基于因果角色分类与对抗解释结构模型的尾矿库安全监测系统优化配置方法及系统与流程

本发明属于尾矿库安全监测与灾害预警，具体涉及一种基于因果角色分类与对抗解释结构模型的尾矿库安全监测系统优化配置方法及系统。

背景技术：

1、尾矿库是在河道、山谷口或洼地周边筑坝，将金属或非金属矿山选矿后产生的尾矿或固体废料排入其中进行沉淀和堆存的储存场所，在承担矿业废料处置功能的同时，本身兼具高危风险源与环境污染源的双重属性。统计分析表明，洪水漫顶和渗透破坏是导致尾矿库溃坝的两大主要原因，且均与库区强降雨引发的浸润线抬升密切相关。国内外161起溃坝事故中，洪水漫顶占32.3%，渗透破坏占28.6%，两者合计达60.9%。我国尾矿库溃坝事故中，洪水漫顶引发的溃坝占总数的36.9%，是导致溃坝的首要因素。因此，对尾矿库安全监测系统进行科学配置和优化，使其能够准确识别并优先监测关键风险指标，对于保障尾矿库安全运行具有重要意义。

2、目前，许多矿山企业已在尾矿库布设了自动化安全监测系统，实时采集库水位、浸润线、降雨量、干滩坡降等数十个监测指标。然而，安全监测系统的算力、通信带宽和存储资源是有限的。一方面，尾矿库安全监测涉及多个监测项目和监测点，系统需要同时处理来自不同传感器的海量数据；另一方面，监测系统的资源配置存在瓶颈——无线传感器网络的能耗、数据传输路径的冗长等问题制约了系统的整体效能。在这种资源约束条件下，如何从安全监测系统的众多监测指标中识别出应作为重点监测对象的指标，以优化监测系统的资源配置，是本领域亟待解决的技术问题。

3、针对上述问题，已有学者采用解释结构模型对尾矿库风险影响因素进行层级分析。例如，有研究结合文献计量法和专家决策筛选出尾矿库洪水风险的重要影响指标，利用解释结构模型对指标层次进行划分。然而，上述现有技术在工程应用中存在以下问题。

4、第一，现有解释结构模型仅采用结果优先的单向层级抽取方式——即从最终结果出发逐层向上追溯原因。这种单向抽取方式导致层级划分结果高度依赖初始的因果关系判断。同一座尾矿库，不同技术人员给出的影响因素层级划分结果可能完全不同。管理人员面对相互矛盾的分析结论时，无法确定应重点监测哪些指标，不得不对所有指标进行全面监测，造成监测资源和资金的严重浪费。

5、第二，现有方法在筛选影响因素时缺乏系统化的分类框架。文献计量法或专家经验直接筛选的方式，将驱动因子、阻抗因子、状态因子等不同类型的因素混在一起进行层级划分，在逻辑上难以自洽，容易导致层级分析结果失真。

6、第三，现有方法的事故树分析结果与解释结构模型的分析结果缺乏系统化的对照验证框架。当两种方法得出不一致的结论时，管理人员无法判断应采信哪一种结果，导致分析结论难以直接用于指导工程决策。

7、针对上述问题，本发明提供一种基于因果角色分类与对抗解释结构模型的尾矿库安全监测系统优化配置方法。该方法通过因果角色分类实现因素的系统化筛选，通过对抗解释结构模型的up型和down型双向抽取机制消除层级争议，通过事故树分析进行独立验证，并将分析结果直接映射为监测系统的配置参数，为管理人员提供确定的决策依据。

技术实现思路

1、本发明旨在解决现有尾矿库安全监测系统资源配置方法中单向层级抽取导致分析结果因人而异、因素筛选缺乏系统化分类框架、缺乏多源独立验证机制、分析结论无法直接转化为系统配置参数等技术问题，提供一种基于因果角色分类与对抗解释结构模型的尾矿库安全监测系统优化配置方法及系统。

2、为解决上述技术问题，本技术提出的技术方案是：

3、本发明提供一种基于因果角色分类与对抗解释结构模型的尾矿库安全监测系统优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

4、s1：获取尾矿库安全监测系统的历史监测数据，所述历史监测数据包括多个监测指标的时间序列数据，所述监测指标至少包括库水位、浸润线埋深、降雨量、干滩坡降及排洪设施运行状态数据；

5、s2：以所述多个监测指标为影响因素，将所述多个监测指标按照在致灾因果链中的角色划分为五类因果角色，基于所述五类因果角色筛选各因果角色下对应的具体影响因素，建立因素集合；

6、s3：基于各影响因素之间的因果关系建立邻接矩阵，对所述邻接矩阵进行幂运算得到可达矩阵；

7、s4：采用结果优先的抽取规则对所述可达矩阵进行层级划分，获得up型多级递阶结构；采用原因优先的抽取规则对所述可达矩阵进行层级划分，获得down型多级递阶结构；

8、s5：比较所述up型多级递阶结构与所述down型多级递阶结构，若同一影响因素在两个结构中的层级位置不同，则将该因素确定为因果网络中的枢纽因素；

9、s6：根据所述枢纽因素，在所述尾矿库安全监测系统中生成监测指标优先级配置表，将所述枢纽因素对应的监测指标在所述安全监测系统中标记为最高优先级监测对象，并输出对应的预警配置参数，所述预警配置参数包括所述最高优先级监测对象的采集频率调整值和预警阈值调整值。

10、进一步地，所述五类因果角色包括驱动因子、阻抗因子、固有因子、状态因子和管控因子；所述驱动因子包括洪峰流量和洪水总量，所述阻抗因子包括排洪能力、调洪库容和排渗能力，所述固有因子包括坝高、外坡比、干滩坡降和尾砂粒径，所述状态因子包括库水位和浸润线埋深，所述管控因子包括监测预警可靠性和应急处置及时性。

11、进一步地，基于所述五类因果角色筛选具体影响因素时，基于因果同质性原则使同一准则层内的指标属于同一因果角色，并基于信息非冗余原则进行指标约简：若第一指标的安全状态能够通过第二指标的监测值充分推断，则保留第二指标、舍弃第一指标。

12、进一步地，步骤s4中所述结果优先的抽取规则为：若影响因素si的可达集r(si)是前因集a(si)的子集，则将si抽取为当前最高层级；所述原因优先的抽取规则为：若影响因素si的前因集a(si)是可达集r(si)的子集，则将si抽取为当前最高层级。

13、进一步地，还包括步骤s7：构建尾矿库洪水灾害事故树，计算所述事故树的最小割集和最小径集，计算各基本事件的结构重要度；将所述结构重要度的排序与步骤s5确定的枢纽因素进行对照验证，若某一因素同时被识别为枢纽因素且具有最高的结构重要度，则将该因素在所述安全监测系统中标记为最高优先级监测对象。

14、进一步地，所述结构重要度的排序规则为：在最小割集中出现次数越多的基本事件，其结构重要度越大；对于出现次数相同的基本事件，所在最小割集的阶数越低，其结构重要度越大。

15、另一方面，本技术还请求保护一种采用前述任一项所述方法的尾矿库安全监测系统，包括：

16、数据采集与接入模块，用于采集尾矿库的多个监测指标的时间序列数据，所述监测指标至少包括库水位、浸润线埋深、降雨量、干滩坡降及排洪设施运行状态数据；

17、因素集合构建模块，用于以所述多个监测指标为影响因素建立因素集合；

18、矩阵运算模块，用于基于各影响因素之间的因果关系建立邻接矩阵，并对所述邻接矩阵进行幂运算得到可达矩阵；

19、对抗解释结构模型构建模块，用于采用结果优先的抽取规则对所述可达矩阵进行层级划分获得up型多级递阶结构，以及采用原因优先的抽取规则对所述可达矩阵进行层级划分获得down型多级递阶结构；

20、枢纽因素识别模块，用于比较所述up型多级递阶结构与所述down型多级递阶结构，若同一影响因素在两个结构中的层级位置不同，则将该因素确定为因果网络中的枢纽因素；

21、配置优化模块，用于根据所述枢纽因素生成监测指标优先级配置表，将所述枢纽因素对应的监测指标标记为最高优先级监测对象，并输出包含采集频率调整值和预警阈值调整值的预警配置参数至所述数据采集与接入模块；

22、所述数据采集与接入模块根据所述预警配置参数，提高所述最高优先级监测对象的采集频率和/或降低其预警触发阈值。

23、进一步地，所述数据采集与接入模块配置有文件解析接口，用于接收来自外部监测系统导出的监测数据文件，通过解析所述监测数据文件的文件名中的编码信息自动识别所属尾矿库和监测点，并据此从配置文件目录中加载对应的参数配置；所述文件名的格式为“库编码_点编码.扩展名”，所述数据采集与接入模块通过正则表达式从所述文件名中提取尾矿库编码和监测点编码。

24、进一步地，还包括数据预处理模块，用于对所述监测数据进行异常检测与缺失值填补预处理；所述异常检测采用双阈值物理约束机制：分别设定库水位变化量的异常下降阈值和浸润线变化量的异常下降阈值，当相邻采集时刻的库水位下降量超过库水位异常下降阈值或浸润线下降量超过浸润线异常下降阈值时，将对应数据点标记为异常并剔除；所述缺失值填补采用三次样条插值方法。

25、进一步地，所述配置文件目录采用层级化结构，每个尾矿库对应独立的尾矿库参数配置文件，每个监测点对应独立的监测点参数配置文件；所述预警配置参数存储于对应的监测点参数配置文件中，所述数据采集与接入模块在平台启动时自动加载所述配置文件。

26、相比于现有技术，本发明取得了如下有益技术效果：

27、本发明通过因果角色分类实现监测指标的系统化筛选，使分析逻辑清晰可辨；通过对抗解释结构模型的双向抽取机制消除了单一规则带来的结论差异，使分析结果具有一致性和可复现性；通过将分析结果直接映射为采集频率和预警阈值的配置参数，使安全监测系统能够在有限资源下自动将算力和通信资源集中配置于关键监测指标，避免了因资源分散导致的关键数据漏报或延迟，实现了从数据分析到系统优化的完整闭环。