[发明专利]用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法

权利要求书

1.一种用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法，其特征是，包括以下步骤：

1)根据动态监测系统资料，引入数据异点识别平差机制对灰色预测模型改进，改进预测模型以位移增量偏移度为识别指标，在灰参数方程求解过程中，识别偏移度处于0.8-1.25之间的数据点进行平差，对预测模型灰参数进行修正，减小数据异点对预测模型的影响，建立有效描述边坡变形发展规律的边坡变形灰色预测模型；

2)尖点突变模型引入水致弱化系数，能够为更明确地反应水位升降因素对滑动面介质的不利影响；

3)根据所建立的模型，提出包括位移速率判据和尖点突变理论中的fk,Δ值的边坡预警等级和预警判据，通过预警判据建立包括位移速率预警预报、边坡灰色预测模型图解预报、基于fk、Δ值的预警预报及辅助判据预警预报方法，结合预警判据和预警方法形成露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警体系。

2.如权利要求1所述的用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法，其特征是，灰色预测模型建立过程中，根据一次累加生成序列x⁽¹⁾与预测值之间关系建立灰参数求解方程，将n-1个灰参数求解方程两两联立，n为灰参数求解方程个数，求得个α值及n-1个p值，α和p均为灰参数，但由于与是由所求得α值及p值平均得到，数据异点对灰参数求解影响甚大，故对灰色预测模型进行改进，改进步骤如下：

(1)数据识别

灰参数求解过程中，首先对n-1个数据点进行识别，以位移增量偏移度ε_Δ为指标，识别出偏移度处于0.8-1.25之间的数据点:

ε_Δ＝x(t_i)·(t_n-t₁)/[x(t_n)-x(t₁)]∈[0.8,1.25] (1)

式中：ε_Δ为位移增量偏移度；t_i为第i次监测时间；x(t_i)为监测时间为t_i的累计位移，i为监测时间次数，t_n为第n次监测时间；x(t_n)为监测时间为t_n的累计位移；

(2)数据异点平差

位移增量偏移度ε_Δ处于0.8-1.25之间时，需要对数据异点进行平差，平差公式为：

x′(t_i)＝x(t_i)+{[x(t_n)-x(t₁)]/(t_n-t₁)-x(t_i)}·ε_Δ (2)

式中：位移增量偏移度为ε_Δ；t_i为监测时间；x(t_i)为累计位移；x'(t_i)为平差后的累计位移，i为监测时间次数，t_n为第n次监测时间；x(t_n)为监测时间为t_n的累计位移；

(3)灰参数修正

求解个灰参数α时，对涉及数据异点的灰参数求解方程，进行灰参数修正；再用修正过的个灰参数α的均值作为改进模型的灰参数灰参数α修正方程为：

式中：α'为修正后灰参数；t_i为监测时间；x⁽¹⁾为一次累加生成序列；为改进模型的灰参数；t₁、t_j分别为第1、j次监测时间；x⁽¹⁾(t_i)、x⁽¹⁾(t_j)、x⁽¹⁾(t₁)分别为监测时间t_i、t_j、t₁对应的一次累加位移；

灰参数求解过程中，首先改进模型的灰参数代入n-1个灰参数，同样对涉及数据异点的灰参数求解方程，进行灰参数修正；由修正合格的的均值作为改进模型的灰参数

式中：为改进模型的灰参数；ε_Δ为位移增量偏移度；α为灰参数；t_i为监测时间；x⁽¹⁾为一次累加生成序列；p'为修正后灰参数。