一种基于静态贝叶斯的降雨诱发尾矿坝失稳评估模型

降雨事件是导致尾矿坝失稳的主要因素之一,评估降雨事件发生时尾矿坝的稳定性对矿山安全运行至关重要。由于降雨在坝体中的渗透机制多变,降雨事件和坝体失稳之间的联系是不确定的,为了减少这种不确定性,运用贝叶斯分析方法预测不同降雨量下的尾矿坝稳定性。基于尾矿坝堆坝模型试验获取了不同降雨量和空间维度下的坝体物理参数及试验数据,建立了基于贝叶斯的尾矿坝稳定性评估模型。使用信息增益获取各参数预警值并以此为指标计算物理参数的先验概率,结合Leaky Noisy-orgat扩展模型计算条件概率,借助GeNIe软件建立贝叶斯模型,通过贝叶斯分析得到尾矿坝在不同降雨条件下各个空间位置的失稳概率。该模型将试验参数与尾矿坝失稳机理不确定性相联系,进一步提高了客观评价的准确性。研究结果表明:(1)降雨量越大,尾矿的各参数变动越大,相互作用越明显,坝体失事概率越高。(2)由于尾矿的空间非均质特性,高处的尾矿失稳概率更大,而降雨将进一步加剧失稳风险。研究成果对于尾矿坝稳定性分析有一定的借鉴意义。