煤炭学报

作者：杨天鸿, 王赫, 董鑫, 刘飞跃, 张鹏海, 邓文学,

关键词：露天矿边坡, 滑坡灾害, 智能评价, 大数据分析, 智能决策,

在收集整理国内外相关资料的基础上，从露天矿边坡稳定性智能感知手段、智能评价预测方法、智能决策技术等方面总结了露天矿边坡稳定性智能评价研究现状，分析露天矿边坡工程的特点，指出当前露天矿边坡稳定性智能评价研究存在的问题，提出“位移时间序列阈值、力学机理分析、案例分析及专家系统诊断”三位一体的边坡稳定性智能评价的学术思路，认为露天矿边坡稳定性智能评价研究发展趋势为: 首先，建立边坡灾害案例和多因素多模式智能识别数学模型，采用深度学习和大数据分析方法进行案例类型聚类、要素识别和模式匹配;其次，通过力学机理计算评价，识别隐患区确定滑坡隐患触发因素和条件; 然后，基于案例模式匹配结果建立监测预警指标体系和预警阈值，构建案例库知识库和专家系统并实现智能决策; 最后以大孤山铁矿西北帮滑坡为例，基于力学计算给出边坡安全系数变化规律，同时结合滑坡案例库的匹配结果，确定现场数据时序曲线指标阈值(位移累积量、位移速率)，从而科学合理的给出预警警情判别结果，通过云平台实现数据分析、现场模型可视化和预警发布及滑坡诊断。 该案例初步验证了三位一体边坡稳性智能评价学术思路，为实现露天矿边坡稳定性智能评价提供了有效手段。

来源：2020年第6期

《煤炭学报》期刊编辑部

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