趙 然，郭 贊

(南華大學(xué) 環(huán)境保護(hù)與安全工程學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的鈾尾礦壩失穩(wěn)預(yù)報(bào)分析研究

趙 然，郭 贊

(南華大學(xué) 環(huán)境保護(hù)與安全工程學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

指出了尾礦壩是礦產(chǎn)業(yè)設(shè)施的重要組成部分，尾礦壩的安全穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)選礦廠的生產(chǎn)起著非常重要的作用，所以，對(duì)尾礦壩進(jìn)行穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)是非常必要的。針對(duì)尾礦壩的庫水位，應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并且與實(shí)際值進(jìn)行了對(duì)比，符合程度很好，說明預(yù)測(cè)值與實(shí)際值十分接近，誤差很?。煌瑫r(shí)，此次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練經(jīng)多次迭代運(yùn)算，誤差曲線收斂于目標(biāo)值，效果良好。綜上說明，此次訓(xùn)練效果良好，可以用于預(yù)測(cè)其他參數(shù)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明：庫水位高程誤差在0.001 m內(nèi)，屬于合理范圍，尾礦庫的庫水位處于安全狀態(tài)，風(fēng)險(xiǎn)較低。

壩體穩(wěn)定性；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；鈾尾礦壩；庫水位

1　引言

當(dāng)前，國內(nèi)外一些專家學(xué)者對(duì)于尾礦壩有一些深入的研究?；诖?，筆者總結(jié)了國內(nèi)外尾礦庫事故的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，論述了尾礦庫的安全現(xiàn)狀及其危害性，列舉了國內(nèi)外重特大尾礦庫潰壩災(zāi)害的案例，并對(duì)典型案例發(fā)生的原因進(jìn)行了一些簡(jiǎn)要的分析，指出了尾礦庫的安全在線監(jiān)測(cè)對(duì)于把握好尾礦庫的安全現(xiàn)狀，加強(qiáng)尾礦庫的安全監(jiān)管，減少尾礦庫的事故發(fā)生等具有重要的意義。

尾礦庫的事故，通常是由于監(jiān)測(cè)預(yù)警運(yùn)行維護(hù)不到位或者尾礦庫自身缺陷所致。一旦尾礦壩失事，造成的傷害是難以估量的。因此，加強(qiáng)尾礦庫穩(wěn)定性的研究，這是值得引起廣大科研學(xué)者和企業(yè)管理人員的高度重視。本文就采用了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，試圖建立一個(gè)鈾尾礦壩的失穩(wěn)預(yù)報(bào)專家模型，對(duì)鈾尾礦壩進(jìn)行實(shí)時(shí)穩(wěn)定性預(yù)報(bào)，并提出合理應(yīng)對(duì)措施，對(duì)于減少鈾尾礦壩的事故發(fā)生，確保人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)環(huán)境安全都具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的主要原理

徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Neural Network，縮寫RBF)是一種使用頻繁的三層前饋型網(wǎng)絡(luò)，不僅可以在函數(shù)逼近方面可以運(yùn)用，模式分類也可以運(yùn)用。較于別的類型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF網(wǎng)絡(luò)有生理學(xué)基礎(chǔ)、優(yōu)良的逼近性能、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)速度快等特點(diǎn)。

徑向基函數(shù)屬于數(shù)值分析的探究領(lǐng)域，在某些程度上運(yùn)用了多維空間的傳統(tǒng)嚴(yán)格插值的結(jié)果。多變量嚴(yán)格插值的問題，需要插值必須通過全部的訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)，用數(shù)學(xué)語言描述如下：

設(shè)定一個(gè)含有N個(gè)不同的點(diǎn)的集合{xi∈Rn|i=1,2,…,N}以及相應(yīng)的N個(gè)實(shí)數(shù)的集合{yi∈R1|i=1,2,…,N}，找尋一個(gè)函數(shù)F：RN→R1滿足下列插值條件式為：

F(x)=yi,i=1,2,…,N

(1)

在RBF方法中，函數(shù)F具有如下形式：

(2)

(2)式中{φ(‖x-xi‖)|i=1,2,…,N}是一個(gè)含有N個(gè)隨便的徑向基函數(shù)的集合，‖·‖表示范數(shù)，一般為歐式范數(shù)，xi∈RN，為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，作為徑向基函數(shù)的中心。

把(1)式代入(2)式，得到關(guān)于權(quán)值的齊次線性等式

(3)

φji=φ(‖xj-xi‖),j,i=1,2,…,N

(4)

令y=[y1,y2,…,yN]T，表示期望輸出向量；w=[w1,w2,…,wN]T，表示連接權(quán)值向量；φ=[φji|j,i=1,2,…,N]，表示插值矩陣。式(3)可以寫成：

φw=y

(5)

如果φ∈RN*N可逆，可以解出權(quán)向量w，表示為：

w=φ-1y

(6)

(1)Gaussian函數(shù)：

(7)

(2) 多二次函數(shù)：

φ(r)=(r2+c2)1/2,c>0,r∈R

(8)

(3) 逆多二次函數(shù)：

(9)

3　某鈾尾礦壩的工程概況

某鈾尾礦壩位于我國南部某省的A市某鄉(xiāng)境內(nèi)，距離市區(qū)15 km。該壩地處B河流的上游，其南、西、北均被該河流包圍，北距該河流約2 km，南距該河流約3 km，西距該河流約5 km。東面3 km處有某大鐵路與某國道通過。尾礦庫東偏北1.5 km處是某大型工廠，東北方向約2 km是該庫廠區(qū)的生活區(qū)。尾礦庫位于水冶廠區(qū)以南約800 m的丘陵山谷中。庫區(qū)為丘陵地貌，地形高差變化不大，比高20～30 m，最高的一個(gè)山頭僅只40 m左右。尾礦庫建在一條南北向，兩端開口的山溝內(nèi)。北端建初期壩，壩高12 m，壩頂標(biāo)高82 m，南端建攔水壩，壩高17 m，壩頂標(biāo)高83 m。

4　監(jiān)測(cè)點(diǎn)的測(cè)量與分析

根據(jù)整個(gè)壩體的9個(gè)不同壩段，選定了51個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，從2013年9月開始至2014年5月，每月對(duì)該51個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行一次水位測(cè)量，得到一個(gè)整體的系列數(shù)據(jù)，再運(yùn)用MATLAB軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行編程，MATLAB是一個(gè)可以搭載解釋性語言，可以運(yùn)用工程性的計(jì)算機(jī)語言來提供各種矩陣的計(jì)算，并有強(qiáng)大的處理信息的功能。它還有較強(qiáng)的開放性和作圖功能，可以使分析結(jié)果以圖表的形式表達(dá)出來。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱可以為本文編制的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真，給出動(dòng)態(tài)的過程和可視化的訓(xùn)練工作，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決問題。

采用MATLABR2010b版本的運(yùn)行環(huán)境進(jìn)行編程，經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多次訓(xùn)練后，訓(xùn)練結(jié)果較好，輸入?yún)?shù)即可得出就能得出此段的高程差的預(yù)測(cè)值，訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值如圖1和圖2所示。

圖1　網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)誤差曲線

由以上兩圖可知，應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)并且與實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比，符合程度很好，說明預(yù)測(cè)值與實(shí)際值十分接近，誤差很小；同時(shí)，此次網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練經(jīng)多次迭代運(yùn)算，誤差曲線收斂于目標(biāo)值，效果良好。綜上說明，此次訓(xùn)練效果良好，可以用于預(yù)測(cè)其他參數(shù)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明，庫水位高程誤差在0.001 m內(nèi)，屬于合理范圍，尾礦庫的庫水位處于安全狀態(tài)，風(fēng)險(xiǎn)較低。

圖2　RBF網(wǎng)絡(luò)模型輸出預(yù)測(cè)曲線

5　結(jié)語

本文以鈾尾礦壩為研究對(duì)象，結(jié)合目前我國在這方面的研究，并根據(jù)實(shí)際情況對(duì)某鈾尾礦壩進(jìn)行分析。通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在MATLAB中的實(shí)現(xiàn)，訓(xùn)練樣本，最后得出了樣本的預(yù)測(cè)值，同時(shí)對(duì)待評(píng)價(jià)處進(jìn)行了預(yù)測(cè)，得出預(yù)測(cè)結(jié)果在可接受風(fēng)險(xiǎn)范圍之內(nèi)。綜上結(jié)論，該尾礦壩風(fēng)險(xiǎn)較低，也說明了通過科學(xué)的預(yù)測(cè)方法得出了具有建設(shè)結(jié)論。

但是本文只對(duì)有限的因素進(jìn)行了研究，而實(shí)際情況非常復(fù)雜，缺少野外的現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)實(shí)測(cè)，對(duì)于確定的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系過于理想化，在數(shù)值模擬過程中也沒有全面考慮各方面可能帶來的影響。在最后的預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的誤差雖然在允許的范圍內(nèi)，但對(duì)于最后結(jié)論還是沒有達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，日后應(yīng)結(jié)合具體實(shí)例不斷完善。

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2016-05-14

湖南省研究生科研創(chuàng)新項(xiàng)目資助(編號(hào)：2014SCX04)

趙然(1989—)，女，南華大學(xué)環(huán)境保護(hù)與安全工程學(xué)院碩士研究生。

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1674-9944(2016)14-0051-02