基于案例库匹配的乌山铜钼露天矿边坡滑坡预警与防控研究

2024-01-15杨晓光

现代矿业 2023年12期

杨晓光林强

（中国黄金集团内蒙古矿业有限公司）

目前常用的滑坡预警方法包括统计归纳法、非线性理论方法以及人工智能方法。统计归纳法以现象观察为基础对边坡未来的发展趋势做判断，LOEW等［1］曾通过对阿尔卑斯山脉历史滑坡的监测数据进行蠕变曲线拟合来确定预警阈值，成功预报了同一区域2012 年出现的滑坡。XU 等［2］结合多个重大滑坡的经验和教训，总结了滑坡时空演化变形规律，并提出了基于切线角的边坡临滑预警指标。

学者们将非线性理论引入到滑坡灾害的研究中，夏开宗等［3］应用突变理论，在考虑地下水对顺层岩质边坡影响的基础上构建了边坡的尖点突变模型，分析了顺层岩质边坡失稳的力学机制。薛锦春等［4］采用基于重构相空间的混沌理论建立了边坡岩体变形的混沌预测模型，实现了边坡岩体变形的预测。

随着近年来人工智能技术的迅猛发展，智能岩石力学在岩石工程，尤其是边坡智能预警中的应用迎来了新的契机。比如，NIU［5］以陕南岩土接触带岩性、孔隙比、含水量、液指数、边坡和边坡高度因素反映滑坡的特点，建立了基于神经网络的智能安全预警模型，发现该模型预测结果较准确，可用于山区岩土接触带滑坡地质灾害的实际预测。

蠕变等力学理论模型适用条件为中长期预报，缺点是不能考虑触发因素。非线性理论方法等依据现有实测数据进行外推，适用临滑预报，事后验证性强但事前预报能力差。对于各种智能算法，除需要大量训练样本外，还需要依据岩石力学理论及工程实践经验确定一些输入参数或修正已知条件中一些不合理的参数，导致预警效果仍旧受制于理论计算或工程经验。

目前为止，国内外露天边坡在采掘过程已发生过大量的滑坡案例，充分整理分析这些案例十分重要。边坡设计采用的工程类比法就是认识到案例重要性的具体体现，但仍旧缺乏对案例的深度分析和挖掘，因此，基于滑坡案例及工程经验建立预测体系，是科学合理预警滑坡的关键所在。

针对以上问题，以乌山铜钼露天矿为工程背景，通过历史滑坡案例匹配的方法建立潜在滑坡的区域的预警指标，利用预警指标进行边坡滑坡风险的评价，为滑坡治理提供依据。

1 工程简介

中国黄金集团内蒙古矿业有限公司乌山露天矿是我国高寒地区第一个现代化大型有色金属深凹露天矿山，矿区面积9.84 km2，具备资源品位低（铜矿平均品位为0.29%，钼矿平均品位为0.039%）、开采强度高（采选能力7.5 万t/d、处理矿量2475 万t/a）、采深大（当前边坡高度超过200 m、设计终了边坡最大高差约为510 m）、边坡角度陡（整体边坡角43°～45°、台阶坡面角65°）、围岩黏土矿物含量高（局部可达60%）、冻融效应明显（年温差超80℃）的典型特征。

在长期高强度开采及构造、节理作用下，岩体稳定性越来越差，岩体破坏失稳诱发的滑坡问题开始显现，在露天坑南帮发生多处顺层滑坡现象。由于南帮分别为胶带及卡车运输系统所在边坡，一旦运输系统所在台阶出现滑坡，则会直接威胁矿石的运输，影响采场的供矿生产。

2 滑坡预警指标构建及滑坡风险判别

2.1 滑坡预警指标构建

构建了包含56 个露天矿边坡滑坡案例的数据库，梳理各案例的边坡特征、地质条件、失稳过程、监测资料和处置方案等数据，同时考虑因素的统计可靠度及定量化，选取9 项特征因素：滑坡模式、滑面角、滑面表面等级、主要结构面角度、岩体质量指标（RQD）、边坡角、卸荷松动圈深度、地下水水位、降雨量，再对该特征因素的不同情况按照诱发滑坡发生的可能性从小到大依次排列，按顺序打分。依照表1可以根据每个滑坡影响因素的具体情况来获取相对应的分值，称为特征值。

结合乌山南帮边坡的地质条件及滑坡模式，依据特征因素建立乌山南帮潜在滑坡的特征值向量G（目标滑坡特征向量）并形成权重向量μ，采用两两比较法［6］计算各特征因素的权重。确定乌山露天矿楔体滑坡的权重系数向量为μ=［24.91%，9.34%，12.45%，11%，10%，9%，7.8%，5.4%，10.1%］。

定义目标滑坡特征值向量与滑坡案例i特征值向量的匹配向量Di：

式中，Gj为乌山铜钼矿的特征值向量，Fi,j为案例库中第i个滑坡案例的第j个特征值向量。

从案例库中检索滑坡破坏模式类似的案例库，计算目标滑坡Gj与边坡滑坡案例的相似度Si：

式中，μ为特征值向量的权重系数，Di为第i个匹配向量。

匹配最接近的滑坡案例（表2），与乌山南帮相似度最高的为抚顺西露天矿，相似度为80.9%，图1为抚顺西露天滑坡变形监测数据，边坡变形速度达到135.2 mm/d时发生滑坡；以其后验性临滑预警指标为依据，建立乌山露天矿南帮边坡的临滑预警阈值，将临滑指标三等分可建立三级指标体系，分为蓝色、黄色和红色3个等级，如表3所示。

2.2 警情判断

以滑坡预警指标及实时监测数据为基础，利用线性插值及加权平均相结合的方法建立南帮预警级别判别公式：

式中，L为南帮的预警级别判别系数，当L＞1 时，边坡处于红色预警级别，当1≥L＞0.5时，边坡处于黄色预警级别，当0.5≥L＞0 时，边坡处于蓝色预警级别，当L≤0时，边坡比较稳定、未达到预警级别；v为实际监测的位移速度，mm/d；r为实际监测的前-后缘位移速度同步率，%；α为根据位移时间曲线计算的切线角，（°）。

2.3 滑坡预警实例分析

2021 年8 月9 日，本模型成功预警一次小型滑坡。地基雷达监测数据显示瞬时最大位移速度超过105 mm/d，滑体前后缘位移速度同步率超过95%，最大位移曲线切线角超过75°（图2），预警级别判别系数达0.83，预警级别为黄色，遂发出滑坡预警，禁止人员和设备靠近，发出预警后24 h 内发生小型滑坡。

3 滑坡控制措施及控制效果检验

为了控制南帮顺层滑坡，乌山铜钼露天矿采用了喷锚网、挡墙及锚、梁相结合的加固方式来增加边坡的稳定性，其中锚索预张拉为900 kN。为了监测加固结构的服役状态，在部分锚索安装了轴力计，实时监测锚索拉力随时间的变化。

锚索轴力计监测数据显示（图3），自2022 年12月，9、10号锚索轴力计监测数据（以预张拉900 kN 为基准点）均出现了上升，其中，10 号由20 kN 上升至63 kN、9 号由42 kN 上升至126 kN。整体来看，上升趋势明显，但上升幅度相对较小，且在2023 年3 月期间再次趋于平稳，说明边坡目前仍旧处于相对稳定状态。锚索轴力上升期间，该区域地基雷达监测数据并未出现异常，说明加固措施有效控制了该处边坡的变形，达到了保证边坡稳定性的预期目的。