一种露天金属矿山边坡雷达监测预警方法及系统与流程

本发明属于矿山安全，具体涉及一种露天金属矿山边坡雷达监测预警方法及系统。

背景技术：

1、露天金属矿山边坡稳定性直接关乎矿山安全生产，边坡失稳、滑坡灾害易造成重大经济损失，威胁作业人员生命安全。精准、超前的边坡变形监测预警，是矿山安全运维的核心保障。当前露天矿山边坡监测已形成多技术融合体系，边坡雷达凭借全天时、大范围、高精度监测优势，成为边坡动态监测的核心设备。

2、现有监测技术可实现基础数据采集，但预警判别技术短板显著，普遍存在测得准、判不准、响应慢、无闭环问题。传统预警多采用固定阈值与绝对位移单一判别模式，未兼顾边坡个体差异、变形演化趋势与现场环境干扰，具体缺陷如下：一是固定阈值适配性差，误报漏报频发。不同边坡点位的地质条件、工况环境存在差异，变形基准各不相同。传统统一固定阈值无法适配差异化监测场景，易出现低阈值误报、高阈值漏报问题，且阈值无法自适应迭代优化，长期预警精度无法保障。二是缺乏变形趋势预判，超前预警能力不足。边坡临滑核心特征为变形速率突变、持续加速，高速滑坡灾害预警窗口期极短。传统方法仅依托静态位移数据判别，无法量化变形加速特征、预判变形趋势，预警滞后性强，难以适配快速失稳灾害的超前预警需求。三是抗干扰能力弱，数据与设备质控缺失。温湿度、降雨、爆破作业等易引发雷达虚假形变信号，现有技术缺乏大气校正、环境修正机制，无法剥离干扰数据。同时无设备健康自检功能，难以识别基座偏移、测点衰减、数据残缺等异常，失真数据易导致预警研判失效。四是研判维度单一，智能甄别能力不足。传统预警仅依靠单一变形指标，未融合多尺度变形、加速特征综合研判，也未结合空间关联性、环境时序规律过滤误报，无法区分真实失稳与环境、孤立扰动。同时缺乏隐患聚类识别与风险分级能力，依赖人工研判，决策效率低、滞后性明显。

3、除技术缺陷外，现有体系人员管控机制缺失。矿山人员流动性大、岗位变更频繁，但尚无动态人员信息管理与资质复核机制，无证、未培训上岗易导致操作不规范、数据失真，影响监测工作规范性。同时，行业缺乏标准化人员能力评估与常态化复训机制。边坡雷达监测专业性强、技术迭代快，现有体系无分级考核与差异化权限管理，操作人员技能无法及时更新，难以满足高精度监测作业要求。此外，预警响应无标准化闭环流程。现有系统未针对多级预警配置专属巡检、上报、处置流程，中低预警难以甄别异常真伪，高预警缺乏应急预案联动机制，易错失最佳隐患处置时机，存在安全隐患。

4、综上，现有边坡预警技术存在阈值僵化、趋势预判缺失、抗干扰性弱、智能研判不足等问题，且人员管控、能力培训、分级响应闭环体系不完善，无法满足矿山高精度、智能化超前预警需求。因此，亟需提出一种集成数据校正、设备自检、多特征融合、环境自适应修正、智能误报过滤、阈值自优化、趋势预测及人员全流程管控的边坡雷达监测预警方法及系统，弥补现有技术短板，提升边坡灾害预警精准性与工程实用性。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种露天金属矿山边坡雷达监测预警方法及系统，该方法能有效消除不同监测点基础变形差异和外部干扰因素的影响，能实现从点监测到面评估、从事后预警到超前预警的跨越，可显著提高露天金属矿山边坡安全监测预警的准确性、可靠性、实时性和智能化水平。该系统能实现露天金属矿山边坡安全监测预警从数据源头到应急响应的全流程自动化和智能化。

2、为了实现上述目的，本发明提供一种露天金属矿山边坡雷达监测预警方法，包括以下步骤：

3、步骤1：数据采集与预处理；通过边坡雷达获取监测区域的形变数据，并结合实时气象数据与设备状态进行数据质量控制，确保原始数据的准确性与完整性；

4、步骤2：短期形变特征计算；基于形变数据，计算能够反映边坡近期形变剧烈程度的短期形变量和变形加速度特征；

5、步骤3：长期形变基准计算；基于长期形变数据，采用稳健统计方法计算各监测点在长期时间窗口内的平均形变基准；

6、步骤4：综合变形指标构建；将短期形变特征与长期形变基准进行对比分析，同时引入外部环境修正与多特征融合机制，构建全面反映边坡稳定性状态的综合变形指标；

7、步骤5：多级预警判别与智能过滤；根据综合变形指标与预设的多级预警阈值进行比较，并结合空间邻域一致性检验，生成并优化预警结果；

8、作为一种优选，还包括步骤6：智能辅助与闭环优化；集成辅助趋势预测、智能误报识别、隐患点聚类评估、预警阈值自适应优化和操作人员联动处置功能，形成从预警增强、误报甄别、隐患定位、参数自优化到人员响应的完整闭环管理体系。

9、作为一种优选，在步骤1中，数据采集与预处理的过程如下：

10、s11：设备健康自检；对边坡雷达设备进行健康自检；

11、s12：形变数据采集与大气相位延迟补偿量计算；通过边坡雷达对露天金属矿山边坡监测区域进行周期性扫描，获得雷达原始回波信号；同时，采集边坡雷达安装位置处的实时气象数据，所述实时气象数据至少包括温度、湿度和气压；根据实时气象数据建立大气折射模型，计算因大气状态变化引起的大气相位延迟补偿量；

12、s13：大气相位校正；通过边坡雷达对露天金属矿山边坡监测区域进行周期性扫描，获得雷达原始回波信号，利用大气相位延迟补偿量对雷达原始回波信号进行实时大气相位校正，得到监测区域内各监测点的形变数据；

13、s14：基线校正与噪声滤波；对经过大气相位校正的形变数据进行基线校正，用于补偿雷达设备微小位移或基座沉降带来的系统性偏差。

14、作为一种优选，在步骤2中，短期形变特征计算的过程如下：

15、s21：短期形变量计算；根据所述形变数据，计算各监测点在预设短期时间窗口内的短期形变量；

16、s22：变形加速度特征计算；基于当前短期时间窗口的短期形变量相对于上一相邻短期时间窗口形变量的变化率计算各监测点的变形加速度特征，其中为当前短期时间窗口的短期形变量，为上一相邻短期时间窗口的短期形变量，为短期时间窗口的长度。

17、作为一种优选，在步骤3中，长期形变基准计算的过程如下：

18、对长期时间窗口内的每日形变量序列进行离群值检测，剔除超过预设离群阈值的异常数据，再基于清洗后的数据采用稳健统计方法计算监测点在预设长期时间窗口内所有日形变量的算术平均值。

19、作为一种优选，在步骤4中，综合变形指标构建的过程如下：

20、s41：基础相对变形比率计算；将步骤s21得到的短期形变量与步骤s31得到的长期平均形变量进行比值运算，得到基础的相对变形比率；

21、当所述长期平均形变量的绝对值小于一个预设极小值时，直接基于所述短期形变量的绝对值进行预警判别；

22、s42：外部环境修正；获取监测区域的外部环境因素数据，根据外部环境因素数据计算环境修正系数，并利用环境修正系数对相对变形比率进行修正，得到修正后的相对变形比率；

23、s43：多特征融合与综合指标生成；采用min-max方法对变形加速度特征进行归一化处理，将其映射到与可比的量纲区间，得到归一化后的变形加速度特征，其中和分别为变形加速度特征在所有监测点中的最大值和最小值；

24、将环境修正后的相对变形比率和归一化后的变形加速度特征进行加权融合，得到综合变形指标，其中和分别为相对变形比率和变形加速度特征的预设权重系数，满足。

25、作为一种优选，在步骤5中，多级预警判别与智能过滤的过程如下：

26、s51：多级预警阈值判别；设定预设多级预警阈值，预设多级预警阈值包括逐级递增的第一阈值、第二阈值、第三阈值和第四阈值；

27、根据步骤s43计算得到的综合变形指标与预设的多级预警阈值进行比较，输出相应的预警等级；当时，不输出预警；当时，输出蓝色预警；当时，输出黄色预警；当时，输出橙色预警；当时，输出红色预警；

28、s52：误报智能过滤；对触发预警的监测点执行空间邻域一致性检验，即判断该监测点周边预设范围内的相邻监测点是否同步出现异常；若所述相邻监测点未同步异常，则标记为疑似孤立异常点，并降低其预警等级或暂缓预警输出；若相邻监测点同步异常，则进一步执行外部因素关联分析，判断其综合变形指标的异常是否与已知的降雨、爆破等外部因素存在时间上的强相关性；若存在强相关性且变形在此后趋于平稳，则将其标记为环境干扰型误报，进行过滤。

29、作为一种优选，在步骤6中，智能辅助与闭环优化的过程如下：

30、s61：辅助趋势预测；先基于各监测点的历史形变数据，构建并训练一个变形趋势预测模型；再将当前及历史形变数据输入训练好的模型，输出未来预设时长内的形变趋势预测结果；最终，综合形变趋势预测结果与当前的综合变形指标，输出辅助预警等级建议；

31、s62：智能误报识别；建立并训练一个误报识别机器学习分类器，其输入特征包括但不限于监测点的相对变形比率、空间邻域一致性指标、外部因素关联度、历史误报频次和变形加速度特征；当预警被触发时，将该监测点的特征数据输入训练好的分类器，输出该预警为误报的概率；

32、s63：隐患点聚类与危险性评估；先对所有监测点进行空间聚类分析，将形变异常且空间位置相邻的监测点划分为同一个隐患点聚类簇；再对每个隐患点聚类簇提取隐患特征；然后，将隐患特征输入预先训练好的隐患点危险性评分模型，输出该隐患点的危险等级评分；最后，根据危险等级评分生成隐患点分布图，并在隐患点分布图中以不同颜色标注不同危险等级的隐患点；

33、s64：预警阈值自适应优化；建立预警效果反馈与自适应优化机制；先记录每次预警输出后的最终验证结果；再根据预设周期内的预警验证结果统计；当误报率超过预设上限或漏报率超过预设上限时，自动触发阈值调整策略；

34、s65：操作人员与处置流程管理；建立并维护一个操作人员信息数据库，当发生人员变更时，及时更新所述操作人员信息数据库，并实施操作人员熟练度评估；

35、同时，制定与预警等级联动的辅助巡检与应急处置流程。

36、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

37、1、本发明通过构建相对变形比率指标，有效解决了不同监测点基础变形差异导致的阈值设置难题。将短期形变量与长期平均形变量做商，得到无量纲的相对比率，消除了不同监测点因地质条件、位置差异造成的基础变形速率差异的影响，使得同一套预警阈值可适用于不同监测点，大幅降低了阈值设定的难度和人为因素的干扰。同时，采用稳健统计方法和离群值检测机制，有效降低了极端天气、设备故障等异常事件对长期基准的污染，进一步保障了相对变形比率计算的准确性。

38、2、本发明通过多源数据融合和分段环境修正系数模型，实现了对外部干扰因素的有效补偿。将边坡雷达形变数据与降雨量、爆破振动强度和温度变化幅度等外部环境因素进行耦合分析，采用分段函数形式的环境修正系数对相对变形比率进行修正，有效区分了真实岩体变形与外部因素导致的虚假形变。由于相对变形比率基于同一监测点的时间序列数据计算，短期内大气相位变化、温度波动等环境因素对短期形变量和长期平均形变量的影响具有一定相关性，在比值运算中部分环境干扰因素被自然抵消，进一步提高了预警判别的可靠性。

39、3、本发明通过引入变形加速度特征并构建综合变形指标，显著增强了对边坡临滑前兆的捕捉能力。相对变形比率反映了变形强度的相对变化，变形加速度特征反映了变形速率的二阶变化趋势，二者经归一化和加权融合后形成的综合变形指标，对边坡从匀速变形到加速变形再到临滑破坏的全过程具有更高的敏感性，尤其对突变型滑坡的前兆识别具有独特优势，能够在临滑前提前发出最高级别预警。

40、4、本发明通过空间邻域一致性检验和外部因素关联分析的双重误报过滤机制，大幅提升了预警输出的可信度。空间邻域一致性检验通过统计邻域窗口内同步异常监测点的比例，排除了由局部噪声或孤立散射体变化导致的虚假异常；外部因素关联分析通过时间相关性分析算法判断变形异常与外部事件的时间偏移量和相关系数，进一步识别了环境干扰型误报。双重过滤机制协同作用，既避免了误报导致的预警麻木，又确保了真实变形异常不被遗漏。

41、5、本发明通过预警阈值自适应优化机制，实现了预警系统的持续自我进化。一方面，根据监测区域的地质条件、岩体结构和历史滑坡数据，对各子区设定差异化的阈值调整系数；另一方面，记录每次预警的验证结果，定期统计命中率、误报率和漏报率，并据此自动调整预警阈值参数。这种先验分区+后验反馈的双阶段阈值优化机制，使预警系统能够随着监测数据的积累不断逼近最优工作状态，克服了传统固定阈值无法适应环境变化和矿山发展阶段演进的固有缺陷。

42、6、本发明通过实时气象数据驱动的大气相位校正方法，显著提升了雷达形变数据的精度和实时性。基于现场微型气象站实时采集的温度、湿度和气压数据，建立大气折射模型并实时计算相位补偿量，实现了大气相位误差的即时校正，将大气干扰的响应时间从传统ps技术的小时级缩短至分钟级，校正后形变波动范围降低约90%。

43、7、本发明通过设备健康自检机制，构建了从数据源头保障监测质量的主动防御体系。通过对雷达基座微位移、数据完整率、相位解缠成功率和形变量物理合理性的持续监测和趋势分析，系统能够在设备性能劣化或数据采集异常初期即发出告警，避免了因设备故障或数据质量下降导致的监测盲区，实现了从被动修到主动防的运维模式转变。

44、8、本发明通过基于lstm/gru深度学习模型的变形趋势预测能力，将预警响应时间进一步提前。系统能够在当前预警等级尚未达到高级别时，通过预测模型预判未来数天的变形加速趋势，提前输出辅助预警等级建议，为人员撤离和应急处置争取更充裕的时间窗口，尤其对突发型滑坡具有显著的前瞻预警优势。

45、9、本发明通过智能误报识别机器学习分类器，实现了误报的智能自动化甄别。采用随机森林或梯度提升决策树算法，综合相对变形比率、空间邻域一致性、外部因素关联度、历史误报频次和变形加速度特征等多维输入，自动计算预警为误报的概率并自动降级或标记待复核，显著降低了操作人员的工作负担和预警疲劳效应。

46、10、本发明通过隐患点聚类与危险性评估技术，实现了隐患点的自动识别、聚类分析和危险性量化评估。采用dbscan密度聚类或均值漂移算法自动将空间相邻的形变异常监测点划分为隐患点聚类簇，通过隐患特征提取和机器学习评分模型对隐患点进行危险等级量化评分，结合隐患点分布图直观展示隐患点的空间分布和危险等级，实现了从点监测到面评估的跨越。

47、11、本发明通过操作人员熟练度评估与预警联动处置机制，构建了人员资质管理-熟练度评估-辅助巡检响应-应急联动处置的完整闭环管理体系。通过建立涵盖设备使用规范、安全要求和巡检要求的专业知识题库，结合分级考核和差异化复训周期机制，确保了上岗人员具备必要的专业能力；通过将预警等级与巡检操作、上报对象、处置权限进行精确匹配，为操作人员提供了清晰、可执行的响应指南，解决了预警发生后不知该做什么、该报给谁的困境，显著提升了露天金属矿山边坡监测系统的整体可靠性和安全管理水平。

48、该方法有效消除了不同监测点基础变形差异和外部干扰因素的影响，实现了从点监测到面评估、从事后预警到超前预警的跨越，构建了从人员资质管理到预警分级响应的完整闭环管理体系，显著提高了露天金属矿山边坡安全监测预警的准确性、可靠性、实时性和智能化水平。

49、本发明还提供了一种露天金属矿山边坡雷达监测预警系统，用于实现一种露天金属矿山边坡雷达监测预警方法，包括：

50、大气相位校正模块，用于采集边坡雷达安装位置处的实时气象数据，所述实时气象数据至少包括温度、湿度和气压；根据所述实时气象数据建立大气折射模型，计算因大气状态变化引起的大气相位延迟补偿量；

51、形变数据采集模块，用于通过边坡雷达对露天金属矿山边坡监测区域进行周期性扫描，获得雷达原始回波信号，并利用大气相位延迟补偿量对雷达原始回波信号进行实时大气相位校正，得到监测区域内各监测点的形变数据；

52、基线校正与噪声滤波模块，用于对经过大气相位校正的形变数据进行基线校正，通过在稳定区域内选取参考点，将其形变数据作为基准值，从各监测点的形变数据中扣除该基准值；

53、短期形变计算模块，用于根据所述形变数据，计算各监测点在预设短期时间窗口内的短期形变量；

54、变形加速度计算模块，用于计算各监测点的变形加速度特征；

55、长期形变计算模块，用于对长期时间窗口内的每日形变量序列经离群值剔除后，采用稳健统计方法计算监测点的长期平均形变量；

56、综合变形指标构建模块，用于将短期形变量与长期平均形变量相除得到相对变形比率，经环境修正系数修正后，与归一化后的变形加速度特征加权融合，得到综合变形指标；

57、多级预警判别模块，用于根据所述综合变形指标与预设的多级预警阈值进行比较，输出相应的预警等级；

58、误报综合处理模块，包括辅助趋势预测模块和隐患点聚类与评估模块，用于对触发预警的监测点进行误报识别与过滤；

59、辅助趋势预测模块，用于基于历史形变数据训练变形趋势预测模型，将当前及历史数据输入模型得到未来形变趋势预测结果，并结合当前综合变形指标输出辅助预警等级建议；

60、隐患点聚类与评估模块，用于对形变异常且相邻的监测点进行空间聚类，提取聚类簇的形变量、变形加速度、覆盖面积和异常时长等特征，输入危险性评分模型得到危险等级，生成隐患点分布图。

61、作为一种优选，还包括：

62、设备健康自检模块，用于在数据采集前监测雷达基座微位移、评估数据完整率和监测点数量变化趋势，当超过预设阈值时输出异常告警或维护提示；

63、预警阈值自适应优化模块，用于根据历史预警验证结果统计命中率、误报率和漏报率，当误报率或漏报率超过预设上限时自动调整预警阈值；

64、操作人员管理模块，用于建立并维护操作人员信息数据库，通过题库测试对操作人员进行熟练度分级评估，确定操作权限与复训周期；

65、辅助巡检与处置联动模块，用于根据所述预警等级引导操作人员执行相应的巡检操作和应急处置。

66、本发明中，基于设备健康自检模块的设置，能够在设备性能劣化或数据采集异常初期即发出告警，避免了因设备故障或数据质量下降导致的监测盲区，实现了从“被动修”到“主动防”的运维模式转变。基大气相位校正模块的设置，能实现大气相位误差的即时校正，可将大气干扰的响应时间从传统ps技术的小时级缩短至分钟级，显著提升了形变数据的精度和实时性。基于形变数据采集模块的设置，能便于得到各监测点在雷达视线方向的位移变化量，为后续形变特征计算和预警判别提供了高精度、高可靠性的数据基础。基于基线校正与噪声滤波模块的设置，能有效补偿雷达设备微小位移或基座沉降带来的系统性偏差，并能抑制设备热噪声、电磁干扰等随机干扰，提高了形变数据的信噪比。基于短期形变计算模块的设置，能为相对变形比率计算和变形加速度特征提取提供了基础的短期形变输入。基于变形加速度计算模块的设置，能得到反映形变速度二阶变化的加速度特征，并能为识别加速变形阶段和捕捉突变型滑坡前兆提供敏感的趋势特征。基于长期形变计算模块的设置，能有效消除极端天气、设备故障等异常事件对长期形变基准的污染，为相对变形比率计算提供了稳定可靠的参照基准。基于综合变形指标构建模块的设置，能消除不同监测点基础变形速率差异的影响，通过环境修正系数对外部干扰因素进行分段补偿，通过与归一化变形加速度特征加权融合，得到了兼顾形变累积效应与趋势突变性的综合变形指标，显著增强了对边坡临滑前兆的捕捉能力。基于多级预警判别模块的设置，能实现边坡安全状态的精细化分级管理，为矿山安全管理人员提供了清晰的决策依据和充足的响应时间。基于误报综合处理模块的设置，有效排除了孤立异常点和环境干扰型误报，大幅提升了预警输出的可信度，既避免了误报导致的预警麻木和生产中断，又确保了真实变形异常不被遗漏。基于辅助趋势预测模块的设置，能在当前预警等级尚未达到高级别时提前输出辅助预警等级建议，实现了从事后预警向超前预警的转变，为人员撤离和应急处置争取了更充裕的时间窗口。基于隐患点聚类与评估模块的设置，能实现从点监测到面评估的技术跨越，为矿山边坡安全管理提供了科学、直观的决策支持。基于预警阈值自适应优化模块的设置，一方面能根据监测区域的地质条件、岩体结构和历史滑坡数据对各子区设定差异化的阈值调整系数，另一方面能根据历史预警验证结果统计命中率、误报率和漏报率，当误报率或漏报率超过预设上限时自动调整预警阈值，并设有调整幅度上限和下限防止过度调整导致系统失稳，使预警系统能够动态适应矿山的实际形变特征和环境变化。基于操作人员管理模块的设置，能根据测试得分确定操作权限与差异化复训周期，确保了上岗人员具备必要的专业能力，有效降低了因人员操作不当导致的监测数据失真和设备故障风险。基于辅助巡检与处置联动模块的设置，解决了预警发生后操作人员“不知该做什么、该报给谁”的困境，在蓝色、黄色等中低级别预警阶段有效区分真实变形异常与误报信号，在橙色、红色等高级别预警阶段确保预警信息能够及时转化为有效的现场处置行动，形成了从预警信号到应急响应的完整闭环。

67、该系统能将实时大气校正、稳健基准计算、综合指标构建、智能误报甄别和隐患点聚类评估有机融合，实现了露天金属矿山边坡安全监测预警从数据源头到应急响应的全流程自动化和智能化。