本文關(guān)鍵詞：基于實測資料的礦山邊坡安全動態(tài)評判，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟社會的發(fā)展,對礦產(chǎn)資源的需求量越來越大,露天開采由于生產(chǎn)效率高、生產(chǎn)成本低等優(yōu)勢,在礦產(chǎn)開采中應(yīng)用較為廣泛。在礦山露天開采過程中,邊坡是其中的重要組成部分,邊坡的安全直接關(guān)系著整個露天礦山的安全,因此保證邊坡的安全是露天礦山開采過程中的重要工作。當前,大多數(shù)露天礦山通過建立邊坡安全監(jiān)測系統(tǒng)對礦山邊坡的位移、地下水、降雨等信息進行監(jiān)測,利用這些監(jiān)測信息對邊坡的安全進行綜合評判是一項具有重要意義的工作。在進行邊坡安全評判時,由于影響礦山邊坡安全的因素眾多,目前的技術(shù)水平還難以準確獲取邊坡運行發(fā)展狀態(tài)的全部信息。由于人們認識的有限以及受到偽信息的干擾,這使得邊坡監(jiān)測信息不完全,即存在灰性；同時,由于巖土體的各向異性等特點以及監(jiān)測設(shè)備自身存在的誤差等原因,使得邊坡監(jiān)測信息還具有一定的模糊性。鑒于此,本文考慮實測資料,建立基于灰色聚類理論和模糊數(shù)學的灰色模糊綜合評判模型實現(xiàn)對邊坡安全的評判。評判模型以位移指標、滲壓指標和降雨指標作為評判指標,利用組合賦權(quán)法確定各個指標的權(quán)值,并利用改進中心點三角白化權(quán)函數(shù)確定隸屬函數(shù),得到綜合聚類系數(shù)確定礦山邊坡工程的安全等級。本文利用改進的灰色GM(1,1)預(yù)測模型對邊坡的位移進行預(yù)測,結(jié)合已有監(jiān)測資料和預(yù)測信息對新時段礦山邊坡安全進行評判,實現(xiàn)礦山邊坡安全的動態(tài)評判。上述評判過程均以露天礦山邊坡運行期間的監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立實例分析。分析表明采用的評判模型結(jié)構(gòu)合理,方法實用可行,評判結(jié)果真實地反映了礦山邊坡的動態(tài)安全狀態(tài)。
【關(guān)鍵詞】：露天礦山邊坡 安全評判 灰色模糊綜合評判 灰色預(yù)測模型
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TD76
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-15
• 第1章 緒論15-21
• 1.1 選題背景15-17
• 1.1.1 礦山邊坡安全概述15-16
• 1.1.2 礦山邊坡安全監(jiān)測16-17
• 1.2 邊坡安全評判研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 本文研究主要內(nèi)容19-21
• 第2章 灰色模糊綜合評判的理論基礎(chǔ)21-41
• 2.1 模糊數(shù)學基本理論21-26
• 2.1.1 模糊數(shù)學概述21
• 2.1.2 模糊集合21-24
• 2.1.3 模糊綜合評判模型24-26
• 2.2 灰色系統(tǒng)理論基本理論26-31
• 2.2.1 灰色系統(tǒng)理論概述26-27
• 2.2.2 灰色聚類方法27-31
• 2.3 灰色模糊綜合評判模型基本理論31-40
• 2.3.1 邊坡綜合評判概述31
• 2.3.2 灰色模糊綜合評判31-32
• 2.3.3 權(quán)值的確定方法32-36
• 2.3.4 隸屬度函數(shù)的相關(guān)理論36-40
• 2.4 本章小結(jié)40-41
• 第3章 灰色模糊綜合評判模型的礦山邊坡安全評判應(yīng)用41-64
• 3.1 概述41
• 3.2 灰色模糊綜合評判模型建立41-46
• 3.2.1 礦山邊坡安全評判指標分析42-43
• 3.2.2 礦山邊坡安全評判灰類數(shù)及評判集分析43-44
• 3.2.3 礦山邊坡安全評判指標權(quán)值分析44-45
• 3.2.4 礦山邊坡安全評判指標白化權(quán)函數(shù)分析45-46
• 3.2.5 評判結(jié)果分析46
• 3.3 礦山邊坡工程概況46
• 3.4 評判模型實例應(yīng)用46-62
• 3.4.1 評判指標的確定46-47
• 3.4.2 評判等級47
• 3.4.3 各指標白化權(quán)函數(shù)計算47-50
• 3.4.4 基于灰色模糊綜合評判模型的礦山邊坡安全綜合評判50-62
• 3.5 本章小結(jié)62-64
• 第4章 礦山邊坡灰色預(yù)測模型64-71
• 4.1 GM(1,1)模型的建模思想64
• 4.2 灰色序列算子生成64-66
• 4.2.1 累加生成算子65
• 4.2.2 累減生成算子65-66
• 4.3 GM(1,1)模型的建模過程66-68
• 4.4 改進GM(1,1)模型的建模過程68-70
• 4.5 本章小結(jié)70-71
• 第5章 基于預(yù)測數(shù)據(jù)的礦山邊坡安全動態(tài)評判71-76
• 5.1 建模數(shù)據(jù)預(yù)處理71-72
• 5.2 建模結(jié)果分析72-73
• 5.3 位移預(yù)測結(jié)果73-74
• 5.4 邊坡安全動態(tài)評判74-75
• 5.4.1 概述74
• 5.4.2 結(jié)合預(yù)測數(shù)據(jù)的邊坡安全動態(tài)評判74-75
• 5.5 本章小結(jié)75-76
• 第6章 結(jié)論和展望76-78
• 6.1 結(jié)論76
• 6.2 展望76-78
• 參考文獻78-82
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文82

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