朱萬(wàn)成 徐曉冬 李 磊 牟文強(qiáng) 宋清蔚 李 薈

(東北大學(xué)巖石破裂與失穩(wěn)研究所,遼寧 沈陽(yáng) 110819)

我國(guó)是世界上為數(shù)不多的礦產(chǎn)資源總量豐富且礦種齊全的國(guó)家之一[1],但人均占有量較低,鐵、鉻、錳等戰(zhàn)略性金屬礦產(chǎn)資源自給率不高[2]。 在復(fù)雜多變的國(guó)際關(guān)系環(huán)境下,礦產(chǎn)資源供應(yīng)已成為制約我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要瓶頸問題。 為解決此問題,深部礦產(chǎn)資源開采與高寒、高海拔復(fù)雜地質(zhì)條件礦產(chǎn)資源開發(fā)已被提升為國(guó)家戰(zhàn)略,成為保障經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要舉措。 金屬礦產(chǎn)資源回采是一個(gè)效益與風(fēng)險(xiǎn)并存的過程,如若不能妥善處理生產(chǎn)與安全的關(guān)系,極易誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害,帶來不必要的損失。 據(jù)相關(guān)部門統(tǒng)計(jì),2021 年我國(guó)共發(fā)生礦山事故356 起、死亡503 人[3],人員生命與財(cái)產(chǎn)損失慘重。 隨著開采向深部及高海拔等環(huán)境惡劣地區(qū)轉(zhuǎn)移,地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)也將顯著增加,如何實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與安全的動(dòng)態(tài)平衡已成為亟須解決的問題。

地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生與巖體的損傷與破裂有關(guān),災(zāi)害發(fā)生前,巖體往往會(huì)出現(xiàn)異常的力學(xué)響應(yīng),可能成為災(zāi)害發(fā)生的前兆信息,因此,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)巖體力學(xué)響應(yīng)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警的重要手段[4]。 近年來,伴隨著“天—空—地”多維度巖體力學(xué)響應(yīng)感知設(shè)備的研發(fā)與應(yīng)用,為協(xié)調(diào)生產(chǎn)與安全的關(guān)系創(chuàng)造了條件[5]。 不少大型礦山引入了微震、測(cè)力計(jì)、位移計(jì)等設(shè)備,實(shí)現(xiàn)了外界擾動(dòng)下巖體力學(xué)響應(yīng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[6],同時(shí)學(xué)者們嘗試挖掘隱藏在多源數(shù)據(jù)背后的致災(zāi)前兆信息,建立了豐富的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模型[7],并有部分礦山借助于云計(jì)算等技術(shù)搭建了礦山災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)的落地,為確保生產(chǎn)安全提供了技術(shù)保障[8]。 本研究以金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)為主題,對(duì)常見地質(zhì)災(zāi)害類型及其形成條件、常用監(jiān)測(cè)手段、預(yù)警模型等研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)與評(píng)述,同時(shí)對(duì)新形勢(shì)下的相關(guān)技術(shù)發(fā)展方向進(jìn)行展望。

1 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)概述

1.1 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)定義與主要特征

聯(lián)合國(guó)救災(zāi)組織(UNDRO)于1982 年將自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)定義為:風(fēng)險(xiǎn)(Risk)= 危險(xiǎn)(Hazard)×易損性(Vulnerability)[9]。 1984 年美國(guó)滑坡專家VANES 將其引入地質(zhì)工程及災(zāi)害科學(xué)領(lǐng)域,指出地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)為災(zāi)害產(chǎn)生不良后果的可能性,包括地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性及其產(chǎn)生的損失兩個(gè)方面[10]。 此后,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的定義進(jìn)行了一系列研究,2005 年,FELL 等[11]提出了涵蓋災(zāi)害發(fā)生概率、災(zāi)害體達(dá)到承載體的概率、承載體易損性等要素的風(fēng)險(xiǎn)量化公式,得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的認(rèn)可。 針對(duì)金屬礦山,由于不同學(xué)科和領(lǐng)域?qū)W者對(duì)金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注的問題存在差異,使得目前對(duì)于金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的定義還沒有形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。 一般來講,金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)可以定義為金屬礦山生產(chǎn)過程中,由于地質(zhì)因素(如地質(zhì)構(gòu)造、地質(zhì)體形態(tài)、巖性等)和人類生產(chǎn)活動(dòng)(如采礦、堆放、排水等)相互作用所導(dǎo)致的破壞、危害和損失的概率和程度,其中破壞(易發(fā)性)指潛在災(zāi)害的發(fā)生概率和頻率,危害(危險(xiǎn)性)指災(zāi)害事件對(duì)人員和財(cái)產(chǎn)的威脅程度,損失(易損性)則指災(zāi)害事件對(duì)人員、財(cái)產(chǎn)和環(huán)境的實(shí)際損失情況。 這些地質(zhì)災(zāi)害包括但不限于滑坡、巖爆、冒頂片幫等。 但當(dāng)前國(guó)內(nèi)發(fā)展的金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù),大多側(cè)重于災(zāi)害發(fā)生時(shí)間及空間的預(yù)測(cè)預(yù)警,對(duì)于易發(fā)性、危險(xiǎn)性、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的區(qū)分不夠明確,甚至存在概念混淆的問題[12],尚未形成完善的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論體系,需要結(jié)合災(zāi)害類型,研究災(zāi)害危險(xiǎn)性及易損性評(píng)價(jià)方法,完善災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、預(yù)警理論體系。

金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)地質(zhì)災(zāi)害的特征表述或度量,具有普遍性、隨機(jī)性和時(shí)滯性三方面特征。

(1)普遍性。 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害是地質(zhì)活動(dòng)與人類生產(chǎn)活動(dòng)相互作用的結(jié)果[13],復(fù)雜地質(zhì)條件使得巖體產(chǎn)生漸進(jìn)蠕變損傷,地震等天然擾動(dòng)及人類生產(chǎn)等人為擾動(dòng)不斷打破巖體的平衡狀態(tài),加劇巖體的損傷程度,隨著損傷不斷積聚,地質(zhì)災(zāi)害便會(huì)應(yīng)運(yùn)而生。 因此,從某種意義上講,金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害具有普遍性。

(2)隨機(jī)性。 雖然金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)具有普遍性,但災(zāi)害的形成和發(fā)展受到多種自然條件和生產(chǎn)因素影響,致使地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的時(shí)間、空間、強(qiáng)度以及災(zāi)害帶來的損失均具有不確定性。 這一特征主要?dú)w因于巖體的非均質(zhì)性、各向異性以及外界擾動(dòng)的隨機(jī)性。

(3)時(shí)滯性。 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的時(shí)間往往與礦山開采活動(dòng)相關(guān),開采的推進(jìn)會(huì)改變地質(zhì)環(huán)境和地應(yīng)力狀態(tài),導(dǎo)致災(zāi)害發(fā)生時(shí)間的變化,但工程實(shí)踐表明,地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生往往滯后于爆破等開采活動(dòng)[14],具有顯著的時(shí)滯性,其本質(zhì)為蠕變損傷累積和裂隙網(wǎng)絡(luò)發(fā)育的過程[15]。

金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害的普遍性,決定了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警的重要性,是工程安全保障的重要組成部分;災(zāi)害的隨機(jī)性和時(shí)滯性使得災(zāi)害發(fā)生的時(shí)空預(yù)測(cè)變得異常復(fù)雜和困難。

1.2 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害類型及影響

我國(guó)金屬礦山存在種類多、分布廣、潛在隱患點(diǎn)突出等問題,且隨著開采條件逐漸惡劣,此類問題將愈加嚴(yán)重。 生產(chǎn)實(shí)踐表明:金屬礦山主要地質(zhì)災(zāi)害類型包含滑坡、冒頂片幫、突涌水、巖爆等。 各類型地質(zhì)災(zāi)害特征分析如下[16]:

(1)滑坡。 滑坡是指邊坡的巖土體受自重作用、地表和地下水活動(dòng)、雨水浸泡、爆破振動(dòng)、人工切坡等因素影響,在重力作用下沿著一定的軟弱面或軟弱帶,整體或者分散地順坡向下滑動(dòng)的現(xiàn)象。 在露天礦山,滑坡災(zāi)害幾乎影響著礦山生產(chǎn)的整個(gè)過程。 露天礦為了確保經(jīng)濟(jì)效益,盡可能加陡邊坡降低剝采比是常用的做法,然而邊坡過陡會(huì)導(dǎo)致滑坡風(fēng)險(xiǎn)增加,從而增加邊坡維護(hù)成本。 根據(jù)我國(guó)10 座大型露天礦山的統(tǒng)計(jì),不穩(wěn)定或具有潛在滑坡危險(xiǎn)的邊坡約占邊坡總長(zhǎng)度的20%,個(gè)別礦山甚至高達(dá)33%[17]。

(2)冒頂片幫。 冒頂片幫指在采動(dòng)地壓作用下巷道和采場(chǎng)頂板圍巖發(fā)生冒落和邊幫圍巖發(fā)生破壞的現(xiàn)象。 隨著巷道掘進(jìn)和回采向前推進(jìn),工作面暴露面積逐漸增大,圍巖會(huì)由于應(yīng)力的重分布而發(fā)生變形破壞,由于頂板圍巖的破壞而造成的頂板冒落稱作冒頂,如果冒落的部位在巷道兩幫則為片幫。 地下礦山造成人員傷亡最多的事故就是冒頂片幫,約30%的礦井傷亡事故與此有關(guān)[18]。 礦山冒頂片幫常發(fā)生于斷層破碎帶、膨脹巖第四系松散巖層、不整合接觸面、侵入巖接觸面以及巖體結(jié)構(gòu)面的不利組合地段。 冒頂片幫一般包括巖層脫落、塊體冒落、不良地層塌落,以及由于采礦和地質(zhì)結(jié)構(gòu)引起的各種垮塌。 在礦山開采或者隧道掘進(jìn)施工過程中,出現(xiàn)大量巖石冒頂?shù)默F(xiàn)象也被稱為塌方。 特別是礦巖穩(wěn)定性差的難采礦體及軟弱夾層位置,容易發(fā)生較大規(guī)模塌方。

(3)突涌水。 突涌水是地下水大量涌入采場(chǎng)和巷道的現(xiàn)象,是地下開采過程中較為常見的地質(zhì)災(zāi)害,突水的水量更大、更具有破壞性,常出現(xiàn)在斷裂構(gòu)造帶、松散巖體等構(gòu)造發(fā)育并富水的地段。 突發(fā)性大量涌水多是由于違規(guī)操作或非正常開采引起的,與采礦作業(yè)密切相關(guān)。 開采擾動(dòng)誘發(fā)的圍巖損傷與破裂,往往會(huì)使工作面與前方的含水層發(fā)生水力聯(lián)系,進(jìn)而可能引發(fā)突水事故。 受水文地質(zhì)條件影響,有些礦山突水突發(fā)性強(qiáng)、規(guī)模大、后果較嚴(yán)重。

(4)巖爆。 巖爆是處于高應(yīng)力狀態(tài)下的脆性圍巖的彈性變形能突然釋放而產(chǎn)生的巖石破裂、彈出、發(fā)聲甚至地震等破壞現(xiàn)象[19]。 巖爆已成為世界性的地下深井開采中的技術(shù)難題之一。 之所以難,是因?yàn)殡S著開采深度加大,地壓活動(dòng)及強(qiáng)度趨于顯著,并表現(xiàn)出具有瞬間釋放大量能量的特點(diǎn),具有突發(fā)性和巨大的破壞性[20]。 國(guó)內(nèi)外比較一致的看法是,巖體堅(jiān)硬且脆性大時(shí),會(huì)在高應(yīng)力作用下儲(chǔ)存大量彈性應(yīng)變能,一旦開挖巷道,破壞巖體的平衡狀態(tài),圍巖中的應(yīng)力集中就會(huì)使圍巖產(chǎn)生破壞,在消耗掉部分彈性變形能之后,剩余能量轉(zhuǎn)化為動(dòng)能,可造成巖石彈射或突然塌崩,這就是巖爆。 由此看來,高應(yīng)力的聚積和突然釋放是巖爆發(fā)生的兩個(gè)條件。 如果把高應(yīng)力的聚積視為巖爆發(fā)生的內(nèi)因,那么開挖爆破產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)擾動(dòng)往往是觸發(fā)巖爆的外因。

隨著我國(guó)不少礦山進(jìn)入深部開采階段,圍巖處于高應(yīng)力、高地下水壓力、高地溫(“三高”)環(huán)境下,發(fā)生巖爆等礦山動(dòng)力災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)增加,在深部開采條件下開采擾動(dòng)引起圍巖變形損傷與破壞,實(shí)際上是巖石在多場(chǎng)耦合條件下的損傷與破裂過程,災(zāi)害發(fā)生機(jī)理及其預(yù)警與防控技術(shù)的研究,已成為巖石力學(xué)理論在采礦工程應(yīng)用的研究熱點(diǎn)。 例如,突水是典型的流固耦合問題,研究巖石在流固耦合條件下的滲透演化及其突變規(guī)律,是進(jìn)行突水災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警與防控的理論基礎(chǔ)。

2 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)

2.1 變形監(jiān)測(cè)技術(shù)

巖體變形是災(zāi)害發(fā)生最直觀的特征,幾乎所有巖體穩(wěn)定性的影響因素最終都會(huì)反映在巖體變形之中[21],因此,變形監(jiān)測(cè)對(duì)于分析地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)與演化規(guī)律至關(guān)重要[22]。 巖體變形監(jiān)測(cè)設(shè)備根據(jù)施測(cè)方式可分為測(cè)點(diǎn)型、測(cè)線型和測(cè)面型3 類,三者在監(jiān)測(cè)精度、覆蓋范圍等方面具有顯著差異[23]。

露天礦山地質(zhì)災(zāi)害的變形監(jiān)測(cè)手段較多,通常采用“天—空—地”協(xié)同監(jiān)測(cè)方式,實(shí)現(xiàn)災(zāi)變過程中巖體變形的動(dòng)態(tài)追蹤[24]。 其中,“天”泛指基于衛(wèi)星的地表變形監(jiān)測(cè)技術(shù),如高分辨率光學(xué)遙感、合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量等,可大范圍、長(zhǎng)周期捕獲巖體變形特征,具有遠(yuǎn)距離、非接觸等特點(diǎn),常用于早期隱患識(shí)別、中長(zhǎng)期趨勢(shì)監(jiān)測(cè)和危險(xiǎn)性評(píng)估[25]。 “空”泛指搭載在無人機(jī)之上的監(jiān)測(cè)設(shè)備,如攝影測(cè)量、激光雷達(dá)、光學(xué)遙感等各類型傳感器,具有機(jī)動(dòng)靈活性好、測(cè)量精度高等優(yōu)勢(shì),可作為衛(wèi)星遙感技術(shù)的補(bǔ)充,用于小區(qū)域內(nèi)的持續(xù)觀測(cè),滿足重點(diǎn)觀測(cè)區(qū)域巖體快速動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)需求[4]。 在“天—空”監(jiān)測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)上,可基本掌握隱患的位置和變形范圍,但由于以衛(wèi)星、無人機(jī)等為載體的監(jiān)測(cè)技術(shù)重訪周期較長(zhǎng),難以滿足快速變形階段數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集需求,無法滿足災(zāi)害短臨和應(yīng)急處置階段的監(jiān)測(cè)預(yù)警要求[26]。 此時(shí),GNSS、測(cè)量機(jī)器人、地基雷達(dá)、光纖等“地”基監(jiān)測(cè)技術(shù)顯得尤為重要。 “地”基監(jiān)測(cè)設(shè)備具有高時(shí)效特征,主要用于地表變形較為劇烈或高風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)的實(shí)時(shí)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)[4]。 “地”基監(jiān)測(cè)設(shè)備涵蓋測(cè)點(diǎn)型、測(cè)線型和測(cè)面型3 類,其中測(cè)點(diǎn)型監(jiān)測(cè)設(shè)備包括多點(diǎn)位移計(jì)、測(cè)斜儀及GNSS 等,可實(shí)現(xiàn)地表變形的高精度監(jiān)測(cè)[27]。測(cè)線型監(jiān)測(cè)設(shè)備中,分布式光纖為代表性設(shè)備,可高精度捕獲沿光纖方向的位移變化[28]。 測(cè)面型監(jiān)測(cè)設(shè)備包含地基雷達(dá)及三維激光掃描儀,其中,地基雷達(dá)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、頻率高的優(yōu)點(diǎn)[29],但因設(shè)備較為昂貴,尚未得到完全推廣。 三維激光掃描技術(shù)雖然具有測(cè)量精度高的優(yōu)點(diǎn),但因存在設(shè)備昂貴、數(shù)據(jù)處理速度慢等問題,很少用于地表變形的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[30]。

相對(duì)于露天礦山,地下礦山監(jiān)測(cè)空間更為狹小,適用于地下礦山變形監(jiān)測(cè)的技術(shù)手段較少,但相關(guān)監(jiān)測(cè)設(shè)備也囊括測(cè)點(diǎn)型、測(cè)線型和測(cè)面型3 類。 測(cè)點(diǎn)型監(jiān)測(cè)設(shè)備包括滑動(dòng)測(cè)微儀、水準(zhǔn)儀、多點(diǎn)位移計(jì)等,用于監(jiān)測(cè)巷道圍巖單個(gè)點(diǎn)位的變形,是地下礦山位移監(jiān)測(cè)的主要手段。 測(cè)線型變形監(jiān)測(cè)的典型設(shè)備為分布式光纖,可連續(xù)監(jiān)測(cè)光纖所在位置的位移,是近年來興起的地下礦山圍巖變形監(jiān)測(cè)新技術(shù),具有良好的應(yīng)用前景[31]。 測(cè)面型變形監(jiān)測(cè)設(shè)備則采用三維激光掃描、近景攝影測(cè)量等技術(shù),可對(duì)礦山圍巖表面進(jìn)行三維形態(tài)掃描,獲得局部變形信息。 但由于地下巷道測(cè)量空間相對(duì)較小以及圍巖變形持續(xù)時(shí)間長(zhǎng),使該技術(shù)一般被用于巷道三維重構(gòu)及巖體質(zhì)量評(píng)價(jià)等研究[32-33],很少用于巖體變形的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[30]。

2.2 應(yīng)力監(jiān)測(cè)技術(shù)

地質(zhì)災(zāi)害的本質(zhì)是外界擾動(dòng)或內(nèi)部構(gòu)造變化等因素改變了地質(zhì)體內(nèi)部應(yīng)力狀態(tài),使某位置巖體的應(yīng)力達(dá)到或超過強(qiáng)度極限,進(jìn)而造成損傷積聚,最終出現(xiàn)宏觀破壞,因此,監(jiān)測(cè)巖體的應(yīng)力狀態(tài)極其重要。相較于變形監(jiān)測(cè)設(shè)備,應(yīng)力監(jiān)測(cè)設(shè)備類型有限,且露天與地下災(zāi)害監(jiān)測(cè)設(shè)備基本一致。 目前國(guó)內(nèi)外現(xiàn)場(chǎng)采動(dòng)應(yīng)力監(jiān)測(cè)主要基于鉆孔應(yīng)力監(jiān)測(cè)技術(shù),主要包括鉆孔應(yīng)力解除法和鉆孔應(yīng)力計(jì)測(cè)試方法[34]。 應(yīng)力解除法在采動(dòng)空間巖體上解除鉆孔巖體應(yīng)力,使其發(fā)生膨脹變形,通過測(cè)量解除應(yīng)力后巖體的三維應(yīng)變,結(jié)合巖體的彈性模量,根據(jù)胡克定律計(jì)算出巖體中應(yīng)力大小和方向,其中,常用的傳感器包括KX-81、CSIRO等空心包體應(yīng)變傳感器[35]。 鉆孔應(yīng)力測(cè)試技術(shù)是我國(guó)目前工程現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量采動(dòng)應(yīng)力的主要技術(shù),常用的傳感器大都以格魯茲Glotzi 壓力盒為基礎(chǔ),在外觀和信號(hào)轉(zhuǎn)換上進(jìn)行改進(jìn),從而發(fā)展成鉆孔應(yīng)力計(jì),包括振弦式和液壓式應(yīng)力計(jì)兩種,采用鉆孔探入式固定安裝方式[36]。 值得注意的是,何滿潮院士團(tuán)隊(duì)[37]自主研發(fā)了具有高恒阻、大變形、超強(qiáng)吸能特性NPR 錨桿/索,不僅可有效地控制災(zāi)害發(fā)生,還可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)巖體牛頓力的變化,在露天災(zāi)害監(jiān)測(cè)工作中得到廣泛應(yīng)用。 該團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步探索了設(shè)備在地下巷道圍巖災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警中的可能性與有效性[38],正在逐步將其推廣至地下礦山災(zāi)害監(jiān)測(cè)工作中,具有廣闊的應(yīng)用前景[38]。 此外,近年來光纖等技術(shù)的發(fā)展,為應(yīng)力監(jiān)測(cè)提供了新的思路。 例如,柴敬等[39]通過在錨桿桿體黏貼光纖光柵傳感器和分布式光纖,實(shí)現(xiàn)了錨桿和錨索應(yīng)力分布及其軸力的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),為錨固質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了重要依據(jù)。 李邵軍等[40]采用光纖光柵改進(jìn)原有的空心包體應(yīng)變傳感器,實(shí)現(xiàn)了基于應(yīng)力解除法的三維擾動(dòng)應(yīng)力連續(xù)監(jiān)測(cè)。

2.3 水文監(jiān)測(cè)技術(shù)

礦山地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生往往與區(qū)域內(nèi)水分布特性有密切聯(lián)系,資源開采造成的水系統(tǒng)失衡(水源、水位、水壓異常等)極易誘發(fā)水土流失、突水潰砂、滑坡泥石流等地質(zhì)災(zāi)害[41-43],強(qiáng)化對(duì)水文信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)有助于避免災(zāi)害發(fā)生。 傳統(tǒng)的地下水水文監(jiān)測(cè)主要是以水位(水壓)、水溫、水流量等采集傳感器人工定期讀取其數(shù)據(jù),常規(guī)水質(zhì)監(jiān)測(cè)則是通過人工獲取水樣后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)測(cè)定[44];但隨著現(xiàn)代傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)采集技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展,高精度自動(dòng)測(cè)量、采集及動(dòng)態(tài)智能分析、監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)逐漸被應(yīng)用于礦山水文監(jiān)測(cè)中[45]。 尤其是在露天礦山水文監(jiān)測(cè)中,自動(dòng)采集數(shù)據(jù)可通過GPRS 無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒治鼋K端完成數(shù)據(jù)融合分析[46];井下則更多的是借助于工業(yè)環(huán)網(wǎng)傳輸,但隨著井下5G 技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用,水文信息的無線采集、傳輸也將成為井下監(jiān)測(cè)的主流方法。 除了以水文直接數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的監(jiān)測(cè)方法之外,還借助于瞬變電磁、電法等間接監(jiān)測(cè)手段推演礦山水文特征[47-48],進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)礦山水文數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確獲取、掌握,為地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警提供重要支撐。

2.4 微震監(jiān)測(cè)技術(shù)

巖體內(nèi)部裂隙發(fā)展、貫通是災(zāi)害發(fā)生的必要條件,通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)巖體內(nèi)部微破裂的演化情況可反演巖體損傷破裂狀態(tài),為災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警提供重要依據(jù)[49]。 工程尺度上,巖體在變形破壞過程中,局部微破裂的產(chǎn)生往往伴隨著彈性波的釋放,這種現(xiàn)象通常被稱為微震[50]。 微震監(jiān)測(cè)技術(shù)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、時(shí)效性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),是當(dāng)前面向金屬礦山災(zāi)害監(jiān)測(cè)設(shè)備中最為有效且流行的技術(shù)[51]。

基于微震監(jiān)測(cè)技術(shù)獲取外界擾動(dòng)下巖體內(nèi)部破裂源的時(shí)空演化特征,是最為直觀的巖體損傷破裂表征手段,常被用于空間維度下地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警[52]。 除此之外,微震信號(hào)中還蘊(yùn)含豐富的巖石破裂信息[53],但被廣泛應(yīng)用于巖體變形破裂過程的指標(biāo)十分有限,其中,用于表征監(jiān)測(cè)區(qū)域應(yīng)力水平的能量指數(shù)[54]、表示震源非彈性剪切變形巖體體積的視體積[55]、表示震源附近應(yīng)力釋放水平的視應(yīng)力[53]、表示地震活動(dòng)水平的b值[54]、表示微震源破裂模式的S 波-P 波能量比是當(dāng)前常用的微震特征參數(shù)[56]。再者,部分學(xué)者們從信號(hào)角度出發(fā),基于微震全波形信號(hào),通過FFT、HHT 等技術(shù)完成主頻等參數(shù)的提取,并證明了主頻出現(xiàn)由高頻向低頻轉(zhuǎn)換視為巖體災(zāi)變的前兆[57]。 此外,基于矩張量理論的震源機(jī)制分析是目前的一個(gè)研究重點(diǎn)[58],越來越多的學(xué)者將矩張量反演方法引入巖石力學(xué)領(lǐng)域,用以分析巖石、巖體內(nèi)部微裂隙的力學(xué)機(jī)制、破裂類型及破裂形態(tài)等,取得了顯著進(jìn)展,逐步成為巖體災(zāi)變過程分析的重要手段。

2.5 視頻監(jiān)控技術(shù)

視頻監(jiān)控是最為傳統(tǒng)的礦山生產(chǎn)安全監(jiān)管技術(shù),常被用于實(shí)時(shí)監(jiān)控礦山各個(gè)區(qū)域的生產(chǎn)活動(dòng)情況,便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)和安全隱患,以確保礦工安全。以往的視頻監(jiān)控技術(shù)僅起到生產(chǎn)場(chǎng)景監(jiān)控的作用,需要監(jiān)控中心人員主動(dòng)識(shí)別人員不安全行為和環(huán)境異常變化,難以保障萬(wàn)無一失[59]。 近年來,機(jī)器視覺領(lǐng)域的飛速發(fā)展,極大地豐富了視頻監(jiān)控的內(nèi)涵,使其功能由傳統(tǒng)的可視化查看轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑R(shí)別。 使用機(jī)器視覺算法強(qiáng)化視頻監(jiān)控技術(shù),完成風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、智能評(píng)判與識(shí)別,已成為金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。 其中,惡劣環(huán)境下的監(jiān)控視頻增強(qiáng)[60]、人員危險(xiǎn)行為識(shí)別[61]、圍巖變形實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[62]、冒頂片幫等地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)技術(shù)[63]得到了深入研究,取得了顯著進(jìn)展。

2.6 采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)多源協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)

金屬礦山巖層形態(tài)多樣、地質(zhì)災(zāi)害突出、力學(xué)響應(yīng)信息復(fù)雜,單一、傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)手段難以實(shí)現(xiàn)多維度、跨尺度巖體力學(xué)響應(yīng)信息的動(dòng)態(tài)追蹤,無法滿足災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警的需要[64]。 基于多源監(jiān)測(cè)設(shè)備捕獲巖體損傷破裂多模態(tài)力學(xué)響應(yīng)信息,可詳細(xì)反映巖石損傷破裂過程,是災(zāi)害早期識(shí)別與預(yù)警的關(guān)鍵環(huán)節(jié),同時(shí)也是當(dāng)前金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題[65]。 多源采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)是指利用微震、應(yīng)力、位移及監(jiān)控影像等多種手段,捕獲巖體不同時(shí)空尺度下的力學(xué)響應(yīng)特征,并通過信息融合的方法和理論,綜合分析多源力學(xué)響應(yīng)信息,全面剖析巖石損傷破裂過程,可顯著增強(qiáng)不同信息源數(shù)據(jù)的可解譯性,提高監(jiān)測(cè)的精準(zhǔn)度與可靠性[66]。

目前,多源采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)已在金屬礦山得到廣泛應(yīng)用。 針對(duì)露天災(zāi)害,尤其是露天邊坡滑坡,“天—空—地”協(xié)同監(jiān)測(cè)理論與技術(shù)得到廣泛研究與發(fā)展。 例如,許強(qiáng)等[26]構(gòu)建了“天—空—地”一體化的“三查”體系,實(shí)現(xiàn)了隱患大范圍普查,高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域詳查及重大隱患核查與持久監(jiān)測(cè),在一定程度上解決了“隱患點(diǎn)在哪里”“什么時(shí)候可能發(fā)生”等地質(zhì)災(zāi)害防治領(lǐng)域的難題。 YAN 等[67]建立了礦區(qū)“天—空—地”協(xié)同監(jiān)測(cè)系統(tǒng)框架,充分發(fā)揮了各監(jiān)測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),克服了單一監(jiān)測(cè)手段的局限性,為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警提供了數(shù)據(jù)支撐。 劉善軍等[68]提出了“天—空—地”協(xié)同的露天邊坡智能監(jiān)測(cè)技術(shù),并在鞍鋼弓長(zhǎng)嶺鐵礦得以應(yīng)用推廣,取得了理想效果。 戴華陽(yáng)團(tuán)隊(duì)[24]采用InSAR、GNSS、三維激光掃描等技術(shù),對(duì)礦區(qū)地表移動(dòng)進(jìn)行了“天—空—地”一體化監(jiān)測(cè),證明了該技術(shù)可以滿足淺埋、高強(qiáng)度開采、復(fù)雜地形及植被影響礦區(qū)的地表移動(dòng)觀測(cè)需求。 陳國(guó)良等[69]指出現(xiàn)有的“天—空—地”協(xié)同監(jiān)測(cè)機(jī)制忽略了參數(shù)、尺度和時(shí)間協(xié)同機(jī)制在整體、連續(xù)、多維度監(jiān)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì),提出了“天—空—地—人”一體化協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了多平臺(tái)、多要素、多時(shí)相協(xié)同的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)。 總體而言,各位學(xué)者的研究思路類似,均采用了協(xié)同監(jiān)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了隱患普查、隱患核查、重點(diǎn)區(qū)域詳查,在一定程度上解決了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法獲取力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)在時(shí)間、空間上的不連續(xù)問題,為后續(xù)進(jìn)行災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警提供了有效數(shù)據(jù)源,相關(guān)研究成果極大地促進(jìn)了滑坡、地表塌陷等災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)的發(fā)展。

針對(duì)地下災(zāi)害,近年來點(diǎn)(錨桿測(cè)力計(jì)等)、線(光纖等)、面(激光掃描等)、體(微震等)多維度跨尺度采動(dòng)巖體力學(xué)協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)得到了飛速發(fā)展。王文杰等[70]采用聲發(fā)射、位移、應(yīng)力與微震等傳感器,提出了點(diǎn)、線、面網(wǎng)絡(luò)化的綜合監(jiān)測(cè)感知體系,為金川二礦區(qū)1 018 m 水平Ⅴ盤區(qū)2 分層采場(chǎng)內(nèi)充填體頂板穩(wěn)定性評(píng)價(jià)提供了重要支撐。 FANG 等[71]提出了一種以FBG 傳感為主、振弦式位移傳感器為輔的點(diǎn)—線協(xié)同監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了豎井變形的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)反演。 ZHAO 等[72]基于三維激光掃描、鉆孔電視、多點(diǎn)位移計(jì)和錨桿應(yīng)力計(jì)等監(jiān)測(cè)手段,提出了一種場(chǎng)—表—里協(xié)同的巷道圍巖大變形監(jiān)測(cè)方法,為金川礦巷道安全提供了保障。 地下災(zāi)害的協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)雖然有所發(fā)展,但是依舊處于初級(jí)階段,難以保障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)間—空間維度上的連續(xù)性,對(duì)于災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)警主要依賴于微震監(jiān)測(cè)技術(shù),光纖變形監(jiān)測(cè)、激光掃描變形監(jiān)測(cè)等技術(shù)雖然具有發(fā)展?jié)摿?但是由于井下復(fù)雜環(huán)境等因素,尚未得到很好的應(yīng)用推廣。

綜上,雖然多源多模態(tài)采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)信息的協(xié)同監(jiān)測(cè)技術(shù)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展,但當(dāng)前尚無完善的協(xié)同監(jiān)測(cè)理論,尤其是地下礦山,感知設(shè)備布設(shè)大多依賴工程經(jīng)驗(yàn),難以充分發(fā)揮感知設(shè)備的價(jià)值。 因此,還需要進(jìn)一步完善多感知設(shè)備協(xié)同監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)融合理論體系,實(shí)現(xiàn)基于風(fēng)險(xiǎn)條件的感知設(shè)備布設(shè)方案智能化調(diào)整,進(jìn)一步為采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)的時(shí)—空完整性與連續(xù)性提供保障。

3 金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法與技術(shù)

金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù),是確保礦山人員和設(shè)備安全的重要保障[73],也可為優(yōu)化開采方案、提升經(jīng)濟(jì)效益提供重要依據(jù)[74]。 因此,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)預(yù)警已成為工礦企業(yè)的迫切需求及科研單位的研究熱點(diǎn)。 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)值模擬分析等方法因具有獨(dú)特優(yōu)點(diǎn),已成為災(zāi)害預(yù)警的重要手段。 此外,云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展,助力了巖石力學(xué)與信息工程領(lǐng)域的交叉融合,為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)警提供了可能[75]。

3.1 基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法旨在利用多源采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)時(shí)效性強(qiáng)、可真實(shí)反應(yīng)巖體力學(xué)響應(yīng)特征的優(yōu)勢(shì),挖掘多源多模態(tài)感知數(shù)據(jù)與巖體損傷破裂過程的映射關(guān)系,分析致災(zāi)關(guān)鍵因素與災(zāi)變前兆特征,歸納總結(jié)出災(zāi)害發(fā)生的通用范式。其中,指標(biāo)判據(jù)法和數(shù)學(xué)模型法是國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍關(guān)注的災(zāi)害預(yù)警方法[19]。

3.1.1 指標(biāo)判據(jù)法

指標(biāo)判據(jù)法是在大量歷史案例與理論分析的基礎(chǔ)上,形成的災(zāi)害分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),具有簡(jiǎn)單實(shí)用、參評(píng)變量物理意義明確等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用在巖爆、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警工作中。 例如,李鵬翔等[76]對(duì)能量?jī)?chǔ)存指數(shù)、脆性指數(shù)等靜態(tài)巖爆預(yù)警指標(biāo)的發(fā)展進(jìn)行了綜述,指出這些指標(biāo)在工程勘察設(shè)計(jì)階段的指導(dǎo)意義顯著,但由于地質(zhì)條件及開采工藝的差異性,會(huì)對(duì)預(yù)警結(jié)果的有效性產(chǎn)生顯著影響,且難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)預(yù)警。 為解決上述問題,學(xué)者們嘗試引入實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),建立動(dòng)態(tài)預(yù)警指標(biāo)體系,例如,馮夏庭院士團(tuán)隊(duì)[77-78]采用微震監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)巷道巖爆災(zāi)害進(jìn)行了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),形成了巖爆案例庫(kù);歸納了微震數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的巖爆災(zāi)害預(yù)警經(jīng)驗(yàn)公式,并給出了相應(yīng)的預(yù)警閾值,實(shí)現(xiàn)了災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。 雖然監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的動(dòng)態(tài)預(yù)警指標(biāo)體系解決了靜態(tài)指標(biāo)體系時(shí)效性差、預(yù)警準(zhǔn)確率低的問題,但各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的災(zāi)害等級(jí)閾值需根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)條件進(jìn)行修正,具有極強(qiáng)的不確定性,難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定義,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)漏報(bào)與誤報(bào)的問題。

3.1.2 數(shù)學(xué)模型法

數(shù)學(xué)模型法是在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,挖掘多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與災(zāi)變的非線性映射關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的綜合預(yù)警,該方法考慮的因素較為全面,且主觀因素較小,具有較好的應(yīng)用前景[19]。 從本質(zhì)上講,災(zāi)害預(yù)警是一種分類問題,旨在得出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與巖體穩(wěn)定性狀態(tài)的關(guān)系,根據(jù)是否依賴歷史數(shù)據(jù)與預(yù)警指標(biāo),可將數(shù)學(xué)模型法分為以模糊綜合評(píng)價(jià)為代表的綜合評(píng)判法,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)法。

3.1.2.1 綜合評(píng)判法

綜合評(píng)判法旨在對(duì)多源多模態(tài)指標(biāo)進(jìn)行融合,從而解決不同指標(biāo)的預(yù)警結(jié)果存在沖突的問題,其中模糊數(shù)學(xué)理論、云模型、D-S 證據(jù)理論是常用的綜合評(píng)判算法。 例如,ZHANG 等[79]采用層次分析法確定了預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重,結(jié)合未確知測(cè)度評(píng)價(jià)模型,構(gòu)建了北站鐵礦東幫邊坡滑坡風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)模型。 殷欣等[80]以巖石脆性指數(shù)、應(yīng)變能儲(chǔ)存指數(shù)、彈性變形能指數(shù)、應(yīng)力集中因子和巖體完整性系數(shù)作為巖爆傾向性評(píng)價(jià)屬性因素,提出了一種基于模糊理論改進(jìn)的CRITIC-PROMETHEE 巖爆傾向性智能預(yù)測(cè)模型。WANG 等[81]提出了一種基于CRITIC 權(quán)重法改進(jìn)的有限區(qū)間云模型,實(shí)現(xiàn)了脆性指數(shù)、巖石完整性系數(shù)等巖爆預(yù)警指標(biāo)的融合,得到了更為準(zhǔn)確的巖爆預(yù)警結(jié)果。 YANG 等[82]結(jié)合未確知測(cè)度評(píng)價(jià)理論、基于模糊層次分析法—熵權(quán)法的動(dòng)態(tài)綜合加權(quán)方法和集對(duì)分析理論,提出了一種改進(jìn)的滑坡災(zāi)害預(yù)警模型。上述研究主要將巖體物理力學(xué)性質(zhì)、采場(chǎng)水文地質(zhì)等指標(biāo)相融合,是一種簡(jiǎn)便的采場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,適用于災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的大范圍普查,但指標(biāo)值的獲取時(shí)效性差,且部分指標(biāo)取值主觀性強(qiáng),難以適應(yīng)礦山復(fù)雜多變的環(huán)境,從而難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)預(yù)警。 對(duì)此,ZHANG 等[83]基于D-S 證據(jù)理論、模糊數(shù)學(xué)理論等方法,完成了多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)融合與異常地質(zhì)信息挖掘,從而實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害的超前預(yù)警。 羅周全等[84]提出了一種基于尖點(diǎn)突變理論和D-S 證據(jù)融合理論的綜合預(yù)警方法,克服了尖點(diǎn)突變模型預(yù)警效果不理想及D-S 證據(jù)融合模型魯棒性較差的不足。 上述研究引入了多源力學(xué)響應(yīng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),其評(píng)價(jià)結(jié)果可更好地反映開采擾動(dòng)下巖體穩(wěn)定性的動(dòng)態(tài)變化,是礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警較為有效的手段之一,但該方法的一大弊端在于多指標(biāo)的融合大多只限于時(shí)間上的協(xié)同,并未實(shí)現(xiàn)空間上的協(xié)同,融合的感知數(shù)據(jù)屬于不同位置的巖體,雖然感知數(shù)據(jù)一般具有時(shí)—空相關(guān)性,但從嚴(yán)格意義上講,并不能完全等效,同樣會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)預(yù)警效果產(chǎn)生影響。

總體而言,雖然綜合評(píng)判法無需大量歷史數(shù)據(jù)支撐,同時(shí)避免了指標(biāo)評(píng)判模型容易出現(xiàn)各指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果存在沖突的問題,但該方法對(duì)于指標(biāo)權(quán)重的確定主觀性極強(qiáng),且預(yù)警閾值的設(shè)定與礦山地質(zhì)與生產(chǎn)條件密切相關(guān),確定出合理的預(yù)警閾值非常困難,影響了該方法的準(zhǔn)確性。 發(fā)展災(zāi)害案例挖掘算法,提取隱藏在災(zāi)害案例之中的致災(zāi)關(guān)鍵信息,形成考慮歷史案例的指標(biāo)權(quán)重與閾值構(gòu)建方法,將是提升該方法有效性的重要途徑。

3.1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)法

機(jī)器學(xué)習(xí)法旨在從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘致災(zāi)關(guān)鍵特征,建立監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)之間的非線性映射關(guān)系,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的動(dòng)態(tài)預(yù)警。 例如,LI 等[85]研究了隨機(jī)森林等集成學(xué)習(xí)算法在巖爆災(zāi)害預(yù)警中的可行性,分析了相關(guān)算法的局限性;進(jìn)一步提出了一種基于改進(jìn)深度森林的巖爆災(zāi)害預(yù)警算法,并在新城金礦和三山島金礦進(jìn)行了驗(yàn)證[86]。 KIDEGA 等[87]提出了以單軸抗壓強(qiáng)度、脆性指數(shù)等巖爆預(yù)警指標(biāo)作為輸入,采用梯度提升算法訓(xùn)練了巖爆預(yù)警模型,改善了傳統(tǒng)巖爆指標(biāo)預(yù)警模型準(zhǔn)確率低的不足。 田睿等[88]提出了一種基于改進(jìn)Adam 的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)巖爆預(yù)測(cè)模型(DA-DNN),并通過冬瓜山銅礦巖爆案例,驗(yàn)證了模型的有效性與正確性。 WU 等[89]提出了一種基于Kmeans-ResNet 模型的滑坡預(yù)警算法,實(shí)現(xiàn)了滑坡變形狀態(tài)的無閾值判斷和預(yù)警,顯著降低了誤報(bào)率和漏報(bào)率。 賈義鵬等[90]將粒子群算法和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合,消除了指標(biāo)間的相關(guān)性,實(shí)現(xiàn)了巖爆的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

綜上,機(jī)器學(xué)習(xí)算法的飛速發(fā)展為災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)預(yù)警創(chuàng)造了良好條件,其本質(zhì)在于構(gòu)建多源數(shù)據(jù)與巖體穩(wěn)定性之間的非線性映射關(guān)系,因此如何選取合適指標(biāo)作為輸入集是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)評(píng)判的一大關(guān)鍵問題。 此外,當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)警方法大多缺乏力學(xué)內(nèi)涵,雖然通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,可實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,但是這種“黑盒”模型可解釋性不強(qiáng),難以得到普遍認(rèn)可。 此外,雖然機(jī)器學(xué)習(xí)法可在一定程度上降低預(yù)警前兆特征提取的復(fù)雜性及預(yù)警閾值設(shè)定的主觀性,但其對(duì)有效歷史數(shù)據(jù)的需求量大,預(yù)警準(zhǔn)確性與歷史數(shù)據(jù)覆蓋范圍呈正相關(guān)。 然而,目前歷史數(shù)據(jù)搜集難度大,部分研究機(jī)器學(xué)習(xí)算法的樣本量?jī)H在幾十量級(jí)水平,不利于構(gòu)建普適性強(qiáng)的模型。 建立開放的地質(zhì)災(zāi)害案例庫(kù)系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)災(zāi)害案例大數(shù)據(jù)的開源共享,將成為提高機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)警深度與精度的有效途徑。

3.2 基于數(shù)值模擬分析的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法

數(shù)值模擬模型具有可直觀展示巖體損傷破裂化過程、揭示災(zāi)變機(jī)理等優(yōu)勢(shì),已成為當(dāng)下最為流行的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法。 大量學(xué)者采用連續(xù)、離散介質(zhì)模型綜合分析了采場(chǎng)巖體的穩(wěn)定性狀態(tài),實(shí)現(xiàn)了致災(zāi)過程預(yù)測(cè)與損傷狀態(tài)的透明化。 其中,諸如FLAC3D等連續(xù)介質(zhì)數(shù)值模擬軟件,因具有求解速度快、本構(gòu)模型豐富等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于巖體穩(wěn)定性分析評(píng)價(jià)中。 本研究團(tuán)隊(duì)[91]為闡明爆破擾動(dòng)和蠕變耦合作用對(duì)新城金礦主豎井周邊圍巖的影響,將損傷力學(xué)理論引入FLAC3D有限差分模擬軟件,預(yù)測(cè)了開采擾動(dòng)下的巖體損傷狀態(tài),為礦山安全開采提供了保障。 災(zāi)變的發(fā)生往往伴隨著裂隙的發(fā)育與擴(kuò)展,雖然一些學(xué)者嘗試將損傷理論引入連續(xù)介質(zhì)模型,在一定程度上可實(shí)現(xiàn)裂隙發(fā)育與擴(kuò)展的表征,但仍然難以精準(zhǔn)復(fù)刻關(guān)鍵塊冒落等典型結(jié)構(gòu)性失穩(wěn)破壞問題。 鑒于此,一些學(xué)者使用3DEC 等離散介質(zhì)模型進(jìn)行巖體穩(wěn)定性分析。 張恒源等[92]依據(jù)巖石破壞的能量轉(zhuǎn)化機(jī)制和單元整體破壞準(zhǔn)則,提出了同時(shí)考慮巖石內(nèi)部積聚的可釋放應(yīng)變能、巖石破壞所需的表面能臨界值及脆性系數(shù)的多參量判據(jù),并借助于3DEC 數(shù)值模擬工具,實(shí)現(xiàn)了深地工程災(zāi)害的預(yù)警分析。 戚偉等[93]基于3DEC 數(shù)值模擬軟件,采用三維離散元法及隨機(jī)裂隙網(wǎng)格技術(shù)建立了可反映實(shí)際節(jié)理分布的數(shù)值模型,并進(jìn)一步分析了巷道圍巖應(yīng)力分布規(guī)律。 ABOUSLEIMAN 等[94]基于UDEC 分析了頂板穩(wěn)定性與礦柱應(yīng)力的關(guān)系,并研究了地應(yīng)力、材料屬性與節(jié)理網(wǎng)絡(luò)對(duì)頂板穩(wěn)定性的影響。 離散介質(zhì)模型雖然可以精準(zhǔn)刻畫裂隙的發(fā)育過程,對(duì)結(jié)構(gòu)性災(zāi)變預(yù)測(cè)起到重要的支撐作用,但是其計(jì)算量巨大,難以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算。 為此,一些學(xué)者嘗試將連續(xù)介質(zhì)模型計(jì)算速度快及離散介質(zhì)模型可精準(zhǔn)描述巖體損傷破裂的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合,開發(fā)了連續(xù)—離散介質(zhì)耦合模型。 如黎晨等[95]利用FLAC3D開展了大尺度上巖體應(yīng)力、變形等狀態(tài)的分析,并在此基礎(chǔ)上采用3DEC 進(jìn)行局部精細(xì)化模擬,實(shí)現(xiàn)了災(zāi)變過程的精準(zhǔn)分析。 SHI 等[96]針對(duì)煤礦冒頂片幫問題,構(gòu)建了FDM-DEM 耦合模型,實(shí)現(xiàn)了開采過程中頂板冒落過程的分析。 這些研究成果對(duì)于金屬礦山的災(zāi)變預(yù)警同樣具有重要的借鑒意義。

雖然基于數(shù)值模擬分析的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法在表征災(zāi)變過程和揭示災(zāi)變機(jī)理方面優(yōu)勢(shì)顯著,但由于巖體的非均質(zhì)性、各向異性以及外界生產(chǎn)擾動(dòng)的不確定性,使得數(shù)值模型存在物理邊界、微元力學(xué)參數(shù)時(shí)空變異性表征困難,地質(zhì)與支護(hù)模型隨著開采現(xiàn)狀更新滯后、預(yù)警精度難以保障等問題。 為此,進(jìn)一步將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘方法和數(shù)值模擬分析方法相融合、實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),將成為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警研究的主要方向。

3.3 監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警方法

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘的災(zāi)害預(yù)警模型可描述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與巖體損傷破裂的非線性關(guān)系,具有較高的時(shí)效性,但模型依賴監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的質(zhì)量,災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警效果不穩(wěn)定,且無法清晰表征災(zāi)變機(jī)理;基于數(shù)值模擬分析的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型雖然具有分析準(zhǔn)確、可清晰表征災(zāi)變機(jī)理等優(yōu)點(diǎn),但是由于巖體的非均質(zhì)性和各向異性,使得數(shù)值模型在力學(xué)參數(shù)選取、邊界條件設(shè)置、幾何模型構(gòu)建等方面均具有極強(qiáng)的不確定性,且其求解復(fù)雜問題效率低,難以滿足時(shí)效性要求。 為此,融合兩種方法優(yōu)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警方法,逐漸成為災(zāi)害預(yù)警研究的熱點(diǎn)。 近年來,該方向的研究聚焦于以下兩個(gè)方面。

一些學(xué)者將能夠反映巖體力學(xué)響應(yīng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與數(shù)值模擬參數(shù)的標(biāo)定方法相融合,提高了數(shù)值模型的精度,實(shí)現(xiàn)了災(zāi)害的超前預(yù)測(cè)。 例如,在采空區(qū)頂板穩(wěn)定性預(yù)警方面,本研究團(tuán)隊(duì)[97]首先基于地表沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)調(diào)整FLAC 數(shù)值模型中的蠕變參數(shù),初步實(shí)現(xiàn)了采空區(qū)穩(wěn)定性評(píng)判與災(zāi)害超前預(yù)警,此后,進(jìn)一步引入損傷力學(xué)理論對(duì)上述模型進(jìn)行修正,實(shí)現(xiàn)了采空區(qū)頂板損傷狀態(tài)的分析,為災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)警提供了理論基礎(chǔ)[98]。 在滑坡災(zāi)害預(yù)警方面,學(xué)者們常采用雷達(dá)、微震、應(yīng)力計(jì)等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證并標(biāo)定數(shù)值模型,在此基礎(chǔ)上對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合預(yù)測(cè)預(yù)警。 例如,張?jiān)t飛等[99]采用FLAC3D分析了邊坡受力狀態(tài)和變形發(fā)展趨勢(shì),并通過雷達(dá)監(jiān)測(cè)對(duì)數(shù)值模型分析結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證與標(biāo)定,不僅實(shí)現(xiàn)了滑坡災(zāi)害預(yù)警,還揭示了滑坡災(zāi)變的內(nèi)在機(jī)理,為災(zāi)害隱患處理提供了重要依據(jù)。 楊天鴻團(tuán)隊(duì)[100]利用FLAC3D軟件對(duì)研山鐵礦邊坡開挖過程進(jìn)行了模擬,并采用協(xié)同監(jiān)測(cè)方式對(duì)模型進(jìn)行了修正與驗(yàn)證,在此基礎(chǔ)上對(duì)該礦東幫的潛在滑坡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)警。 ZHANG 等[101]采用FLAC和3DEC 軟件對(duì)南芬露天礦滑坡全過程進(jìn)行了模擬,并通過NPR 錨桿采集的牛頓力數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了數(shù)值模型參數(shù)的標(biāo)定,由此揭示了滑坡過程和災(zāi)變機(jī)理。 上述方法已成為地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)預(yù)警較常用的方法,其優(yōu)點(diǎn)在于可全局了解巖體損傷破壞狀態(tài),但問題在于這種參數(shù)標(biāo)定方法往往依賴于經(jīng)驗(yàn),工作量大,且面對(duì)雷達(dá)等大范圍的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),難以實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)和模擬的完美匹配,使得模擬結(jié)果與實(shí)際工況依然存在差異,從而影響了災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警的精確性。

此外,一些學(xué)者鑒于數(shù)值模型具有不確定性強(qiáng)的特征,開展了數(shù)值模型力學(xué)參數(shù)、物理邊界等關(guān)鍵環(huán)節(jié)不確定性表征方面的研究。 例如在力學(xué)參數(shù)表征方面,CAI 等[102]提出了一個(gè)破壞驅(qū)動(dòng)的數(shù)值模型來追蹤巖體的弱化過程,并據(jù)此預(yù)測(cè)了巖體開挖周圍的實(shí)際應(yīng)力分布及隨后的微震活動(dòng)。 XIAO 等[103]將微震數(shù)據(jù)與巖體參數(shù)劣化相關(guān)聯(lián),形成了考慮微震損傷的數(shù)值模擬方法,提高了圍巖穩(wěn)定性評(píng)估的準(zhǔn)確性。LIU 等[104]建立了微震數(shù)據(jù)與巖體力學(xué)參數(shù)劣化的量化關(guān)系,分析了開采擾動(dòng)下的圍巖損傷演化特征。 在物理邊界表征方面,ZHU 等[105]將降雨和凍融效應(yīng)引入數(shù)值模型中,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的土壤含水率及外界溫度等物理邊界的動(dòng)態(tài)更新,實(shí)現(xiàn)了邊坡滑坡的預(yù)測(cè)預(yù)警。 ZHANG 等[106]將位移等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)視為外部力學(xué)邊界,完成了基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)值模型節(jié)點(diǎn)應(yīng)力、位移邊界的動(dòng)態(tài)修正,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)模擬相結(jié)合的風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)評(píng)估。 GIAN 等[107]借助物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了邊坡土壤濕度、孔隙水壓力、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)等指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并借助云計(jì)算等手段實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的云端維護(hù),同時(shí)將采集數(shù)據(jù)作為數(shù)值模擬參數(shù),開展了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模擬,實(shí)現(xiàn)了滑坡的超前預(yù)警。 在幾何模型動(dòng)態(tài)更新方面,WANG 等[108]提出了一種動(dòng)態(tài)建模方法,并將其應(yīng)用于數(shù)值模型動(dòng)態(tài)更新工作中;ZHANG 等[109]在其基礎(chǔ)上,將施工進(jìn)度與數(shù)值模擬相結(jié)合,采用無人機(jī)等監(jiān)測(cè)手段,形成了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的數(shù)值模型動(dòng)態(tài)更新技術(shù),實(shí)現(xiàn)了數(shù)值模擬隨著施工現(xiàn)狀的動(dòng)態(tài)更新,解決了施工過程中邊坡安全實(shí)時(shí)評(píng)估困難的問題。

綜上,學(xué)者們針對(duì)監(jiān)測(cè)和模擬相結(jié)合的致災(zāi)過程分析方法的研究,已取得了豐富成果,但當(dāng)前監(jiān)測(cè)、模擬災(zāi)害預(yù)警方法的結(jié)合主要是依賴監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)修正數(shù)值模擬參數(shù),且暫無完善的智能化參數(shù)修正理論與方法,同時(shí)針對(duì)幾何模型的智能更新、邊界條件的自適應(yīng)調(diào)節(jié)等理論與技術(shù)仍不成熟,尚不能實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的數(shù)值模型不確定性因素智能化表征與動(dòng)態(tài)模擬。 因此,有必要將人工智能算法、云計(jì)算等技術(shù)引入監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警方法中,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的力學(xué)參數(shù)標(biāo)定智能化、物理邊界表征自動(dòng)化、模型更新即時(shí)化、災(zāi)害預(yù)警過程動(dòng)態(tài)化,從而為災(zāi)害智能預(yù)測(cè)預(yù)警提供重要的理論和技術(shù)支撐。

3.4 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)云端管控技術(shù)

災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)云端管控技術(shù)是巖石力學(xué)、信息工程領(lǐng)域交叉融合的產(chǎn)物,旨在通過物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)完成災(zāi)害預(yù)警方法的云端化,達(dá)到礦山風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的透明化、災(zāi)害預(yù)警智能化的目的。 按照數(shù)據(jù)融合程度劃分,該領(lǐng)域的研究成果主要包括單指標(biāo)閾值驅(qū)動(dòng)及多源數(shù)據(jù)融合混合驅(qū)動(dòng)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警云端管控技術(shù)。 針對(duì)單指標(biāo)閾值驅(qū)動(dòng)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警云端管控技術(shù),旨在基于物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),搭建巖體力學(xué)響應(yīng)的云端監(jiān)控平臺(tái),實(shí)現(xiàn)采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)的透明化,同時(shí)通過設(shè)定閾值的方式,實(shí)現(xiàn)災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警。該技術(shù)是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警最簡(jiǎn)單且行之有效的方法,被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)各大礦山,取得了顯著成效。 例如,PRASAD 等[110]提出了一種由傳感器網(wǎng)絡(luò)組成的監(jiān)控系統(tǒng),可將礦山環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳遞至云端,從而實(shí)現(xiàn)在任意地點(diǎn)訪問、分析數(shù)據(jù),為后續(xù)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警研究提供了基礎(chǔ)。 ZHOU 等[111]基于云計(jì)算技術(shù)及多渠道數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng),搭建了邊坡狀態(tài)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng),為礦山安全、連續(xù)、高效生產(chǎn)提供了數(shù)據(jù)支撐。NIU 等[112]基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)了礦山生產(chǎn)過程中“人—機(jī)—環(huán)”等數(shù)據(jù)的智能感知,搭建了云服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了感知數(shù)據(jù)的云端展示,為礦山安全管控提供了數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐。 TAO 等[113]將物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)與手機(jī)APP 應(yīng)用相結(jié)合,研發(fā)了一種遠(yuǎn)程智能滑坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了邊坡滑動(dòng)力狀態(tài)的實(shí)時(shí)捕捉及警情信息的自動(dòng)發(fā)布。 TAO 等[114]將分布式光纖應(yīng)用于圍巖應(yīng)力應(yīng)變實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),建立了巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)擾動(dòng)下巖體力學(xué)響應(yīng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),為礦山安全開采提供了保障。 LI 等[115]提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)邊坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu),實(shí)現(xiàn)了邊坡變形狀態(tài)的數(shù)字化、透明化。 綜上可知,物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展促使“人—機(jī)—環(huán)”感知大數(shù)據(jù)走向云端化,該階段衍生出的監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)、手機(jī)APP應(yīng)用,是礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警實(shí)現(xiàn)數(shù)字化的重要標(biāo)志,但采用單閾值預(yù)警模式,距離災(zāi)害預(yù)警的智能化仍然存在顯著差距。

為實(shí)現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警的智能化,學(xué)者們開始嘗試將室內(nèi)試驗(yàn)研究所得的數(shù)據(jù)融合算法與云計(jì)算相融合,逐步形成了多源數(shù)據(jù)融合混合驅(qū)動(dòng)的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警云端管控技術(shù),初步實(shí)現(xiàn)了先進(jìn)預(yù)警技術(shù)的云端化集成與現(xiàn)場(chǎng)落地。 例如,BAI 等[116]基于微服務(wù)架構(gòu),開發(fā)了一種智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了滑坡項(xiàng)目管理、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)接收與分析預(yù)警,降低了算法開發(fā)與嵌入難度,分散了服務(wù)器的壓力,提高了監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的服務(wù)能力。 QIN 等[117]將邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)引入礦山災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警工作中,形成了一種基于邊緣計(jì)算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘框架,實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的超前預(yù)測(cè)預(yù)警。 ZHANG 等[83]將D-S 證據(jù)理論融入云計(jì)算平臺(tái),搭建了基于大數(shù)據(jù)分析的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的融合,提高了災(zāi)害預(yù)警的準(zhǔn)確性。 本研究團(tuán)隊(duì)[118]討論了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值模擬分析驅(qū)動(dòng)的災(zāi)害預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和數(shù)值模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警方法,解決了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型機(jī)理表征難、預(yù)警結(jié)果不可靠及數(shù)值模擬模型物理邊界不確定性強(qiáng)的問題,在此基礎(chǔ)上,基于云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),搭建了現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和數(shù)值模擬相結(jié)合的金屬礦山采動(dòng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái),形成了一套可復(fù)制的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警架構(gòu)[8],在新城金礦、阿爾哈達(dá)鉛鋅礦等礦山得到了應(yīng)用推廣。

近年來雖然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)云端管控技術(shù)得到了飛速發(fā)展,但在實(shí)際的災(zāi)害預(yù)警研究中,大部分是基于指標(biāo)預(yù)警閾值進(jìn)行災(zāi)害動(dòng)態(tài)預(yù)警,同時(shí)存在著“重采集、輕分析、重監(jiān)測(cè)、輕預(yù)警”的問題,大量災(zāi)害預(yù)警算法仍然停留在實(shí)驗(yàn)室研究階段,難以適應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、不完整的工況,還需要進(jìn)一步加強(qiáng)學(xué)科交叉研究,實(shí)現(xiàn)具有巖石力學(xué)內(nèi)涵的災(zāi)害預(yù)警方法在云端化集成,推動(dòng)理論研究成果的現(xiàn)場(chǎng)落地,從而實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的智能化預(yù)測(cè)預(yù)警。

4 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)在金屬礦山的應(yīng)用

金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)警是實(shí)現(xiàn)礦產(chǎn)資源安全高效回收的重要保障。 本研究團(tuán)隊(duì)在上述成果的基礎(chǔ)上,從采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)協(xié)同監(jiān)測(cè)、監(jiān)測(cè)—模擬多源數(shù)據(jù)融合的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)云端管控等方面出發(fā),圍繞現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和數(shù)值模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警學(xué)術(shù)思想,形成了“四位一體”的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警方法。 本節(jié)結(jié)合弓長(zhǎng)嶺露天礦淺層隱伏空區(qū)穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)預(yù)警工作案例,介紹本研究團(tuán)隊(duì)近年來針對(duì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)預(yù)警研究的相關(guān)思考及主要研究進(jìn)展。

弓長(zhǎng)嶺露天礦區(qū)內(nèi)存在大量規(guī)模不等、深部不定的未知采空區(qū),嚴(yán)重威脅著礦山人員和大型設(shè)備的作業(yè)安全,同時(shí)對(duì)采礦工程計(jì)劃執(zhí)行以及爆破作業(yè)質(zhì)量和安全造成了嚴(yán)重隱患。 經(jīng)過地質(zhì)探測(cè)和工程勘查[119],該礦何家采區(qū)采空區(qū)問題尤為突出,存在多層且空間分布錯(cuò)綜復(fù)雜的采空區(qū),僅憑探測(cè)出的空區(qū)幾何形態(tài)及圍巖巖性難以實(shí)現(xiàn)開采擾動(dòng)下采空區(qū)垮塌與地表塌陷風(fēng)險(xiǎn)的精確評(píng)價(jià),不能滿足礦山安全生產(chǎn)需要。 經(jīng)過本研究團(tuán)隊(duì)多年來的探索,形成了地質(zhì)災(zāi)害案例挖掘、多源采動(dòng)力學(xué)響應(yīng)實(shí)時(shí)感知[120]、時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的超前預(yù)測(cè)[121]、億級(jí)自由度精細(xì)化模擬[122]、監(jiān)測(cè)與模擬相結(jié)合的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)等技術(shù)[118],搭建了采動(dòng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái)[8],為礦山安全高效生產(chǎn)提供了堅(jiān)實(shí)保障。

4.1 總體思路

以淺層隱伏空區(qū)垮塌與地表塌陷災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)預(yù)警為目標(biāo),本研究團(tuán)隊(duì)圍繞“現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和數(shù)值模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警”學(xué)術(shù)思想,提出了地質(zhì)災(zāi)害案例匹配、多源數(shù)據(jù)挖掘、力學(xué)機(jī)理分析、專家系統(tǒng)診斷“四位一體”的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警方法(圖1)。具體包括如下內(nèi)容:

圖1 “四位一體”的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警方法技術(shù)路線Fig.1 Technical route of the Four-in-One disaster risk prediction and early warning method

(1)地質(zhì)災(zāi)害案例匹配。 搜集國(guó)內(nèi)外類似災(zāi)害案例,搭建云端案例庫(kù),建立災(zāi)害案例智能匹配算法,挖掘目標(biāo)礦山與案例礦山的關(guān)聯(lián)關(guān)系,一方面完成目標(biāo)礦山災(zāi)害的易發(fā)性評(píng)價(jià),確定監(jiān)測(cè)預(yù)警工作的必要性;另一方面綜合確定預(yù)警指標(biāo)體系,為災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警提供重要依據(jù)。

(2)多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘。 開展“天—空—地”多源力學(xué)響應(yīng)的協(xié)同監(jiān)測(cè),進(jìn)行“云—邊”協(xié)同的多源多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)警關(guān)鍵指標(biāo)的動(dòng)態(tài)挖掘及超前預(yù)測(cè),為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警提供重要參數(shù)。

(3)力學(xué)機(jī)理分析。 基于無人機(jī)等物探數(shù)據(jù),建立億級(jí)自由度精細(xì)化數(shù)值模型,基于多元數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,構(gòu)建監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與數(shù)值模型物理邊界、力學(xué)參數(shù)等非線性映射關(guān)系,采用“云—邊”協(xié)同方式,形成監(jiān)測(cè)驅(qū)動(dòng)下的云端動(dòng)態(tài)精細(xì)化模擬方法,實(shí)現(xiàn)數(shù)值模擬結(jié)果云端共享及虛擬現(xiàn)實(shí)展示,為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警提供損傷等關(guān)鍵指標(biāo)。

(4)專家系統(tǒng)診斷。 將基于地質(zhì)災(zāi)害案例匹配得到的預(yù)警指標(biāo)體系、多源數(shù)據(jù)挖掘及力學(xué)機(jī)理分析得到的預(yù)警關(guān)鍵指標(biāo)相融合,形成基于模糊理論的專家決策系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警,從而為礦山安全高效生產(chǎn)提供保障。

4.2 地質(zhì)災(zāi)害案例挖掘

礦山生產(chǎn)過程中,災(zāi)害引發(fā)的損失往往是慘痛的,但其帶來的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)卻是十分寶貴的。 因此,構(gòu)建歷史災(zāi)害案例信息基因庫(kù),提取致災(zāi)關(guān)鍵基因片段,形成基于基因匹配災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)及災(zāi)害管控方法非常有意義。

歷史災(zāi)害案例具有指標(biāo)數(shù)量多、維度廣、信息難以完整存儲(chǔ)等特征,可以將災(zāi)害案例信息的每個(gè)指標(biāo)視為基因片段的一部分,由此構(gòu)成如圖2 所示的案例信息載體DNA 模型[123],從而實(shí)現(xiàn)歷史災(zāi)害案例的精準(zhǔn)表達(dá)。

圖2 案例信息載體DNA 模型Fig.2 Case information carrier DNA model

在此基礎(chǔ)上,引入云計(jì)算技術(shù),采用騰訊地圖二次開發(fā)方式,通過設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)編碼/解碼規(guī)則,構(gòu)建集地質(zhì)災(zāi)害案例云端管理、案例可視化查看及案例模糊檢索功能于一體的地質(zhì)災(zāi)害案例云端管理服務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害案例的云端化可視化展示,如圖3 所示。

圖3 地質(zhì)災(zāi)害案例可視化Fig.3 Visualization of geological disaster cases

進(jìn)一步地,研發(fā)災(zāi)害案例挖掘算法[106],借助云計(jì)算等技術(shù),完成了何家采區(qū)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建及云端維護(hù),如圖4 所示。

圖4 預(yù)警指標(biāo)體系云端集成Fig.4 Cloud integration of early warning indicator system

4.3 多源采動(dòng)力學(xué)響應(yīng)實(shí)時(shí)感知與挖掘

為實(shí)現(xiàn)何家采區(qū)采空區(qū)垮塌與地表塌陷的監(jiān)測(cè)預(yù)警,采用微震、多點(diǎn)位移計(jì)、錨桿測(cè)力計(jì)等設(shè)備開展采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),設(shè)計(jì)了如圖5 所示的多源力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)感知與智能挖掘架構(gòu),形成了多源監(jiān)測(cè)設(shè)備云端接入與多終端查詢技術(shù)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)粗大噪聲智能剔除與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù),以及時(shí)空關(guān)聯(lián)挖掘的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超前預(yù)測(cè)技術(shù)。

圖5 多源力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)感知與智能挖掘架構(gòu)Fig.5 Architecture of real-time sensing and intelligent mining of multi-source mechanical response data

4.3.1 多源監(jiān)測(cè)設(shè)備云端接入與多終端查詢

基于實(shí)驗(yàn)室尺度多源監(jiān)測(cè)設(shè)備數(shù)據(jù)無線傳輸研究成果[120],形成了MQTT、HTTP、TCP 等通信協(xié)議的統(tǒng)合技術(shù)方案,研發(fā)了云端配置式多源監(jiān)測(cè)設(shè)備接入系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了多源異構(gòu)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)低時(shí)延、高并發(fā)上云及基于手機(jī)端APP、PC 端瀏覽器的多源力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)一鍵查閱,如圖6 所示。

圖6 多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)多終端查閱Fig.6 Querying multi-source monitoring data from multiple terminals

4.3.2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)粗大噪聲智能剔除與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)自動(dòng)檢測(cè)

在何家采區(qū)生產(chǎn)過程中,大型用電設(shè)備的工作使得監(jiān)測(cè)設(shè)備存在電壓不穩(wěn)、電脈沖等問題,致使傳感器難以時(shí)刻保持最佳工作狀態(tài),從而使得傳感器無法精確獲取真實(shí)的環(huán)境數(shù)據(jù),甚至可能出現(xiàn)感知數(shù)據(jù)中斷的問題。 這些問題的存在會(huì)對(duì)礦山環(huán)境感知的連續(xù)性與準(zhǔn)確性造成顯著影響,對(duì)災(zāi)害精準(zhǔn)預(yù)警帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。 為此,本研究團(tuán)隊(duì)提出了一種礦山多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)清洗及設(shè)備故障判別方法[124]。 首先,將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)粗大噪聲剔除視為二分類問題,基于無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法,引入動(dòng)態(tài)隊(duì)列概念,實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)異常狀態(tài)的實(shí)時(shí)判斷,并通過邏輯刪除方式,完成了粗大噪聲的動(dòng)態(tài)剔除(圖7);其次,提出了用于表征數(shù)據(jù)采集中斷的時(shí)間閾值以及用于表征采集異常數(shù)據(jù)占比的異常密度閾值,基于此提出了一種傳感器運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法,實(shí)現(xiàn)了基于郵件、短信等渠道的傳感器異常運(yùn)行狀態(tài)自動(dòng)報(bào)警(圖8)。

圖7 粗大噪聲剔除效果對(duì)比Fig.7 Comparison before and after noise reduction

圖8 短信、郵件多渠道設(shè)備故障報(bào)警Fig.8 Multi-channel device failure alarm via SMS and email

4.3.3 時(shí)空關(guān)聯(lián)挖掘的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超前預(yù)測(cè)

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)具有時(shí)間和空間兩種屬性,監(jiān)測(cè)區(qū)域的具體經(jīng)緯度坐標(biāo)或相對(duì)位置等表征位置的參數(shù)即為空間屬性,而監(jiān)測(cè)過程中產(chǎn)生的隨時(shí)間變化的變形數(shù)據(jù)即為時(shí)間屬性。 經(jīng)過前期研究探索,得出監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間存在某種時(shí)空關(guān)聯(lián)性,這種時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)于多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的超前預(yù)測(cè)非常有意義[121]。 基于此,依據(jù)弓長(zhǎng)嶺何家采區(qū)多源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),挖掘了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間的時(shí)空關(guān)聯(lián)關(guān)系,建立了多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)超前預(yù)測(cè)方法,實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)演化趨勢(shì)信息提取,并將其集成至手機(jī)端APP(圖9),為礦山安全管理人員了解空區(qū)力學(xué)響應(yīng)提供了重要依據(jù)。

圖9 超前預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)提取Fig.9 Trend extraction of advanced prediction data

4.4 億級(jí)自由度的采動(dòng)巖體損傷精細(xì)化數(shù)值模擬

數(shù)值模擬因具有直觀表征災(zāi)害內(nèi)在機(jī)理的優(yōu)勢(shì),常被用于災(zāi)害預(yù)警研究。 其中,建立高精度數(shù)值模型、高密度網(wǎng)格模型和損傷本構(gòu)模型是精準(zhǔn)表征開采擾動(dòng)下巖體變形及損傷演化過程的關(guān)鍵。 針對(duì)何家采區(qū)隱伏空區(qū)塌陷及地表垮塌災(zāi)害模擬問題,本研究團(tuán)隊(duì)提出了多源數(shù)據(jù)融合的精細(xì)化建模方法、億級(jí)自由度網(wǎng)格劃分方法、彈脆性損傷本構(gòu)模型、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下動(dòng)態(tài)模擬技術(shù),實(shí)現(xiàn)了開采擾動(dòng)對(duì)采空區(qū)穩(wěn)定性影響的評(píng)價(jià)。

4.4.1 多源數(shù)據(jù)融合的精細(xì)化建模方法

采用無人機(jī)對(duì)礦坑進(jìn)行傾斜攝影拍攝,采集弓長(zhǎng)嶺露天礦多角度的影像數(shù)據(jù)(圖10(a)),建立三維實(shí)景模型及表面網(wǎng)格模型[125];借助三維激光掃描獲取地下空區(qū)的三維形態(tài)(圖10(b));結(jié)合礦山地質(zhì)勘探結(jié)果,實(shí)現(xiàn)巖性分區(qū)(圖10(c))。 在上述工作的基礎(chǔ)上,綜合構(gòu)建礦山三維數(shù)值模型(圖10(d)),為億級(jí)自由度數(shù)值模型構(gòu)建提供保障。

圖10 多源數(shù)據(jù)融合的精細(xì)化建模Fig.10 Refined modeling based on multi-source data fusion

4.4.2 億級(jí)自由度網(wǎng)格劃分

為確保數(shù)值模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性,本研究團(tuán)隊(duì)提出了一種包含背景網(wǎng)格劃分、四面體網(wǎng)格數(shù)量估算、六面體網(wǎng)格更新、空屬性六面體網(wǎng)格檢索和剔除、網(wǎng)格文件導(dǎo)入等過程的億級(jí)自由度網(wǎng)格劃分方法[122],并對(duì)上述精細(xì)化模型進(jìn)行了高密度網(wǎng)格劃分,得到包含5 494 471 個(gè)節(jié)點(diǎn)、542 014 個(gè)面、31 924 921 個(gè)單元、129 041 856 個(gè)求解自由度的億級(jí)自由度網(wǎng)格模型如圖11 所示,為巖體變形與損傷演化過程分析提供了重要保障。

圖11 何家采區(qū)億級(jí)自由度網(wǎng)格模型Fig.11 Hundred-million-DOF mesh model for Hejia mining area

4.4.3 微震數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的力學(xué)參數(shù)表征與動(dòng)態(tài)模擬

鑒于微震數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著豐富的微破裂信息,建立了微震數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的巖體損傷量化表征方程[126-127]。在此基礎(chǔ)上,以損傷為紐帶,借助WebSocket、HTTP等通信協(xié)議及云計(jì)算技術(shù),實(shí)現(xiàn)微震數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)值模擬分析技術(shù)的融合,形成了微震數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)模擬技術(shù)。同時(shí)引入爆破擾動(dòng)因素,為超前預(yù)測(cè)露天臺(tái)階爆破誘發(fā)空區(qū)垮塌及地表塌陷災(zāi)害的可能性提供了重要指標(biāo)。

在前文4.4.1 ～4.4.2 節(jié)所述技術(shù)的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了開采擾動(dòng)下空區(qū)穩(wěn)定性狀態(tài)的動(dòng)態(tài)模擬,圖12展示了2023 年3 月24 日得到的170 m 臺(tái)階爆破擾動(dòng)下采空區(qū)最大主應(yīng)力及損傷分布情況,其中剖面圖為沿Y方向剖切所得。 由圖12 可知:爆破臺(tái)階所在位置損傷嚴(yán)重,但空區(qū)附近并未出現(xiàn)損傷情況,表明爆破擾動(dòng)的作用并未對(duì)采空區(qū)的穩(wěn)定性造成影響,170m 臺(tái)階礦產(chǎn)資源可安全回采。

圖12 170 m 臺(tái)階爆破擾動(dòng)下采空區(qū)力學(xué)響應(yīng)Fig.12 Mechanical response of the goaf under the disturbance of 170 m step blasting

4.5 監(jiān)測(cè)與模擬相結(jié)合的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能評(píng)價(jià)

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)值模擬分析作為災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警的2 種常用方法,在擁有獨(dú)特優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),具有不可規(guī)避的問題[118]。 將兩者優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合,形成的現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)和數(shù)值模擬相結(jié)合的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法,被視為最有效的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警手段[107]。 針對(duì)何家采區(qū)淺層隱伏空區(qū)垮塌及地表塌陷風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警問題,將基于案例挖掘的預(yù)警指標(biāo)體系作為風(fēng)險(xiǎn)判別依據(jù),將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)值模擬分析結(jié)果作為當(dāng)前空區(qū)穩(wěn)定性狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo),在此基礎(chǔ)上,將D-S 證據(jù)理論與云計(jì)算相融合,構(gòu)建了監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的專家決策系統(tǒng)[128]。 圖13 展示了2023 年3 月24 日監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的專家決策系統(tǒng)對(duì)170 m 臺(tái)階爆破擾動(dòng)下的采空區(qū)穩(wěn)定性評(píng)價(jià)結(jié)果。 由圖13 可知,爆破擾動(dòng)并不會(huì)對(duì)采空區(qū)的穩(wěn)定性造成影響,可正常開展日常生產(chǎn)工作。

圖13 監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的專家決策系統(tǒng)Fig.13 Expert decision system combining monitoring and simulation

4.6 “四位一體”的采動(dòng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái)

基于云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)信息技術(shù),搭建了地質(zhì)災(zāi)害案例匹配+多源數(shù)據(jù)挖掘+力學(xué)機(jī)理分析+專家系統(tǒng)診斷“四位一體”的采動(dòng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了上述技術(shù)內(nèi)容的云端集成與統(tǒng)一管理,為礦山安全生產(chǎn)提供堅(jiān)實(shí)保障。 “四位一體”的采動(dòng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái)的主界面如圖14 所示。 該界面由“左、中、右”三欄構(gòu)成,其中左側(cè)為預(yù)警相關(guān)內(nèi)容,包括系統(tǒng)運(yùn)行情況、預(yù)測(cè)預(yù)警方法、報(bào)警統(tǒng)計(jì)及三級(jí)預(yù)警指標(biāo)4 個(gè)模塊;中間為礦山真三維虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景,右側(cè)為監(jiān)測(cè)與模擬結(jié)果。 由圖14 可看出,云平臺(tái):①與監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的專家決策系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)(圖13);② 與詳細(xì)報(bào)警信息列表相關(guān)聯(lián);③ 與地質(zhì)災(zāi)害案例庫(kù)相關(guān)聯(lián)(圖3)、④ 與多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可視化查詢系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)(圖6);⑤ 展示了億級(jí)自由度精細(xì)化動(dòng)態(tài)數(shù)值模擬結(jié)果(圖12)。 在這些子模塊的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)了上述技術(shù)的云端落地。

圖14 “四位一體”的采動(dòng)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái)主界面Fig.14 Main interface of "Four-In-One" mining disaster monitoring and early warning cloud platform

該系統(tǒng)至今已穩(wěn)定運(yùn)行831 d,期間通過郵件(圖15(a))、短信(圖15(b))、平臺(tái)彈窗(圖15(c))等方式發(fā)布藍(lán)色預(yù)警68 次,報(bào)警類型為設(shè)備的故障運(yùn)行。 由此可見,礦山的高強(qiáng)度生產(chǎn)對(duì)感知設(shè)備正常運(yùn)行具有顯著影響,研發(fā)具有高環(huán)境適應(yīng)性的感知設(shè)備是未來需要攻克的一大重點(diǎn)問題。 針對(duì)每次預(yù)警信息,安全負(fù)責(zé)人采用警情閉環(huán)管理應(yīng)用模塊(圖15(d)),進(jìn)行警情隱患的閉環(huán)處理,為力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)的連續(xù)感知提供了堅(jiān)實(shí)保障。 上述災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)實(shí)時(shí)報(bào)警及警情閉環(huán)管理機(jī)制,為弓長(zhǎng)嶺露天礦何家采區(qū)礦產(chǎn)資源的安全高效回采提供了堅(jiān)實(shí)保障,為類似金屬礦山災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警工作提供了一種新思路。

圖15 多渠道警情發(fā)布及閉環(huán)管理Fig.15 Multichannel police information release and closed-loop management

5 存在問題及發(fā)展趨勢(shì)

5.1 金屬礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)存在問題

金屬礦山災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)是保障礦山安全生產(chǎn)的重要手段,雖然近年來礦山災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)得到了飛速發(fā)展,但由于金屬礦山具有巖體的強(qiáng)非均質(zhì)性與各向異性、生產(chǎn)活動(dòng)的高強(qiáng)度性與動(dòng)態(tài)性、生產(chǎn)環(huán)境的惡劣性、致災(zāi)因素的多元性等特征,使得災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警存在以下技術(shù)難題。

5.1.1 多源力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)難以高精度連續(xù)協(xié)同感知

采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)是災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警的基礎(chǔ),但由于感知設(shè)備的多樣性及環(huán)境的惡劣性,使得多源多模態(tài)采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)高精度連續(xù)采集與協(xié)同處理,主要存在如下3 個(gè)層面問題。

(1)數(shù)據(jù)通信協(xié)議不統(tǒng)一。 在實(shí)際的監(jiān)測(cè)預(yù)警工作中,常會(huì)引入不同設(shè)備商的巖體力學(xué)響應(yīng)感知設(shè)備,以達(dá)到多源多模態(tài)協(xié)同監(jiān)測(cè)的目的,但不同設(shè)備廠商應(yīng)用的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議存在顯著差異,甚至部分廠商采用私密的通信協(xié)議,存在信息割裂問題[129],極有可能產(chǎn)生數(shù)據(jù)孤島[130],嚴(yán)重影響了多源多模態(tài)采動(dòng)力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)的協(xié)同處理。

(2)惡劣環(huán)境下感知精度難以保障。 礦山環(huán)境的惡劣性極易對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)造成影響,諸如多點(diǎn)位移計(jì)、錨桿測(cè)力計(jì)等測(cè)點(diǎn)式監(jiān)測(cè)設(shè)備,可能受到電脈沖影響,從而出現(xiàn)異常的階躍[131];雷達(dá)、InSAR 等測(cè)面式監(jiān)測(cè)設(shè)備容易受到積雪等地表覆蓋物的影響,致使測(cè)量數(shù)據(jù)顯著偏離實(shí)際[132];監(jiān)控視頻易受弱光、粉塵等影響,對(duì)圖像識(shí)別精度產(chǎn)生影響[133]。 雖然學(xué)者們嘗試設(shè)計(jì)相關(guān)算法以解決上述問題,但多用于后驗(yàn)式分析,時(shí)效性難以保障,如何結(jié)合感知設(shè)備工作原理,將算法嵌入到設(shè)備底層,以保障數(shù)據(jù)采集精度,是當(dāng)下亟須解決的關(guān)鍵技術(shù)問題。

(3)數(shù)據(jù)無線傳輸?shù)目煽啃圆睢?金屬礦山環(huán)境復(fù)雜,存在許多天然或人造障礙物,尤其在地下礦山中,復(fù)雜巷道結(jié)構(gòu)和高并發(fā)的數(shù)據(jù)傳輸與電磁等信號(hào)的干擾,加之高強(qiáng)度的生產(chǎn)工作,給數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃詭砹藝?yán)峻挑戰(zhàn),甚至出現(xiàn)設(shè)備故障等問題,從而對(duì)數(shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性造成影響,阻礙災(zāi)害預(yù)警算法的穩(wěn)定運(yùn)行[134]。

5.1.2 災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模型參數(shù)難以精準(zhǔn)選取

數(shù)據(jù)挖掘模型和數(shù)值模擬分析模型是地質(zhì)災(zāi)害智能預(yù)測(cè)預(yù)警的常用模型,但由于巖體的非透明性及地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的隨機(jī)性,使得各類型災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模型關(guān)鍵參數(shù)的選取具有極強(qiáng)的不確定性,主要存在如下問題。

(1)數(shù)據(jù)挖掘模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)及預(yù)警閾值選取困難。 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)及預(yù)警閾值的選取是災(zāi)害精確預(yù)警的關(guān)鍵,然而,由于礦山地質(zhì)條件的復(fù)雜性,使得預(yù)警指標(biāo)和預(yù)警閾值的選取難以形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),雖然一些學(xué)者提出切線角等無量綱預(yù)警指標(biāo)[135],在一定程度上實(shí)現(xiàn)了預(yù)警閾值的統(tǒng)一,但在指標(biāo)無量綱處理過程中仍然需要提供平均變化率等參數(shù),難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)精確反演,尤其在數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳時(shí),基本無法完成指標(biāo)的無量綱化處理。 本研究團(tuán)隊(duì)提出了基于案例挖掘的預(yù)警指標(biāo)確定方法[136],雖然在一定程度上解決了預(yù)警閾值選取困難問題,但案例的搜集與案例基因庫(kù)的表達(dá)工作量巨大,有限的案例數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)預(yù)警閾值的精確選取。

(2)數(shù)值模擬分析模型參數(shù)時(shí)空變異性動(dòng)態(tài)表征困難。 巖體力學(xué)參數(shù)、多物理場(chǎng)邊界及幾何模型精確設(shè)定是獲取可靠數(shù)值模擬結(jié)果的關(guān)鍵,但由于地質(zhì)體的非透明性與非均質(zhì)性、生產(chǎn)環(huán)境的動(dòng)態(tài)更替、開采工作的動(dòng)態(tài)開展,使得巖體力學(xué)參數(shù)、多物理場(chǎng)邊界及幾何模型均呈現(xiàn)出顯著的時(shí)空變異性,傳統(tǒng)的靜態(tài)模擬方法難以完成上述參數(shù)的動(dòng)態(tài)表征,致使數(shù)值模擬結(jié)果愈發(fā)偏離實(shí)際,從而顯著影響了災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警的可靠性。 雖然,近年來在巖體力學(xué)參數(shù)表征[137]、地應(yīng)力等物理邊界反演[138]、精細(xì)化地質(zhì)建模[139]等方面的研究均取得了顯著進(jìn)展,但大多處于理論方法研究狀態(tài),難以滿足動(dòng)態(tài)模擬的時(shí)效性要求。 本研究團(tuán)隊(duì)初步探索了巖體力學(xué)參數(shù)時(shí)空變異性的動(dòng)態(tài)表征及動(dòng)態(tài)模擬技術(shù),搭建了監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警云平臺(tái)[128],初步實(shí)現(xiàn)了微震數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的力學(xué)參數(shù)時(shí)空變異性動(dòng)態(tài)表征,但距離實(shí)現(xiàn)數(shù)值模型整體的動(dòng)態(tài)更新與高時(shí)效動(dòng)態(tài)模擬的最終目標(biāo),還有很長(zhǎng)的路要走。

5.1.3 災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)尚不完善

災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)是采礦工程和信息工程學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物,被視為實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警最有效的方法之一[140]。 在國(guó)家政策的大力扶持下,當(dāng)前市場(chǎng)上涌現(xiàn)出了大量災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng),但系統(tǒng)總體呈現(xiàn)出“重采集、輕分析,重監(jiān)測(cè)、輕預(yù)警”等現(xiàn)象[74],主要存在如下問題。

(1)災(zāi)害智能預(yù)警算法理論研究與現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用脫節(jié)。 災(zāi)害智能預(yù)警模型的研究大多采用基于歷史數(shù)據(jù)的后驗(yàn)式分析方法,致使模型在現(xiàn)場(chǎng)推廣過程中存在問題。 一方面,歷史數(shù)據(jù)難以反映當(dāng)前和未來的情況,在一定程度上難以完全滿足未來新型災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警的需要;另一方面,后驗(yàn)式建模過程中,獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集是建立高精度預(yù)警模型的關(guān)鍵[5],但由于環(huán)境感知技術(shù)存在不足,使得環(huán)境監(jiān)測(cè)過程中極易出現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳甚至缺失等問題[131],難以滿足災(zāi)害預(yù)警模型的數(shù)據(jù)要求,使得預(yù)警模型在實(shí)際應(yīng)用中效果不理想,難以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)落地與推廣,導(dǎo)致災(zāi)害預(yù)警算法理論研究與現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用脫節(jié)。

(2)智能預(yù)警系統(tǒng)研發(fā)缺乏技術(shù)人才儲(chǔ)備。 災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)是采礦工程和信息工程學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物,其中采礦工程針對(duì)豐富系統(tǒng)的內(nèi)涵,信息工程專注于系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)與研發(fā)。 但由于缺乏兼顧信息工程與采礦工程的技術(shù)人才,難以滿足搭建兼顧內(nèi)涵豐富及高展示度預(yù)警系統(tǒng)的需求[141]。 而一些設(shè)備廠商及信息技術(shù)企業(yè)側(cè)重于以設(shè)定監(jiān)測(cè)物理量的閾值作為預(yù)警依據(jù),同時(shí)建立高展示度的預(yù)警系統(tǒng)[142]。 這類系統(tǒng)的預(yù)警更依賴于專業(yè)人員的主觀判斷,雖然呈現(xiàn)出“重采集、輕分析,重監(jiān)測(cè)、輕預(yù)警”的問題,但在一定程度上能滿足短臨預(yù)警需要及相關(guān)安全生產(chǎn)規(guī)范要求,在市場(chǎng)上比較受歡迎。

5.2 金屬礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

為適應(yīng)礦產(chǎn)資源開采向深部及高寒、高海拔等環(huán)境惡劣區(qū)域發(fā)展的趨勢(shì),金屬礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)需要在多災(zāi)種高性能、專用特種智能感知技術(shù)與裝備,標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu),監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害智能預(yù)警技術(shù)及地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)與數(shù)字孿生技術(shù)4 個(gè)方向謀求突破,各方向?qū)訉舆f進(jìn),在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)中扮演著重要角色,構(gòu)成了如圖16 所示的金字塔形發(fā)展模式,各方向詳細(xì)內(nèi)容論述如下。

圖16 金屬礦山監(jiān)測(cè)預(yù)警關(guān)鍵技術(shù)層級(jí)關(guān)系Fig.16 Hierarchy relationship of key technologies for monitoring and early warning in metal mines

(1)多災(zāi)種高性能、專用特種智能感知技術(shù)與裝備。 獲取實(shí)時(shí)、精確的采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)是災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警的關(guān)鍵,然而在礦山復(fù)雜、惡劣的條件下,通用的感知設(shè)備難以滿足抗干擾、低能耗、高精度等需求[134]。 為了保障采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)感知數(shù)據(jù)獲取的精確性和穩(wěn)定性,未來需要結(jié)合環(huán)境感知設(shè)備的工作原理和監(jiān)測(cè)環(huán)境特征,研究特定環(huán)境下的故障自動(dòng)診斷、噪聲數(shù)據(jù)智能甄別和感知數(shù)據(jù)智能校準(zhǔn)等算法。 同時(shí),結(jié)合邊緣計(jì)算、低功耗高帶寬通信等技術(shù),研發(fā)多種適用于不同災(zāi)害類型的高性能、專用特種智能感知技術(shù)和裝備,實(shí)現(xiàn)多源力學(xué)響應(yīng)信息的精確、完整、連續(xù)采集,為災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)預(yù)警創(chuàng)造條件。

(2)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)。 通信協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)化是多源多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同管控的基礎(chǔ),是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害智能化監(jiān)測(cè)預(yù)警的關(guān)鍵,然而目前通信協(xié)議不統(tǒng)一的現(xiàn)狀不利于礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)的發(fā)展,形成標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)是解決上述問題的有效途徑,是消除數(shù)據(jù)孤島、實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)云端綜合管控的重要保障。 當(dāng)前,華為技術(shù)有限公司本著推動(dòng)采礦行業(yè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和統(tǒng)一架構(gòu)的目標(biāo),研發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的“礦鴻”操作系統(tǒng),以統(tǒng)一的接口和協(xié)議標(biāo)準(zhǔn),解決了不同廠商設(shè)備的協(xié)同互通問題,初步形成了標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu)[143]。 盡管目前“礦鴻”操作系統(tǒng)研發(fā)與應(yīng)用處于起步階段,但是它所采用的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議和架構(gòu)思路在未來必將獲得長(zhǎng)足的發(fā)展。

(3)監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害智能預(yù)警技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘模型和數(shù)值模擬分析模型存在優(yōu)劣互補(bǔ)的特征,兩者相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警模型被視為最有效的預(yù)警方式[107]。 當(dāng)前監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警模型雖然得到了發(fā)展,但是在預(yù)警閾值量化、模型參數(shù)不確定性表征等方面仍存在一定的不足。 需要進(jìn)一步建立數(shù)據(jù)開放、共享的大型災(zāi)害案例基因庫(kù),完善基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的預(yù)警指標(biāo)體系量化構(gòu)建方法;發(fā)展具有自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化特征的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)災(zāi)害智能預(yù)警模型,解決數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型關(guān)鍵參數(shù)的不確定性及動(dòng)態(tài)性問題;發(fā)展監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)值模型力學(xué)參數(shù)、物理邊界、幾何網(wǎng)格模型時(shí)空變異性動(dòng)態(tài)表征方法,解決數(shù)值模擬分析模型的不確定性問題;發(fā)展多源多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模型,完成數(shù)據(jù)挖掘模型和數(shù)值模擬分析模型的多維度、跨尺度融合,實(shí)現(xiàn)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)易發(fā)性、易損性及風(fēng)險(xiǎn)性的精準(zhǔn)評(píng)估與災(zāi)害的動(dòng)態(tài)預(yù)警。

(4)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)與數(shù)字孿生技術(shù)。地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)是了解礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)、實(shí)現(xiàn)礦山風(fēng)險(xiǎn)管控的必要途徑。 但當(dāng)前的預(yù)警平臺(tái)存在“重采集、輕分析,重監(jiān)測(cè)、輕預(yù)警”等問題,需要進(jìn)一步結(jié)合監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害預(yù)警算法,豐富預(yù)警平臺(tái)內(nèi)涵。 此外,數(shù)字孿生等技術(shù)的興起為地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)注入了新的活力,為其發(fā)展帶來了新的機(jī)遇[144]。 其中,發(fā)展礦山地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)數(shù)字孿生技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的智能化和災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的透明化,已成為未來礦山災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)發(fā)展的主要趨勢(shì)。

6 結(jié) 論

(1)目前,金屬礦山地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)側(cè)重于災(zāi)害時(shí)空預(yù)測(cè)預(yù)警,需根據(jù)災(zāi)害類型,研究定量化方法,評(píng)估災(zāi)害易發(fā)性、易損性和危險(xiǎn)性,完善監(jiān)測(cè)預(yù)警理論體系。

(2)多感知設(shè)備協(xié)同監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)融合理論仍不完善,基于風(fēng)險(xiǎn)條件的感知設(shè)備布設(shè)方案智能調(diào)整,保障采動(dòng)巖體力學(xué)響應(yīng)的時(shí)空完整性與連續(xù)性,是實(shí)現(xiàn)災(zāi)害精確預(yù)測(cè)預(yù)警的重要條件。

(3)監(jiān)測(cè)與模擬相結(jié)合已成為礦山災(zāi)害預(yù)警的發(fā)展趨勢(shì),下一步應(yīng)與云計(jì)算、人工智能等技術(shù)相融合,建立完善的理論體系,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)高效的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

(4)提出了“地質(zhì)災(zāi)害案例匹配、多源數(shù)據(jù)挖掘、力學(xué)機(jī)理分析、專家系統(tǒng)診斷”四位一體的災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警方法,搭建了采動(dòng)災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警云平臺(tái),相關(guān)成果已在淺層隱伏空區(qū)穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)預(yù)警工作中得到應(yīng)用推廣。

(5)金屬礦山災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)存在多源力學(xué)響應(yīng)數(shù)據(jù)難以高精度連續(xù)協(xié)同感知、災(zāi)害預(yù)測(cè)預(yù)警模型參數(shù)難以精準(zhǔn)選取、災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)尚不完善等問題,多災(zāi)種高性能、專用特種智能感知技術(shù)與裝備,標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)通信協(xié)議與架構(gòu),監(jiān)測(cè)—模擬相結(jié)合的災(zāi)害智能預(yù)警模型,地質(zhì)災(zāi)害智能監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)與數(shù)字孿生技術(shù)是解決上述問題的關(guān)鍵技術(shù),是未來的主要發(fā)展趨勢(shì)。