CN117828732A - 基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端，涉及数字孪生技术领域以及离子型稀土矿领域，主要目的在于避免在向矿体中注入液体浸矿剂时，引起矿山边坡受力情况的变化，进而影响矿山边坡稳定性的问题。包括：接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
Description
技术领域
本申请涉及数字孪生技术领域以及离子型稀土矿领域，特别是涉及一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端。
背景技术
全球已发现的离子型稀土矿资源全部集中分布于我国南方地区，作为我国特色战略资源的离子型稀土矿，其开采技术成为了重要的研究课题。早期的离子型稀土矿开采方法是直接将矿石挖出，再通过池浸、堆浸的方式将离子进行析出。但是由于直接挖出矿石对植被破坏较大，并且析出离子后所产生的废石数量巨大，对环境会造成非常严重的破坏。
为了减少对环境的破坏，目前，针对离子型稀土矿均采用原地浸出的方式进行开采，即将化学浸矿剂注入到矿体中，通过化学浸矿剂中的离子与附着在矿体中的离子产生化学反应，使得附着在矿体中的离子被析出，从而实现针对离子型稀土矿的开采。
然而，在向矿体中注入液体浸矿剂时，极易引起矿山边坡受力情况的变化，进而影响矿山边坡稳定性，因此，亟需一种矿山边坡稳定性的确定方法，以保证浸矿过程不会引起矿山边坡失稳情况发生。
发明内容
有鉴于此，本申请提供一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端，主要目的在于避免在向矿体中注入液体浸矿剂时，引起矿山边坡受力情况的变化，进而影响矿山边坡稳定性的问题。
依据本申请一个方面，提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法，包括：
接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；
从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；
基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
优选的，所述从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据之前，所述方法还包括：
基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
优选的，所述基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据之前，所述方法还包括：
基于多孔介质结构构建所述目标矿山的初始浸采过程模拟模型；
对所述初始浸采过程模拟模型进行求解处理，得到所述目标矿山水势场的初始时间分布数据；
从所述初始时间分布数据中获取所述目标矿山在预设修正时刻时的初始地下水位数据，以及获取所述目标矿山在所述预设修正时刻时的真实地下水位数据并基于所述初始地下水位数据与所述真实地下水位数据之间的偏差对所述初始浸采过程模拟模型进行修正处理，得到修正后的浸采过程模拟模型。
优选的，所述基于多孔介质结构构建所述目标矿山的初始浸采过程模拟模型，具体包括：
将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型。
优选的，所述将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型之前，所述方法还包括：
基于饱和渗流特征构建渗流过程机理子模型；
将对流过程数学表达方程与水动力弥散过程数学表达方程进行联立，以构建溶质运移过程机理子模型；
基于平衡态热力学平衡常数构建离子交换反应过程机理子模型。
优选的，所述基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据，具体包括：
基于有限元求解算法依次对所述渗流过程机理子模型、所述溶质运移过程机理子模型以及所述离子交换反应过程机理子模型进行联立求解，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
优选的，所述基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果之后，所述方法还包括：
获取所述目标矿山在多个目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果；
若任意目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果为失稳，则输出降低浸矿剂注入容量的提示信息，以指示对所述地下水位数据降低调整。
依据本申请另一个方面，提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定装置，包括：
接收模块，用于接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；
确定模块，用于从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；
计算模块，用于基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
优选的，所述确定模块之前，所述装置还包括：
模拟模块，用于基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
优选的，所述模拟模块之前，所述装置还包括：
构建模块，用于基于多孔介质结构构建所述目标矿山的初始浸采过程模拟模型；
求解模块，用于对所述初始浸采过程模拟模型进行求解处理，得到所述目标矿山水势场的初始时间分布数据；
修正模块，用于从所述初始时间分布数据中获取所述目标矿山在预设修正时刻时的初始地下水位数据，以及获取所述目标矿山在所述预设修正时刻时的真实地下水位数据并基于所述初始地下水位数据与所述真实地下水位数据之间的偏差对所述初始浸采过程模拟模型进行修正处理，得到修正后的浸采过程模拟模型。
优选的，所述构建模块，具体包括：
耦合单元，用于将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型。
优选的，所述耦合单元之前，所述构建模块还包括：
构建单元，用于基于饱和渗流特征构建渗流过程机理子模型；
所述构建单元，还用于将对流过程数学表达方程与水动力弥散过程数学表达方程进行联立，以构建溶质运移过程机理子模型；
所述构建单元，还用于基于平衡态热力学平衡常数构建离子交换反应过程机理子模型。
优选的，所述模拟模块，具体用于：
基于有限元求解算法依次对所述渗流过程机理子模型、所述溶质运移过程机理子模型以及所述离子交换反应过程机理子模型进行联立求解，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
优选的，所述计算模块之后，所述装置还包括：
获取模块，用于获取所述目标矿山在多个目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果；
输出模块，用于若任意目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果为失稳，则输出降低浸矿剂注入容量的提示信息，以指示对所述地下水位数据降低调整。
根据本申请的又一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述基于数字孪生的边坡稳定性确定方法对应的操作。
根据本申请的再一方面，提供了一种终端，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一条可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述基于数字孪生的边坡稳定性确定方法对应的操作。
借由上述技术方案，本申请实施例提供的技术方案至少具有下列优点：
本申请提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端，首先接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；其次从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；最后基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。与现有技术相比，本申请实施例基于浸采过程模拟模型模拟目标矿山的浸采过程，得到水势场时间分布数据，并从中获取多个目标时刻的地下水位数据，再根据各个地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在各个目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果，从而确定目标矿山在浸采过程中是否会出现边坡失稳情况，实现了对边坡稳定性的监测，保证了浸矿过程不会引起矿山边坡失稳情况发生，从而保证了浸矿过程的安全性。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本申请实施例提供的一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法流程图；
图2示出了本申请实施例提供的生成水势场时间分布数据的流程图；
图3示出了本申请实施例提供的边坡稳定性的监测流程图；
图4示出了本申请实施例提供的一种基于数字孪生的边坡稳定性确定装置组成框图；
图5示出了本申请实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
本申请实施例可以应用于计算机系统/服务器，其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与计算机系统/服务器一起使用的众所周知的计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于：个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境，等等。
计算机系统/服务器可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令(诸如程序模块)的一般语境下描述。通常，程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等，它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施，分布式云计算环境中，任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
本申请实施例提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法，如图1所示，该方法包括：
101、接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令。
其中，确定指令中携带目标时刻，即预计要预测的时刻；目标矿山为离子型稀土矿；边坡稳定性是指边坡矿体在一定条件下的稳定程度，经研究表明，地下水位对矿山边坡稳定性的影响极大，而边坡状态是否稳定直接影响矿山的正常开采工作。本申请实施例中，当前执行端可以是离子型稀土矿山智能管控系统，用于接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令。
需要说明的是，离子型稀土矿山智能管控系统还可以包括边坡表面位移监测感知模块(用于监测地表三维变形)、边坡内部位移监测感知模块(用于监测深层水平位移)、边坡渗透压力监测感知模块(用于监测地下水位)、边坡区降雨量监测感知模块等。
102、从目标矿山的水势场时间分布数据中确定目标矿山在目标时刻的地下水位数据。
其中，水势场时间分布数据用于表征在不同时刻地下水位的变化数据，例如，浸采开始后1天、2天、3天时的地下水位数据，可以理解的是，时间步长并不局限于天，可以根据实际情况具体设定，如，周、小时等。本申请实施例中，可以通过将时间分布数据中的时间参数设置为预设的目标时刻，即可确定该时刻的地下水位数据。
103、基于强度折减法，根据地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
需要说明的是，强度折减法是对矿体的强度进行折减降低使边坡系统失稳，从而得到破坏安全系数的方法，其中，安全系数用于表征矿体实际抗剪强度与使边坡保持稳定所要求的最小抗剪强度的比值，即使边坡达到临界失稳状态时矿体强度需要进行折减的系数。基于此，可以在有限元计算边坡安全系数时，通过降低矿体的抗剪强度使边坡失稳，得到的边坡安全系数即为矿体实际剪切强度与折减后刚好使边坡失稳的剪切强度的比值。具体的，折减后矿体的抗剪强度参数可以表示为
其中，以及cr表示折减后矿体的抗剪强度参数，/>以及c表示实际的矿体抗剪强度参数，Fr表示折减系数。通常情况下，可以将Fr的初始值设置为较小的值，以确保边坡稳定，并通过逐渐增大Fr的取值直到使边坡失稳。示例性的，将Fr的初始值设置为1.0，并按一定的步长逐渐增加Fr的取值，直至出现计算不收敛、塑性区发展贯通、特征部位位移突变等现象时，说明边坡发生失稳破坏，此时，边坡达到整体失稳时(即计算发散前一步)的折减系数就等于安全系数，即Fr＝Fs。本申请实施例中，基于强度折减法，根据地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果，其中，矿山边坡稳定性预测结果包括稳定以及失稳两种预测结果。
与现有技术相比，本申请实施例基于浸采过程模拟模型模拟目标矿山的浸采过程，得到水势场时间分布数据，并从中获取多个目标时刻的地下水位数据，再根据各个地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在各个目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果，从而确定目标矿山在浸采过程中是否会出现边坡失稳情况，实现了对边坡稳定性的监测，保证了浸矿过程不会引起矿山边坡失稳情况发生，从而保证了浸矿过程的安全性。
在一个本申请实施例中，为了进一步限定及说明，如图2所示，实施例步骤102从目标矿山的水势场时间分布数据中确定目标矿山在目标时刻的地下水位数据之前，实施例方法还包括：
201、基于多孔介质结构构建目标矿山的初始浸采过程模拟模型。
需要说明的是，离子型稀土矿的成矿过程伴随着强烈的风化作用，且大部分含矿区域分布于全风化层，因此，可以将矿体看作多孔介质。该类型矿体主要由较粗的骨架颗粒和较细的松散颗粒组成，骨架颗粒不可移动，形成矿体的骨架。松散颗粒存在于矿体的孔隙中，可以在一定范围内进行移动。固体骨架之间存在孔隙并形成孔隙通道，在孔隙通道内一般存在气相和/或液相，并且可以流通，所以该多孔介质结构也可以被称为由固体骨架和孔隙流体组成的多相体系。由于孔隙通道狭窄，固体颗粒的比表面积很大，因而具有较强的吸附能力，除了吸附稀土离子，还可以将环境中的水分子吸附于表面，形成不动水。基于此，本申请实施例中，基于多孔介质结构构建目标矿山的初始浸采过程模拟模型可以更准确的对稀土型离子矿的浸采过程进行模拟。具体的，流体在多孔介质孔隙通道内的流动被称作渗流。在原地浸矿时，浸矿剂通过注液井进入矿体中，沿孔隙通道向各个方向流动，溶解于其中的溶质离子(铵根离子)在对流作用和自身浓度梯度的作用下向固体矿物颗粒表面发生运移，然后与吸附于表面的稀土离子发生离子交换反应，而置换出的稀土离子在同样的运移条件下进入液流中，实现浸出的目的。基于此，离子型稀土矿浸采过程既包括浸矿剂在多孔介质矿体中的渗流过程、溶质运移过程以及离子交换反应的物理-化学过程，其中化学反应的实质是固相与液相之间的非均质可逆离子交换过程。本申请实施例中，通过研究、整理现场工程资料发现，当浸矿剂通过注液孔连续入渗时，全风化层(含矿层)是不断被浸润饱和的，且在注液后期含矿层基本处于饱和状态。另外，通过分析已开采矿区的浸出母液收集数据，可以发现在实际注液一段时间后，注液量和回收量基本持平，说明矿体基本达到饱和状态。并且基于收集的相关地质数据，可以认为含矿层分布于矿体内部地下水位之上，且矿体底板下限高于地下水位，也说明浸出液不会出现大规模流入地下水系统的情况，可以忽略潜水面边界条件以及只需要将收液方式考虑为流量边界条件。基于此，可以基于饱和渗流特征构建渗流过程机理子模型，如下所示，
其中，Kxx表示x方向的渗透系数，Kyy表示y方向的渗透系数，Kzz表示z方向的渗透系数，h表示水头高度，W表示源汇项，Ss表示单位贮水系数。
矿体孔隙通道中溶质的运移过程归属于物理过程，溶质既会随着浸矿剂溶液的运动而迁移，也会在自身浓度梯度的作用下进行扩散，并且处于一个连续变化的状态中，因此，影响溶质运移的主要机制是对流和弥散。本申请实施例中，根据质量守恒原理，分别建立对流过程数学表达方程和水动力弥散过程数学表达方程，并进行联立得到描述溶质运移的对流-弥散方程，如下所示，
其中，θ表示体积含水率，Caq表示溶质浓度，D表示水动力弥散系数，表示渗流速度。需要说明的是，饱和渗流情况下，含水率为定值。因此，溶质运移过程机理子模型，如下所示，
离子交换过程的实质是溶质阳离子和吸附在全风化层的稀土离子之间发生的离子交换反应。具体的化学反应式为硫酸氨(或硝酸镁)离子交换过程可以看作是等电荷当量交换，即3个铵根离子交换1个稀土离子，对于铵根离子而言，是吸附过程；对于稀土离子而言，是解吸过程。
基于此，离子交换反应过程机理子模型的建立主要是基于反应达到瞬间平衡时的热力学平衡常数其中，K表示热力学平衡常数，a表示参与离子交换反应后各物质的活度。进一步的，质量浓度可以表示为/>
最后，将上述渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型。
相应的，实施例步骤201基于多孔介质结构构建目标矿山的初始浸采过程模拟模型，具体包括：基于饱和渗流特征构建渗流过程机理子模型；将对流过程数学表达方程与水动力弥散过程数学表达方程进行联立，以构建溶质运移过程机理子模型；基于平衡态热力学平衡常数构建离子交换反应过程机理子模型；将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型。
202、对初始浸采过程模拟模型进行求解处理，得到目标矿山水势场的初始时间分布数据。
203、从初始时间分布数据中获取目标矿山在预设修正时刻时的初始地下水位数据，以及获取目标矿山在预设修正时刻时的真实地下水位数据，并基于初始地下水位数据与真实地下水位数据之间的偏差对初始浸采过程模拟模型进行修正处理，得到修正后的浸采过程模拟模型。
本申请实施例中，对实施例步骤201中得到的初始浸采过程模拟模型进行求解，可以得到目标矿山水势场的初始时间分布数据。优选的，为了使水势场的时间分布数据更准确，可以对初始浸采过程模拟模型进行修正。具体的，可以预先选择多个历史时刻(已实际开采的时刻)作为预设修正时刻，并从初始时间分布数据中获取在该预设修正时刻时的初始地下水位数据，以及在该预设时刻时的真实地下水位数据，并基于初始地下水位数据与真实地下水位数据之间的偏差对初始原地浸采耦合模型进行修正处理，得到修正后的浸采过程模拟模型。另外，还可以通过对注液流量、矿床及围岩土层渗透性、离子交换平衡系数进行敏感性分析，找出影响母液流量、母液浓度、地下水位、氨氮浓度等特征(主要影响因素)及量化关联性，进行特征选择。根据集液巷道收集的母液流量和浓密、环保监测井水位和氨氮含量、边坡地下水位监测数据来调整模型参数进行模型修正。
204、基于修正后的浸采过程模拟模型对目标矿山的浸采过程进行模拟，得到目标矿山的水势场时间分布数据。
需要说明的是，渗流过程、溶质运移过程和离子交换反应3个过程密切相关，浸矿剂的渗流过程影响浸矿剂溶质阳离子的运移过程以及溶质阳离子浓度，浸矿剂的溶质阳离子运移过程和溶质阳离子浓度影响离子交换反应。基于此，通过联立渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行耦合求解，可以实现对离子型稀土矿浸采过程的模拟。由于渗流过程机理子模型以及溶质运移过程机理子模型均为二阶非线性偏微分方程，难以直接对其进行求解，因此，本申请实施例中采用有限单元法，结合初始条件和边界条件，进行求解。具体的，可以根据变分原理，偏微分方程，以及相应的初始条件和边界条件，将求解过程转换为能量积分极值问题，即泛函求极值问题，在满足偏微分方程、初始条件、边界条件的所有解中，找到一个具备最小能量的解。其中，有限元求解算法，首先将求解域离散为有限个微小单元，构成基本单元，单元与单元之间通过节点进行连结。进一步的，通过构建分片插值函数来假设近似函数，在各个单元上建立代数方程，基于节点之间的数据传递而集合为整体，形成代数方程组，其形式可以表示为[K]{X}＝{f}，其中，[K]表示系数矩阵，{f}表示自由项列向量，{X}表示所求解的物理量。基于有限元求解算法实现了将偏微分方程的求解转化为代数方程组的求解，易于计算机程序求解。
相应的，实施例步骤204基于修正后的浸采过程模拟模型对目标矿山的浸采过程进行模拟，得到目标矿山的水势场时间分布数据，具体包括：基于有限元求解算法依次对渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行联立求解，得到目标矿山的水势场时间分布数据。
在一个本申请实施例中，为了进一步限定及说明，如图3所示，实施例步骤103基于强度折减法，根据地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果之后，实施例步骤还包括：
301、获取目标矿山在多个目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果。
302、若任意目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果为失稳，则输出降低浸矿剂注入容量的提示信息，以指示对地下水位数据降低调整。
本申请实施例中，可以按照预设时间间隔获取目标矿山在多个目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果，若任意目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果为失稳，则说明向目标矿山中注入当前容量的浸矿剂时，会造成边坡失稳，可以通过降低浸矿剂的注入容量，以使得地下水位数据降低，从而避免边坡失稳情况发生，保证浸矿过程安全。
本申请提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法，首先接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；其次从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；最后基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。与现有技术相比，本申请实施例基于浸采过程模拟模型模拟目标矿山的浸采过程，得到水势场时间分布数据，并从中获取多个目标时刻的地下水位数据，再根据各个地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在各个目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果，从而确定目标矿山在浸采过程中是否会出现边坡失稳情况，实现了对边坡稳定性的监测，保证了浸矿过程不会引起矿山边坡失稳情况发生，从而保证了浸矿过程的安全性。
进一步的，作为对上述图1所示方法的实现，本申请实施例提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定装置，如图4所示，该装置包括：
接收模块41，确定模块42，计算模块43。
接收模块41，用于接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；
确定模块42，用于从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；
计算模块43，用于基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
在具体的应用场景中，所述确定模块之前，所述装置还包括：
模拟模块，用于基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
在具体的应用场景中，所述模拟模块之前，所述装置还包括：
构建模块，用于基于多孔介质结构构建所述目标矿山的初始浸采过程模拟模型；
求解模块，用于对所述初始浸采过程模拟模型进行求解处理，得到所述目标矿山水势场的初始时间分布数据；
修正模块，用于从所述初始时间分布数据中获取所述目标矿山在预设修正时刻时的初始地下水位数据，以及获取所述目标矿山在所述预设修正时刻时的真实地下水位数据并基于所述初始地下水位数据与所述真实地下水位数据之间的偏差对所述初始浸采过程模拟模型进行修正处理，得到修正后的浸采过程模拟模型。
在具体的应用场景中，所述构建模块，具体包括：
耦合单元，用于将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型。
在具体的应用场景中，所述耦合单元之前，所述构建模块还包括：
构建单元，用于基于饱和渗流特征构建渗流过程机理子模型；
所述构建单元，还用于将对流过程数学表达方程与水动力弥散过程数学表达方程进行联立，以构建溶质运移过程机理子模型；
所述构建单元，还用于基于平衡态热力学平衡常数构建离子交换反应过程机理子模型。
在具体的应用场景中，所述模拟模块，具体用于：
基于有限元求解算法依次对所述渗流过程机理子模型、所述溶质运移过程机理子模型以及所述离子交换反应过程机理子模型进行联立求解，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
在具体的应用场景中，所述计算模块之后，所述装置还包括：
获取模块，用于获取所述目标矿山在多个目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果；
输出模块，用于若任意目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果为失稳，则输出降低浸矿剂注入容量的提示信息，以指示对所述地下水位数据降低调整。
本申请提供了一种基于数字孪生的边坡稳定性确定装置，首先接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；其次从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；最后基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。与现有技术相比，本申请实施例基于浸采过程模拟模型模拟目标矿山的浸采过程，得到水势场时间分布数据，并从中获取多个目标时刻的地下水位数据，再根据各个地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到目标矿山在各个目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果，从而确定目标矿山在浸采过程中是否会出现边坡失稳情况，实现了对边坡稳定性的监测，保证了浸矿过程不会引起矿山边坡失稳情况发生，从而保证了浸矿过程的安全性。
根据本申请一个实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有至少一条可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的基于数字孪生的边坡稳定性确定方法。
基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。
图5示出了根据本申请一个实施例提供的一种终端的结构示意图，本申请具体实施例并不对终端的具体实现做限定。
如图5所示，该终端可以包括：处理器(processor)502、通信接口(CommunicationsInterface)504、存储器(memory)506、以及通信总线508。
其中：处理器502、通信接口504、以及存储器506通过通信总线508完成相互间的通信。
通信接口504，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。
处理器502，用于执行程序510，具体可以执行上述基于数字孪生的边坡稳定性确定方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序510可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。
处理器502可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。计算机设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器506，用于存放程序510。存储器506可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序510具体可以用于使得处理器502执行以下操作：
接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；
从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；
基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理上述基于数字孪生的边坡稳定性确定的实体设备硬件和软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与信息处理实体设备中其它硬件和软件之间通信。
本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
可能以许多方式来实现本申请的方法和系统。例如，可通过软件、硬件、固件或者软件、硬件、固件的任何组合来实现本申请的方法和系统。用于所述方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本申请的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本申请实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本申请的方法的机器可读指令。因而，本申请还覆盖存储用于执行根据本申请的方法的程序的记录介质。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本申请不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于数字孪生的边坡稳定性确定方法，其特征在于，包括：
接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；
从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；
基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据之前，所述方法还包括：
基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据之前，所述方法还包括：
基于多孔介质结构构建所述目标矿山的初始浸采过程模拟模型；
对所述初始浸采过程模拟模型进行求解处理，得到所述目标矿山水势场的初始时间分布数据；
从所述初始时间分布数据中获取所述目标矿山在预设修正时刻时的初始地下水位数据，以及获取所述目标矿山在所述预设修正时刻时的真实地下水位数据并基于所述初始地下水位数据与所述真实地下水位数据之间的偏差对所述初始浸采过程模拟模型进行修正处理，得到修正后的浸采过程模拟模型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于多孔介质结构构建所述目标矿山的初始浸采过程模拟模型，具体包括：
将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将渗流过程机理子模型、溶质运移过程机理子模型以及离子交换反应过程机理子模型进行依次耦合处理，得到初始浸采过程模拟模型之前，所述方法还包括：
基于饱和渗流特征构建渗流过程机理子模型；
将对流过程数学表达方程与水动力弥散过程数学表达方程进行联立，以构建溶质运移过程机理子模型；
基于平衡态热力学平衡常数构建离子交换反应过程机理子模型。
6.根据权利要求2-5任一所述的方法，其特征在于，所述基于修正后的浸采过程模拟模型对所述目标矿山的浸采过程进行模拟，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据，具体包括：
基于有限元求解算法依次对所述渗流过程机理子模型、所述溶质运移过程机理子模型以及所述离子交换反应过程机理子模型进行联立求解，得到所述目标矿山的水势场时间分布数据。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果之后，所述方法还包括：
获取所述目标矿山在多个目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果；
若任意目标时刻的矿山边坡稳定性预测结果为失稳，则输出降低浸矿剂注入容量的提示信息，以指示对所述地下水位数据降低调整。
8.一种基于数字孪生的边坡稳定性确定装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收针对目标矿山边坡稳定性参数的确定指令，所述确定指令中携带目标时刻；
确定模块，用于从所述目标矿山的水势场时间分布数据中确定所述目标矿山在所述目标时刻的地下水位数据；
计算模块，用于基于强度折减法，根据所述地下水位数据进行三维边坡稳定性计算，得到所述目标矿山在所述目标时刻时的矿山边坡稳定性预测结果。
9.一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一条可执行指令，其特征在于，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于数字孪生的边坡稳定性确定方法对应的操作。
10.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一条可执行指令，其特征在于，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的基于数字孪生的边坡稳定性确定方法对应的操作。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117828732B (zh) * | 2024-01-02 | 2024-05-31 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端 |
Citations (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3501401A (en) * | 1969-05-22 | 1970-03-17 | Sybron Corp | Condensation purification process |
| US20030042784A1 (en) * | 2001-08-30 | 2003-03-06 | Chisholm John W. | Highwall mining system |
| US20060029473A1 (en) * | 2004-08-06 | 2006-02-09 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Fluid distribution and collection in landfills and contaminated sites |
| EP2253797A1 (fr) * | 2009-05-20 | 2010-11-24 | IFP Energies nouvelles | Méthode d'exploitation de milieu poreux au moyen d'une modélisation d'écoulements de fluide |
| US20130199340A1 (en) * | 2010-08-03 | 2013-08-08 | Yaofeng Tan | Liquid injection process for in-situ leaching and extracting ion-adsorption type rare earth elements |
| CN104916077A (zh) * | 2015-05-27 | 2015-09-16 | 江西理工大学 | 一种离子型稀土边坡稳定远程在线监测预警系统 |
| CN106932555A (zh) * | 2017-03-18 | 2017-07-07 | 江西理工大学 | 离子型稀土原地浸矿单孔注液影响半径的计算方法 |
| CN108614910A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-10-02 | 江西理工大学 | 离子型稀土矿山原地浸矿临界水位的计算方法 |
| CN110263374A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-20 | 河南城建学院 | 矿区优先流影响下的地下水溶质运移模拟系统 |
| WO2021007421A2 (en) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | Vibrant Corporation | Digital twin model inversion for testing |
| CN112539051A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-23 | 石家庄铁道大学 | 地浸采铀井网及地浸采铀施工方法 |
| CN114066667A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-18 | 赣南科技学院 | 长条形裸脚式稀土矿山原地浸矿稳定浸润线计算方法 |
| CN114297864A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-08 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 一种受陡缓倾角控制的碎裂松动岩体边坡稳定性分析方法 |
| NL2027109B1 (en) * | 2020-12-15 | 2022-07-08 | Jiangxi Academy Of Env Sciences | Three-dimensional ecological network for soil remediation in abandoned rare earth mine area and maintenance method thereof |
| CN114959317A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-08-30 | 江西理工大学 | 一种强化离子型稀土原地浸出渗流过程的装置及方法 |
| US11460603B1 (en) * | 2021-04-27 | 2022-10-04 | Chengdu University Of Technology | Method for computing factor of safety of a slope |
| CN115600287A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-13 | 桂林理工大学（Cn） | 基于三维点云模型对石灰岩矿山生态复绿技术选择的方法 |
| CN116297614A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-06-23 | 江西理工大学 | 一种基于核磁共振成像的稀土离子迁移模拟方法 |
| CN116432546A (zh) * | 2023-02-28 | 2023-07-14 | 河海大学 | 一种水平井网地浸采铀井储耦合模拟方法及系统 |
| CN116978475A (zh) * | 2023-08-03 | 2023-10-31 | 东北石油大学 | 油气开采过程中电化学性质的获取方法 |
| CN117195361A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-08 | 杭州市交通工程集团有限公司 | 高边坡稳定性监测方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN117314157A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-12-29 | 浙江泰达安全技术有限公司 | 一种矿山边坡稳定性的安全评估方法、装置、介质及设备 |
| WO2024008214A1 (zh) * | 2022-10-11 | 2024-01-11 | 广西华锡有色金属股份有限公司 | 一种离子型稀土浸出剂的制备方法 |
| US20240026767A1 (en) * | 2022-07-22 | 2024-01-25 | Beijing Research Institute of CH.E. and Metall. | Method and system for determining well spacing for in-situ leaching mining of high-permeability sandstone-type uranium/copper deposit |
| CN117807844A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-02 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 基于数字孪生的矿产资源管理方法及装置、介质、终端 |
| CN117807681A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-02 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 数字孪生矿山建模方法及装置、介质、设备 |
| CN117808266A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-02 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 离子型稀土智能矿山管控系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117828732B (zh) * | 2024-01-02 | 2024-05-31 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端 |
-
2024
- 2024-01-02 CN CN202410010060.5A patent/CN117828732B/zh active Active
Patent Citations (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3501401A (en) * | 1969-05-22 | 1970-03-17 | Sybron Corp | Condensation purification process |
| US20030042784A1 (en) * | 2001-08-30 | 2003-03-06 | Chisholm John W. | Highwall mining system |
| US20060029473A1 (en) * | 2004-08-06 | 2006-02-09 | Board Of Trustees Of Michigan State University | Fluid distribution and collection in landfills and contaminated sites |
| EP2253797A1 (fr) * | 2009-05-20 | 2010-11-24 | IFP Energies nouvelles | Méthode d'exploitation de milieu poreux au moyen d'une modélisation d'écoulements de fluide |
| US20130199340A1 (en) * | 2010-08-03 | 2013-08-08 | Yaofeng Tan | Liquid injection process for in-situ leaching and extracting ion-adsorption type rare earth elements |
| CN104916077A (zh) * | 2015-05-27 | 2015-09-16 | 江西理工大学 | 一种离子型稀土边坡稳定远程在线监测预警系统 |
| CN106932555A (zh) * | 2017-03-18 | 2017-07-07 | 江西理工大学 | 离子型稀土原地浸矿单孔注液影响半径的计算方法 |
| CN108614910A (zh) * | 2018-03-06 | 2018-10-02 | 江西理工大学 | 离子型稀土矿山原地浸矿临界水位的计算方法 |
| CN110263374A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-09-20 | 河南城建学院 | 矿区优先流影响下的地下水溶质运移模拟系统 |
| WO2021007421A2 (en) * | 2019-07-10 | 2021-01-14 | Vibrant Corporation | Digital twin model inversion for testing |
| NL2027109B1 (en) * | 2020-12-15 | 2022-07-08 | Jiangxi Academy Of Env Sciences | Three-dimensional ecological network for soil remediation in abandoned rare earth mine area and maintenance method thereof |
| CN112539051A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-23 | 石家庄铁道大学 | 地浸采铀井网及地浸采铀施工方法 |
| US11460603B1 (en) * | 2021-04-27 | 2022-10-04 | Chengdu University Of Technology | Method for computing factor of safety of a slope |
| CN114066667A (zh) * | 2021-11-23 | 2022-02-18 | 赣南科技学院 | 长条形裸脚式稀土矿山原地浸矿稳定浸润线计算方法 |
| CN114297864A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-08 | 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 | 一种受陡缓倾角控制的碎裂松动岩体边坡稳定性分析方法 |
| CN114959317A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-08-30 | 江西理工大学 | 一种强化离子型稀土原地浸出渗流过程的装置及方法 |
| US20240026767A1 (en) * | 2022-07-22 | 2024-01-25 | Beijing Research Institute of CH.E. and Metall. | Method and system for determining well spacing for in-situ leaching mining of high-permeability sandstone-type uranium/copper deposit |
| WO2024008214A1 (zh) * | 2022-10-11 | 2024-01-11 | 广西华锡有色金属股份有限公司 | 一种离子型稀土浸出剂的制备方法 |
| CN115600287A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-13 | 桂林理工大学（Cn） | 基于三维点云模型对石灰岩矿山生态复绿技术选择的方法 |
| CN116297614A (zh) * | 2023-02-22 | 2023-06-23 | 江西理工大学 | 一种基于核磁共振成像的稀土离子迁移模拟方法 |
| CN116432546A (zh) * | 2023-02-28 | 2023-07-14 | 河海大学 | 一种水平井网地浸采铀井储耦合模拟方法及系统 |
| CN116978475A (zh) * | 2023-08-03 | 2023-10-31 | 东北石油大学 | 油气开采过程中电化学性质的获取方法 |
| CN117195361A (zh) * | 2023-09-08 | 2023-12-08 | 杭州市交通工程集团有限公司 | 高边坡稳定性监测方法、装置、设备及可读存储介质 |
| CN117314157A (zh) * | 2023-09-18 | 2023-12-29 | 浙江泰达安全技术有限公司 | 一种矿山边坡稳定性的安全评估方法、装置、介质及设备 |
| CN117807844A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-02 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 基于数字孪生的矿产资源管理方法及装置、介质、终端 |
| CN117807681A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-02 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 数字孪生矿山建模方法及装置、介质、设备 |
| CN117808266A (zh) * | 2024-01-02 | 2024-04-02 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 离子型稀土智能矿山管控系统 |
Non-Patent Citations (11)
| Title |
|---|
| JIN CHANG: "Water-soil chemical mechanism and soil structural stability of expansive soil under the action of acid rain infiltration", BULLETIN OF ENGINEERING GEOLOGY AND THE ENVIRONMENT, vol. 8, no. 10, 2 October 2022 (2022-10-02) * |
| WEN ZHONG: "Effect of the in situ leaching solution of ion-absorbed rare earth on the mechanical behavior of basement rock", JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND GEOTECHNICAL ENGINEERING, vol. 14, 16 December 2021 (2021-12-16) * |
| 何智;胡凯光;王国全;冯光文;: "基于GMS的某铀矿地下水中铀迁移模拟", 核电子学与探测技术, no. 11, 20 November 2015 (2015-11-20) * |
| 廖伟成: "某离子型稀土矿边坡稳定性分析及治理方案研究", 万方, 15 December 2015 (2015-12-15) * |
| 张海涛: "基于COMSOL-PHREEQC的CO2+O2地浸采铀反应运移数值模拟", 煤炭学报, vol. 48, 31 December 2023 (2023-12-31) * |
| 彭华东: "浸矿时间对某稀土矿区边坡稳定性的影响研究", 中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅰ辑), 15 August 2018 (2018-08-15) * |
| 李振嵩;陈启军;丁秀平;李宁新;: "离子型稀土矿原地浸采对地下水影响研究", 人民珠江, no. 06, 25 December 2014 (2014-12-25) * |
| 杜时贵;雍睿;陈咭扦;夏才初;李国平;刘文连;刘育明;刘昊;: "大型露天矿山边坡岩体稳定性分级分析方法", 岩石力学与工程学报, no. 11, 31 December 2017 (2017-12-31) * |
| 欧倍尔矿山虚拟仿真: "矿山数字孪生系统：实现智能化矿山管理的关键技术", Retrieved from the Internet <URL:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1768222630115756202&wfr=spider&for=pc> * |
| 鄢俊彪;吴开兴;刘辉;廖春来;金雄伟;朱平;欧阳怀;: "离子型稀土矿石颗粒粒度分布型式及其成因研究――以江西赣县大埠稀土矿床为例", 中国稀土学报, no. 03, 12 June 2018 (2018-06-12) * |
| 陈飞: "基于FLAC~(3D)的原地浸矿采场边坡稳定性研究", 矿业研究与开发, vol. 35, no. 12, 31 December 2015 (2015-12-31) * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117828732B (zh) * | 2024-01-02 | 2024-05-31 | 中国恩菲工程技术有限公司 | 基于数字孪生的边坡稳定性确定方法及系统、介质、终端 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117828732B (zh) | 2024-05-31 |
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