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基于InSAR-COMSOL的露天矿边坡稳定性分析及形变预测
引用本文:李如仁,葛永权,李梦晨,孙加瑶,王彦平,刘明霞.基于InSAR-COMSOL的露天矿边坡稳定性分析及形变预测[J].金属矿山,2024(3):172-182.
作者姓名:李如仁  葛永权  李梦晨  孙加瑶  王彦平  刘明霞
作者单位:1. 沈阳建筑大学交通与测绘工程学院;2. 沈阳建筑大学土木工程学院;3. 北方工业大学信息学院;4. 沈阳市城乡建设事务服务中心轨道交通事务部
基金项目:国家自然科学基金项目(编号:5177040477);
摘    要:露天矿地表形变特征的快速、准确分析及形变趋势精准预测是推进矿山绿色安全生产的重要保障。针对当前形变监测技术存在的时空采样率低、成本高,预测模型参数难确定等问题,以东鞍山露天铁矿为工程背景,提出了一种融合短基线子集干涉测量(SBAS-InSAR)技术和COMSOL有限元模拟的边坡稳定性分析和形变预测一体化方法。首先,利用SBAS-InSAR技术处理2018年5月—2020年6月获取的62景Sentinel-1A升轨SAR数据,获取了该区域2 a内地表形变时间序列,分析了其形变时空演化特征。然后,采用COMSOL Multiphysics软件模拟外界强降雨影响下的典型沉降区域边坡稳定性状况,探讨了坡体损伤裂化规律及形变机理。基于此,利用粒子群算法(PSO)优化长短期时间记忆(LSTM)网络,搭建了形变时序预测最优模型,开展典型沉降区的形变时序预测,并引入平均绝对误差和均方根误差作为预测精度评价指标。结果表明:矿区西部沉降相对严重,年均沉降速率高达47.8 mm/a,形变速率与区域降雨量存在显著相关性。相较于传统形变预测模型,PSO-LSTM模型的2种误差至少降低了14%和36%,且能够有效...

关 键 词:露天矿边坡  稳定性分析  SBAS-InSAR  沉降预测  PSO-LSTM
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