数智驱动下露天矿边坡灾害监测预警:研究进展与发展趋势
李芷媛1
沈仲辉2
林东3
雷弯4
陈慧佳1
1.江西理工大学安全工程学院,江西赣州 3410002.江西理工大学安全工程学院,江西赣州 341000;江西理工大学稀有金属资源安全高效开采江西省重点实验3.北京科技大学资源与安全工程学院,北京 1000834.赣南师范大学教育科学学院,江西赣州 341000
摘要：为克服传统露天矿边坡监测预警存在的监测技术单一、多源数据融合欠佳及难以有效预警等问题,从边坡智能感知与监测、边坡三维精细化建模与可视化、边坡稳定性评价与风险预警3个方面概述了露天矿边坡灾害监测预警研究进展.系统总结了全球导航卫星系统、无人机倾斜摄影协同激光雷达、"天-空-地"多尺度立体协同等监测方法;梳理了边坡三维可视化与复杂地质体建模、数字孪生驱动的边坡全要素三维可视化等前沿技术;分析整理了机器学习驱动的边坡智能分析、多模型集成的边坡高效评价、多源监测数据融合的边坡智能监测预警平台等关键技术.针对当前露天矿边坡监测预警存在的多源信息融合能力不足、边坡三维模型交互性与仿真能力薄弱且动态可视化差、边坡数据风险评价与预警模型普适性低、监测预警平台应急响应模块缺失等问题,指出了露天矿边坡灾害安全治理发展趋势:加快多源数据信息融合的智能感知与监测体系构建;数智赋能边坡风险评价,提升机器学习的精确性,实现边坡信息透明化实时解析与反馈;构建全域感知、协同预警和智慧应急的灾害智能监测预警平台.
关键词：露天矿边坡数智驱动边坡监测智能感知三维精细化建模风险预警
分类号：TD824.7(矿山开采)
资助基金：江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2200871)国家级大学生创新创业训练计划项目(202410407045)
论文发表日期：2025-11-30
在线出版日期：2025-12-25（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 65-75 )
英文信息