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基于CM-GCT的尾矿坝在线监测位移分级预警阈值研究 被引量：2
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作者 袁友翠 胡少华 +3 位作者 吴浩 昝军 杨文东 周琳 《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》 2022年第5期758-765,共8页
为准确监控尾矿坝运行过程中的异常状态,确定大坝整体变形在不同危险程度下位移的分级预警阈值,基于尾矿坝位移在线监测时间序列,通过云模型(CM)获得表征单测点水平和垂直位移定性概念的特征值,根据云综合算法将单测点的位移特征值进行... 为准确监控尾矿坝运行过程中的异常状态,确定大坝整体变形在不同危险程度下位移的分级预警阈值,基于尾矿坝位移在线监测时间序列,通过云模型(CM)获得表征单测点水平和垂直位移定性概念的特征值,根据云综合算法将单测点的位移特征值进行概念提升,获得表征尾矿坝整体水平和垂直位移定性概念的泛概念树(GCT),依据“3 En”原则计算位移的正常运行值,确定基于CM-GCT的尾矿坝位移分级预警阈值,利用某尾矿坝表面位移监测数据进行实例验证。研究结果表明:该尾矿坝在水平方向位移的分级预警阈值分别为:4.75 mm/d、7.3 mm/d、10.95 mm/d,在垂直于坝轴方向位移的分级预警阈值分别为:11.44mm/d、17.6 mm/d、26.4 mm/d;进一步与单测点位移的分级预警阈值和基于熵-云耦合模型确定的分级预警阈值进行对比,结果表明本文确定的综合分级预警阈值更精确,安全裕度更高。 展开更多
关键词 尾矿库 分级预警阈值 云模型 泛概念树 特征值
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