改进POT模型下尾矿坝综合预警值确定方法

doi:10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.05.1699

中国安全科学学报 ›› 2022, Vol. 32 ›› Issue (5): 134-139.doi: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.05.1699

改进POT模型下尾矿坝综合预警值确定方法

曾纪涵¹(), 章光¹, 吴浩², 胡少华¹^,³^,^**()

¹ 武汉理工大学安全科学与应急管理学院,湖北武汉 430070
² 华中师范大学城市与环境学院,湖北武汉 430079
³ 国家大坝安全工程技术研究中心,湖北武汉 430070

收稿日期:2021-12-12 修回日期:2022-04-07 出版日期:2022-08-17 发布日期:2022-11-28
通讯作者: 胡少华
作者简介:
曾纪涵 (1997—),男,湖北荆州人,硕士研究生,研究方向为工程安全与应急管理。E-mail: whut_zengjihan@163.com。
章光, 教授
吴浩, 教授
基金资助:
国家自然科学基金资助(51979208); 国家大坝安全工程技术研究中心开放基金资助(CX2019B014); 国家“十三五”重点研发计划重点专项项目(2017YFC0804600)

Determination method of comprehensive early-warning indexes for tailings dam based on improved POT model

ZENG Jihan¹(), ZHANG Guang¹, WU Hao², HU Shaohua¹^,³^,^**()

¹ School of Safety Science and Emergency Management, Wuhan University of Technology, Wuhan Hubei 430070, China
² School of City and Environmental Sciences, Central China Normal University, Wuhan Hubei 430079, China
³ National Research Center for Dam Safety Engineering Technology, Wuhan Hubei 430070, China

Received:2021-12-12 Revised:2022-04-07 Online:2022-08-17 Published:2022-11-28
Contact: HU Shaohua

摘要/Abstract

摘要：

为完善尾矿坝在线监测预警系统,结合尾矿坝定性指标和定量指标,提出尾矿坝综合预警模型。首先,将尾矿坝预警指标分为监测指标和非监测指标,分别计算2类指标权重,融合得到综合风险指数;然后,引入改进极值(POT)模型,构造综合风险指数的广义帕累托(GPD)函数,并求解函数参数,结合3σ准则确定尾矿坝的综合预警值;最后,以湖北省某尾矿坝为例进行实例分析。结果表明:尾矿坝综合预警模型能够弥补传统单指标预警模型风险信息反映有限的缺点,并计算得到黄色、橙色、红色综合预警值分别为66.538、71.387、80.585;与云模型(CM)计算结果对比,证明尾矿坝综合预警模型具有一定的科学性和有效性。

关键词: 极值(POT)模型, 尾矿坝, 综合预警, 在线监测, 指标融合, 风险指数

Abstract:

In order to improve online monitoring and early-warning system of tailings dam, a comprehensive early-warning model was proposed based on qualitative indexes and quantitative indexes. Firstly, warning indexes were divided into monitoring indexes and non-monitoring ones whose weights were evaluated respectively, and comprehensive risk values were obtained. Then, an improved POT model was introduced, grand Pareto distuibution(GPD) function of risk indicators was established and solved, and comprehensive early-warning values were determined according to 3σ criterion. Finally, case analysis was conducted with a tailings dam in Hubei Province as an example. The results show that the proposed comprehensive early-warning model can make up for limitations of traditional single-indicator models, and warning values of yellow level, orange level and red level are calculated to be 66.538, 71.387 and 80.585 respectively. Compared with the results of cloud model(CM), it is proved that the proposed model has rationality and effectiveness.

Key words: peak over threshold(POT) model, tailings dam, comprehensive early-warning, online monitoring, index fusion, threshold

曾纪涵, 章光, 吴浩, 胡少华. 改进POT模型下尾矿坝综合预警值确定方法[J]. 中国安全科学学报, 2022, 32(5): 134-139.

ZENG Jihan, ZHANG Guang, WU Hao, HU Shaohua. Determination method of comprehensive early-warning indexes for tailings dam based on improved POT model[J]. China Safety Science Journal, 2022, 32(5): 134-139.

图/表 10

图1

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表1

表2

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表5

图5

参考文献 14

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指标名称		非监测指标特征值及对应风险指数R										工程实际值
堆积密度/(t·m^-3)		>2.0		[1.7,2.0]		[1.4,1.7]		<1.4		—		1.35
堆积密度/(t·m^-3)		10		40		70		100		—		1.35
排渗设施		正常		部分破坏		严重破坏		—		—		正常
排渗设施		10		50		100		—		—		正常
防洪标准	符合		不符合		—		—		—		符合
防洪标准	10		100		—		—		—		符合
排洪能力	良好		合格		差		—		—		良好
排洪能力	10		50		100		—		—		良好
汇水面积/km²	<0.01		[0.01,0.05]		(0.05,0.1]		(0.1,1]		>1		2.84
汇水面积/km²	10		25		50		75		100		2.84
降雨时长/h	<3		[3,12]		(12,24]		(24,72]		>72		<12
降雨时长/h	10		25		50		75		100		<12
平均粒径/mm	>0.5		[0.2,0.5]		[0.05,0.2)		<0.05		—		0.085
平均粒径/mm	10		40		70		100		—		0.085
堆积坝下游坡比(1:n)	>5		[3,5]		[1,3]		<1		—		1:1.8
堆积坝下游坡比(1:n)	10		40		70		100		—		1:1.8
堆积坝高/m	<30		[30,60]		(60,100]		(100,200]		>200		82
堆积坝高/m	10		25		50		75		100		82
地形坡度α/(°)	<5.7		[5.7,25]		>25		—		—		<5.7
地形坡度α/(°)	10		50		100		—		—		<5.7
全库容/万m³	<100		[100,1 000]		(1 000,10 000]		(10 000,50 000]		>50 000		1 469.34
全库容/万m³	10		25		50		75		100		1 469.34
坝体稳定性系数	大于安全系数		小于安全系数		—		—		—		>安全系数
坝体稳定性系数	10		100		—		—		—		>安全系数
坝体裂缝	无裂隙		有少量裂隙		有较多裂隙		有大量裂隙		—		无裂隙
坝体裂缝	10		40		70		100		—		无裂隙

日期	非监测指标风险指数P_a	监测指标风险指数P_b	综合风险指数P
2016-01-01	42.145	66.052	59.396
2016-01-02	42.145	65.106	58.327
︙	︙	︙	︙
2018-06-29	42.145	74.164	69.874
2018-06-30	42.145	77.481	74.837

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模型	黄色预警值	橙色预警值	红色预警值
综合预警模型	66.538	71.387	80.585
CM	65.351	72.265	81.448