和1.24(洪水位运行),都满足规范的要求,最危险滑动面的位置正好穿越KC10测斜管变形最大处,与监测结果吻合较好.     

水对尾矿坝的稳定性影响研究

提出了水对尾矿坝的稳定性影响以及现阶段尾矿坝研究中所存在的岩土力学问题，并提出解决方案。     

基于坝体深部双向多点位移监测的尾矿坝稳定性分析

在尾矿堆积过程中,尾矿坝处在重力、外部荷载、水力渗流等多重复杂应力环境下,坝体稳定性受到严重影响,常规的监测手段无法适应兰亭尾矿坝监测区域广、含水量高、位移变化大的特点。基于此,研发了新型的"大量程-防冲击"坝体深部双向多点位移监测装置,对尾矿堆积过程中的尾矿坝的变形进行了实时监测,从局部和整体对坝体的稳定性进行了分析,并提出了工程建议。     

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。     

尾矿高坝的边坡稳定性研究

尾矿坝的安全运行是保证矿山生产正常运行的必要条件。针对江西某尾矿高坝,在现场调查的基础上,进行了现场勘察和取样工作,分析了尾矿沉积规律和坝体组成结构,开展了不同工况下的坝体稳定性研究,并探讨了坝体灾害的防治措施。研究结果表明,从坝区至库内,尾矿由粗变细的趋势非常明显;由上到下,由于采用中线法堆积,尾矿由粗变细的趋势不大明显;尾矿坝的沉积滩形态舒缓,其坡度较为平坦,且未见尾矿泥;尾矿坝处于正常运行工况和洪水运行工况时,计算的安全系数能满足规范要求,尾矿坝基本处于稳定状态;在尾矿坝处于全饱和工况和地震工况时,计算出的安全系数远低于规范规定的要求,坝体的稳定性也明显降低,使得坝体处于极不稳定状态。     

尾矿库在线监测系统故障诊断技术研究

针对目前尾矿库安全在线监测系统故障诊断实时性差、准确率低等问题,探究了设备供电、运行、通讯等故障诊断技术,建立了故障诊断流程,开发了故障远程控制处理系统。试验证明,故障诊断技术是尾矿库安全在线监测系统稳定运行的可靠保障。     

适应极端环境的尾矿库在线监测技术研究

尾矿库是金属矿山的重要高势能危险源,一旦发生事故,将对矿山乃至下游人民群众生命财产带来严重威胁。由于尾矿库地处偏远,自然环境恶劣,常处于暴雨、雷电、大风等极端气象条件下,尾矿库在线监测系统的安全性和可靠性受到了严重威胁。为此,本文针对极端气象条件下的尾矿库安全在线监测需求,重点研发了高可靠性泛在信息采集装置、智能分布式供电技术与装置、混合式自愈Mesh网络通信技术与装备、尾矿库应急指挥手持终端等关键技术,大幅提升了尾矿库安全在线监测系统的工业适应性。     

极端环境下尾矿库在线监测技术研究

尾矿库是金属矿山的重要高势能危险源,一旦发生事故,将对矿山乃至下游人民群众的生命财产带来严重威胁。由于尾矿库地处偏远,自然环境恶劣,常处于暴雨、雷电、大风等极端气象条件下,尾矿库在线监测系统的安全性和可靠性受到了严重威胁。为此,针对极端气象条件下的尾矿库安全在线监测需求,重点研发了高可靠性泛在信息采集装置、智能分布式供电技术与装置、混合式自愈Mesh网络通信技术与装备、尾矿库应急指挥手持终端等关键技术和设备,大幅提升了尾矿库安全在线监测系统的工业适应性。     

尾矿坝位移在线监测技术及其发展方向

尾矿坝位移在线监测与水库大坝的在线监测有共同之处,但也存在很大差别。传统的位移在线监测设备有测斜仪、引张线仪、激光准直仪、静力水准仪、振弦式沉降仪等,与现代化的智能全站仪、GPS等设备各有优缺,不能相互替代,可以形成互补。本文对上述设备进行简要介绍,并认为发展尾矿坝专用位移监测设备和引进现代化先进技术,改进设备的安装方式,提高设备精度和稳定性,以及通过实现三维位移监测,改善测量数据的同时性等是尾矿坝位移在线监测技术设备的几个发展方向。     

基于物联网的尾矿库安全监测系统建设新模式

提出了一种基于物联网的尾矿库安全监测系统建设新模式,它可以解决目前尾矿库安全监测系统建设研发成本高、业主投入高、维护成本高、重复建设、资源利用率低等缺点。新模式抛弃了传统的"传感器+数据采集基站+服务器"的建设模式,结合最新的云服务技术,提出了"物联网传感器+云服务+终端"的建设理念,并通过实例验证了可行性。     

基于Morgenstern-price极限平衡法的尾矿坝边坡稳定性分析

尾矿坝的边坡稳定性问题对矿山尾矿库的安全运行至关重要。本文利用GeoStudio软件对某尾矿坝坝体进行建模,运用Slope/W模块中的Morgenstern-price极限平衡方法,采用半正弦函数考虑土条间作用力,对尾矿坝进行边坡稳定性分析计算。通过计算,得出最危险滑弧面及最小安全系数。计算结果表明,应用GeoStudio分析尾矿坝边坡稳定具有一定的实用性和可靠性,为今后尾矿库的安全运行提供一定的指导意义。     

模袋法尾矿坝层间滑移破坏稳定性分析

层间滑移是影响模袋法尾矿坝稳定性的重要因素,探讨分析了模袋坝体的破坏模式,袋与袋接触面滑动是主要的破坏模式,采用接触面单元模拟模袋体的层间接触,结合抗剪强度折减法和接触面单元,计算分析了模袋坝的层间滑移破坏特征,得到了模袋体层间滑移变形和破坏的过程。研究成果对提高模袋法尾矿坝的抗滑稳定性有指导意义。     

某尾矿坝稳定计算成果合理性分析

尾矿坝稳定计算方法常用简化毕肖普法及瑞典圆弧法,当两者计算结果存在冲突时,应分析其合理性。通过对某尾矿坝稳定计算结果的分析,当坝基有深厚较软地层时,瑞典圆弧法不适用,故推荐采用简化毕肖普法作为尾矿坝稳定计算的主要方法。