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申请/专利权人：中南大学

摘要：本申请适用于尾矿库安全监测技术领域，提供了一种尾矿库溃坝风险评估方法、装置、终端设备及介质，包括计算形变速率和累计形变；计算先验稳定区域的形变速率平均值和标准差，并将坝体形变速率在二倍标准差范围内的尾矿库判断为低风险；利用线性拟合模型对非低风险尾矿库进行拟合，并将通过假设检验的区域判断为中风险；利用Weibull时间函数对未通过假设检验的尾矿库进行尾砂固结变形分量拟合并去除该分量，通过正态性检验则为低风险，反之，对残余形变进行线性指数拟合检验，通过则为高溃坝风险；进行基于空间关联性的LOF异常点识别与聚类，得到尾矿库溃坝隐患分级评估图。本申请能提高尾矿库溃坝风险评估的准确性。

主权项：1.一种尾矿库溃坝风险评估方法，其特征在于，包括：采集研究区域内多个尾矿库在历史时段内的时序InSAR数据，并根据所述时序InSAR数据，计算每个所述尾矿库的形变速率和累计形变；计算所述研究区域内先验稳定区域的形变速率平均值和标准差，据此设定形变稳定区间，并将多个尾矿库中坝体变形在稳定区间内的区域判定为低溃坝风险，针对坝体形变处于非稳定区间的尾矿库区域，利用预先构建的线性拟合模型对坝体形变进行拟合，采用线性假设检验评估坝体形变线性拟合程度，并将通过线性假设检验的尾矿库区域溃坝风险判定为中风险；其中，所述线性假设检验包括相关检验和相关检验；所述线性拟合模型的表达式如下： 其中，表示LOS向形变序列，由时序InSAR技术解算得到，表示时间；表示未知参数，由最小二乘拟合估计得到；所述相关检验的表达式如下： 其中，表示相关检验统计量，表示第个原始序列，表示第个线性拟合模型序列，表示序列长度，表示原始序列均值；所述相关检验的表达式如下： 其中，表示统计量，表示参数个数；利用Weibull时间函数对未通过线性假设检验的尾矿库区域进行尾砂固结变形拟合并去除尾砂固结变形分量，对去除尾砂固结变形分量后的残余形变进行正态性检验，若某尾矿库区域通过正态性检验，则判定其为低溃坝风险；反之，则利用预先构建的线性指数函数模型对所述残余形变进行线性指数拟合检验，通过线性指数假设检验则判定该尾矿库区域为高溃坝风险，否则，则判定该尾矿库区域为中溃坝风险，其中，所述线性指数函数模型的表达式如下： 其中，表示残余形变序列，表示自动选取的最佳分段点，表示未知参数；分别对每个尾矿库进行基于空间关联性的LOF异常点识别与聚类，得到所述研究区域对应的尾矿库溃坝隐患分级评估图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 一种尾矿库溃坝风险评估方法、装置、终端设备及介质