[发明专利]用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法

说明书

技术领域

本发明于岩质边坡稳定性分析以及滑坡预警领域，尤其是一种用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法。

背景技术

高陡岩质边坡是岩质边坡稳定性分析中常见的类型，在矿山、隧道等分布较为广泛，在自重应力作用下，随着露天采矿活动的进行，边坡临空面逐渐增大，滑坡产生的概率逐渐增大。边坡后缘张开裂隙使得降雨不断入渗，结构面上静水压力和动水压力加剧滑坡产生的危险，地表位移不断增大。

露天金矿开采任务结束后，矿坑作为邻近选矿厂的尾矿库使用，工业用水的排放及雨季降雨使得尾矿库持续蓄水，库水对边坡的影响主要包括两个方面：一是水对边坡岩石力学性质的影响；二是水位升降循环对边坡岩石的影响。露天矿坑尾矿库边坡稳定性分析受库水位影响显著，并且具有突发性，常常导致大规模的滑坡灾害。

目前，常用的滑坡预警预报方法，建立的模型简单，滑坡评价指标单一，对滑坡预警预报体系不完善；建立的滑坡预测预报模型，为表观数学理论模型，不考虑产生滑坡的主要影响因素，如露天矿坑的水位升降循环对边坡岩石力学性质产生的损伤以及水促使边坡位移量增大；常用的分析边坡稳定性的强度折减法和极限平衡等力学理论，评价指标为边坡安全系数，存在以下不足：一是只能通过岩石的力学实验获得相应参数，对于边坡的安全性评价只能定性分析，无法做到精确的定时、定量分析；二是无法考虑尾矿库边坡水位升降循环、雨水对边坡岩石的弱化作用从而导致边坡情况的改变；三是并且无法考虑时间因素对边坡稳定性的影响，评价指标单一。

发明内容

本发明的目的是为克服上述现有技术的不足，提供一种用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法。

为实现上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种用于露天矿坑尾矿库边坡滑坡预警预报方法，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，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。

引入数据异点识别平差机制对现有预测模型改进，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。

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)