陇南麻地沟弃渣型泥石流沟稳定性及启动临界值分析

刘兵昌，杨 涛，高幼龙，王高峰，田运涛

（1.甘肃省地质调查院，甘肃兰州 730030；2.中国地质调查局水文地质环境地质调查中心，河北保定 071051）

陇南西汉水上游矿产资源开发利用过程中矿渣堆不合理堆放，造成矿渣堆沿矿区沟谷密集堆积，稳定性差且缺乏支护拦挡措施。西汉水上游气象灾害频发，短时间强降雨、弃渣堆堆载扰动以及开挖坑道爆破等诱发因素影响下，容易失稳破坏现场弃渣碎屑流，对矿山日常生产及周边居民造成威胁[1]。类似案例如2010年7月23日小秦岭金矿区“7.23”蒿岔峪泥石流，致8死4 伤；2013 年7 月9～10 日，灵宝市大湖峪石流死亡4人，文峪泥石流导致近亿元的经济损失。

近年来对矿渣性泥石流的物源特性、启动方式、特征及补给模式[2-3]等取得了很好的认识，而对于沟道内弃渣堆中值颗粒粒径临界启动降雨量的研究较少。通过对麻地沟内弃渣堆中值颗粒粒径临界启动降雨量进行反演，为今后类似沟内矿山采矿矿渣治理提供参考和经验。

1 麻地沟废渣堆数量及稳定性

麻地沟泥石流位于燕河上游左岸，流域形态呈“舌状”，流域面积约1.76km2，主沟长2.694km，平均宽度0.38km，沟内为季节性流水，雨季主沟流量约1.83L/s。

采用遥感数据解译和野外调查测绘手段核查沟内废石堆渣数量达20 处，处于稳定性差状态15 处，占到总数的75%，渣量达1.6243×107m3。

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W——松散固体物质储量，104m3；

沟内典型弃渣粒径均值d50=26～42mm，不均匀系数(Cu)分别为68、60、180、65.71，曲率系数(Cc)0.94、0.74、7.47、20.99，从工程观点看，Cu≥5、Cc=1～3的土体为级配良好的土体，而麻地沟典型弃渣则属砾石土。

2 麻地沟泥石流最大危险范围预测及危险性评价

2.1 麻地沟泥石流最大危险范围预测模型

泥石流堆积扇平面形态包括堆积面积、最大堆积长度、最大堆积宽度、堆积幅角和堆积类型。流域背景因子包括流域面积、主沟长度、流域最大相对高差及松散固体物质储量。利用数学统计方法的相关理论，求得泥石流堆积扇形态要素的计算公式如下：

R——堆积幅角，(°)；

L——最大堆积长度，km；

B——最大堆积宽度，km；

式中：S——泥石流最大危险范围，km2；

玉米淀粉经过挤压膨化后，糊化度明显升高，糊化度能达到90%以上[5]。脱胚玉米经过挤压后，在室温下冷却，这为RS3的形成提供了条件。利用挤压膨化脱胚玉米制取葡萄糖浆时，RS3的产生反而影响挤出物制得的糖化液的DE值。RS3主要存在于过滤的滤饼中，因而需要探索适当的挤压参数，使脱胚玉米挤出物产生RS3的量最少，从而较小地影响脱胚玉米挤出物制备糖化液的DE值。

A——流域面积，km2；

泥石流物源的颗粒级配搭配比例反映渣体的渗透、压实等情况[4]。由麻地沟典型物源粒径累计质量分数表（表1）知，弃渣颗粒变化相对集中，其中：小于0.075mm 的粉粒物质仅占总质量的0.79%～1.42%，小于中砂(＜0.5mm)的颗粒占7.47%～12.72%，而小于2mm 的颗粒占13.08%～21.98%，砾石级颗粒(2～200mm)占总质量的77.41%～78.67%。碎石比例占绝对优势，细颗粒相对缺乏，小于0.005mm的粘粒物质几乎没有，属于无粘性的粗粒物质。根据费祥俊等提出的泥石流分类标准[5]，将d≥2mm 的物质颗粒质量所占比例大于80%，且泥石流物质以砾石、卵石和漂砾为主的泥石流沟道划分为水石流，麻地沟弃渣导致的泥石流属水石流。

D——主沟长度，km；

作为县级城市，扬中市智慧城市建设不能盲目跟风，必须从自身实际特点出发，以实际发展需求为导向，进行智慧城市某一领域的重点建设，打造出“智慧扬中”的特色。作为全国闻名的“工程电气岛”和“新能源产业岛”，扬中电力电气产业基地是江苏省首批特色产业基地。近年来扬中正努力实现由电力电气产业基地向智能电气产业基地的跨越，智慧电气小镇建设也取得了重大进展，接下来扬中应着力打造高水平的智慧电气特色小镇，以智慧产业推进扬中智慧城市建设进程。

通过扩展卡尔曼滤波的方法,在滤除噪声及跟踪信号频率的情况下,我们对卡尔曼滤波输出端的信号通过软件锁相环的算法进行信号的相位锁定,通过仿真分析,经过卡尔曼滤波的改善,锁相环可以输出稳定的参考信号。

第三，由于任务型语课堂要求学生有足够的时间进行探索和汇报并由教师做出反馈，学生的数量将导致课堂计划不能顺利进行。

麻地沟泥石流沟具体参数见表2。

表2 麻地沟泥石流沟参数表

传统的深度卷积神经网络同样存在一些弊端,最常见的问题就是梯度消失、参数数量和体积较大、需要大量训练数据等。针对小数据集上的识别问题,由于领域不同,问题的解决方式同样不一,本文针对电子票据关键区域的识别问题,在数据较少的情况下,提出了一种特殊的网络结构方式,使得网络在有效学习数据的情况下不至于过拟合。实验证明了本文网络结构的有效性。

H——流域最大相对高差，km。

2.2 预测指标选取及指标状态划分

根据沟内弃渣堆灾害的分布特征、形态特征、地质背景及其诱发因素[6]，选择以下指标对其进行危险性空间预测[7-8]：

（1）矿渣堆高度。矿渣堆的高度越高，稳定性相对越差，失稳的可能性越大。沟内矿渣堆高度在9～105m范围内（图1）。

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（2）矿渣堆坡角。强降雨条件下矿渣堆的坡角越大，越容易使矿渣堆表面或一定深度范围内的矿渣石形成碎屑流，甚至导致渣堆的整体失稳。沟内矿渣堆坡角介于15°～44°之间。

（3）堆渣方量。矿渣堆方量影响矿渣堆的整体稳定性及破坏范围，矿渣堆的方量越大，稳定性相对较差，破坏范围也越大。沟内矿渣堆方量在（0.87～1290.33）×104m3范围内（图2）。

推算麻地沟弃渣型泥石流沟泥石流最大危险范围为0.37km2。

儿童诗语言优美、凝练，富有节奏性、音乐性，而诵读无疑是感受诗歌语言、意境、情感的最佳途径。如《田家四季歌》中，引导学生通过想象画面、关键词体会、拓展说话等方式，反复诵读诗歌，想象诗中画面，读出诗歌的意境。

（4）评价未考虑因素：①堆载与振动，目前麻地沟正在进行恢复治理，基本无堆载与振动影响；②山体坡角，本次矿渣堆的山体坡角与矿渣堆积坡角基本一致；③降雨汇流累积量，麻地沟流域范围较小，在一次降雨过程中沟内的降雨强度可视为均一的；④由于矿渣堆发生水泥石流时渣堆之间相互冲击、挤压等过程较复杂，涉及因素较多，且目前沟内未出现此类情况。

3 建立预测模型及危险性评价

3.1 建立预测模型

本次采用层次分析法和模糊综合评价相结合的方法进行危险性空间预测。运用层次分析模型量化各影响因素的权值，并将该权值向量引入危险性模糊综合评价系统，建立层次分析—模糊综合评价的矿渣堆危险性评价数学模型[9]（图3），矿渣型泥石流危险性评价的指标体系及判断矩阵如图3和表3所示。

表3 A-B判断矩阵及一致性检验

将评价指标体系的指标因素总权重向量记为：

WBK＝（WB1，WB2，WB3）＝（0.53，0.10，0.37），由上式可知，矿渣堆高度影响最大，坡角影响最小。在运用层次分析法得到各个预测指标的权重后，将该权值向量引入到模糊综合评价中，计算每个矿渣堆的综合评价得分，最后对沟内矿渣堆进行危险性分级，进而得出矿渣型泥石流危险性评价图。

（1）建立因素集和评价集。因素集U为以影响评判对象的各种因素为元素组成的集合，即U={u1，u2，…，un}。评价集V为以评判者对评判对象可能做出的各种总的评判结果作为元素组成的集合，选择4个评价级为一个评价集（见表4）。

表4 矿渣型泥石流运险性评价集

（3）建立模糊判断矩阵。根据上述中建立的隶属度函数和专家打分可建立如下形式的判断矩阵：

低危险：

较低危险：

中等危险：

拉普卜特在《建成环境的意义—非言语表达方法》中认为研究环境意义的方式主要有3种：（1）运用语言模型，主要建立在符号学之上；（2）依赖于象征（symbols）的研究；（3）运用建立在非言语交流上的模型[15]22。余荫山房的建筑语言符号及其意义，主要体现在语言模型与象征方面。

高危险：

式中：ux——隶属度函数；

x——某影响因素依据评价集给定的分值，该分值一般由专家打分得到。

（2）确定隶属度。根据各因子数据分布特征，选用隶属函数为降半梯形线性隶属函数：

式中：rij——隶属度，是j对象在因素i上关于评价集的特性指标。

（4）构建层次分析—模糊综合评判体系。将上述层次分析法得出的影响因素权重向量引入模糊综合评价系统，构建层次分析—模糊综合评判体系。

图11为温湿度传感器和单片机之间进行数据读取的过程，通过主机发送信号30us的低电平信号，使传感器的数据线的电平被拉低，然后通过程序设置开启DATA对应引脚的中断，通过检测DATA引脚的电平变化是否满足条件，设置变量并进行计数，如果在此期间DATA再次检测到有高电平到来，记录下此时时间为T0，当DATA再次监测到有下降沿到来时，记录此时时间T1，通过比较T=T1-T0的值得到一次采集到的数据，依次循环进行40次，得到最终数据，然后送给单片机进行处理。

①目标评价向量：B＝ωi×R，ωi为影响因素权重向量。

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