（一）成果简介

尾矿库、排土场是矿山重大危险源。截至2021年我国尾矿库、排土场近万座，以尾砂、废石为代表的大型松散堆积体约222.6亿吨，该类大型松散堆积体属典型非连续介质，具有高势能特征，在外界扰动下易诱发溃坝、泥石流等重大灾害。由于介质种类繁多、属性复杂，目前针对该类大型松散堆积体致灾机理尚未形成统一的认识，缺乏有效的监测预警与控制理论技术。针对该关键科技难题，采用现代数学、力学及信息化技术，历经10年产学研联合科技攻关，建立了大型松散堆积体灾变理论体系，研发了具有自主知识产权的成套技术，在大型松散堆积体协同预警与防控技术方面取得了重要突破，并成功进行了推广应用。项目完成单位包括：江西理工大学、中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司、江西铜业股份有限公司德兴铜矿、江西铜业股份有限公司永平铜矿、中国有色金属工业昆明勘察设计研究院有限公司及青岛理工大学。

技术优势：

1. 在松散堆积体多场耦合精准动态预测模型方面：本项目研究成果致力于推动数据学习预测技术在矿山松散堆积体灾变预警中的应用，率先提出的“解析模型＋机器学习”分析松散堆积体灾变预测方法，发展了基于少量监测数据为学习样本的预测模型，使尾矿库、排土场的孔隙水压力、浸润线、变形等实测参数预测精度提高了15％－30％；

2. 松散堆积体四维监测技术及体系：研发了针对松散堆积体视觉图像识别与去噪技术，实现了大区域、高精度松散堆积体三维立体重构，有效融合了RTK远程监测技术、弹性波监测技术、机器视觉识别监测技术、激光光斑自动化监测技术，形成了由远及近、由表及里的“四维”监测体系与分析技术；

3. 松散堆积体多源预警体系：采用模块化设计，开发了集监测、预测、预警、模拟、风险评估、逃生及救援路径规划等一体化多源预警系统，该系统创新性地研发了基于减面算法的三维模型优化加载方式，使加载帧率提升10％－15％，相同视点高度瓦片加载数量增加50％－60％，加载速度提高5％－10％，具有强大的数据综合分析和可视化功能，可为决策者提供全面的决策支持；

4. 松散堆积体“预警－防控”联动的灾害协同防控技术：提出了针对不同类型的松散堆积体采用不同的防控技术，开发了松散堆积体排渗复合结构工艺，创新了多级拦挡、分台阶压坡和多形式阻隔松散堆积体灾害协同控制技术，研发了基于持续监测与数值仿真的防控效果评价方法，实现了大型松散堆积体灾害精准化防控，防治成本降低5％~25％。

技术创新点:

创新点一：研究堆积体细－宏观结构变形，突破堆积体多因素致灾机理难题；

创新点二：自研堆积体立体化监测技术体系与灾害预测技术，提出多场耦合预警阈值准则，开发多模组一体化预警系统，解决堆积体灾害监测预警技术难题；

创新点三：独创堆积体灾害综合防控体系，研发“预警－防控”协同技术，解决堆积体灾害有效防控难题。

技术成熟度：通过小试

知识产权情况：PT.CP.ZA00002614、PT.CP.ZA00002538、LU500669、PT.CP.ZA00001495、ZL201310025355.1、ZL201310022880.8。

（二）应用情况

本项目技术集成及产业化成果成功应用于10家矿山企业，包括江西铜业股份有限公司德兴铜矿、江西铜业股份有限公司永平铜矿、广东广业云硫矿业有限公司、临沂会宝岭铁矿有限公司、西安硕隆电子工程技术有限公司、陕西汇远能源科技有限公司、建水县乐山矿业有限公司、西双版纳宏泰矿业发展有限公司、云南木盛和岩土工程有限公司及玉溪锦天勘察测绘工程有限公司，保障了矿山大型松散堆积体的安全运营，为矿山企业创造了显著的经济和社会效益，累计产生经济效益59865万元。

（三）市场化前景

本项目研发的多源信息智能协同预警控制技术，提高了矿山大型松散堆积体灾害监测预警的精准度与防控水平，极大降低了矿山大型松散堆积体失稳风险，取得了显著的社会、生态环境效益。首先，有效地提升了人工智能和大数据等信息技术在传统矿山、岩土领域的应用，促进了学科交叉的科研水平；其次，本项目环境保护效果明显，通过多源“四维”监测技术、“解析模型＋机器学习”预测方法、多源预警技术及多源预警系统的应用，结合新型灾害防控措施，保证了矿山大型松散堆积体的长期稳定，避免了尾矿库溃坝、排土场滑坡及泥石流等灾害的发生，从而减少了征地，保障了地表生态环境。