排土場災害四色預警判據研究

欒婷婷 呂則愷 謝振華 胡守濤 幸貞雄 成朝正

（1.北京石油化工學院安全工程學院，北京102617；2.北京市安全生產工程技術研究院，北京102617；3.中國勞動關系學院安全工程系，北京100048；4.貴州省安全生產科學研究院，貴州遵義563000；5.貴州錦豐礦業有限公司，貴州貴陽550001）

排土場的災害形式由于地質、地理、氣候等自然條件的不同而存在一定差異，按照其對環境危害的表現形式大體上可分為排土場滑坡、泥石流和環境污染［1］。其中，排土場滑坡和泥石流最為常見，時常伴隨發生，具有一些相同的災害影響因素。露天礦因排土范圍和排土工藝所限，其排土環節往往不受重視，容易導致事故發生，造成生命財產的重大損失。近年來，我國排土場滑坡、泥石流災害事故多發，說明現有一些排土場的安全風險較高，監測預警能力不足。由于邊坡的失穩破壞，是一個從漸變到突變的累進發展過程，并伴隨著一定的破壞前兆。因此，加強邊坡安全監控，結合監測數據的數學統計以及數值模擬計算的成果進行預測，判斷邊坡所處安全等級，進而提出邊坡穩定狀態的綜合預警模型和安全管理體系，這一工作無疑具有十分重要的科學意義與工程現實意義［2］。由于邊坡變形破壞具有復雜性、隨機性和不確定性，想要準確地預報滑坡是非常困難的。為了對邊坡的變形演化行為作出較為準確的判斷，必須建立一些具有一定適用性的滑坡預報判據。根據排土場災害事故案例的統計分析，降雨因素是導致排土場災害的最主要因素，占到排土場災害事故總數的65%以上［3］，在降雨與滑坡關系的研究中，很多學者致力于找出與某一區域相適應的降雨量臨界值來對不同類型的災害進行監測預警，詹良通、劉小川等人［4］研究降雨誘發土質滑坡的失穩模式和機理，對該類滑坡預警預報及防治具有重要意義；楊攀、楊軍［5］在經驗性降雨閾值和邊坡穩定性數值分析兩大類研究的基礎上，考慮了降雨入滲和非飽和土性質，使用巖土有限元軟件對滑坡預警降雨閾值進行了研究分析；基于FLAC3D軟件的模擬功能，很多學者研究降雨入滲條件的三維邊坡滲流場的變化過程，對邊坡穩定性進行了分析和預測［6-7］；考慮降雨入滲對邊坡穩定性影響的研究主要因素有降雨強度和降雨持續時間［8-9］，Brand［10］等人對香港地區的滑坡與降雨關系進行研究，得出小時降雨量75 mm為災難性滑坡的臨界降雨量。日本在20世紀70年代就開始研究地質災害的預警預報，近年來，通過對降雨量的均衡試驗研究，制定了由降雨引發的地質災害的預警判據和預警系統［11］。美國進行面向公眾的區域性滑坡實時預報，預報精度有的可以達到以小時衡量。美國在舊金山灣地區滑坡、泥石流的成功預報后，夏威夷州、俄勒岡州和弗吉尼亞州分別于1992、1997和2000年在滑坡、泥石流頻發區建立了類似的預報模型，并進行了數次實時預報［12］。總體來說，滑坡預警判據種類較多，其中，以位移和降雨量研究較為突出，因為位移是邊坡穩定狀態最直觀反映，且位移和降雨的量測方法相對簡便，在工程實踐中越來越引起重視；然而給出的指標閾值標準通常是邊坡臨滑狀態的臨界量，對降雨量與邊坡穩定性分級的研究相對較少，不能很好地起到事故預防關口前移的作用。以往的判據大多通過經驗給出，未見采用系統的理論方法來研究滑坡預警判據，缺乏統一的分類標準和方法，目前還處于探索階段。

排土場災害在線監測預警作為礦山安全管理的重要措施越來越受到重視，國家安全監管總局下發制定的《非煤礦山領域遏制重特大事故工作方案》中，明確要求堆置高度200 m以上的排土場必須進行在線監測，定期進行穩定性專項分析。排土場邊坡穩定性影響因素較為復雜，歸納起來主要分內外2方面因素：內在因素有排土場災害產生的前提和基礎，例如地表和內部位移的變化量；排土場外在因素只有通過內在因素才能對排土場的穩定性產生破壞作用，例如降雨地震等因素，每次排土場災害事故都離不開外部因素的作用。在線監測離不開軟件系統與硬件設備，目前國內礦山排土場通過使用GPS監測設備成功監測邊坡體位移變化的典型礦山有：紫金山金銅礦排土場［13］，鞍千礦業有限責任公司排土場［14］，新疆哈密磁海鐵礦排土場［15］等等。利用GPS監測技術對大型礦山排土場邊坡監測，能及時提供邊坡的變化動向及更詳細準確的測量數據，具有高效率、高精度、可移動定位、即使氣候不佳仍能保持相當的訊號穿透性等優點。

貴州省礦產資源豐富，存在較多不同類型的排土場。貴州省地質條件復雜，山區、丘陵地帶比較多，巖溶現象比較普遍，地下水及降雨活動頻繁。因此，貴州省的排土場安全狀況堪憂，發生排土場滑坡、泥石流等災害事故的概率較大。本項目根據貴州省錦豐礦業有限公司的排土場實際狀況，結合現場監測數據和FLAC3D數值模擬技術，基于FLAC3D軟件程序對位移和降雨量與排土場邊坡穩定性關系進行探索性研究，給出錦豐排土場災害預警指標的閾值劃分標準，實現四級預警功能，把排土場災害風險的控制關口前移，提高了貴州省排土場災害風險預警管控水平，也為我國科學制定排土場災害預警標準提供參考。

1 排土場概況

貴州錦豐礦業有限公司錦豐金礦位于黔西南州貞豐縣境內，距省會城市貴陽市304 km。排土場位于露天采坑南側的磺廠溝，排土場占地面積為67.85 ha，設計有效容積4 650×104m3，根據《有色金屬礦山排土場設計規范》（ZB50421—2007），本排土場等級為一級。按照設計分7個排土臺階排放，分別為411 m、430 m、460 m、490 m、520 m、550 m和580 m臺階，其中411 m平臺寬為20 m，其他平臺寬度均為24 m，各平臺坡度為36°（堆放安息角為36～38°）。排土方式使用運礦卡車和推土機自下而上依次排放。如圖1所示，排土場最終堆積坡腳設置攔渣壩，攔渣壩下游修建有滲水池，排土場底部寬度30～40 m，縱向攔渣壩上游長約1 200 m。排土場溝底縱向地形自然坡度為3～10°，較為平緩。本地區屬亞熱帶濕潤氣候，年平均溫度16.6°，年平均降雨量1 357 mm，雨季多集中在5—8月份，年最大1 h暴雨均值47.0 mm，年最大6 h暴雨均值75.0 mm，年最大24 h暴雨均值102 mm，年最大3 d暴雨均值125 mm。

2 排土場災害在線監測

貴州礦山排土場災害在線監測預警軟件系統如圖2所示，該系統采用B/S模式，系統的主要功能模塊包括系統維護模塊、用戶管理模塊、數據監測模塊、預警管理模塊、報表管理模塊等。數據監測模塊每半個小時要采集一次監測設備的數據信息，監測對象包括：表面位移監測（GPS）、內部位移監測（測斜儀）、孔隙水壓力監測（滲壓計）、土壤含水率監測（土壤含水率計）、內部土壓力監測（土壓力計）、降雨量監測（雨量計）、大氣溫度監測（溫度計）、大氣濕度監測（濕度計）。在軟件界面中以曲線圖的形式清楚展現出每一個預警指標的變化趨勢。預警管理模塊中當單一預警指標超過給定的閾值時，能以聲音和亮燈的形式發出系統警報，紅、橙、黃、藍4種顏色來對應相應級別的報警，并以短信形式發給企業管理者。用戶可根據測點選擇報警等級、時間范圍等進行數據查詢。報表管理模塊主要實現報表功能，針對監測的數據信息，選擇數據的時間段，設置報表文檔的格式，生成和導出報表。現場監測設備如圖3所示。GPS監測的位移變化矢量如圖4所示。

考慮到監測指標的變化對排土場穩定性的影響程度不同，選取的單一預警指標要能直觀反應邊坡穩定性變化，針對性強，易于監測，且每一個監測指標的變化值對排土場穩定性的影響都比較大，當這個指標監測值達到預警閾值時，可以作為判定排土場進行災害預警的條件。綜合歷史事故案例和調研資料，選取地表位移、內部位移、降雨量3個指標作為貴州錦豐礦山排土場災害的單一預警指標，即這3個指標中，只要有1個指標的監測值達到了預警閾值，就可對整個排土場災害預警系統進行預警。而對于單一預警指標的預警判據研究是本項目的重點，本研究擬通過實際工程中地表及坡體內部位移監測點的位置和現場監測數據，與所建立數值模型的模擬結果進行相互驗證（無降雨條件下）。利用該數值計算模型，模擬降雨量變化對排土場邊坡穩定性的影響，參考相關邊坡設計規范，把排土場邊坡失穩風險劃分為4個等級，提出四色預警機制，把排土場邊坡穩定性的風險等級與預警指標的預警閾值相關聯，進而得出3個單一指標（地表位移、內部位移、降雨量）影響的預警判據結果。

3 排土場災害四色預警機制

四色預警機制的內容是指用紅、橙、黃、藍4種顏色對礦山排土場災害風險的嚴重程度發出不同級別的警報，不同顏色代表了排土場災害風險預警的級別和風險程度，其中，紅色預警級別最高，代表風險最大、最嚴重，藍色預警級別最低，代表風險最小、最不嚴重［16］。

（1）藍色預警。藍色預警為常態性預警，屬于事前預防環節，是排土場災害發生的一般階段，滑坡體位移有異常變化，滑坡發生可能性一般。加強排土場的監測和巡查次數。

（2）黃色預警。黃色預警為動態性預警，屬于事前控制環節，是排土場災害發生的較重階段，滑坡體的位移明顯變化，滑坡發生可能性較大。通知監測人員查看排土場失穩的隱患點情況，采取防御措施，提醒排土場下游的居民、廠礦、學校、企事業等單位密切關注天氣預報。

（3）橙色預警。橙色預警為過程性預警，屬于過程控制必要環節，是排土場災害發生的嚴重階段，邊坡局部的位移顯著增大，滑坡發生可能性大。暫停排土場附近的戶外作業，轉移危險地帶居民，各級領導到崗準備應急措施。視企業情況準備搶險隊伍，密切注意雨情變化。根據實際情況，及時調整或提前啟動紅色預警。

（4）紅色預警。紅色預警為強制性保護預警，屬于過程控制關鍵環節，是排土場災害發生的特別嚴重階段，滑坡體的位移急劇增大，滑坡發生可能性非常大。需采取的應急措施為無條件緊急疏散排土場附近的居民和礦山作業人員，關閉相關道路，組織人員準備搶險，加強監測，密切關注排土場臨滑跡象。

通常情況下，安全系數是邊坡穩定性預警中的常用判據，不同標準對邊坡穩定性的安全系數要求各不相同，基于事故預防關口前移的管理理念，本研究參考了對邊坡穩定性要求較高且比較詳細的《水力水電工程邊坡設計規范》（SL386—2007）［17］，根據邊坡安全系數對邊坡進行分級，如表1所示，為便于不同預警等級預警判據的研究把邊坡安全系數與四色預警機制有機地結合起來，不同的安全系數對應不同的預警顏色和等級，形成的對照表如表2所示。

4 排土場災害預警判據研究

4.1 排土場模型

如圖5所示，參考錦豐礦業排土場介紹、排土場初步設計說明、排土場設計圖及相關國家標準，依托FLAC3D軟件構建錦豐礦山排土場假三維計算模型。模型前后及左右邊界設置水平位移約束，底部設置垂直方向約束。計算過程中主要考慮自重應力作用。結合貴州省安科院實驗室試驗結果，此次數值模擬的排土場土體力學參數如表3所示。

4.2 無降雨條件下的邊坡安全穩定性分析

根據相關設計資料，模擬并分析在僅受重力作用下現狀排土場邊坡體的安全穩定性情況，使用FLAC3D軟件自帶的強度折減計算命令流模擬現狀條件下的邊坡安全系數。如圖6所示，根據現場監測點布設位置在FLAC3D中設置相應測點，數值計算結果表明現狀下排土場最大工后變形量為1.01 cm，位于最上層土體靠近臨空面位置，此時邊坡安全系數為1.30，處于穩定狀態，數值模擬及現場實測數據如表4所示。

依據《水力水電工程邊坡設計規范》和FLAC3D中的強度折減原理，對邊坡體的黏聚力和內摩擦角參數進行折減，得到邊坡安全系數與相關測點位移的關系曲線（如圖7所示）。模擬結果表明：①現狀邊坡條件下數值模擬所得位移變形量與邊坡實測結果吻合度較高；②對于不同埋深的測點，位移量與測點埋深呈現反比關系；③安全系數小于1.15時測點變形幅度整體較為緩慢，當超過1.15時位移量增速明顯變大。

根據圖5所示，選取1-6號臺階安全平臺中心位置、7號臺階計算所得位移變形最大位置作為坡體表面位移監測位置；坡體內部變形監測以計算所得滑動帶邊界位移數值進行標定，不設置特殊的監測點。數值模擬結果如表5所示，結果表明：隨著排土場高度的增加，堆排土體的位移變形量越大，且位移變形峰值出現在排土場頂部位置；隨著邊坡高度上升，不同閾值下測點位移變形量變化幅度逐漸減小，表明隨邊坡高度增加，測點對位移量變化的敏感度呈下降趨勢。

4.3 強降雨條件下的邊坡穩定性分析

根據貴州錦豐排土場所在地區氣象簡報，該區域歷年最大日暴雨量為146 mm，連續暴雨最大為200.6 mm，最大月降雨量為346.6 mm。本次模擬中涉及的降雨量是根據氣象部門劃分的降雨強度為準，詳見表6。因此，最終降雨量設定為15 mm、30 mm、60 mm、90 mm、105 mm、120 mm、135 mm、150 mm。

如圖8所示，在邊坡表面位置施加滲流邊界，將降雨施加于邊坡表面，各監測點位移變化量如表7所示。降雨—安全系數曲線如圖9所示，降雨—最大位移曲線如圖10所示。

根據表2標準和數值模擬計算所得結果，可知在中到大雨情況下邊坡可保持穩定狀態，暴雨情況下可保持基本穩定，大暴雨情況下邊坡發生明顯破壞甚至直接滑坡。降雨條件下邊坡安全穩定性匯總如表8所示。

5 結論

（1）針對我國典型礦山排土場進行了深入調研，分析礦山排土場災害特點，確定排土場災害預警指標。以貴州省錦豐礦業公司礦山排土場為例，研究礦山排土場災害在線監測預警技術，構建排土場災害監測預警系統，在預警指標閾值的研究中，結合風險預防關口前移的管理理念，實現排土場災害的分級預警管理，提出基于紅、橙、黃、藍4個預警級別的預警指標的四色預警機制。

（2）在預警指標的四色預警判據研究中，把排土場邊坡失穩的預警等級與邊坡穩定性安全系數相結合，基于FLAC3D數值模擬技術和現場監測數據，給出了地表位移和內部位移預警指標的四色預警判據的確定方法，并應用實際監測數據驗證了數值模擬模型的可靠性，進而應用此模型模擬不同降雨條件下，不同預警等級下降雨量指標對應的預警閾值，為排土場災害預警技術的實現提供了理論保障，實現了礦山排土場在線監測預警管理。

（3）提出的在線監測技術已成功應用于貴州省部分礦山排土場，給出相應指標的監測設備及設備參數，結合預警指標的特點和企業生產實際，劃分不同級別的預警標準，實現排土場災害的實時監測和及時預警，具有一定的創新性和很強的實用性，前景廣闊，有助于礦山企業提前管控排土場邊坡的穩定狀態，采取相應措施，有利于提升貴州省的防災減災技術能力，將為我國礦山排土場災害的預防和控制方法提供借鑒。