基于位移观测序列聚类的边坡潜在滑移区早期辨识方法研究_中国煤炭行业知识服务平台

基于位移观测序列聚类的边坡潜在滑移区早期辨识方法研究

作者

白宇孙郡庆刘明明李卫鹏
单位

国能新疆托克逊能源有限责任公司
摘要

针对露天煤矿边坡安全稳定性问题,为深度挖掘隐藏在多源监测数据背后的边坡系统演化规律,提出一种将DTW距离和K-means聚类相结合的无监督数据挖掘方法,从多源监测数据集中聚类“观测域上相近、空间域上连续、变形趋势明显”的监测点子集,将其所在区域圈定为潜在滑移区.采用强度折减有限元数值模型仿真模拟典型边坡渐进失稳全过程,输出边坡不同演化阶段的位移场作为实验测试样本,对潜在滑移区辨识方法展开适用性研究.实验结果表明,上述聚类方法能够捕捉边坡系统从无序到有序的渐进演化特征,可以在滑动面尚未完全形成阶段提前辨识出边坡潜在滑移区域.
关键词

露天煤矿边坡潜在滑移区聚类算法早期辨识
基金项目(Foundation)

在渝高校与中科院所属院所合作项目(HZ2021012)
DOI

10.19880/j.cnki.ccm.2023.09.005
引用格式

白宇,孙郡庆,刘明明,等.基于位移观测序列聚类的边坡潜在滑移区早期辨识方法研究[J].中国煤炭,2023,49(9)∶28-36.
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