露天矿山边坡安全管控平台设计与实现

摘 要：受环境以及地质条件等因素的影响，露天矿山边坡的稳定性处于实时动态变化的状态，难以准确修正边坡的空间属性数据，从而导致边坡位移量监测精度不高。因此，本文提出露天矿山边坡安全管控平台设计与实现。根据平台的基本功能，设计边坡数据采集传感器和智能遥测终端设备等硬件部分，并通过边坡属性修改对边坡空间数据进行修正，从而求取边坡最大位移值，进而监测边坡的安全状况和风险等级。基于此，平台根据边坡风险等级制定相应的风险管控策略，由此实现对露天矿山的安全管控。平台性能测试结果表明，所设计的平台能够准确监测边坡的位移量，管控性能更优异。

关键词：露天矿山；边坡安全；管控平台；边坡位移；风险等级

中图分类号：U 416.1" " " 文献标志码：A

露天矿边坡安全是矿山生产的关键环节，直接关系到矿山作业的安全和稳定。随着矿山规模不断扩大，边坡安全问题日益突出，传统的边坡安全控制方法已不能满足现代矿山的安全需求。因此，设计和实现一个高效、智能的露天矿边坡安全控制平台显得尤为迫切。文献[1]利用物联网传感技术感知边坡的实时状态信息，通过云计算、模糊识别等技术评估灾害发生的可能性，为科学决策提供有力依据。该系统可以实时传输感知信息，实现高效统一的数据存储和管理。但目前物联网技术在实际应用中没有与传统技术完全集成，导致监测数据的集成和处理不足，影响了监测的全面性和准确性。文献[2]从矿山边坡相关数据中提取有用的特征信息，使用AdaBoost算法对这些特征进行加权，以处理不平衡数据，并通过构建边坡安全模型，以实现边坡安全管控的目标。该系统消除了传统CNN需要大量训练样本的限制，缩短了训练时间。然而，如果数据中存在噪声或缺失值，就可能会影响监测的准确性。

针对上述分析，为提高露天矿山边坡安全监测的准确性，采取有效风险管控措施，本文研究并设计了一种露天矿山边坡安全管控平台，旨在提高矿山边坡的安全管理水平，降低安全事故风险。

1 平台硬件设计

1.1 边坡数据采集传感器

边坡数据采集传感器是整个平台硬件设计的核心部分，主要负责实时采集矿山边坡的各项关键参数，并及时传输给监控平台[3]。本文选择的传感器型号为FC-ZD2000无线倾角振动传感器。该传感器的主要功能是通过多元件采集实时测量边坡倾斜和振动的变化。其基本参数见表1。

根据边坡的实际情况和监测需要，在易滑坡区域、潜在裂缝处或关键支撑点处安装传感器。安装过程中，确保传感器与坡面紧密接触并固定牢固，防止外界干扰影响数据采集的准确性；通过专用配置工具或软件设置FC-ZD2000无线倾斜振动传感器的参数，包括设置采样频率、数据传输间隔、报警阈值等，传感器根据设定的采样频率连续采集数据，并通过内置的无线通信模块将采集的数据传输到指定的接收设备，为边坡安全评估提取有价值的信息。

1.2 智能遥测终端机

在采集边坡关键参数的过程中，数据的接收、处理和分析环节至关重要。为了确保数据的准确性、实时性和可靠性，本平台选用智能遥测终端机MGTR-W4G作为数据接收设备。MGTR-W4G的通信模块支持LTE、WCDMA等多种主流通信标准，确保数据在高速传输的同时保持稳定。其内置的通信协议栈经过优化，能够在复杂网络环境下提供持续、可靠的数据传输通道。此外，该通信模块还支持Wi-Fi和BT等近距离无线通信方式，为设备在特殊场景下的通信提供了更多选择。数据采集接口方面，MGTR-W4G提供了RS485接口、RJ45接口和4-20mA模拟采集接口，这些接口不仅兼容性强，而且具备高可靠性和抗干扰能力。通过这些接口，可以灵活连接各种传感器和设备，实现多源数据的实时采集和同步传输[4]。控制模块具备强大的继电器控制功能，可以远程控制现场设备的开关、调节等动作。通过预设的控制逻辑和算法，可以实现设备的自动化管理和智能控制，提高监测系统的运行效率和安全性。定位模块支持GPS/GLONASS/北斗等多种卫星定位格式，具备高精度、高可靠性的定位能力。在边坡监测系统中，定位模块可以实时获取监测点的地理位置信息，为数据的空间分析和可视化展示提供重要依据。电源模块是保障设备稳定运行的关键。MGTR-W4G采用了低功率电池供电方式，确保设备在没有市电或实时数据要求低的情况下能够长时间稳定运行。此外，电源模块还具备过充、过放、短路等保护功能，确保设备在复杂环境下的安全性。

视频采集处理模块是MGTR-W4G的另一个创新点。该模块支持高清视频监控和图像采集功能，可以实时获取现场图像并通过内置处理模块进行图像分析和数据叠加。从而提高了监测系统的直观性和实时性，并为后续的数据分析和决策提供了重要支持。在数据处理和分析方面，MGTR-W4G还具备强大的数据处理能力和灵活的算法库。通过内置的数据处理引擎和算法库，可以对采集的数据进行实时分析、处理和存储。同时，用户还可以根据实际需求自定义算法和模型，实现更精准和高效的数据分析功能。

在边坡安全管控平台中，智能遥测终端MGTR-W4G通过内置的通信模块，接收斜坡上各种传感器和设备发送的实时监测数据，并使用内置的处理模块对数据进行处理、验证和初步分析；处理后的数据将通过4G网络或其他通信方式实时上传到边坡安全控制平台，供管理人员实时监控分析。该设备在平台中起着数据接收、处理、上传和远程控制的多重作用，为边坡安全监测预警提供了数据基础。

对边坡安全监测数据采集传感器和智能遥测终端机进行选型和分析，完成了边坡安全管控平台的硬件设计，为平台的软件部分设计奠定了基础。

2 平台软件设计

2.1 边坡安全监测

以边坡数据传感器采集的数据为基础，对边坡地表位移监测点的变化进行分析，由此确定边坡是否失稳。

假设在边坡的关键区域共布设了N个监测点，每个监测点中误差如公式（1）所示。

（1）

式中：a0为数据采集频率；ιt为监测时间；ei为第i个监测点位的监测误差。

根据已有的岩土体物理力学参数数据，基于经验拟合方法对历史边坡位移数据和实时监测数据进行叠加拟合[5]，如公式（2）所示。

（2）

式中：αs为拟合参数；A0为边坡土体的弹性模量；mk为数据间的多元联系数。

在系统运行过程中，需要根据边坡的实时状态对边坡属性进行修改，以对边坡空间数据进行修正，如公式（3）所示。

S=R×ϑ0×xc （3）

式中：ϑ0为边坡土体重度；xc为粗糙度函数。

确定当前边坡的最大位移量，如公式（4）所示。

（4）

式中：τc为监测点预测值与实测值之间的联系数；Cn为计算矩阵。

将公式（4）求得的边坡最大位移值与预设阈值ψ进行比较，如果Lgt;ψ，就表明边坡处于失稳状态；如果L≤ψ，就表明边坡为安全状态。由此实现对边坡安全的监测，为接下来采取边坡风险管控策略提供有利条件。

2.2 生成边坡安全风险管控方案

利用先进的边坡位移监测技术对研究区域的矿山边坡进行持续、高精度的位移监测。监测数据通过智能遥测终端机MGTR-W4G实时传输至数据处理中心。运用专业的边坡稳定性分析软件对接收的位移数据进行处理和分析。通过公式（4）计算边坡的最大位移值，并将其与预设的阈值进行比较。一旦计算得到的最大位移值超过预设的阈值，平台将立即触发风险预警机制。预警信息将通过多种渠道进行发布，确保相关人员能够迅速获取并响应预警。在接收到预警信息后，平台将自动进入风险报告和决策建议生成阶段。基于实时监测数据和历史数据，平台将运用数据挖掘、机器学习等先进技术，对边坡的安全状况进行深度分析和评估。根据评估结果，平台将生成详细的风险报告，包括风险等级、风险来源、影响范围等关键信息。同时，平台还将根据风险报告的内容，自动生成相应的决策建议。这些建议将综合考虑边坡的地质条件、工程特点、环境因素等多个方面，提出针对性的风险管控措施和应急预案。平台将风险报告和决策建议发送至相关部门和人员，供其参考和决策。同时，平台还将持续监测边坡的安全状况，并根据实际情况调整和完善风险管控方案，确保边坡的安全稳定。风险等级划分见表2。

平台根据边坡安全风险等级制定具有针对性的管控方案，具体措施如下。1）一级风险。面对最高级别的风险，必须立即采取行动。这包括迅速实施增加支撑结构，例如设置临时支撑或锚杆、采取灌浆加固等紧急加固措施。同时，需要24 h不间断地监测边坡动态，利用高精度传感器和实时数据传输技术，确保能够实时反馈数据。一旦监测到异常，应立即调整应对措施，例如增加支撑力度或改变加固方案，以防止边坡失稳造成的严重后果。2）二级风险。在这一级别，应加强对边坡的监测，通过增加监测点来提高监测的覆盖范围和精度，并增加监测频次，以捕捉边坡变化的细微迹象[6]。此外，采取增加排水系统和改善边坡植被等加固措施，可以有效减少水害对边坡稳定性的影响，并增强边坡的自然稳定性。3）三级风险。定期评估和监测边坡的稳定性是关键。这包括使用地质雷达、激光扫描等先进技术对边坡进行全面检查。对边坡进行日常维护，并及时修复受损区域，例如填补裂缝、加固松动土体等。同时，加强排水系统的维护，确保排水畅通，防止水害影响边坡稳定。4）四级风险。在这一级别，重点在于加强对边坡的维护和管理，保持边坡的良好状态。这包括定期清理边坡上的杂物、修剪植被，检查和维护边坡的排水系统。建立边坡安全档案，记录边坡的状态和监测数据，有助于长期跟踪边坡的变化，并为未来的维护和加固提供依据。5）五级风险。虽然风险等级较低，但仍需定期对边坡进行例行检查，确保边坡状况良好。这包括日常的维护工作，例如清理杂物、修剪植被等，建立边坡安全管理制度，明确管理职责和要求。通过这些措施，可以确保边坡长期处于安全稳定的状态。

管控平台根据边坡的稳定性、地质条件、环境条件和潜在危险等多重因素以及风险程度，制定每个风险等级的管控计划，以确保边坡的安全稳定。这些计划包括了从紧急加固到日常维护的全方位措施，确保了边坡风险管理的全面性和有效性。

3 平台性能测试与分析

为验证本文设计的露天矿山边坡安全管控平台的实际有效性，将其应用在某露天矿山边坡稳定性监测中，对平台的性能进行测试分析，并采用对比试验的方式分析本文平台的可行性。

3.1 研究背景

某露天矿山占地面积约5km2。矿山主要以开采铁矿石为主，年设计开采能力达到800万t。矿山周边交通便利，有高速公路和铁路贯穿，便于矿石运输。

矿山边坡总体高度平均在150m左右，最高边坡高度达到200m。边坡坡度普遍在45°～60°，局部陡峭区域坡度可达70°以上。边坡主要由花岗岩和页岩构成，其中花岗岩占比达到60%，岩石强度中等偏上，抗风化能力较好。根据近期的边坡稳定性监测数据，边坡整体稳定性较好，但局部区域存在小范围滑坡和崩塌的风险。

3.2 测试准备

试验环境包括边坡监测设备、数据传输设备、数据处理服务器等；软件部分包括数据接收、处理、分析和预警模块。试验过程中对边坡的监测频率为1次/h，并实时传输到数据处理服务器；当倾角变化超过0.1°、位移变化超过1mm、应力变化超过5MPa时，将触发预警机制。

试验过程如下：在边坡区布设7个监测点位，并安装测斜仪、位移仪、应力仪等监测设备，确保其稳定性和可靠性，并将其连接到数据采集器上；启动传感器，开始对各种坡度数据进行实时监测，并将数据实时传输到数据处理服务器；数据处理服务器在接收到数据后，对其进行预处理和存储，同时激活警报机制，为超过阈值的数据提供实时警报，并根据分析结果调整监测参数或采取相应的加固措施。

3.3 测试结果

为体现本文平台的有效性，采用北斗技术（平台1）、GIS技术（平台2）作为对照组平台，本文平台为实验组平台，分别采用3种平台对该露天矿山边坡进行安全管控，比较基于不同平台监测得到的边坡水平位移量，从而评估3种平台的管控性能。测试结果如图1所示。

由图1可知，与其他2种平台相比，应用本文平台对边坡的各个点位进行稳定性监测，得到的边坡位移量与实际值更接近，说明本文平台能够准确监测边坡的安全性，并根据风险等级采取相应的管控措施，对边坡安全的管控效果更好。

4 结语

本文设计的露天矿山边坡安全管控平台结合了边坡安全监测技术、数据分析算法和预警机制，实现了边坡安全状况实时监测预警，并基于边坡风险等级制定有效的风险管控方案，保证了边坡的安全稳定性。该平台不仅可以为矿山边坡安全治理提供新的思路和方法，而且也促进了矿山安全生产领域的进步和发展。

参考文献

[1]陆卫东.基于物联网传感技术的高速公路边坡自动化安全监测系统应用研究[J].经纬天地，2023（5）：61-65.

[2]冯小鹏，李勇，袁于思，等.基于AdaBoost卷积神经网络的矿山边坡稳定性预测[J].有色金属（矿山部分），2022，74（3）：65-70，77.

[3]余洋，吴通达.丽江古城石灰石矿露天开采边坡安全监测设计[J].现代职业安全，2023（7）：78-81.

[4]于雷，闫岩，邓巧巧.基于大数据的矿山边坡稳定性评价模型[J].自动化技术与应用，2022，41（5）：138-140，174.

[5]廉兆成.基于GEO-STUDIO的降雨下膨胀土边坡安全性研究[J].价值工程，2023，42（12）：99-101.

[6]梁之文，任春，董宇林.基于北斗技术的铁路边坡安全监测系统及应用[J].铁道建筑技术，2023（1）：196-198，202.