尾矿坝监测：分形理论驱动的预测新方法

本文主要探讨了分形理论在尾矿坝监测预警中的应用，针对尾矿坝竖向位移的预测问题。分形理论是一种复杂系统中的数学模型，它能描述数据中的自相似性和无标度特性，对于非线性、非平稳的动态系统如尾矿坝的位移变化具有显著优势。文章首先介绍了常维分形和变维分形两种分析方法。 常维分形通常用于对数据进行直接分析，通过测量不同尺度下的不规则性来估计分形维数。然而，某些尾矿坝监测数据可能因为噪声、异常值或非线性特性，不适合直接使用常维分形法进行分析。这时，变维分形方法就显得尤为重要。变维分形允许数据在不同时间尺度上展现出不同的分维性，通过N阶累计和处理，能够消除数据中的局部异常，使得各时间段的分维形数趋于一致。 研究者通过对尾矿坝竖向位移的监测数据采用变维分形技术，首先对数据进行累积处理，然后基于前面已知的分维形数，预测后续时间段的分形维数。这种方法的有效性在于，即使数据表现出多尺度的复杂性，也能通过调整维度适应性来提高预测精度。通过计算得到的分形维数，可以进一步推算出未来的竖向位移变化趋势。 结果表明，这种结合常维分形和变维分形的预测方法，相较于传统方法，其预测结果与实际监测数据的相对误差较小，这对于尾矿坝的安全管理和预警具有重要意义。尾矿坝是重要的环境保护设施，其稳定性和安全性直接影响到周边生态环境和公众安全。因此，利用分形理论进行实时监测和预测，能及时发现潜在风险，为尾矿坝的维护和事故预防提供科学依据。 本文的工作不仅深化了分形理论在地质工程领域的应用，也为尾矿坝监控系统的改进提供了新的理论支持，为保障尾矿坝安全和减少灾害风险提供了有效的数学工具。