基于空天地三维数据的尾矿库安全监管技术研究*

2019-03-05王自力王立娟

中国安全生产科学技术 2019年2期

王自力，王立娟，尹恒

(1.四川省安全科学技术研究院，四川成都 610045；2.重大危险源测控四川省重点实验室，四川成都 610045)

0 引言

尾矿库事故在国际灾害事故中位列第18位，对下游居民及设施的安全构成重大威胁[1]。我国非煤矿山安全生产科技支撑能力不足，目前尾矿库的监管主要依靠地面调查统计，存在难度大、代价高、易形成监管盲区等问题，同时，安全监管人数不足、专业人员更为缺乏[2]；我国尾矿库数量大、小库多、安全基础薄弱，近年来发生的临汾尾矿库溃坝和紫金尾矿库溃坝等事故造成极为恶劣的影响；为有效遏制尾矿库发生重特大事故，处理好日常监管与应急管理的关系，必须加强前瞻性和关键性项目研究。

空天地一体化对地观测网是具发展前途的高新技术，是保障国家安全、经济社会发展的重要基础设施[3]。该技术发展初期，多以遥感技术为核心，协同航空、无人机、浮空器等空间技术开展应急服务[4]；近期，有学者以空天地类技术的特征及适用范围为基础，根据不同工程类型要求，建立组合应用模式解决项目难题[5]。遥感技术具有速度快、范围广、动态连续、限制小、稳定等优势，已成为环境监测[6]、地质学[7]、现代农业[8]、城市管理[9]等领域的重要监测手段；无人机技术具有机动灵活、地面分辨率高、数据精度好和多维数据集成等特点，随着飞行控制等技术的发展，在公路规划[10]、矿山监测[11]、应急测绘[12]、地灾调查[13]等行业的应用开始爆发性的增长；三维激光因高速度、高密度、多信息和数字化采集方式[14]，已在工程地质、工程测量、水利水电等行业发挥着重要的作用。目前对如何协同利用3类数据服务尾矿库安全监管的研究还较为少见，其中具有代表性的是：马国超等[15]研究表明，三维激光和无人机点云数据在有效融合后，可辅助露天采场数据生成安全规划；贾虎军等[16]整合高分遥感、三维激光和设计规范，划定了尾矿库的4条安全红线。尾矿库及周边环境复杂、地形变化剧烈、植被茂密、生产设施繁杂，极易对单一技术的数据采集造成干扰，形成测量盲区。安全管理对时效性、精确度、完整性有着特殊的要求，单一技术无法解决所有问题。空天地三维数据即是1种定量、精准和高效的安全监管技术手段。

本文以盐边县小水井尾矿库为对象，研究通过遥感、无人机、三维激光获取的空天地三维数据，采用周边关系分析、关键指标检查、防排洪验算、稳定性分析和溃坝模拟等理论分析与数值模拟方法，支撑尾矿库安全监管。

1 尾矿库概况

小水井尾矿库位于攀枝花市盐边县新九乡，下游为九道沟河，初期坝下游距G5高速公路仅约150 m，下游1 km内有多个居民聚居区(见图1)。库区属于高原型亚热带河谷气候，年平均降雨量为900 mm，每年6-9月为雨季，降雨量占全年的88%以上，降雨具有历时短、强度大等特点；库区及周边沟谷发育，主沟坡度大，场地最高点高程1 600 m，最低点高程1 320 m，地形起伏大，场地总体西高东低；周边区域构造复杂，褶皱断裂发育，场地内及附近未发生过7级以上地震。

图1 尾矿库周边关系Fig.1 Relation diagram of tailings pond surrounding

尾矿库现状总坝高90.77 m，属于三等库。初期坝为透水碾压堆石坝，坝高49.00 m，轴线长155.80 m，坝顶宽4.00 m，下游坡比1∶1.75；采用上游式筑坝，每级子坝高2.50 m，坝顶宽2.00 m，下游坡比1∶4.50，堆积坝每隔10 m设置一级5.00 m宽平台。采用斜槽+排水管泄洪，斜槽断面为内圆拱，宽1.20 m，最大深度1.20 m；排水管采用圆形断面，半径为1.20 m；斜槽与排水管采用结合井连接，结合井半径1.50 m。从堆积坝开始每隔5.00 m高差在沉积滩内距滩顶60 m平行轴线埋设φ200 mm的滤水管盲沟，并以导水管将水引至坝坡排水沟。

2 数据获取与处理

2.1 高分遥感

选择空间分辨率为1 m的高分二号卫星影像数据，获取时相为2015年2月24日。影像数据的预处理过程包括辐射定标、大气校正、正射校正、影像配准、图像融合、影像镶嵌及影像融合等步骤，处理后尾矿库色调鲜明、纹理清晰，库区坝体、尾矿区域清楚可见。而后根据高分遥感进行周边关系和水文信息提取，形成中间资料。

2.2 无人机航测

设计航向重叠度80%，旁向重叠度75%，飞行航高860 m，囊括面积13.1 km2，布置像片控制点7个。共拍摄影像337张，像片地面分辨率为0.15 m。数据处理流程则分为3个部分：数据预处理、自动空三加密和地理信息测绘产品生产，如图2所示，主要中间数据成果为DOM和点云数据。

图2 无人机数据处理流程Fig.2 UAV data processing flow

2.3 三维激光扫描

根据尾矿坝特征，在保证有效测程和对象信息完整的情况下，尽量减少测站数据，以降低点云拼接误差，最终布设扫描测站2站。原始数据经过去噪、拼接、融合、着色和漏洞修复等处理步骤，形成初步点云数据如图3所示。采用RTK测量点云中的特征点，验证点云高程中误差为0.027 m。

图3 尾矿库点云数据及测站分布Fig.3 Point cloud data and survey station distribution

2.4 技术协同方案

采用高分遥感完成米级精度大范围的隐患筛查，提取周边关系及水文信息等大场景数据，以供后续防排洪验算和溃坝模拟分析提供数据；无人机航测开展分米级别的局部详查，处理得到DOM和点云数据，以供后续溃坝模拟和点云融合分析；三维激光扫描技术主要负责高价值高风险对象的精准核查，以高精度的三维激光点云为基础，通过同名点和迭代最邻近点等配准方法，将三维激光和无人机点云高效融合，形成高精度尾矿库及周边环境完整点云，详细过程及精度评价见文献[15]。融合点云数据作为防排洪验算、溃坝模拟、稳定性分析和现状参数的基础。收集的尾矿库勘察、设计说明书及国家相关规范规程等资料，可提供设计规范标准参数和岩土层的力学参数，并服务于防排洪验算、溃坝模拟、稳定性分析和关键指标对比。以高分遥感、无人机航测和三维激光提供的多范围、多层次和多精度的三维数据为基础，进行关键参数对比、防排洪验算、稳定性分析、溃坝模拟等，实现对尾矿库的安全监管。技术协同与数据流转示意见图4。

图4 空天地三维数据协同流转示意Fig.4 Schematic diagram of Space-Air-Ground 3D data cooperative flow

3 结果与讨论

3.1 周边关系分析

尾矿库溃坝或有毒有害物质泄漏，首先就会对下游的人民群众、生态环境、交通设施和生产设备造成重大损失，因此，提前获知尾矿库周边，特别是下游的威胁对象，能有效提高尾矿库安全管理、风险评价、事故预警、救援措施等水平。现阶段，周边关系提取主要基于高分遥感数据，对象为居民点、耕地、道路、水系、非煤矿山等的分布，通过对小水井尾矿库周边1 km范围内重点对象的辨识，提取居民地7处、耕地2片、尾矿库2座和道路1条，威胁对象距坝底最近的是G5京昆高速，距离为133 m，详见图5。

图5 尾矿库周边威胁对象关系Fig.5 Relation diagram of threatened objects around tailings pond

3.2 关键指标检查

尾矿库坝体的堆存是一个连续动态过程，其生产过程涉及到岸坡清理、尾矿排放、坝体堆筑、坝面维护和质量检测等环节，受尾砂性质、放矿参数和员工素质影响，易形成安全隐患；干滩长度是尾矿库对地表水控制效果的直观指标，对坝体抗洪安全性影响极大，须时刻关注其变化；坝高和库容是确定尾矿库级别的指标，将为后续的排洪和稳定性分析提供基准。关键参数提取和对比，目的在于准确掌握尾矿库动态信息，指导尾矿库按设计要求生产。

基于无人机和三维激光融合处理的点云数据、尾矿库几何结构特征，布置3条剖面进行参数提取，获取的关键指标见表1和表2。可以看出：该尾矿库二、三级堆积坝的段高和马道宽度与设计值差距较大，一、二级堆积坝的马道宽度和外坡比差距较大；堆积坝总外坡比小于设计值；其他关键指标与设计值或规范值基本相符。

表1 堆积坝关键指标对比Table 1 Embankment key indicator comparison

注：加粗表示与设计值差距较大。

表2 小水井尾矿库关键指标对比Table 2 Xiaoshuij Tailing dam key indicator comparison

注：加粗表示与设计值不符。

3.3 防排洪验算

在世界范围内，极端暴雨是尾矿库事故的最主要原因[17]，因此有必要对尾矿库的防排洪能力进行验算。在以往的计算过程中，汇水面积、地形特征和植被覆盖等信息不易量化，导致结果很难准确预测。

本次研究利用三维激光点云获取截排洪设施的尺寸信息，高分遥感获取尾矿库的汇水面积、主沟长度等水文信息(见图6)，辅助现场调研和相关规范资料，建立防排洪验算精准数据；防洪标准取三等库上限，即0.20%的洪水频率；采用推理公式计算设计频率下的洪峰流量和一次洪水总量，计算结果见表3。防排洪验算具体计算过程参见文献[18]。

图6 尾矿库水文信息Fig.6 Tailing pond hydrological information

洪水频率/%降雨强度i/(mm·h-1)径流系数K洪峰流量Q/(m3·s-1)一次洪水总量/(×104 m3)0.2086.10.699.263.33

尾矿库所需最小干滩长度70 m，最小安全超高0.7 m。根据三维模型获知调洪水深1.5 m，调洪库容计算见表4。采用文献[19]中推荐传统水力学方法计算“斜槽-排水管”的过流能力。根据水头的变化，斜槽和排水管泄流从自由泄流、孔口泄流、半压力流向压力流变化，代入数据计算结果见图7。

表4 调洪库容计算Table 4 Calculation table of flood regulating storage

由表3和表4可知，尾矿库具备调洪库容(3.35×104m3)大于一次洪水总量(3.33×104m3)；排洪工程的泄流量与水深关系满足规范[20]的要求；故该尾矿库防排洪系统满足相应等级要求。

图7 泄流量与水深关系曲线Fig.7 Relation curve of discharge flow and water depth

3.4 稳定性分析

对尾矿库进行稳定性分析，掌握尾矿坝在不同时期、工况下的稳定性状态，若出现极限平衡或不稳定的情况，则对尾矿库坝进行加固、削坡的措施治理，对维持尾矿安全具有重要意义；三维激光技术可以获取高精度点云数据，从而建立高精度尾矿稳定计算二维或三维模型，最终提高计算精度。

根据尾矿库地下水渗流场和最不稳定特征，选取1条通过堆积坝、初期坝坝底、并顺冲沟延展的剖面作为计算剖面，根据收集勘查资料、规范、手册和其他类似项目，进行地层概化，确定坝体岩土参数如表5所示。

表5 尾矿坝稳定性计算参数选取Table 5 Stability calculation parameter of tailing dam

渗流计算的水头、潜在渗流面和零压力点等边界条件来源于空天地三维数据和现场调查，洪水运行设置为规范[20]要求的干滩长度最小时坝顶水位，最终正常和洪水工况下浸润线计算结果见表6，可知浸润线埋深大于相关规范[20]要求。特殊运行根据规范[21]设置地震峰值加速度为0.20 g，采用简化毕肖普和瑞典圆弧等2种极限平衡法计算正常、洪水和特殊工况下尾矿稳定性，计算结果如表7所示，可知在各种工况下安全系数均大于有关规程[20]的标准，表明该尾矿库目前仍处于安全状态。

表6 浸润线埋深计算结果Table 6 Phreatic line buried depth simulation results m

注：规范值源自《尾矿设施设计规范》(GB 50863—2013)中表4.3.3。

表7 稳定性计算结果Table 7 Stability calculation results m

注：规范值来自《尾矿设施设计规范》(GB 50863—2013)表4.4.1-2。

3.5 溃坝数值模拟

目前尾矿库溃坝后泥石流的演进主要包括模型试验法、经验公式法和数值模拟法[22]，尾矿库溃坝泥石流演进计算中假设、限定、极端条件过多，溃口大小仍多借用水库溃口经验公式或假设全溃，对结果产生较大影响。

本研究采用FLO-2D二项式流变模型对尾矿库溃决后形成的泥石流灾害进行数值模拟分析，将强降雨作为尾矿库溃坝泥石流灾害的主导因素，大坝破坏选择洪流漫顶破坏模型[23]，依据遥感和无人机数据对地表类型进行分类，再根据FLO-2D说明书进行地表参数取值[24]；流量过程线依据防排洪验算结果与《泥石流灾害防治工程勘查规范》(DZ/T 0220—2006)[25]进行计算；泥石流出水点根据无人机数据选择为坝体顶部；坝体参数和流体参数来源于历史溃坝事故、经验手册选取[24]，最终模拟结果如图8所示。

图8 溃坝模拟结果示意Fig.8 Schematic diagram of dam break simulation results

数值计算结果显示，流体最大过流厚度普遍在0～2 m范围之间，约占整个模拟灾害冲积区的90%；最大过流冲积厚度在3 m以上的区域仅占整个冲积区的10%，其中，最高泥深冲积厚度为6.9 m。仅有1栋居民建筑物边缘部分受到波及；下游耕地和河道为主要受灾对象，约90亩耕地被掩埋，约600 m河道被淤埋；流域沟口处的高速公路桥墩也会受到模拟灾害流体的直接冲击破坏，高速路存在中断风险。鉴于溃坝破坏力巨大，建议加强尾矿库安全监管、增加高速公路桥墩抗冲击能力、设计影响居民的避灾路线和编制事故应急救援方案，保障居民安全和社会稳定。