顏世航，洑佳紅

(浙江工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

礦山尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測時(shí)空模型的研究

顏世航，洑佳紅

(浙江工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 310023)

摘要：尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測是增強(qiáng)尾礦庫安全管理水平和提高突發(fā)應(yīng)對(duì)能力的重要手段之一.針對(duì)尾礦庫內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測指標(biāo)沒有明確界定，穩(wěn)定性評(píng)價(jià)及預(yù)警手段尚未科學(xué)量化等問題，從優(yōu)化尾礦庫安全監(jiān)測指標(biāo)，研究監(jiān)測數(shù)據(jù)變化規(guī)律入手，建立多層次數(shù)據(jù)分析模型，進(jìn)而定量評(píng)估尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)狀況和實(shí)時(shí)預(yù)測尾礦庫安全發(fā)展趨勢，最后通過實(shí)例驗(yàn)證了模型的有效性.

關(guān)鍵詞：地質(zhì)災(zāi)害；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；尾礦庫；時(shí)空信息

截至2014年底，全國共有尾礦庫11 359座，2014年全國尾礦庫共發(fā)生事故8起，其中4起造成環(huán)境污染，4起造成5人死亡[1].我國尾礦庫普遍存在建設(shè)基礎(chǔ)薄弱，管理水平低下等問題，在安全性研究以及監(jiān)測預(yù)警方面有許多不足，主要原因是尾礦庫自身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性；尾礦庫筑壩方式、材料特性影響傳統(tǒng)力學(xué)模型的建立以及行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)尾礦庫安全性研究未給出明確監(jiān)測指標(biāo).當(dāng)前學(xué)者們在尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測方面開展了大量的研究工作，其中比較典型的成果有：1) 潰壩因素研究，其中Rico M等[2]在分析全球147座尾礦庫潰壩原因后提出尾礦庫潰壩事故與壩高有關(guān)，Chakraborty D等[3]研究了地震對(duì)尾礦庫的變形狀況，Mahmood K等[4]認(rèn)為地震將造成尾礦液化導(dǎo)致潰壩事故，研究發(fā)現(xiàn)僅分析單一因素對(duì)尾礦風(fēng)險(xiǎn)影響還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠.2) 安全監(jiān)測技術(shù)，李忠奎等[5]將浸潤線、壩體位移和降雨量作為尾礦庫主要安全指標(biāo)設(shè)計(jì)潰壩預(yù)警系統(tǒng)，謝旭陽等[6-7]利用支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立尾礦庫區(qū)域預(yù)警模型，趙志軍等[8]將ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于尾礦大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)，利用新型技術(shù)監(jiān)測各類指標(biāo)來提高尾礦監(jiān)測水平，但在數(shù)據(jù)后續(xù)處理上略顯不足.3) 壩體穩(wěn)定性評(píng)價(jià)，李全明等[9]提出了層次結(jié)構(gòu)模型得到各指標(biāo)權(quán)重，羅飛飛等[10]提出模糊灰色綜合評(píng)價(jià)法解決專家評(píng)價(jià)在較小分?jǐn)?shù)差異對(duì)象上誤差較大的問題，鄭瑞等[11]提出可用信息熵客觀計(jì)算權(quán)重從而建立模糊評(píng)價(jià)模型.

綜合以上分析，從現(xiàn)有的尾礦庫安全研究狀況來看，要完善尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測還需進(jìn)行以下工作：1)尾礦庫諸多致災(zāi)因素對(duì)尾礦庫潰壩影響程度需科學(xué)量化；2) 建立多維多層次的評(píng)價(jià)模型，并在模型中增加由于致災(zāi)因素的數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)空間位置不同對(duì)尾礦庫穩(wěn)定性的影響；3) 能實(shí)時(shí)依據(jù)尾礦庫安全現(xiàn)狀對(duì)未來趨勢做出預(yù)警判斷.采用在尾礦庫分析過程中能全面反映尾礦庫各指標(biāo)空間信息及安全狀況的層次分析法，建立空間層次評(píng)價(jià)模型并結(jié)合能將指標(biāo)定性的安全狀況轉(zhuǎn)化成定量評(píng)估分值的模糊隸屬度函數(shù)對(duì)目標(biāo)尾礦庫的安全現(xiàn)狀作出準(zhǔn)確快速評(píng)析，科學(xué)量化當(dāng)前尾礦庫安全狀況并實(shí)時(shí)作出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測.

1空間層次評(píng)價(jià)模型

基于應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論和多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)方法，美國運(yùn)籌學(xué)家薩蒂提出了層次分析法，該方法將影響決策的各類元素分解成目標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)和方案等層次，再進(jìn)一步展開定性和定量分析[12].空間層次評(píng)價(jià)模型的評(píng)價(jià)原則如下：首先將決策問題分級(jí)系列化，根據(jù)決策目標(biāo)自身性質(zhì)和決策要求，將決策問題分解歸納為各類影響因素，確立因素間的互相影響關(guān)系和隸屬關(guān)系將其分級(jí)聚類，在層次評(píng)價(jià)模型的基礎(chǔ)上增加空間影響因素，將空間因素置于層次評(píng)價(jià)模型最底層，形成一個(gè)遞階、有序的層次結(jié)構(gòu)模型，然后判斷空間層次模型中每一層因素以及各層因素之間的相互影響力，確定該層全部因素對(duì)上一層因素相對(duì)重要性的權(quán)值，最后從最底層開始通過綜合計(jì)算，逐層往上，得到最終目標(biāo)問題的評(píng)價(jià)結(jié)果[13].該層次空間模型涉及到對(duì)目標(biāo)決策的模型構(gòu)造和空間因素預(yù)測，基于空間數(shù)據(jù)分析和空間統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行區(qū)位預(yù)測和優(yōu)化.

1.1空間數(shù)據(jù)分析

尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取是影響尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)測準(zhǔn)信度的重要因素.各類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，尾礦庫的空間評(píng)價(jià)指標(biāo)除了在空間上有其定位特性，指標(biāo)間的空間關(guān)系還具備復(fù)雜的連接屬性.其中的作用關(guān)系體現(xiàn)在尾礦庫空間指標(biāo)自相關(guān)特點(diǎn)和與之相伴隨的可變區(qū)域單位問題、尺度和邊緣效應(yīng).通過空間指標(biāo)構(gòu)建空間模型后，通過Geary系數(shù)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)，以此保證各個(gè)空間指標(biāo)間相互獨(dú)立性.各指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)在[0,2]之間取值且用γ表示，γ<1表示正相關(guān)，γ>1表示負(fù)相關(guān)，γ=1表示不相關(guān).各指標(biāo)間進(jìn)行相關(guān)性計(jì)算，認(rèn)定相關(guān)性較大的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)為同一因素而舍去，最終建立尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系如圖1所示的多級(jí)遞階層次結(jié)構(gòu)模型.該模型層次結(jié)構(gòu)分為P，U，R，K四級(jí).其中P級(jí)為目標(biāo)尾礦庫；U級(jí)為第二級(jí)，選取地下位移，庫水位等影響尾礦庫安全的六個(gè)主要因素；R級(jí)分別選取影響地下位移和地下傾斜角的三個(gè)不同空間位置的因素；K級(jí)為第四級(jí)，將代表不同空間位置的傳感器作為第四級(jí)因素，增加了空間信息對(duì)尾礦庫的影響.

圖1　尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)Fig.1　Tailings risk assessment index system

1.2模型建立

設(shè)有尾礦庫有A1，A2，…，An共n個(gè)安全指標(biāo)，它們的重要程度可表示成重要向 量w=(a1，a2，…，an)T，若將它們兩兩比較重量，其比值可構(gòu)成n×n的矩陣A，即

為了因素間兩兩比較得到科學(xué)量化的判斷矩陣，根據(jù)人們區(qū)分信息等級(jí)的極限能力采用1～9比例標(biāo)度法(表1)對(duì)尾礦庫指標(biāo)兩兩比較建立評(píng)判矩陣，用aij表示因素ai與因素aj相對(duì)隸屬目標(biāo)的影響程度之比，通常用數(shù)字1～9及其倒數(shù)作為程度比較的標(biāo)度，標(biāo)度aij={2,4,6,8,1/2,1/4,1/6,1/8}表示重要性等級(jí)在aij={1,3,5,7,9,1/3,1/5,1/7,1/9}之間[14].

表1　判斷矩陣標(biāo)度及含義

尾礦庫與二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成的模糊評(píng)判矩陣為

二級(jí)指標(biāo)地下位移與三級(jí)指標(biāo)地下位移上部、中部及下部構(gòu)成的模糊評(píng)判矩陣為

二級(jí)指標(biāo)地下傾斜角與三級(jí)指標(biāo)地下傾斜角上部、中部及下部構(gòu)成的模糊評(píng)判矩陣為

四級(jí)空間指標(biāo)與上一級(jí)指標(biāo)間構(gòu)成的模糊評(píng)判矩陣為

運(yùn)用方根法近似計(jì)算求解得到矩陣特征向量W，即

(1)

(2)

其中 aij為n維評(píng)判矩陣A的第i行第j列元素.

當(dāng)各層的諸因素的相對(duì)權(quán)重都得到后，進(jìn)行組合權(quán)重計(jì)算.設(shè)有由P,U,R,K構(gòu)成的四層層次模型.目標(biāo)尾礦庫對(duì)U層的相對(duì)權(quán)重為

U層的各指標(biāo)Ui對(duì)R層的n個(gè)指標(biāo)間的相對(duì)權(quán)重為

1.3一致性檢驗(yàn)

依據(jù)矩陣?yán)碚?，利用模糊評(píng)判矩陣進(jìn)行決策時(shí)，在保持元素間兩兩比較序的傳遞性又要保持整體偏差的可接受性，因此定義了計(jì)算滿意一致性矩陣的概念[15]，將矩陣一致性檢驗(yàn)公式定義為

(3)

式中：RI為平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，判斷矩陣的維數(shù)越大，判斷矩陣的一致性將越差，矩陣的隨機(jī)一致性指標(biāo)可以通過表2得到；(AW)i為向量的第i個(gè)元素；A為判斷矩陣；CR為隨機(jī)一致性比率.一般，當(dāng)CR小于0.10時(shí)，認(rèn)為A的不一致程度在容許范圍內(nèi)，有滿意的一致性，可用其歸一化特征向量作為權(quán)重向量，否則要重新構(gòu)造判斷矩陣，對(duì)aij加以調(diào)整[16].

表2　1～9階矩陣隨機(jī)一致性指標(biāo)

運(yùn)用馬氏距離衡量某一尾礦庫中所有同級(jí)評(píng)價(jià)權(quán)重向量之間的差異，以此削減專家確定判斷矩陣造成的主觀性，對(duì)于l個(gè)專家給出的判斷矩陣，根據(jù)式(1，2)得到的特征向量W1～Wl，確立最合理向量Wk作為最終的評(píng)價(jià)權(quán)重.協(xié)方差矩陣記為S，向量Wi與Wj之間的馬氏距離定義為

(4)

(5)

協(xié)方差矩陣中每個(gè)元素是各個(gè)矢量元素之間的協(xié)方差表示為Cov(X,Y)，E為數(shù)學(xué)期望，Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}.

2模糊綜合評(píng)價(jià)

模糊數(shù)學(xué)是由美國自動(dòng)控制專家L.A.Zadeh提出的一種分析復(fù)雜系統(tǒng)的新方法，模糊綜合評(píng)價(jià)是模糊數(shù)學(xué)的一種具體應(yīng)用方法[17].用模糊數(shù)學(xué)對(duì)受到多種因素制約的事物或?qū)ο笞龀鲆粋€(gè)總體的評(píng)價(jià)，能較好地解決模糊的、難以量化的問題，適合各種非確定性問題的解決[18].為了減少人為因素對(duì)尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的主觀評(píng)定，運(yùn)用模糊變換原理和最大隸屬度原則，考慮因素集 U={u1,u2,…,un}對(duì)尾礦庫總體風(fēng)險(xiǎn)狀況相關(guān)程度來對(duì)其作出判斷集 V={v1,v2,…,vn}.對(duì)單個(gè)因素 ui(i=1,2,…,n)的評(píng)判，得到V上的模糊集 (ri1,ri2,…,rin)，所以它是從 U到 V的一個(gè)模糊映射.

2.1隸屬度函數(shù)

若對(duì)論域 U中的任一元素x，都有一個(gè)數(shù)F(x)∈[0,1]與之對(duì)應(yīng)，則稱F為論域上的模糊集，F(xiàn)(x)稱為x對(duì)F的隸屬度[19].用取值于區(qū)間[0,1]的隸屬函數(shù)F(x)表征x屬于F的程度高低，以此通過建立隸屬度函數(shù)取代專家打分來確立尾礦庫指標(biāo)分值.尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量較多且自身的模糊特性也不相同，庫水位、地表位移、地下位移、地下傾斜角和地下水位等五個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值應(yīng)隨屬性值的減小而增大，同時(shí)指標(biāo)干灘長度的評(píng)價(jià)值應(yīng)隨著屬性值的減小而減小.尾礦庫指標(biāo)一年內(nèi)的數(shù)據(jù)值集合含有大量的數(shù)值且傳感器采樣頻率較高和指標(biāo)特性使得集合內(nèi)的值等同于連續(xù)，因此采用計(jì)算簡單、高效的一般分段的線性隸屬度函數(shù)，即

(6)

式中：X(t)定義為t時(shí)刻傳感器采集的數(shù)據(jù)；S(t)為t時(shí)刻指標(biāo)評(píng)價(jià)分值；a, b分別代表尾礦庫采集時(shí)間范圍內(nèi)該指標(biāo)數(shù)據(jù)量的最小、最大值，a=minX(t),b=maxX(t).

2.2綜合評(píng)價(jià)

在復(fù)雜的系統(tǒng)中，由于因素較多且各因素之間還有層次之分，為了更好地比較系統(tǒng)中事務(wù)間的優(yōu)劣次序，得到有意義的評(píng)判結(jié)果，還需要進(jìn)行多級(jí)綜合評(píng)判.尾礦庫評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)采用五級(jí)評(píng)語，將尾礦庫安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測的分值與表3對(duì)應(yīng)，實(shí)時(shí)給出安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí).每一級(jí)綜合評(píng)價(jià)式為

(7)

表3　安全風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)表

3實(shí)例分析

采用浙江省淳安縣某尾礦庫2013年11月至2014年7月間10 類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)傳感器采集的400 條數(shù)據(jù)作為測試樣本，并運(yùn)用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)對(duì)少量缺失數(shù)據(jù)填寫空缺值，平滑噪聲數(shù)據(jù).

3.1建立判斷矩陣

確定尾礦庫各級(jí)因素之間的相對(duì)重要性，得到U,R,K級(jí)九級(jí)標(biāo)度法，10 位專家對(duì)每一層的致災(zāi)因素進(jìn)行衡量評(píng)判并寫出所有評(píng)判矩陣式，即

式中：l= 1,2,…, 10；當(dāng)i= j時(shí)，uij，mij，nij表示單一因素對(duì)自身的重要性，依據(jù)判斷矩陣標(biāo)度其值為1.根據(jù)式(1，2)計(jì)算特征向量并利用馬氏距離求出最合適的特征向量作為最終的權(quán)重向量.

3.2計(jì)算權(quán)重

利用馬氏距離選擇最合適的特征向量作為權(quán)重向量，得

3.3矩陣一致性檢驗(yàn)

通過查表2獲得相應(yīng)階數(shù)矩陣的隨機(jī)一致性指標(biāo)，將最終的權(quán)重向量所對(duì)應(yīng)的評(píng)判矩陣代入式(3)計(jì)算，分別得到隨機(jī)一致性比率CRu=0.043，CRRi=0.025，CRRj=0.017，CRk=0.019，其值都小于0.1，均滿足矩陣一致性要求.

3.4尾礦庫時(shí)空信息

依據(jù)當(dāng)前尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)情況的判斷預(yù)測未來尾礦庫發(fā)展趨勢.選取時(shí)間、空間位置及地表位移評(píng)價(jià)分值建立尾礦庫指標(biāo)評(píng)價(jià)三維圖(圖2)，選取時(shí)間，地表位移綜合評(píng)價(jià)分值建立地表位移歷史安全狀況圖(圖3).從圖2中觀察單一傳感器的安全狀況隨時(shí)間變化情況發(fā)現(xiàn)，6個(gè)空間傳感器分別反映地表位移指標(biāo)的安全狀況隨時(shí)間波動(dòng)較大且彼此間的狀況也很不一致，說明尾礦庫在不同地表位置移動(dòng)情況不同，不能根據(jù)單一指標(biāo)的快速移動(dòng)或是單一指標(biāo)的相對(duì)穩(wěn)定而判斷出尾礦庫的安全狀況.而通過圖3觀察發(fā)現(xiàn)從總體趨勢上來說地表位移總體態(tài)勢良好，且安全狀況趨于上升.在2013年12月1日這一時(shí)間點(diǎn)開始，根據(jù)淳安縣12月未來15天的天氣狀況判斷尾礦庫將會(huì)由于大面積降雪而導(dǎo)致地表勢能增加而擴(kuò)大潰壩風(fēng)險(xiǎn).在查閱淳安縣2013年歷史天氣狀況后發(fā)現(xiàn)淳安縣在2013年12月中旬有大面積降雪降雨，地表位移安全狀況明顯下降，造成了圖3中2013年12月地表位移綜合評(píng)價(jià)分值的明顯降低.

圖2　地表位移時(shí)空信息表Fig.2　Information about surface displacement condition

圖3　地表位移歷史狀況Fig.3　Surface displacement safety history

圖4反映了尾礦庫安全狀況時(shí)空綜合評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)2013年12月及2014年夏季該尾礦庫安全狀況出現(xiàn)了兩次明顯的下降，在對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行時(shí)空分析后得出：庫水位的升高是造成安全趨勢下降的主要原因，圖5所示7號(hào)傳感器所處的尾礦庫位置由于水位上升增加了潰壩風(fēng)險(xiǎn)傳感器.查閱尾礦庫當(dāng)?shù)靥鞖鉅顩r發(fā)現(xiàn)在12月及夏季，淳安縣降雪、降雨量同比大幅度快速增長.而12月由于氣溫較低，地表濕冷且積雪覆蓋堆積給尾礦庫潰壩造成較大風(fēng)險(xiǎn)；相比之下，夏季淳安縣雖然雨水豐沛，但由于地表溫度較高導(dǎo)致的水分蒸發(fā)迅速使得庫水位維持在安全水平，地下傾斜角偏移不大，對(duì)尾礦庫的安全狀況威脅較小.

圖4　基于時(shí)間的尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果Fig.4　Comprehensive evaluation of tailings security situation

圖5　庫水位歷史狀況Fig.5　Reservoir water level safety history

比較圖4，6可以發(fā)現(xiàn)：地下傾斜角上中下三個(gè)空間位置所反映的尾礦庫安全狀況在特定時(shí)刻對(duì)尾礦庫總體安全狀況的影響.將傾斜角不同位置的安全狀況分值與尾礦庫總體分值對(duì)比發(fā)現(xiàn)由于各種不穩(wěn)定因素而產(chǎn)生形變的尾礦庫區(qū)域，便于尾礦庫管理人員重點(diǎn)監(jiān)測，將潰壩事故防患于未然.

圖6　地下傾斜角反映的尾礦庫風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果Fig.6　Underground tilt angle reflects the results of the risk assessment

4結(jié)論

基于所建立的模型，在原有建立判斷矩陣基礎(chǔ)上，為代表指標(biāo)不同空間信息的各傳感器也建立判斷矩陣，運(yùn)用方根法驗(yàn)證矩陣一致性并利用馬氏距離保證判斷矩陣的嚴(yán)謹(jǐn)性與科學(xué)性，由下到上逐層評(píng)價(jià)直至完成對(duì)尾礦庫安全現(xiàn)狀的判斷，并結(jié)合空間信息分析尾礦庫潰壩隱患并對(duì)未來風(fēng)險(xiǎn)作出實(shí)時(shí)預(yù)測，最后以淳安縣尾礦庫為例證明了方法的有效性.

參考文獻(xiàn)：

[1]國家安全監(jiān)管總局等七部門.全國尾礦庫綜合治理行動(dòng)2014年工作總結(jié)和2015年重點(diǎn)工作安排的通知[EB/OL].[2015-07-17].http://www.chinasafety.gov.cn/newpage/Contents/Channel_6288/2015/0717/254838/content_254838.html.

[2]RICOM,BENITOG,SALGUEIROAR.Reportedtailingsdamfailures:areviewoftheEuropeanincidentsintheworldwidecontext[J].Journalofhazardousmaterials,2008,152(2):846-852.

[3]CHAKRABORTYD,CHOUDHURYD.Investigationofthebehavioroftailingsearthendamunderseismicconditions[J].Americanjournalofengineeringandappliedsciences,2009,2(3):559-564.

[4]PETERMB,MAHMOODSK.Seismicstabilityofimpoundments[C]//VancouverGeotechnicalSociety.Proceedingsofthe17thVGSonGeotechnicalEngineeringforGeoenvironmentalApplications.BritishColumbia：Bi-TechPublishersLtd，2003:77-84.

[5]李忠奎,廖國禮.尾礦庫潰壩監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究[J].有色金屬(礦山部分),2008,60(6):33-35.

[6]謝旭陽,江田漢,王云海,等.基于支持向量機(jī)的尾礦庫災(zāi)害區(qū)域預(yù)警[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2008,4(4):17-21.

[7]陳國定,姚景新.基于堆棧式自編碼器的尾礦庫安全評(píng)價(jià)[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,43(3):326-331.

[8]趙志軍,閻高偉,謝克明.尾礦大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2010(5):197-199.

[9]李全明,陳仙,王云海,等.基于模糊理論的尾礦庫潰壩風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2008,4(6):57-61.

[10]羅飛飛,李慶軍.基于灰色模糊理論的尾礦庫安全評(píng)價(jià)方法研究[J].工業(yè)安全與環(huán)保,2009,35(8):46-48.

[11]鄭銳,楊振宏,潘成林.基于熵技術(shù)的尾礦庫安全模糊綜合評(píng)價(jià)體系研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2011,7(6):107-111.

[12]徐曉敏.層次分析法的運(yùn)用[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2008(1):156-158.

[13]ZHANGYue,GAOXu,LIFeng,etal.StudyonsafetyevaluationfortailingreservoirsbasedontheIAHP-fuzzycomprehensiveevaluation[C]//IEEE.IEEEconferenceanthology.Washington：IEEEComputerSociety，2013:1-6.

[14]劉俊萍.基于AHP和GIS的海塘工程安全評(píng)價(jià)研究[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2014,42(4):383-387.

[15]吳力平,馮楊,李剛.基于層次分析法的施工現(xiàn)場平面布置方案評(píng)估[J].浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,38(1):111-114.

[16]戴建華,李軍,申文明,等.模糊判斷矩陣的滿意一致性檢驗(yàn)[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2006(8):1174-1177.

[17]ZADEHLA.模糊集合、語言變量及模糊邏輯[M].陳國權(quán)，譯.北京:科學(xué)出版社,1982:199.

[18]叢卓紅,吳正鶯,鄭南翔,等.高速公路養(yǎng)護(hù)預(yù)算定額測定對(duì)象的優(yōu)選方法[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2011,30(4):823-827.

[19]湯建國,佘堃,祝峰.一種新的覆蓋粗糙模糊集模型[J].控制與決策,2012,27(11):1653-1662.

(責(zé)任編輯：陳石平)

Study on temporal and spatial risk prediction model of tailing reservoir

YAN Shihang, FU Jiahong

(College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China)

Abstract:The risk prediction of tailings reservoir is one of the important means to strengthen the safety management level of tailings dam and improving the emergency response capability. Aimed at the tailings complex internal structure, the risk forecast index are not clearly defined, stability evaluation and warning method has not yet been scientific quantified, the tailings dam safety monitoring indicators are optimized, researching the change law of monitoring data, multi-level data analysis model was established to quantitative evaluate the risk situation of tailing pond and real-time predict of tailing pond safety development trend. Finally, the effectiveness of this method is verified through the example.

Keywords:geologic hazard; risk assessment; tailings; spatio-temporal information

收稿日期：2015-11-05

作者簡介：顏世航(1979—)，男，黑龍江哈爾濱人，講師，研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算平臺(tái)等，E-mail：shyan@zjut.edu.cn.

中圖分類號(hào)：TP391

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1006-4303(2016)03-0254-06