露天金属矿滑坡模式分析及预警体系研究

华 威

（海峡（福建）交通工程设计有限公司，福建 福州 350004）

0 引言

德尔尼铜矿位于青海省东南部果洛州玛沁县南30 km，于2004 年8 月开工建设，2006 年11 月建成投产，项目年处理矿石30 万t，该处矿的海拔在1 140～1 270 m，最大高差在130 m。包含了一采区和二采区两个部分，在区域内存在着F4 及F6 断层带，F4 断层位于一采区的左侧约100 m 处，F6 断层带则位于一采区和二采区之间。在采区内地表和浅层的岩层由于受风化的影响，整体结构相对比较松软。

在该露天矿内还有3 个含水层，主要是第四系砂砾石含水层、风化带含水层及火山岩碎裂含水层。其中砂砾石含水层遍布整个矿区，含水层的平均厚度约为24.7 m，单位时间的平均涌水量约为1.14 L/（s·m）。风化带含水层从一采区向着二采区逐步变薄，最厚处的厚度为47.6 m，最薄处厚度约为27.2 m，单位时间的平均涌水量约为1.27 L/（s·m）。火山岩碎裂含水层集中分布在地面下约95 m，单位时间的平均涌水量约为22.4 L/（s·m）。该矿区的降水集中在7/8 月份，降雪主要分布在10 月份到次年2 月份。

该露天矿由于开采量大而且在开采过程中会将产生的废渣等集中堆放，因此在矿区内形成了多个矿坑和矿堆。在矿坑边坡位置由于地层松软、降水等缘故，经常出现滑坡事故，给矿山的正常作业带来了较大的安全隐患。在优化前矿场主要采用了安排专人对矿坑边坡情况进行排查，当出现异常时进行人工预警的模式，但该方案的监测效率极低而且检出率也低，难以满足安全开采的需求[1]。

在对多种自动化边坡监控方案进行分析后，提出利用雷达监测和预警的方案对矿区边坡的变化情况进行实时监测，通过对其边坡变形速度的分析来判断边坡的稳定性。根据实际应用，该技术能够实现对边坡变形情况的实时监测和预警，有效地提升了矿区边坡监测的可靠性。

1 露天矿场现状分析

在金属矿开采过程中除了开采产生的矿坑外，在开采时产生的粉砂岩、细砂岩等废料都堆积在矿场周围，会形成巨大的边坡结构。这些区域的地质结构较为松软，从2020 年开始随着矿坑的扩大、堆积物的逐渐增加，导致部分边坡开始出现变形，在2021 年4 月份的时候，边坡的最大变形量就达到了304 mm。且这种变形量开始随着堆积量和累积时间的增加不断加大，甚至出现了小范围的垮塌和滑坡情况。为了确保矿区的安全性，目前主要采用了减少堆积、排土等方案。同时安排专门的人员对矿场边坡的稳定性进行监控，当出现异常时及时进行报警。

经过近半年的观测，通过人工预警的模式效率低、可靠性差，难以满足提前监测预警的需求。因此迫切需要开发一种能够对边坡稳定性进行实时监测和提前预警的系统，当露天金属矿的边坡出现失稳时能提前发出预警，提高矿坑作业的安全性。以德尔尼铜矿为研究对象，对其边坡滑坡模式进行了分析，提出了利用边坡雷达监测技术对边坡稳定性进行监控的方案，为矿区的边坡设计、边坡稳定性治理提供技术支持。

2 矿区滑坡模式分析

不管是矿坑还是开采废物堆积而成的碎石堆，其稳定性都比较差，因此可以认为矿坑和堆积区浅层均为碎石土材料。因此边坡的稳定性不仅仅和浅层区域的堆积密实度有关，而且还和矿坑周围地表斜率、基底、岩土的抗剪切强度、对接斜度、高度有关[2]。结合该矿区的实际情况和近两年来的边坡滑坡数据统计，将该矿区的滑坡分为五种[3]。

2.1 沿边坡自然地表接触面滑坡

这类滑坡主要是指边坡坡度过大或者边坡表面堆积物的抗剪切强度低于边坡和地层间的抗剪强度时，边坡沿着堆积场地自然的发生滑落，从而形成滑坡。其形成原因如图1-1 所示。

图1 边坡滑移类别

2.2 沿边坡地下部脆弱区域发生滑坡

这类滑坡主要是由于边坡下部有脆弱地层，当上部堆积区域的载荷超过其承载能力后，会使其发生变形，进而导致上侧的土石垮落，形成滑坡。其形成原因如图1-2 所示。

2.3 边坡表层局部垮落发生滑坡

在边坡的表层土石较为松软，如果局部的堆积坡度大，会导致其内应力平衡被破坏掉，从而引发局部的坡体垮落。其形成原因如图1-3 所示。

2.4 沿边坡内部滑移面形成的滑坡

该类滑坡时由于存在着不同岩性的材料，其具备不同的抗剪切强度，因此在受力的情况下，容易从边坡内部不同材料的接触面上产生垮落。其形成原因如图1-4 所示。

2.5 泥石流或其他外力导致的垮落

由于边坡或者堆积区域的地质材料较为松软，因此在遇见暴雨或者大风等强外力干扰的情况下会产生泥石流或者其他外力导致的垮落。其形成原因如图1-5 所示。

3 金属矿滑坡监测方案分析

由于传统人工进行监测的方案不仅效率低而且监测的效果差，难以实现实时精确预警。而GNSS（全球卫星导航系统）[4]监测模式需要将监测装置布置在不稳定的边坡上，不仅安装难度大而且也只能进行单点监测，容易出现漏报、误报的情况。文章首次提出了一种新的激光边坡雷达预警监测系统[5]，用于对整个矿区边坡的变化情况进行实时监测和预警。

3.1 雷达监测位置选择

根据矿区的分布情况，为了实现监测全覆盖的要求，将激光雷达布置到矿坑的外围能俯瞰整个矿坑的位置[6]，具体坐标位置为（5 217 238 m，46 2831 m，783 m），雷达在矿场的布置位置如图2 所示。

图2 雷达布置位置示意图

3.2 监测应用情况分析

该系统自2022 年6 月份投入使用以来表现出了较高的稳定性。对监测区域1 和监测区域2 2022 年6月—2022 年12 月边坡位移情况和累计位移量数据进行汇总，如表1 所示。

表1 2022 年边坡变形监测数据汇总表 单位：mm

由实际监测数据分析可知：

1）在监测区域1 处，在6 个月内的边坡位移量达到了4 786.6 mm，平均每月的位移量达到了683.8 mm。在11 月份的滑移量最大，达到了2 072.8 mm，这主要是由于在11 月份出现了强降雪，雪融化后使边坡内部松软结构失稳，从而发生了较为明显的滑移。

2）在监测区域2，在6 个月内的边坡位移量达到了124.3 mm，平均每月的滑移量约为17.75 mm，整体的稳定性较高，呈现比较有规律的缓慢滑移。在7 月份和11 月份的滑移量过大主要是由于降水增多，导致边坡位置土石的松软度增加，增加了边坡的不稳定性。

4 边坡滑移预警案例分析

在2022 年11 月21 日上午09：24，系统监测到在区域1 的北侧出现了显著的边坡异常，系统立即发出了监测预警，提醒附近人员进行了快速的撤离，有效的避免了一起滑坡导致的人员伤亡和设备损失事故。

4.1 异常情况

出现异常的位置位于监测区域1 的北侧802～887 m 处，根据系统的实时监测数据在2022 年11 月22 日上午10：00 时边坡的滑移速度达到了约9 mm/h，而且随着时间的增加，边坡滑移的速度和变形量均出现了持续增加的趋势，截止到19：00 变形区域的面积已经达到了130 m×87 m。在现场勘探后发现，矿坑边坡上部已经出现了明显的横向裂缝，下面的底鼓现象突出，已经呈现了小范围的滑坡。边坡变形位置如图3 所示。

图3 边坡滑移位置及开裂情况图

4.2 滑移预警

滑移预警，是指对系统设置一个预警值，当变坡的滑移速度达到40 mm/h 时，系统发出声光预警，提醒相关区域的人员快速撤离，避免出现人员伤亡事故。为了保证系统预警的精确性，该监测系统中设置了数据分析模块，能够根据监测到的变坡滑移变化量，将其转换为平滑的变形曲线。从而便于系统进行快速的识别和预警，变坡滑移变形曲线如图4 所示。

图4 矿坑边坡滑移变形曲线示意图

由图4 可知，在2022 年11 月22 日22 时，矿区边坡的滑移速度已经达到了约40 mm/h，根据预设的报警逻辑，系统触发了声光报警。矿区安全中心发布了边坡滑移转移指令，组织相关区域内人员和关键设备的快速转移。

在组织人员转移后约23 h 后，矿坑边坡变形迅速增加，最大达到了119 mm/h，导致此区域发生了一个较大范围的边坡滑落事故。在边坡滑落完成后，组织人员对滑落现场进行了勘探，结合监测系统的实时监测数据，发现在在边坡滑落的过程中，各个阶层上的滑落速度基本相等，表明了该次滑落是呈整体式滑落[7]。对滑落区域进行勘测，滑坡体滑面的法向后的和区域原始地表的土层后的基本一致，最终断定此处的滑移属于沿边坡自然地表接触面滑坡。

目前该监测体系已经在矿区稳定运行约6 个月，在137 次预警中有135 次是正确的，预警准确率达到了98.5%，已经完全取消了3 个监测人员，实现了矿区边坡变形情况的自动监测和预警。

5 结论

为了解决露天铁矿边坡监测可靠性差的不足，在对矿区滑坡模式进行分析的基础上，提出了一种新的雷达监测预警技术，根据实际应用表明：

1）矿区的滑坡包括了沿边坡自然地表接触面滑坡、沿边坡地下部脆弱区域发生滑坡、边坡表层局部垮落发生滑坡、沿边坡内部滑移面形成的滑坡、泥石流或其他外力导致的垮落五种类型。

2）激光雷达布置时应该设置到到矿坑的外围能俯瞰整个矿坑的位置，保证对整个矿区边坡的重点监测和预警。

3）雷达监测预警的准确率达到了98.5%，能够实现直接减员3 人，显著提升对矿区边坡变化的预警效率和精确性。