基于CM-GCT的尾矿坝在线监测位移分级预警阈值研究

作者：袁友翠; 胡少华; 吴浩; 昝军; 杨文东; 周琳

来源：武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2022, 44(05): 758-765.

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2022.05.009

• 尾矿库
• 分级预警阈值
• 云模型
• 泛概念树
• 特征值

为准确监控尾矿坝运行过程中的异常状态，确定大坝整体变形在不同危险程度下位移的分级预警阈值，基于尾矿坝位移在线监测时间序列，通过云模型(CM)获得表征单测点水平和垂直位移定性概念的特征值，根据云综合算法将单测点的位移特征值进行概念提升，获得表征尾矿坝整体水平和垂直位移定性概念的泛概念树(GCT),依据“3En”原则计算位移的正常运行值，确定基于CM-GCT的尾矿坝位移分级预警阈值，利用某尾矿坝表面位移监测数据进行实例验证。研究结果表明：该尾矿坝在水平方向位移的分级预警阈值分别为：4.75 mm/d、7.3 mm/d、10.95 mm/d,在垂直于坝轴方向位移的分级预警阈值分别为：11.44mm/d、17.6 mm/d、26.4 mm/d;进一步与单测点位移的分级预警阈值和基于熵-云耦合模型确定的分级预警阈值进行对比，结果表明本文确定的综合分级预警阈值更精确，安全裕度更高。

• 单位
  武汉理工大学; 华中师范大学