CN114707222A - 一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法 - Google Patents

一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法 Download PDF

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张一鸣
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Abstract

本发明公开了一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，包括以下步骤：确定尾矿库坝体土体物理力学参数；制定相应的尾矿库坝体安全监测方案；建立尾矿库坝体稳定性实时在线分析模型，对尾矿库坝体稳定性系数进行计算和可视化展示；建立尾矿库坝体稳定性数值模拟模型；预测尾矿库浸润线数据动态变化；坝体稳定性预测评估。本发明方法能够反映出实体尾矿库日常安全生产过程中尾矿库坝体稳定性的动态变化过程，并且能预测未来一段时间内的尾矿库坝体稳定性。

Description

一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法
技术领域
本发明涉及尾矿库技术领域，尤其是涉及一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法。
背景技术
尾矿库是指筑坝拦截谷口或围地构成的，用以堆存金属或非金属矿山进行矿石选别后排出尾矿或其他工业废渣的场所，尾矿库是一个具有高势能的人造泥石流危险源，存在溃坝危险，一旦失事则容易造成重特大事故。
现阶段尾矿库安全监测系统仅对尾矿库的表面位移、内部位移、浸润线、降雨量等因素进行实时在线安全监测，鲜有安全监测系统进行尾矿坝在线稳定性分析。而很多尾矿库发生溃坝是突然发生的，需要获取实时的尾矿库坝体稳定性信息，此时便需要对尾矿库坝体进行在线稳定性分析。并且现有尾矿库坝体稳定性分析模块仅采用尾矿坝土体物理力学参数来参与计算，因此普遍存在不能实时计算、不能及时预警等问题。
发明内容
发明目的：为了克服背景技术中存在的缺陷，本发明公开了一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，该方法基于瑞典条分法，在尾矿库坝体土体物理力学参数的基础上加入传感器实时监测数据，对尾矿库坝体稳定性进行在线分析与预测，能解决现阶段需要获取实时尾矿库坝体稳定性信息的问题。
技术方案：本发明所公开的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，包括以下步骤：
S1、通过现场地质勘察，室内土工试验，确定尾矿库坝体土体物理力学参数；制定相应的尾矿库坝体安全监测方案，建立安全监测站点并埋设相应的监测传感器；
S2、基于极限平衡法建立尾矿库坝体稳定性实时在线分析模型，对尾矿库坝体稳定性系数进行计算和可视化展示；
S3、基于机器学习算法建立尾矿库坝体稳定性数值模拟模型，通过数值模拟模块，用于针对尾矿坝内浸润线的监测数据进行数值模拟，获得数值模拟结果；通过根据尾矿库的基本信息结合所述数值模拟结果，基于瑞典条分法对尾矿库坝体稳定性进行预测评估。
进一步的，S1具体为根据现场勘察及结合尾矿库实际情况，确定尾矿库坝体土体物理力学参数，并对尾矿库进行多源传感器监测点布置以及多源传感器埋设安装；进一步安装数据采集模块对传感器监测数据进行实时收集，并将监测数据在线传输至数据控制中心并存储。
进一步的，S1中土体物理力学参数包括：土体有效内摩擦角
Figure BDA0003603000050000025
土体有效粘聚力c，土体重度γ，其中，土体有效粘聚力及土体重度分为土体水上部分及土体水下部分。
进一步的，S2中平衡法为瑞典条分法，含有如下假设：
假设滑动面为圆柱面且滑动土体为不变形的刚体，并不考虑土条侧面上的作用力；
依据假设，对尾矿库坝体稳定性进行分析，具体按照如下方法实施：
瑞典条分法的基本公式：
Figure BDA0003603000050000021
考虑土体间的渗流作用：
Figure BDA0003603000050000022
考虑多层土以及土体间的渗流作用：
Figure BDA0003603000050000023
式中：αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；Fs为滑动圆弧的安全系数；ci为条块i的黏聚力；li为条块i底部长度；
Figure BDA0003603000050000024
为条块i的内摩擦角；ui为土条i在滑动面上孔隙水压力；Υmi为不同土层条件下第i个土条的重度；bmi为不同土层条件下第i个土条的宽度；hmi为不同土层条件下第i个土条的高度。
进一步的，若尾矿库坝体部分浸水，则水下土条需要考虑动面上的孔隙水应力和作用在土坡坡面上的水压力，其重力按饱和重度计算，而水上土条部分其重度按天然重度计算。
进一步的，S3中尾矿坝体稳定性数值模拟模型，通过大数据分析以及机器学习算法，对尾矿库坝体内浸润线的监测数据进行数值模拟，从而预测未来一段时间内的尾矿库渗流数据的动态变化；
通过尾矿库的土体物理力学参数结合所述浸润线数据数值模拟结果，对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估。
进一步的，S2及S3中得出的尾矿库坝体稳定性分析结果，与规范中规定的不同尾矿库坝体等级、不同运行条件下坝体稳定性最小安全系数进行对比，如若安全系数不满足规范要求，立即发出预警
有益效果：与现有技术相比，本发明的优点为：
(1)本发明基于瑞典条分法，在尾矿库坝体土体物理力学参数的基础上加入传感器实时监测数据，对尾矿库坝体稳定性进行在线分析与预测，能解决现阶段需要获取实时尾矿库坝体稳定性信息的问题；
(2)本发明结合尾矿库坝体实时浸润线监测数据，将尾矿库坝体稳定性分析从静态处理变为动态处理，从而对尾矿库坝体稳定性进行实时在线计算，并对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估；
(3)本发明方法能够对尾矿坝新建、运营、灾害防治等提供依据与参考，经济实用，易于更改，适合实际工程需要。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示，一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，包括以下步骤：
步骤一：
通过现场地质勘察，室内土工试验，确定尾矿库坝体土体物理力学参数，主要包括：土体有效内摩擦角
Figure BDA0003603000050000032
土体有效粘聚力c，土体重度γ，其中土体有效粘聚力及重度分为土体水上部分及土体水下部分；根据现场勘察结果及结合尾矿库实际情况，基于《尾矿库在线安全监测系统工程技术规范》(GB51108-2015)，制定相应的尾矿库坝体安全监测方案，基于《尾矿设施设计规范》(GB50863-2013)等，对尾矿库进行多源传感器监测点布置以及多源传感器埋设安装；进一步安装数据采集模块对多源传感器监测数据进行实时收集，并通过4G/5G将监测数据在线传输至数据控制中心并存储。
步骤二：
基于极限平衡法建立尾矿库坝体稳定性实时在线分析模型，对尾矿库坝体稳定性系数进行实时在线计算和可视化展示。数据控制中心通过数据采集模块传输的浸润线实时监测数据，结合尾矿库坝体土体物理力学参数，基于瑞典条分法，采用公式(1)-(5)对尾矿库坝体稳定性进行实时在线计算和可视化展示。
通过瑞典条分法，假定滑动面为圆柱面且滑动土体为不变形的刚体，同时假定不考虑土条侧面上的作用力，将滑动体分为若干个竖向土条。按整体力矩平衡条件，滑动体上所有外力对圆心的力矩之和应为0。在各土条上作用的重力产生的滑动力矩之和为：
Figure BDA0003603000050000031
式中：αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；di为条块i重力力臂长度；R为圆弧半径。
滑动面上的法向力Ni通过圆心，不引起力矩，滑动面上设计剪力Ti产生的滑动力矩为：
Figure BDA0003603000050000041
式中：Ni为条块i的法向力，且Ni＝Wicos αi；αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；R为圆弧半径；ci为条块i的黏聚力；li为条块i底部长度；
Figure BDA0003603000050000042
为条块i的内摩擦角；Fs为滑动圆弧的安全系数。
由于极限情况下抗滑力矩和滑动力矩相平衡，令两式相等：
Figure BDA0003603000050000043
式中：αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；Fs为滑动圆弧的安全系数；ci为条块i的黏聚力；li为条块i底部长度；
Figure BDA0003603000050000044
为条块i的内摩擦角。
当已知土条i在滑动面上孔隙水压力ui时，则：
Figure BDA0003603000050000045
式中：αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；Fs为滑动圆弧的安全系数；ci为条块i的黏聚力；li为条块i底部长度；
Figure BDA0003603000050000046
为条块i的内摩擦角；ui为土条i在滑动面上孔隙水压力；bi为第i个土条的宽度。
若边坡由不同土层组成，则同时考虑多层土以及土体间的渗流作用，其中浸润线水下部分按饱和重度计算，水上部分按天然重度计算：
Figure BDA0003603000050000047
式中：αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；Fs为滑动圆弧的安全系数；ci为条块i的黏聚力；li为条块i底部长度；
Figure BDA0003603000050000048
为条块i的内摩擦角；ui为土条i在滑动面上孔隙水压力；Υmi为不同土层条件下第i个土条的重度；bmi为不同土层条件下第i个土条的宽度；hmi为不同土层条件下第i个土条的高度。
步骤三：
基于机器学习算法建立尾矿库坝体稳定性数值模拟模型，通过大数据分析以及机器学习算法，对尾矿库坝体内浸润线的监测数据进行数值模拟，从而预测未来一段时间内的尾矿库渗流数据的动态变化，获得数值模拟结果；通过根据尾矿库的土体物理力学参数结合所述浸润线数据数值模拟结果，基于瑞典条分法对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估。
可选地，步骤三中尾矿库坝体稳定性数值模拟模型，对于依照参考文献(中国科学院武汉岩土力学研究所.便携式岩土体力学参数钻探测试系统及设备:中国,CN113137226A.2021-07-20.)获取的尾矿库坝体土体物理力学参数数据同样进行数值模拟，从而预测未来一段时间内的尾矿库坝体土体物理力学参数数据的动态变化；通过尾矿库土体物理力学参数数据数值模拟结果结合浸润线数据数值模拟结果，对尾矿库坝体稳定性进行预测评估，增大预测结果可信度。
数据控制中心根据《尾矿库安全规程》(GB39496-2020)中规定的不同尾矿库坝体等级、不同运行条件下坝坡抗滑稳定的最小安全系数(表1)，将尾矿库坝体稳定性实时在线分析模块、尾矿库坝体稳定性数值模拟模块的分析结果分别与其进行对比，如若安全系数不满足规范要求，立即发出预警。
表1坝坡抗滑稳定的最小安全系数
Figure BDA0003603000050000051
本发明的技术思想在于：对于尾矿库坝体安全监测，基于瑞典条分法，在尾矿库坝体土体物理力学参数的基础上加入浸润线实时监测数据，从而实时在线计算尾矿库坝体稳定性安全系数，并将结果进行可视化展示；通过大数据分析以及机器学习算法，从而预测未来一段时间内的尾矿库渗流数据的动态变化，并将数值模拟结果结合尾矿库坝体土体物理力学参数，基于瑞典条分法对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估。
依据该技术思想，本发明的基本技术原理在于：在步骤一中根据现场地质勘察、室内土工试验，确定尾矿库坝体土体物理力学参数；根据现场勘察结果及结合尾矿库实际情况，制定相应的尾矿库坝体安全监测方案，并对尾矿库进行多源传感器监测点布置以及多源传感器埋设安装。在此基础上，进一步安装数据采集模块对多源传感器监测数据进行实时收集，并通过4G/5G将监测数据在线传输至数据控制中心并存储。在步骤二中，利用步骤一中获得的尾矿库坝体土体物理力学参数以及浸润线实时监测数据，基于瑞典条分法建立尾矿库坝体稳定性实时在线分析模型，对尾矿库坝体稳定性系数进行实时在线计算和可视化展示。在步骤三中，基于机器学习算法建立尾矿库坝体稳定性数值模拟模型，对步骤一中获得的尾矿库浸润线实时监测数据进行数值模拟，并将所述数值模拟结果结合尾矿库的土体物理力学参数，基于瑞典条分法对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估。将步骤二以及步骤三中模型的稳定性分析结果与相应规范对比，如若安全系数不满足规范要求，立即发出预警，由此实现尾矿库坝体稳定性实时监测预警与预测。采用此方法对尾矿库坝体进行安全监测，通过建立尾矿库坝体稳定性实时在线分析模型以及尾矿库坝体稳定性数值模拟模型，不仅可以获取实时的尾矿库坝体稳定性信息，还可以对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估，从而对尾矿库灾害防治具有重要的指导意义。

Claims (7)

1.一种顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过现场地质勘察，室内土工试验，确定尾矿库坝体土体物理力学参数；制定相应的尾矿库坝体安全监测方案，建立安全监测站点并埋设相应的监测传感器；
S2、基于极限平衡法建立尾矿库坝体稳定性实时在线分析模型，对尾矿库坝体稳定性系数进行计算和可视化展示；
S3、基于机器学习算法建立尾矿库坝体稳定性数值模拟模型，通过数值模拟模块，用于针对尾矿坝内浸润线的监测数据进行数值模拟，获得数值模拟结果；通过根据尾矿库的基本信息结合所述数值模拟结果，基于瑞典条分法对尾矿库坝体稳定性进行预测评估。
2.根据权利要求1所述的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于，S1具体为根据现场勘察及结合尾矿库实际情况，确定尾矿库坝体土体物理力学参数，并对尾矿库进行多源传感器监测点布置以及多源传感器埋设安装；进一步安装数据采集模块对传感器监测数据进行实时收集，并将监测数据在线传输至数据控制中心并存储。
3.根据权利要求1所述的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于：S1中土体物理力学参数包括：土体有效内摩擦角
Figure FDA0003603000040000014
土体有效粘聚力c，土体重度γ，其中，土体有效粘聚力及土体重度分为土体水上部分及土体水下部分。
4.根据权利要求3述的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于：S2中平衡法为瑞典条分法，含有如下假设：
假设滑动面为圆柱面且滑动土体为不变形的刚体，并不考虑土条侧面上的作用力；
依据假设，对尾矿库坝体稳定性进行分析，具体按照如下方法实施：
瑞典条分法的基本公式：
Figure FDA0003603000040000011
考虑土体间的渗流作用：
Figure FDA0003603000040000012
考虑多层土以及土体间的渗流作用：
Figure FDA0003603000040000013
式中：αi为第i个条块底部坡角；Wi为条块i本身自重与上部荷载之和；Fs为滑动圆弧的安全系数；ci为条块i的黏聚力；li为条块i底部长度；
Figure FDA0003603000040000015
为条块i的内摩擦角；ui为土条i在滑动面上孔隙水压力；Υmi为不同土层条件下第i个土条的重度；bmi为不同土层条件下第i个土条的宽度；hmi为不同土层条件下第i个土条的高度。
5.根据权利要求4述的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于：若尾矿库坝体部分浸水，则水下土条需要考虑动面上的孔隙水应力和作用在土坡坡面上的水压力，其重力按饱和重度计算，而水上土条部分其重度按天然重度计算。
6.根据权利要求1的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于：S3中尾矿坝体稳定性数值模拟模型，通过大数据分析以及机器学习算法，对尾矿库坝体内浸润线的监测数据进行数值模拟，从而预测未来一段时间内的尾矿库渗流数据的动态变化；
通过尾矿库的土体物理力学参数结合所述浸润线数据数值模拟结果，对尾矿库坝体稳定性进行未来一段时间内的预测评估。
7.根据权利要求1的顾及渗流的尾矿库坝体稳定性实时在线分析与预测方法，其特征在于：S2及S3中得出的尾矿库坝体稳定性分析结果，与规范中规定的不同尾矿库坝体等级、不同运行条件下坝体稳定性最小安全系数进行对比，如若安全系数不满足规范要求，立即发出预警。
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