【摘要】：尾礦庫(kù)儲(chǔ)存礦山開采中排除的尾礦和工業(yè)廢渣,是具有高勢(shì)能的重大危險(xiǎn)源。對(duì)尾礦壩進(jìn)行安全監(jiān)測(cè),進(jìn)而采取科學(xué)有效的方法進(jìn)行變形預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)及穩(wěn)定性評(píng)價(jià)研究,具有重大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值及社會(huì)意義。尾礦壩變形是一個(gè)高度復(fù)雜和非線性變化的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),一方面受自身筑壩方式及地質(zhì)條件的影響,表現(xiàn)出位移的宏觀變化趨勢(shì),另一方面由于庫(kù)水位的變化、降雨、滲流、浸潤(rùn)線變化等因素的影響,使得變形序列也表現(xiàn)出一定的周期性和隨機(jī)波動(dòng)性。在進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)研究中,如何對(duì)變形序列進(jìn)行有效地分解和預(yù)測(cè)模型的建立是影響變形預(yù)測(cè)結(jié)果的關(guān)鍵。為此,本文提出以新型智能算法極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)為主要研究手段,并融入了現(xiàn)代測(cè)繪數(shù)據(jù)抗差濾波處理、變分模態(tài)分解、核函數(shù)、遺傳算法、相空間重構(gòu)、多因素熵權(quán)分析、極限平衡法等理論知識(shí),以貴州省白巖尾礦庫(kù)工程為研究對(duì)象,利用自動(dòng)化、實(shí)時(shí)化在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)獲取尾礦庫(kù)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及尾礦壩的變形序列,主要針對(duì)“尾礦壩變形位移預(yù)測(cè)”及“尾礦壩穩(wěn)定性評(píng)價(jià)”,構(gòu)建了基于新型智能算法的變形災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)體系,主要研究?jī)?nèi)容與成果如下:(1)抗差卡爾曼濾波在尾礦壩變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用壩體表面監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水平位移和垂直位移通過GPS在線監(jiān)測(cè)技術(shù)獲得,由于外部環(huán)境等因素的影響,導(dǎo)致變形序列中不可避免存在粗差,本文在卡爾曼濾波的基礎(chǔ)上,結(jié)合穩(wěn)健估計(jì)的思想,將抗差卡爾曼濾波應(yīng)用在變形序列的預(yù)處理中,驗(yàn)證了抗差卡爾曼濾波的有效性,達(dá)到了探測(cè)粗差與剔除的目的。(2)基于智能算法AGA-KELM的尾礦壩變形位移預(yù)測(cè)將VMD算法應(yīng)用于尾礦壩變形位移的分解中,得到不同變形特征的位移序列,并基于各位移分量,以C-C法重構(gòu)相空間,建立各分量基于改進(jìn)的AGA-KELM預(yù)測(cè)模型,并以丹巴滑坡和白巖尾礦壩為例,進(jìn)行仿真分析,預(yù)測(cè)結(jié)果同其他模型相比,預(yù)測(cè)精度更高且預(yù)測(cè)結(jié)果更穩(wěn)定。(3)顧及熵權(quán)的AGA-KELM預(yù)測(cè)模型的建立綜合考慮了單月內(nèi)累積降雨量、單月內(nèi)庫(kù)水位變化高程、單月內(nèi)庫(kù)水位平均高程、單月內(nèi)浸潤(rùn)線變化高程、單月內(nèi)浸潤(rùn)線平均高程和前一個(gè)月的位移增量因素對(duì)壩體位移的影響,并基于最大信息熵理論,對(duì)壩體位移進(jìn)行各影響因素的響應(yīng)分析,賦予各自不同的權(quán)重,構(gòu)建基于熵權(quán)的AGA-KELM位移預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)尾礦壩壩體累積位移量的預(yù)測(cè),提高了預(yù)測(cè)的科學(xué)性與準(zhǔn)確性。(4)基于主成分分析的AGA-KELM壩體安全系數(shù)計(jì)算通過樣本學(xué)習(xí),建立基于主成分分析的AGA-KELM安全系數(shù)預(yù)測(cè)模型;以提取主成分后的綜合指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)輸入向量,降低了模型的復(fù)雜度,提高了預(yù)測(cè)的精度,并以白巖尾礦壩、白馬沖尾礦壩及蘆灣箐尾礦壩為例進(jìn)行安全系數(shù)計(jì)算,與極限平衡法計(jì)算結(jié)果對(duì)比,該模型計(jì)算簡(jiǎn)潔,預(yù)測(cè)結(jié)果能夠在實(shí)際工程中獲得較好地應(yīng)用。
【圖文】：

型存在的弊端，提出本文所要研究的主要內(nèi)容。1.1 研究背景及意義尾礦是選礦廠將礦山開采后的礦石甄別挑選出適合生產(chǎn)的精礦后產(chǎn)生的狀“廢渣”，通常以礦漿的形態(tài)進(jìn)行堆存處理[2]。一般情況下，尾礦庫(kù)多以山口或洼地周圍筑壩形成的尾礦儲(chǔ)存場(chǎng)所。通過堆積處理形成的尾礦壩是用以阻尾礦庫(kù)中的尾礦及廢水，是尾礦庫(kù)重要的構(gòu)成部分之一[2-3]。由于尾礦庫(kù)屬于勢(shì)能的危險(xiǎn)源，并且在長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年中，各種自然因素和人為的影響都會(huì)危及尾庫(kù)的安全，一旦發(fā)生事故，將會(huì)帶來人員傷亡以及環(huán)境污染等重大災(zāi)害問題[4]例如，我國(guó)最早發(fā)生尾礦庫(kù)潰壩事故是云南省火谷都尾礦庫(kù)，，由于壩體邊坡未設(shè)計(jì)要求施工，致使邊坡過陡，浸潤(rùn)線過高而發(fā)生潰壩(見圖 1.1)，此次事故造成 171 人死亡，92 人受傷，淹沒了近 8200 畝農(nóng)田，575 間房屋被沖毀，受人數(shù)達(dá)到了 13970 人。

本文首先對(duì)壩體累積位移-時(shí)間曲線分解為不同特征的位移分量，其次以最大信息熵理論分析主要影響因素與各個(gè)分量的變形值之間的特征關(guān)系，從而賦予不同的權(quán)值，并依此建立各分量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)模型。(4)尾礦庫(kù)壩體穩(wěn)定性分析目前國(guó)內(nèi)外邊坡穩(wěn)定計(jì)算的方法包括極限平衡法、有限元法和不確定分析法等，在本文的案例分析中，首先采用極限平衡法中的瑞典圓弧法對(duì)尾礦庫(kù)壩體進(jìn)行靜力抗滑穩(wěn)定分析，同時(shí)引入新型智能算法 ELM 模型通過樣本學(xué)習(xí)對(duì)壩體安全系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，并與主成分分析算法(Principal ComponentAnalysis, PCA)耦合，建立 PCA-AGA-KELM 安全系數(shù)預(yù)測(cè)模型，以湖南白馬沖尾礦壩、昆明蘆灣箐尾礦壩和貴州白巖尾礦壩為例進(jìn)行實(shí)例分析。1.3.2 技術(shù)路線
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TV698.11

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2633806