基于在线自适应极限学习机的矿山排土场滑坡预警模型

李予红

(河北省地矿局国土资源勘查中心，河北 石家庄 050081)

0 引 言

目前我国具备一定规模的矿山排土场有2 000座以上，随着矿山的开发，排土场的容积也越来越大，部分排土场的容积甚至达到了上亿立方米[1]。由于排土场的松散堆积，加之地址选择不当、对坡脚乱采乱挖、地基处理不好等原因，很容易形成滑坡或者泥石流等灾害，造成大量人员伤亡和重大财产损失，给社会稳定发展带来严重的危害。所以有必要对矿山排土场的稳定性进行研究，建立滑坡预警模型，来保证矿山企业的安全生产。

关于矿山排土场滑坡预警模型的研究目前基本以定性分析为主，并没有制定出统一的排土场监测标准，建立的滑坡预警指标体系也不够全面，并且缺少有效的预警方法。现有的研究中，主要利用数值分析方法或者风险分析预测方法对排土场稳定性的进行分析[2]。王海等[3]采用极限平衡法对排土场进行分析，对在正常生产状态下和采取措施后的排土场的稳定性进行了对比，对排土场参数进行了针对性的优化；李传林[4]利用极限平衡法计算了某铁矿排土场增高扩容方案的可行性，并获得了地下水对其排土场边坡安全的影响规律；幸贞雄等[5]利用案例推理的方法建立了排土场滑坡中长期预警模型，确定了某矿排土场的预警等级及合理的处置方案；栾婷婷等[6]利用可拓学理论，将未确知有理数、可拓评价以及预警等级进行了结合，建立了排土场滑坡评价预警模型。……