基于实测资料的矿山边坡安全动态评判

发布时间：2017-05-31 13:13

  本文关键词：基于实测资料的矿山边坡安全动态评判，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济社会的发展,对矿产资源的需求量越来越大,露天开采由于生产效率高、生产成本低等优势,在矿产开采中应用较为广泛。在矿山露天开采过程中,边坡是其中的重要组成部分,边坡的安全直接关系着整个露天矿山的安全,因此保证边坡的安全是露天矿山开采过程中的重要工作。当前,大多数露天矿山通过建立边坡安全监测系统对矿山边坡的位移、地下水、降雨等信息进行监测,利用这些监测信息对边坡的安全进行综合评判是一项具有重要意义的工作。在进行边坡安全评判时,由于影响矿山边坡安全的因素众多,目前的技术水平还难以准确获取边坡运行发展状态的全部信息。由于人们认识的有限以及受到伪信息的干扰,这使得边坡监测信息不完全,即存在灰性；同时,由于岩土体的各向异性等特点以及监测设备自身存在的误差等原因,使得边坡监测信息还具有一定的模糊性。鉴于此,本文考虑实测资料,建立基于灰色聚类理论和模糊数学的灰色模糊综合评判模型实现对边坡安全的评判。评判模型以位移指标、渗压指标和降雨指标作为评判指标,利用组合赋权法确定各个指标的权值,并利用改进中心点三角白化权函数确定隶属函数,得到综合聚类系数确定矿山边坡工程的安全等级。本文利用改进的灰色GM(1,1)预测模型对边坡的位移进行预测,结合已有监测资料和预测信息对新时段矿山边坡安全进行评判,实现矿山边坡安全的动态评判。上述评判过程均以露天矿山边坡运行期间的监测数据为基础建立实例分析。分析表明采用的评判模型结构合理,方法实用可行,评判结果真实地反映了矿山边坡的动态安全状态。
【关键词】：露天矿山边坡 安全评判 灰色模糊综合评判 灰色预测模型
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TD76
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第1章 绪论15-21
• 1.1 选题背景15-17
• 1.1.1 矿山边坡安全概述15-16
• 1.1.2 矿山边坡安全监测16-17
• 1.2 边坡安全评判研究现状17-19
• 1.3 本文研究主要内容19-21
• 第2章 灰色模糊综合评判的理论基础21-41
• 2.1 模糊数学基本理论21-26
• 2.1.1 模糊数学概述21
• 2.1.2 模糊集合21-24
• 2.1.3 模糊综合评判模型24-26
• 2.2 灰色系统理论基本理论26-31
• 2.2.1 灰色系统理论概述26-27
• 2.2.2 灰色聚类方法27-31
• 2.3 灰色模糊综合评判模型基本理论31-40
• 2.3.1 边坡综合评判概述31
• 2.3.2 灰色模糊综合评判31-32
• 2.3.3 权值的确定方法32-36
• 2.3.4 隶属度函数的相关理论36-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第3章 灰色模糊综合评判模型的矿山边坡安全评判应用41-64
• 3.1 概述41
• 3.2 灰色模糊综合评判模型建立41-46
• 3.2.1 矿山边坡安全评判指标分析42-43
• 3.2.2 矿山边坡安全评判灰类数及评判集分析43-44
• 3.2.3 矿山边坡安全评判指标权值分析44-45
• 3.2.4 矿山边坡安全评判指标白化权函数分析45-46
• 3.2.5 评判结果分析46
• 3.3 矿山边坡工程概况46
• 3.4 评判模型实例应用46-62
• 3.4.1 评判指标的确定46-47
• 3.4.2 评判等级47
• 3.4.3 各指标白化权函数计算47-50
• 3.4.4 基于灰色模糊综合评判模型的矿山边坡安全综合评判50-62
• 3.5 本章小结62-64
• 第4章 矿山边坡灰色预测模型64-71
• 4.1 GM(1,1)模型的建模思想64
• 4.2 灰色序列算子生成64-66
• 4.2.1 累加生成算子65
• 4.2.2 累减生成算子65-66
• 4.3 GM(1,1)模型的建模过程66-68
• 4.4 改进GM(1,1)模型的建模过程68-70
• 4.5 本章小结70-71
• 第5章 基于预测数据的矿山边坡安全动态评判71-76
• 5.1 建模数据预处理71-72
• 5.2 建模结果分析72-73
• 5.3 位移预测结果73-74
• 5.4 边坡安全动态评判74-75
• 5.4.1 概述74
• 5.4.2 结合预测数据的边坡安全动态评判74-75
• 5.5 本章小结75-76
• 第6章 结论和展望76-78
• 6.1 结论76
• 6.2 展望76-78
• 参考文献78-82
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文82

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