CN115035256A - 一种尾矿库事故隐患及风险演化方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种尾矿库事故隐患及风险演化方法及***，其方法包括：获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据和三维倾斜摄影数据，调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数据和高精度卫星遥感数据，基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取综合分析结果，根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结果进行可视化展示。通过综合地评估出目标尾矿库的宏观隐患和风险可以全面地对目标尾矿库进行安全评估，提高了评估准确性，将外界不可控因素考虑在内有效地进行预测预警，提高了实用性。
Description
技术领域
本发明涉及矿库管控技术领域，尤其涉及一种尾矿库事故隐患及风险演化 方法及***。
背景技术
尾矿库存在洪水漫顶、溃坝等多种事故风险，是非煤矿山安全生 产领域的重点监管对象，较多问题目前尚未得到解决，于是科学家们 研发出了线上监控***来多维度地监控尾矿库的基础数据、工作参数 从而判断其风险和隐患，但是上述方法存在以下问题：单纯地通过监 控尾矿库的基础数据、工作参数无法评估出由于外界不可控因素对尾 矿库的风险和隐患威胁从而无法对尾矿库进行全面地风险隐患预测 预警进而造成安全事故的发生，对尾矿库工作人员的生命安全造成了 极大的威胁。
发明内容
针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种尾矿库事故隐患及风险演 化方法及***用以解决背景技术中提到的单纯地通过监控尾矿库的基础数据、 工作参数无法评估出由于外界不可控因素对尾矿库的风险和隐患威胁从而无 法对尾矿库进行全面地风险隐患预测预警进而造成安全事故的发生，对尾矿库 工作人员的生命安全造成了极大的威胁的问题。
一种尾矿库事故隐患及风险演化方法，包括以下步骤：
获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据和三维倾斜摄 影数据；
调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数据和高精度卫 星遥感数据；
基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取综合分析结 果；
根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结 果进行可视化展示。
优选的，所述获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据 和三维倾斜摄影数据，包括：
获取目标尾矿库的设计参数、库区地质和水文参数、尾矿库现状、设备状 态数据、尾矿库地形和周边环境数据作为其基础数据；
获取目标尾矿库的干滩、库水位、坝体外部位移、坝体内部位移、浸润线、 降雨量作为其在线监测数据；
获取目标尾矿库的后台监测服务器上传的视频监控数据；
获取目标尾矿库的库水位单体倾斜摄影动态信息、干滩单体倾斜摄影动态 信息、溢水塔单体倾斜摄影动态信息、初期坝单体倾斜摄影动态信息、下游建 筑物单体倾斜摄影动态信息和周边工程单体倾斜摄影动态信息作为其三维倾 斜摄影数据。
优选的，所述调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数 据和高精度卫星遥感数据，包括：
接通目标尾矿库所在地理区域的云端数据库；
从所述云端数据库中的地质灾害类型库中调取目标尾矿库所在地理区域 的地质灾害易发风险类型数据、地质灾害监测预警数据和地质灾害预警反馈数 据作为其地质灾害数据；
从所述云端数据库中的气象数据库中调取目标尾矿库所在地理区域的气 象实况数据、气象预测预报数据、气象统计数据和气象预警数据作为其气象数 据；
从所述云端数据库中的卫星图像库中调取目标尾矿库所在地理区域的卫 星遥感图像并对其进行增强处理以获得其高精度卫星遥感数据。
优选的，所述基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取 综合分析结果，包括：
根据所述地质灾害数据和高精度卫星遥感数据以及三维倾斜摄影数据评 估出目标尾矿库的风险预警因子；
根据所述风险预警因子对应的风险指标对目标尾矿库进行宏观风险分析， 获取第一分析结果；
根据所述目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据以及气象 数据评估出目标尾矿库的运行隐患参数；
根据所述运行隐患参数对目标尾矿库进行宏观隐患分析，获取第二分析结 果，将所述第一分析结果和第二分析结果相结合以获得目标尾矿库的综合分析 结果。
优选的，所述根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模 拟，将模拟结果进行可视化展示，包括：
根据上述数据结合GIS平台构建目标尾矿库的GIS三维模型；
选择目标数值模拟方法，所述目标数值模拟方法包括：有限元法、离散元 法及有限元与离散元相结合的耦合方法；
根据目标数值模拟方法对应的算法在GIS三维模型和分析结果中提取参 数数值进行计算，获取计算结果；
将所述计算结果在GIS平台上进行可视化展示。
优选的，所述方法还包括：
利用预设语义识别或者相似度匹配算法计算出每个风险预警因子或者运 行隐患参数与目标尾矿库溃坝事故原因的相关性指数；
根据所述相关性指数确定目标尾矿库的的高风险因素；
基于所述高风险因素，制定目标尾矿库的防范措施建议表；
将所述防范措施建议表上传至目标尾矿库的云服务器。
优选的，将目标尾矿库的不同时期的高精度卫星遥感数据进行比较以确定 目标尾矿库是否存在风险，其步骤包括：
提取不同时期的高精度卫星遥感数据中的光谱信息和空间信息；
对所述光谱信息和空间信息进行特征提取，获取光谱特征和纹理特征；
基于所述光谱特征和纹理特征构建目标尾矿库的遥感解译模型；
通过所述遥感解译模型提取出不同时期的高精度卫星遥感数据中的空间 动态数据；
基于卷积神经网络扫描出不同时期的高精度卫星遥感数据中的空间轮廓；
根据空间信息将不同时期的高精度卫星遥感数据对应的卫星影像划分为 多个互不重叠的子空间；
将所述空间轮廓和空间动态数据填充到所述子空间中获得不同时期的高 精度卫星遥感数据对应的空间视图；
对比不同时期的高精度卫星遥感数据对应的空间视图以确定目标尾矿库 是否存在风险。
优选的，所述方法还包括：
确定每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的目标尾矿库的监测指标 数据；
获取每个监测指标数据的生产状态，将生产状态相似的目标监测指标数据 进行聚类，获取聚类结果；
根据所述聚类结果对风险预警因子或者运行隐患参数进行相关性分析，获 取两两风险预警因子或者两两运行隐患参数之间的相关度；
根据相关度构建风险预警因子或者运行隐患参数的阶梯图；
根据所述阶梯图和每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的目标尾矿 库的监测指标数据以及历史事故案例数据对原始神经模型进行训练，获得目标 尾矿库的风险预测模型。
优选的，所述方法还包括：
根据每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的危害指标设置风险预测 预警等级；
生成每一个预警级别的处理建议；
根据每一个预警级别的处理建议生成目标尾矿库的部门处理预案；
根据每一个预警级别的处理建议和目标尾矿库的部门处理预案以及所述 风险预测预警等级构建目标尾矿库的预警模型；
将所述预警模型和所述风险预测模型相关联。
一种尾矿库事故隐患及风险演化***，该***包括：
获取模块，用于获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数 据和三维倾斜摄影数据；
调取模块，用于调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象 数据和高精度卫星遥感数据；
分析模块，用于基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获 取综合分析结果；
模拟模块，用于根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故 模拟，将模拟结果进行可视化展示。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明 书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可 通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发 明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明所提供的一种尾矿库事故隐患及风险演化方法的工作流程图；
图2为本发明所提供的一种尾矿库事故隐患及风险演化方法的另一工作流 程图；
图3为本发明所提供的一种尾矿库事故隐患及风险演化方法的又一工作流 程图；
图4为本发明所提供的一种尾矿库事故隐患及风险演化***的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描 述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。 以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施 方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相 一致的装置和方法的例子。
尾矿库存在洪水漫顶、溃坝等多种事故风险，是非煤矿山安全生 产领域的重点监管对象，较多问题目前尚未得到解决，于是科学家们 研发出了线上监控***来多维度地监控尾矿库的基础数据、工作参数 从而判断其风险和隐患，但是上述方法存在以下问题：单纯地通过监 控尾矿库的基础数据、工作参数无法评估出由于外界不可控因素对尾
一种尾矿库事故隐患及风险演化方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101、获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据和 三维倾斜摄影数据；
步骤S102、调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数据 和高精度卫星遥感数据；
步骤S103、基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取综 合分析结果；
步骤S104、根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模 拟，将模拟结果进行可视化展示。
上述技术方案的工作原理为：获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、 视频监控数据和三维倾斜摄影数据，调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质 灾害数据、气象数据和高精度卫星遥感数据，基于上述数据对目标尾矿库进行 宏观隐患和风险分析，获取综合分析结果，根据所述分析结果和上述数据对目 标尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结果进行可视化展示。
上述技术方案的有益效果为：通过利用目标尾矿库所在地理区域的地质灾 害数据、气象数据和高精度卫星遥感数据结合尾矿库的基础数据、工作参数来 综合地评估出目标尾矿库的宏观隐患和风险可以全面地对目标尾矿库进行安 全评估，提高了评估准确性，将外界不可控因素考虑在内有效地进行预测预警， 提高了实用性，解决了现有技术中单纯地通过监控尾矿库的基础数据、工作参 数无法评估出由于外界不可控因素对尾矿库的风险和隐患威胁从而无法对尾 矿库进行全面地风险隐患预测预警进而造成安全事故的发生，对尾矿库工作人 员的生命安全造成了极大的威胁的问题。
在一个实施例中，所述获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频 监控数据和三维倾斜摄影数据，包括：
获取目标尾矿库的设计参数、库区地质和水文参数、尾矿库现状、设备状 态数据、尾矿库地形和周边环境数据作为其基础数据；
获取目标尾矿库的干滩、库水位、坝体外部位移、坝体内部位移、浸润线、 降雨量作为其在线监测数据；
获取目标尾矿库的后台监测服务器上传的视频监控数据；
获取目标尾矿库的库水位单体倾斜摄影动态信息、干滩单体倾斜摄影动态 信息、溢水塔单体倾斜摄影动态信息、初期坝单体倾斜摄影动态信息、下游建 筑物单体倾斜摄影动态信息和周边工程单体倾斜摄影动态信息作为其三维倾 斜摄影数据。
上述技术方案的有益效果为：多维度地获取每类数据，为后续进行风险和 隐患评估奠定了参考条件，同时也可以更加直观地对目标尾矿库进行风险隐患 评估，进一步地提高了实用性。
在一个实施例中，所述调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、 气象数据和高精度卫星遥感数据，包括：
接通目标尾矿库所在地理区域的云端数据库；
从所述云端数据库中的地质灾害类型库中调取目标尾矿库所在地理区域 的地质灾害易发风险类型数据、地质灾害监测预警数据和地质灾害预警反馈数 据作为其地质灾害数据；
从所述云端数据库中的气象数据库中调取目标尾矿库所在地理区域的气 象实况数据、气象预测预报数据、气象统计数据和气象预警数据作为其气象数 据；
从所述云端数据库中的卫星图像库中调取目标尾矿库所在地理区域的卫 星遥感图像并对其进行增强处理以获得其高精度卫星遥感数据。
上述技术方案的有益效果为：通过调取云端数据库中不同库容内的实时数 据既可以保证调取数据的准确性又可以快速地实现数据调取工作，提高了工作 效率的同时也进一步地提高了实用性。
在本实施例中，上述对卫星遥感图像进行增强处理的步骤包括：
对所述卫星遥感图像进行轮廓检测，获取检测结果；
根据所述检测确定卫星遥感图像的轮廓清晰度；
标记出所述卫星遥感图像中的多个标志性区域，在所述卫星遥感图像中提 取出每个标志性区域对应的特征因子；
解析每个标志性区域对应的特征因子的完整性；
根据每个标志性区域对应的特征因子的完整性和卫星遥感图像的轮廓清 晰度计算出卫星遥感图像的可见度：
其中，F表示为卫星遥感图像的可见度，Q表示为卫星遥感图像的轮廓清 晰度，N表示为标志性区域的数量，i表示为第i个标志性区域，Pi表示为第i 个标志性区域对应的特征因子的完整性，Ai表示为第i个标志性区域对应的特 征因子的分布密度，α表示为卫星遥感图像的像素灰度系数，β表示为卫星遥感 图像的像素优化因子，V表示为卫星遥感图像的阴影质量比，θ表示为卫星遥感 图像的分辨率对可见度计算结果的影响因子；
确认所述可见度是否大于等于预设阈值，若是，确认无需对卫星遥感图像 进行增强处理，否则，确认需要对所述卫星遥感图像进行增强处理；
对所述卫星遥感图像的像素灰度进行等级划分，获取划分结果；
确认所述划分结果中每个灰度级别在所述卫星遥感图像的像素中出现的 概率；
根据每个灰度级别在所述卫星遥感图像的像素中出现的概率计算出卫星 遥感图像的图像熵：
其中，E表示为卫星遥感图像的图像熵，M表示为卫星遥感图像的像素灰 度划分等级数量，j表示为第j级像素灰度，qj表示为第j级像素灰度在所述卫 星遥感图像的像素中出现的概率，log表示为对数，e表示为自然常数，取值为 2.72，δ表示为卫星遥感图像的像素分割权重参数；
确认所述图像熵是否大于等于预设熵值，若是，采取局部增强的方式对所 述卫星遥感图像进行增强处理，否则，采取全局增强的方式对所述卫星遥感图 像进行增强处理。
上述技术方案的有益效果为：通过计算卫星遥感图像可见度可以直观地确 定其是否可以用于后续的评估处理，进而可以合理地判断卫星遥感图像的有用 与否，提高了工作效率，同时也为是否对卫星遥感图像进行增强处理提供了判 断条件，进一步地，通过计算出卫星遥感图像的图像熵可以全方位地确定卫星 遥感图像的图像纹理参数熵值是否符合要求进而选择增强处理方式，提高了工 作效率的同时也提高了实用性。
在一个实施例中，如图2所示，所述基于上述数据对目标尾矿库进行宏观 隐患和风险分析，获取综合分析结果，包括：
步骤S201、根据所述地质灾害数据和高精度卫星遥感数据以及三维倾斜摄 影数据评估出目标尾矿库的风险预警因子；
步骤S202、根据所述风险预警因子对应的风险指标对目标尾矿库进行宏观 风险分析，获取第一分析结果；
步骤S203、根据所述目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数 据以及气象数据评估出目标尾矿库的运行隐患参数；
步骤S204、根据所述运行隐患参数对目标尾矿库进行宏观隐患分析，获取 第二分析结果，将所述第一分析结果和第二分析结果相结合以获得目标尾矿库 的综合分析结果。
上述技术方案的有益效果为：可分别从不同数据中分析出目标尾矿库的宏 观风险和宏观隐患，从而使得评估结果更加全面和客观以及准确性，进一步地 提高了工作效率。
在一个实施例中，如图3所示，所述根据所述分析结果和上述数据对目标 尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结果进行可视化展示，包括：
步骤S301、根据上述数据结合GIS平台构建目标尾矿库的GIS三维模型；
步骤S302、选择目标数值模拟方法，所述目标数值模拟方法包括：有限元 法、离散元法及有限元与离散元相结合的耦合方法；
步骤S303、根据目标数值模拟方法对应的算法在GIS三维模型和分析结 果中提取参数数值进行计算，获取计算结果；
步骤S304、将所述计算结果在GIS平台上进行可视化展示。
上述技术方案的有益效果为：通过以GIS三维模型来进行模拟可以使得模 拟结果更加直观和实际，使得工作人员可以直观清晰地了解目标尾矿库的风险 和隐患，为其后续决策奠定了基础和参考。
在一个实施例中，所述方法还包括：
利用预设语义识别或者相似度匹配算法计算出每个风险预警因子或者运 行隐患参数与目标尾矿库溃坝事故原因的相关性指数；
根据所述相关性指数确定目标尾矿库的的高风险因素；
基于所述高风险因素，制定目标尾矿库的防范措施建议表；
将所述防范措施建议表上传至目标尾矿库的云服务器。
上述技术方案的有益效果为：通过确定目标尾矿库的高风险因素可以获得 对目标尾矿库具有最大安全威胁的要素从而针对其生成合理的防范措施建议 表，可以最直观的使工作人员了解目标尾矿库面对的最大安全威胁，进一步地 提高了实用性以及工作人员的体验感。
在一个实施例中，将目标尾矿库的不同时期的高精度卫星遥感数据进行比 较以确定目标尾矿库是否存在风险，其步骤包括：
提取不同时期的高精度卫星遥感数据中的光谱信息和空间信息；
对所述光谱信息和空间信息进行特征提取，获取光谱特征和纹理特征；
基于所述光谱特征和纹理特征构建目标尾矿库的遥感解译模型；
通过所述遥感解译模型提取出不同时期的高精度卫星遥感数据中的空间 动态数据；
基于卷积神经网络扫描出不同时期的高精度卫星遥感数据中的空间轮廓；
根据空间信息将不同时期的高精度卫星遥感数据对应的卫星影像划分为 多个互不重叠的子空间；
将所述空间轮廓和空间动态数据填充到所述子空间中获得不同时期的高 精度卫星遥感数据对应的空间视图；
对比不同时期的高精度卫星遥感数据对应的空间视图以确定目标尾矿库 是否存在风险。
上述技术方案的有益效果为：可通过卫星影像对比的方式来初步地评估出 目标尾矿库是否存在风险，为后续进行预测预警提供了良好的参考条件，进一 步地，通过获取不同时期的高精度卫星遥感数据对应的空间视图可以快速直观 地针对空间视图参数比较即可确定目标尾矿库是否存在风险，提高了评估效率 和评估准确性。
在一个实施例中，所述方法还包括：
确定每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的目标尾矿库的监测指标 数据；
获取每个监测指标数据的生产状态，将生产状态相似的目标监测指标数据 进行聚类，获取聚类结果；
根据所述聚类结果对风险预警因子或者运行隐患参数进行相关性分析，获 取两两风险预警因子或者两两运行隐患参数之间的相关度；
根据相关度构建风险预警因子或者运行隐患参数的阶梯图；
根据所述阶梯图和每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的目标尾矿 库的监测指标数据以及历史事故案例数据对原始神经模型进行训练，获得目标 尾矿库的风险预测模型。
上述技术方案的有益效果为：通过构建目标尾矿库的风险预测模型可以快 速地根据目标尾矿库的参数来进行风险评估，进一步地提高了风险评估准确率 以及工作效率。
在一个实施例中，所述方法还包括：
根据每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的危害指标设置风险预测 预警等级；
生成每一个预警级别的处理建议；
根据每一个预警级别的处理建议生成目标尾矿库的部门处理预案；
根据每一个预警级别的处理建议和目标尾矿库的部门处理预案以及所述 风险预测预警等级构建目标尾矿库的预警模型；
将所述预警模型和所述风险预测模型相关联。
上述技术方案的有益效果为：通过设置风险预警等级并生成每一个预警级 别的处理建议和部门处理预案可以使得工作人员根据处理建议和部门处理预 案快速地进行人员疏散或者其他应急工作，进一步地提高了安全性和工作人员 的体验感。
本实施例还公开了一种尾矿库事故隐患及风险演化***，如图4所示，该 ***包括：
获取模块401，用于获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监 控数据和三维倾斜摄影数据；
调取模块402，用于调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、 气象数据和高精度卫星遥感数据；
分析模块403，用于基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析， 获取综合分析结果；
模拟模块404，用于根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝 事故模拟，将模拟结果进行可视化展示。
上述技术方案的工作原理及有益效果在方法权利要求中已经说明，此处不 再赘述。
本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本 公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变 化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未 公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示 例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结 构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的 权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据和三维倾斜摄影数据；
调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数据和高精度卫星遥感数据；
基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取综合分析结果；
根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结果进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据和三维倾斜摄影数据，包括：
获取目标尾矿库的设计参数、库区地质和水文参数、尾矿库现状、设备状态数据、尾矿库地形和周边环境数据作为其基础数据；
获取目标尾矿库的干滩、库水位、坝体外部位移、坝体内部位移、浸润线、降雨量作为其在线监测数据；
获取目标尾矿库的后台监测服务器上传的视频监控数据；
获取目标尾矿库的库水位单体倾斜摄影动态信息、干滩单体倾斜摄影动态信息、溢水塔单体倾斜摄影动态信息、初期坝单体倾斜摄影动态信息、下游建筑物单体倾斜摄影动态信息和周边工程单体倾斜摄影动态信息作为其三维倾斜摄影数据。
3.根据权利要求1所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数据和高精度卫星遥感数据，包括：
接通目标尾矿库所在地理区域的云端数据库；
从所述云端数据库中的地质灾害类型库中调取目标尾矿库所在地理区域的地质灾害易发风险类型数据、地质灾害监测预警数据和地质灾害预警反馈数据作为其地质灾害数据；
从所述云端数据库中的气象数据库中调取目标尾矿库所在地理区域的气象实况数据、气象预测预报数据、气象统计数据和气象预警数据作为其气象数据；
从所述云端数据库中的卫星图像库中调取目标尾矿库所在地理区域的卫星遥感图像并对其进行增强处理以获得其高精度卫星遥感数据。
4.根据权利要求1所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取综合分析结果，包括：
根据所述地质灾害数据和高精度卫星遥感数据以及三维倾斜摄影数据评估出目标尾矿库的风险预警因子；
根据所述风险预警因子对应的风险指标对目标尾矿库进行宏观风险分析，获取第一分析结果；
根据所述目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据以及气象数据评估出目标尾矿库的运行隐患参数；
根据所述运行隐患参数对目标尾矿库进行宏观隐患分析，获取第二分析结果，将所述第一分析结果和第二分析结果相结合以获得目标尾矿库的综合分析结果。
5.根据权利要求1所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结果进行可视化展示，包括：
根据上述数据结合GIS平台构建目标尾矿库的GIS三维模型；
选择目标数值模拟方法，所述目标数值模拟方法包括：有限元法、离散元法及有限元与离散元相结合的耦合方法；
根据目标数值模拟方法对应的算法在GIS三维模型和分析结果中提取参数数值进行计算，获取计算结果；
将所述计算结果在GIS平台上进行可视化展示。
6.根据权利要求4-5任一所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用预设语义识别或者相似度匹配算法计算出每个风险预警因子或者运行隐患参数与目标尾矿库溃坝事故原因的相关性指数；
根据所述相关性指数确定目标尾矿库的的高风险因素；
基于所述高风险因素，制定目标尾矿库的防范措施建议表；
将所述防范措施建议表上传至目标尾矿库的云服务器。
7.根据权利要求1所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，将目标尾矿库的不同时期的高精度卫星遥感数据进行比较以确定目标尾矿库是否存在风险，其步骤包括：
提取不同时期的高精度卫星遥感数据中的光谱信息和空间信息；
对所述光谱信息和空间信息进行特征提取，获取光谱特征和纹理特征；
基于所述光谱特征和纹理特征构建目标尾矿库的遥感解译模型；
通过所述遥感解译模型提取出不同时期的高精度卫星遥感数据中的空间动态数据；
基于卷积神经网络扫描出不同时期的高精度卫星遥感数据中的空间轮廓；
根据空间信息将不同时期的高精度卫星遥感数据对应的卫星影像划分为多个互不重叠的子空间；
将所述空间轮廓和空间动态数据填充到所述子空间中获得不同时期的高精度卫星遥感数据对应的空间视图；
对比不同时期的高精度卫星遥感数据对应的空间视图以确定目标尾矿库是否存在风险。
8.根据权利要求4所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的目标尾矿库的监测指标数据；
获取每个监测指标数据的生产状态，将生产状态相似的目标监测指标数据进行聚类，获取聚类结果；
根据所述聚类结果对风险预警因子或者运行隐患参数进行相关性分析，获取两两风险预警因子或者两两运行隐患参数之间的相关度；
根据相关度构建风险预警因子或者运行隐患参数的阶梯图；
根据所述阶梯图和每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的目标尾矿库的监测指标数据以及历史事故案例数据对原始神经模型进行训练，获得目标尾矿库的风险预测模型。
9.根据权利要8所述尾矿库事故隐患及风险演化方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据每个风险预警因子或者运行隐患参数对应的危害指标设置风险预测预警等级；
生成每一个预警级别的处理建议；
根据每一个预警级别的处理建议生成目标尾矿库的部门处理预案；
根据每一个预警级别的处理建议和目标尾矿库的部门处理预案以及所述风险预测预警等级构建目标尾矿库的预警模型；
将所述预警模型和所述风险预测模型相关联。
10.一种尾矿库事故隐患及风险演化***，其特征在于，该***包括：
获取模块，用于获取目标尾矿库的基础数据、在线监测数据、视频监控数据和三维倾斜摄影数据；
调取模块，用于调取所述目标尾矿库所在地理区域的地质灾害数据、气象数据和高精度卫星遥感数据；
分析模块，用于基于上述数据对目标尾矿库进行宏观隐患和风险分析，获取综合分析结果；
模拟模块，用于根据所述分析结果和上述数据对目标尾矿库进行溃坝事故模拟，将模拟结果进行可视化展示。
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|---|---|
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117152361A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-12-01 | 天津市滨海新区气象局(天津市滨海新区气象预警中心) | 一种基于注意力机制的遥感影像能见度估计方法 |
| CN117892624A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 应急管理部大数据中心 | 基于动态模拟的尾矿库溃坝影响区域的评估方法及*** |
| CN117893015A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 应急管理部大数据中心 | 用于尾矿库溃坝事故的风险人群分析方法及*** |
| CN117953665A (zh) * | 2024-03-27 | 2024-04-30 | 中铁水利水电规划设计集团有限公司 | 一种地质灾害监测预警***及其预警方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0702819A1 (en) * | 1994-03-08 | 1996-03-27 | The University Of Connecticut | Digital pixel-accurate intensity processing method for image information enhancement |
| US20170083747A1 (en) * | 2015-09-21 | 2017-03-23 | The Climate Corporation | Ponding water detection on satellite imagery |
| CN106990128A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-07-28 | 北京矿冶研究总院 | 区域尾矿库环境风险评估中斑块影像和污染特征耦合方法 |
| CN109636151A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-16 | 四川安信科创科技有限公司 | 基于无人机的尾矿库时空数字化档案建设与风险评价方法 |
| CN109682425A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-04-26 | 四川省安全科学技术研究院 | 一种尾矿库风险空天地一体化测控方法 |
| CN110580474A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-17 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于多源数据的农田重金属高风险区遥感快速识别方法 |
| CN113705127A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-26 | 北京国信安科技术有限公司 | 尾矿库溃坝风险预估及应急响应方法、装置及电子设备 |
| CN114118677A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-03-01 | 中通服和信科技有限公司 | 基于物联网的尾矿库风险监测预警*** |
| CN114413853A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-04-29 | 成都鼎安华智慧物联网股份有限公司 | 基于传感器和三维模型的尾矿库监测方法及装置 |
-
2022
- 2022-05-06 CN CN202210487890.8A patent/CN115035256B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0702819A1 (en) * | 1994-03-08 | 1996-03-27 | The University Of Connecticut | Digital pixel-accurate intensity processing method for image information enhancement |
| US20170083747A1 (en) * | 2015-09-21 | 2017-03-23 | The Climate Corporation | Ponding water detection on satellite imagery |
| CN106990128A (zh) * | 2017-04-05 | 2017-07-28 | 北京矿冶研究总院 | 区域尾矿库环境风险评估中斑块影像和污染特征耦合方法 |
| CN109636151A (zh) * | 2018-11-30 | 2019-04-16 | 四川安信科创科技有限公司 | 基于无人机的尾矿库时空数字化档案建设与风险评价方法 |
| CN109682425A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-04-26 | 四川省安全科学技术研究院 | 一种尾矿库风险空天地一体化测控方法 |
| CN110580474A (zh) * | 2019-09-30 | 2019-12-17 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于多源数据的农田重金属高风险区遥感快速识别方法 |
| CN113705127A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-26 | 北京国信安科技术有限公司 | 尾矿库溃坝风险预估及应急响应方法、装置及电子设备 |
| CN114118677A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-03-01 | 中通服和信科技有限公司 | 基于物联网的尾矿库风险监测预警*** |
| CN114413853A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-04-29 | 成都鼎安华智慧物联网股份有限公司 | 基于传感器和三维模型的尾矿库监测方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| DEQIANG CHENG .ETC: ""Watch Out for the Tailings Pond, a Sharp Edge Hanging over Our Heads: Lessons Learned and Perceptions from the Brumadinho Tailings Dam Failure Disaster"", 《REMOTE SENSING》 * |
| 吴兴 等: ""SPARK卫星高光谱数据辐射质量评价"", 《遥感技术与应用》 * |
| 杨春和 等: ""大型高尾矿坝灾变机制与防控方法"", 《岩土力学》 * |
| 王丽涛 等: ""基于纹理特征的高分辨率遥感影像灾害监测应用"", 《灾害学》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117152361A (zh) * | 2023-10-26 | 2023-12-01 | 天津市滨海新区气象局(天津市滨海新区气象预警中心) | 一种基于注意力机制的遥感影像能见度估计方法 |
| CN117152361B (zh) * | 2023-10-26 | 2024-01-30 | 天津市滨海新区气象局(天津市滨海新区气象预警中心) | 一种基于注意力机制的遥感影像能见度估计方法 |
| CN117892624A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 应急管理部大数据中心 | 基于动态模拟的尾矿库溃坝影响区域的评估方法及*** |
| CN117893015A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-16 | 应急管理部大数据中心 | 用于尾矿库溃坝事故的风险人群分析方法及*** |
| CN117953665A (zh) * | 2024-03-27 | 2024-04-30 | 中铁水利水电规划设计集团有限公司 | 一种地质灾害监测预警***及其预警方法 |
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| Publication number | Publication date |
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