露天矿沿帮排土场边坡稳定性动态评估：基于位移监测与BP神经网络

本文主要探讨了露天矿沿帮排土场边坡稳定性分析的关键问题，以黑岱沟露天矿首采区南端帮开挖为例。首先，文章指出长期以来，由于露天矿沿帮排土场边坡特有的动态变化特性，传统的静态边坡稳定性评价方法难以应对持续开挖导致的岩土力学参数的不稳定性和大气降雨、冻融等因素的影响。这些因素使得边坡稳定性评估变得更加复杂。 为了克服这一挑战，研究者建立了一个边坡变形监测系统，通过实时监测边坡的位移数据，以BP神经网络模型为基础，分析了边坡位移与强度折减系数之间的关系。这种方法旨在实现边坡稳定性动态评价，即在开挖过程中实时评估边坡的稳定状况，而不仅仅是依赖于最终设计的稳定性分析。 传统的边坡管理方法往往基于静止状态下的参数，对于频繁变动的沿帮排土场边坡来说并不适用。因此，文章强调了对于这类边坡，动态稳定性管理的重要性。通过建立边坡变形监测系统，可以获取边坡随时间演变的连续数据，从而更准确地识别潜在风险，及时调整开采策略，确保安全。 在黑岱沟露天矿的具体应用中，作者利用监测数据进行了边坡稳定性评价方法的验证，展示了基于位移监测信息的边坡稳定性分析在实际工程中的可行性和有效性。这项研究不仅为露天矿沿帮排土场边坡的安全管理提供了科学依据，也为类似工程项目的边坡稳定性控制提供了新的思考角度。 总结来说，本文的核心贡献是提出了一种结合位移监测信息的动态边坡稳定性评价方法，它能够适应露天矿沿帮排土场边坡的特殊性，为保障采矿作业安全提供了强有力的支持。通过实例分析，证明了该方法在实际应用中的价值，推动了露天矿边坡管理的科技进步。