[发明专利]一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法

摘要

本发明涉及一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法。该方法具体包括：1.对坝体的库水位和风险状态信息进行实时采集和预处理；2.建立库水位和坝体风险状态信息间可能存在的复杂多变性函数关系；3.利用基于相似性测度的加权融合方法对多个函数关系进行融合处理；4.对融合函数进行凸化处理，利用可能性均值和方差获得坝体的风险状态值区间，对坝体进行风险评估，并发布危险等级。本发明的提高尾矿坝风险评估精准性的方法，具有精准性高、工程应用前景广以及便于在系统模块上实现的优点。

主权项

1.一种提高尾矿坝基于库水位的风险评估精准性的方法，其特征在于包括以下步骤：利用尾矿坝的库水位监测子系统对库水位监测信息x′进行实时采集，并将库水位监测信息x′转化为高斯随机模糊变量转换方法为：在相同时间间隔Δt内连续记录库水位监测信息x′，进行k次，每次记录信息20～30次，每次记录的库水位监测信息x′记为一组，将每组库水位监测信息进行标准化得到库水位标准化信息x，计算每组库水位标准化信息x的均值M_k和方差σ_k，构建库水位高斯随机变量x_k～N(M_k,)，将均值M_k转化为三角模糊数三角模糊数可能性分布函数为且b_k＝c_k，a_k为最小的均值，d_k为最大的均值，b_k，c_k为数量最多的可能性均值，将库水位高斯随机变量x_k转化成高斯随机模糊变量πξ~‾k(xk)=supMk{πM~k(s)|xk~N(Mk,σk2)},]]>S为三角模糊数取值空间；利用专家系统对采集的库水位监测信息x′进行分析，获得坝体风险状态信息y_k，并将其转化为梯形随机模糊变量转换方法为：由专家系统根据坝体的安全评判标准利用层次分析法对与k组库水位监测信息x′同一时间段内的坝体状态进行评判，获得k组库水位监测信息对应的k组坝体风险状态信息y_k，将k组坝体风险状态信息y_k转化为梯形随机模糊变量即坝体风险状态信息为梯形随机模糊变量其中，a′_k、b′_k、c′_k、d′_k由专家系统确定；建立高斯随机模糊变量与梯形随机模糊变量(y_k)间的多变性函数，将k组高斯随机模糊变量和k组梯形随机模糊变量分别用可能性合成规则进行合成，得到库水位监测合成信息和坝体风险状态合成信息式中∨为取大运算符，然后确定库水位监测合成信息和坝体风险状态合成信息的落影：式中λ∈[0,1]和A_λ分别为库水位监测合成信息的置信水平和落影；α∈[0,1]和B_α分别为坝体风险状态合成信息的置信水平和落影，利用扩张原理建立库水位监测合成信息和坝体风险状态合成信息的联合落影：式中∪为并运算符，Y为坝体风险状态信息y_k的取值空间，为库水位监测合成信息落影A_λ的补，获得合成后的库水位监测合成信息和坝体风险状态合成信息间的联合函数关系库水位标准化信息x在取值空间X内不唯一时，即其取值是变化的，则用模糊集x₀∈X来表示库水位标准化信息x，将(x₀,y)进行标准化处理，获得库水位监测合成信息(x)与坝体风险状态合成信息(y)的多变性函数关系：π_ζ(x₀,y)＝(1-A(x₀))∨A(x₀)B(y)，式中A(x0)={πξ~‾(x0)|x0∈ξ~‾(λ,α)}={πξ~‾(x0)|x0∈Aλ},]]>B(y)={πη~‾(y)|y∈η~‾(λ,α)}={πη~‾(y)|y∈Bλ};]]>利用基于相似性测度的加权融合法对上述多变性函数π_ζ(x₀,y)中的函数进行融合处理，融合方法为：当λ、α取值不同时，得到的库水位监测合成信息(x)与坝体风险状态合成信息(y)间的可能性函数也不同，从多变性函数π_ζ(x₀,y)中选取n个可能性函数π₁,π₂,…,π_n，计算n个函数中两两函数间的相似性测度，S(πi,πj)=(1-|xπi-xπi|)×min(Pl(πi),Pl(πj))max(Pl(πi),Pl(πj))×min(A(πi),A(πj))+min(wπi,wπj)max(A(πi),A(πj))+max(wπi,wπj)]]>，式中，i,j＝1,2,…,n，且i≠j，分别为函数π_i和π_j的重心；P_l(π_i)、A(π_i)分别为函数π_i的周长和面积，P_l(π_j)、A(π_j)分别为函数π_j的周长和面积；分别为函数π_i和π_j的最大值，建立相似性测度S(π_i,π_j)的相似性矩阵D，根据相似性矩阵D计算各可能性函数的信任度β_i，将其作为第i个可能性函数π_i的权值，进行加权融合，得到融合函数πF(x0,y)=Σi=1nβiπi(x0,y);]]>对融合函数π_F(x₀,y)进行凸化处理，计算出凸化处理后函数的可能性均值M和可能性方差σ²，给出坝体的风险状态值区间[M-σ,M+σ]，根据划分尾矿坝的危险等级方法，得出坝体危险等级。