基于监测信息的露天矿边坡稳定性研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
51464036
项目类别：
地区科学基金项目
资助金额：
50.0万
负责人：
王创业
依托单位：
内蒙古科技大学
学科分类：
E0405.矿山开采工程
结题年份：
2018
批准年份：
2014
项目状态：
已结题
起止时间：
2015-01-01 至2018-12-31

项目参与者：
韩万东；侯殿坤；马建兴；杨夺；马玲珑；郭灵飞；曾祥柱；岳明；
关键词：
位移边坡稳定性微震监测信息

项目摘要

The stability study of open pit slope based on monitoring information has important guiding significance to slope safety, the prediction of landslide hazard, slope treatment, and slope construction, which is a important research subject for the current open pit slope engineering. Displacements, stresses, etc. microseismic monitoring data reflect the state of the open pit slope, and these can be used as direct and effective criterion for stability.First,the project intends to establish slope displacement data mining model by combined with the reconstruction of phase space technology and neural network theory, through this model to predict the slope displacement and analyze the evolution of state of the slope.Second, with mechanical experiments to obtain the relationship between stress, strain and acoustic emission during the rupture between the rocks, and which will be used on the numerical analysis of slope stability.Finally, form the stduy of relationship between displacement and microseismic data,a instability criterion which combined with the seismic precursor information displacement and slope rock mass strength coefficient can be established. Thus we can achieve a dynamic analysis of the open pit slope stability.

传统的后验型露天矿边坡稳定性分析方法在应用过程中存在诸多问题，而露天矿边坡地质条件和影响因素的复杂性造成了其稳定性具有时效性和动态性的特点，因此最有效、直接的稳定性分析应该依据边坡监测信息来监控和验证。基于监测信息的露天矿边坡稳定性的深入研究，对边坡安全、滑坡灾害的预报、边坡治理以及边坡施工等均有重要的指导意义，是当前露天矿边坡工程研究领域中一个重要的研究课题。本项目拟在申请者已取得一定成果的工作基础上，通过相空间重构技术与神经网络理论的结合建立边坡位移数据挖掘模型，预测边坡位移并分析边坡的演化状态，同时通过岩石破裂实验对应力、应变与声发射数据间的关联关系进行分析。在此基础上通过分析位移数据的样本方差和标准差建立意义明确的边坡变形监控指标，并综合考虑位移量、位移方向和位移速率，判断边坡的变形状态。其次，建立边坡稳定性数值模拟模型，对各种情况下的边坡变形进行模拟，得出导致边坡失稳的临界指标量。最后结合多项目、多测点的位移及微震监测信息并结合岩体强度系数，建立边坡总的稳定性状态评价体系，对边坡的稳定性做出评价。

结项摘要

边坡的稳定性是露天矿提高开采效益、保障生产安全的主要影响因素，开展露天矿边坡稳定性研究是解决该问题的关键。项目结合理论分析、实验室力学实验、物理相似模拟实验、数值模拟实验以及现场实测等研究方法，对露天矿边坡破坏演化过程中的位移、应力及声发射信号等监测信息进行了分析。.通过项目研究，建立了相空间重构与神经网络结合的边坡位移数据挖掘模型，解决了小样本数据时的位移预测问题，提高了位移预测的可靠性。提出了边坡变形监控指标，有助于判别边坡所处变形期。开展了不同尺寸砂岩试样在不同加载条件下的岩石加载声发射试验，分析了岩石加载过程中的力学破坏特征、声发射信号的时域参数特征、频谱特征及能量分布规律，揭示了尺寸效应对岩石受力过程中声发射时频特征演化的影响规律，探索了尺寸效应对岩石受力变形破坏影响的内在机理。开展了相似模拟材料配比实验，确立了不同配比对相似材料力学性能的影响规律，为相似模拟实验奠定了基础。以层状岩质边坡为研究对象，开展了不同边坡角、边帮压煤开采（单一煤层、复合煤层以及不同推进方向）等状况下边坡的相似模拟实验及数值模拟实验，分析了边坡破坏演化过程中位移、应力及声发射信号间的耦合关系，揭示了不同监测信息在边坡破坏中的变化规律。通过对声发射信息的分析，建立了岩石损伤与微裂纹尺度增长变化的模型，将其应用于边坡潜在剪切滑移带尺度增长的预测；在此基础上，优选了一种既体现边坡稳定性的物理意义，又符合工程实际应用的双强度折减方法对边坡稳定性进行评价分析。.该项研究，对于揭示岩石的力学特性、提高露天矿边坡失稳本质的认识，以及露天矿边坡内部岩体破裂的产生、外部位移的变化特征，具有较大的理论参考价值；对于边坡安全、滑坡灾害的预报、边坡治理以及边坡施工等同样具有重要的现实指导意义。