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

白宇; 孙郡庆; 刘明明; 李卫鹏

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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

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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。

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来源
《中国煤炭》 |2023年第9期|28-36|共9页
作者
白宇; 孙郡庆; 刘明明; 李卫鹏;
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作者单位

国能新疆托克逊能源有限责任公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TD824.7;
关键词
露天煤矿; 边坡; 潜在滑移区; 聚类算法; 早期辨识;

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