一种露天矿平地型尾矿库在线监测技术应用研究

2020-06-08闫小楼丁俊峰

有色金属（矿山部分） 2020年3期

闫小楼，丁俊峰

(内蒙古包钢钢联股份有限公司巴润矿业分公司，内蒙古包头 014080)

当前计算机及集成自动化水平的提升促进了各行业生产发展的飞速进步，露天矿的开采是我国不可再生资源的有效加工形式，钢铁、煤矿等资源的开采加工设备及技术是其操作与改进的关键环节，尾矿的合理处置与高效利用也成为必要的收尾技术工作。我国的露天矿尾矿库从地形分布角度可划分为平地型、山谷型、傍山型、截河型，其安全监测的重要性对于企业及民众安全应当引起重视。国内外研究调查显示，在线监测技术已成为一种应用趋势，涉及无线网络、三维视觉、精度控制、跟踪系列算法等理论支撑，以实现数据实时传输、监控指令准确、预警及时有效等为目标，开发设计合理的尾矿库在线监测系统，在我国多地区正在推广性应用。作者拟在理解监测原理的基础上，针对某一露天矿平地型尾矿库在线监测系统进行相关分析。

1 尾矿库在线监测概述

露天矿经开采、破碎、磨选、浮选、浓缩等工序后产生的尾矿具有低品位、多元素特性(典型可达40余种稀有元素)，为有效回收可设立尾矿库进行堆存，我国尾矿库管理相关规范通过将尾矿坝体高度与尾矿库库容相结合，综合确定其安全等级，拟研究尾矿库为平地型上游法环绕筑坝尾矿库，有效库容约为53×106m3，四个方位最大坝高为25 m，依据表1平地型尾矿坝(库)安全等级划分，可知其属国家三等尾矿库。

表1 平地型尾矿坝(库)安全等级划分

及时引入在线监测技术以实现最佳防范尾矿溃坝、外泄、排洪系统破损等风险发生为目标，概述而言，尾矿库在线监测设计理念在于全面考虑坝体运行的稳定性能，从因素影响分析角度入手，通过核心算法建立相应的坝体变形预测模型和关键监测参数，以方法和设备为主线，确保尾矿库实时在线安全监测的系统化、稳定化与实用化，形成一种现代化安全监控决策新平台管理思维。

2 在线监测系统设计

2.1 监测控制模型建立

平地型尾矿库监测主要核心在于尾矿坝指示性参数监测与超出预警阈值的及时报警，搭建符合尾矿库运行实际的远程自动安全监测系统，须明确获取参数项的表征项目。参数数据采集传输途径，《尾矿库安全监测技术规范》中针对参数项及实现功能已作明确要求，按照国家三等库标准，选择干滩长度、浸润线、库水位等必需监测项目；干滩坡度做选择性监测；排泄设施做分期监测。

针对该型尾矿库在线监测系统本体而言，从数据采集显示中心与数据采集现场两大模块构建系统结构运行简图(如图1所示)，监控操作、应用服务器、数据服务器等构成在线监测系统核心，网络交换装置完成数据信息准确交换功能，现场尾矿库管理方面则通过不同功能性的传感装置技术展开数据信息采集与处理，主要包含超声波水位计、高清摄像头、网络交换机、测斜仪等仪器设备。故该监控显示中心与数据采集现场在智能化的通讯系统桥梁下，共同构成了一套完备的尾矿库在线安全监测系统。

图1 平地型尾矿库在线监测系统结构运行简图Fig.1 Structural and operational sketch of the online monitoring system for flat tailings reservoir

建立尾矿库在线监测系统理论控制模型，考虑快速实现反馈尾矿坝(库)安全运行状况目标，确定尾矿矿浆渗流原理为基本模型：

(1)

式中：Q—模型渗流量，m3/s；A—介质断流面积，m2；H1—渗流模型介质初始高度，m；H2—渗流模型介质渗流一段时间后高度，m；L—模型渗径长度，m；v—介质断面渗流速度，m/s；k—介质渗流系数，m/s。

进一步考虑尾矿矿浆渗流与压力的内在联系，充分利用该尾矿矿浆高浓度特性，将尾矿矿浆流向渗流场与矿浆相互应力场融合，形成较为符合实际运行的尾矿库最佳实况理论支持。此处给出矿浆压力场理论模型为：

(2)

式中：K(σij)—监控模型选渗透系数；n2—模型Γ2法线向量；n3—模型Γ3法线向量；Ω—模型设置渗流区域；Γ1—模型渗流区域第一类边界；Γ2—模型渗流区域第二类边界；Γ3—模型渗流区域第三类边界；H(x，y，z)—第二类边界水头分布；H1(x，y，z)—第一类边界水头分布；q(x，y，z)—第二类边界流量分布。

2.2 系统硬件配置

运行于高寒、大风等恶劣气候条件下的尾矿库在线监测系统，各硬件仪器设备的安装须在满足数据传输精度的基础上加装特定或专用防护装置，确保系统各部件间硬件连接牢靠、数据传输流畅。系统关键供电装置结构组成如图2所示，可知在智能电池组的供应下，配置夜视仪和红外球机实现视频监测、自适应多功能性传感装置实现信息无线传输、专用匹配测量装备实现坝体硬性监测指标功能等。

图2 尾矿库在线监测系统智能供电装置结构组成Fig.2 Structure composition of intelligent power supply device for the online monitoring system of tailings reservoir

着重考虑数据采集与滤波环节，将目标Kalman滤波算法与离散DE算法相结合，对采集到的数据进行滤波去噪处理，保证滤波精度基础上，获取更趋于实际的尾矿库各监测点参数，最大限度降低系统整体运作的故障误报率，且保证在线监测的连续性，增设系统供电冗余模块，主要参数如表2所示。重要场合及不可预测场景下运行电源无缝切换模式，保证 6%以内的系统报警误报率。

表2 在线监测系统供电模块主要参数设置

2.3 系统软件设计

针对该在线监测系统进行软件监控显示平台布局设计，形成系统软件模块分配与功能实现架构，定位管理模块主要由监测点图层、卫星GPS监测及预警记录组成；实时监测模块可随时查看输出采集到的尾矿库各项参数曲线/图像；预警管理模块下设预警阈值和预警方式，联动管理模块设计可实现视频监测图像与预警记录的对比、判定、发出联动指令等系列动作。

设计系统软件程序执行流程，选取监测干滩长度这一参数，监测机理上经超声波传感器测定，内部数据处理算法执行后与报警阈值相比较，做出合理的应对措施，其他各项监测参数获取原理类似。此处给出该平地型尾矿库在线监测跟踪系统内部数据处理与传递执行的程序代码如下：

…

//Sensor interface

Public interface ISensor

{

//Forwarding interval time

…

//Destination connection string for the data

string DestinationConn {get；set；}

//Datatable name

string Tablename {get；set；}

// Forwarding data

void ForwardData()；

}

3 在线监测系统现场应用

3.1 参数设置

进行在线监测系统现场应用，此平地型尾矿库由露天矿废石作为主要填料经层层碾压而成，坝体坡度为内侧1∶1.5、外侧1∶2，坝顶宽6 m，最大坝高在北坝方向，依据监测项目给出在线监测运行现场坝体表面位移监测点数及坝体内部监测点数(见表3)，同时在线监测系统平台设置干滩、降雨量、浸润线等参数报警阈值(见表4)。

表3 尾矿库在线监测运行现场位移监测布点设置

表4 尾矿库在线监测系统主要参数报警阈值

3.2 效果分析

通过持续性在线监测，各项监测数据显示稳定，在线监测系统的操作界面能在不同功能参数间切换选择，实现保存与回放等，截取运行过程中的尾矿库在线监测系统视频显示运行画面(见图3)。可知：视频监控画面可直观实时反映尾矿库实际情况，监控方便，提升了工作人员的维护效率。

图3 尾矿库在线监测系统视频显示运行画面Fig.3 Video display operation screen of the online monitoring system for tailings reservoir

相对应于尾矿库的库区实地尾矿排放观察，得到人工现场跟踪摄像画面(见图4)。可知：该尾矿库区矿浆表面形成良好板结，干滩长度、浸润线、库水位等信息与监测系统结果符合度高，验证了在线监测数据的可参考性。

图4 尾矿库在线监测系统现场跟踪运行画面Fig.4 On-site tracking operation screen of the online monitoring system for tailings reservoir

浸润线作为监测尾矿库安全系数的关键参数，定期记录代表性数据可知，现表征坝体浸润线监测的位置波动约为1 575～1 590 m(实际记录位置)，经换算后得到的监测值远低于安全要求值，尾矿库处于安全运行状态；同时系统显示该尾矿库干滩长度变化范围波动在1 100～1 630 m(实际记录位置)，远远大于国家三等库的最小干滩长度要求，系统整体稳定性经测试可保持在90%以上，监测技术应用可行。