2007年10月25日辽宁鞍山某尾矿库突然垮塌。致使约54万立方米尾矿下泄，造成该库下游约2公里处村庄部分房屋被冲毁，13人死亡，3人失踪，39人受伤。

2008年山西襄汾“9·8”特大尾矿库溃坝事故，272人死亡，1000多人受伤。影响很大。已经引起国家各级政府的高度重视。

Q2．尾矿库都需要进行哪些监测呢，请简单介绍一下尾矿库安全监测工程。

梁教授：根据《尾矿库安全监测技术规范》（AQ2030-2010），尾矿库监测内容包括位移、渗流、干滩、库水位、降水量。

主要有：

1）坝体表面位移；

2）坝体内部位移监测；

3）浸润线监测；

4）干滩长度监测；

5）库水位、降雨量；

6） 尾矿库视频监控。

Q3．目前尾矿库安全监测存在哪些问题呢？

梁教授：我认为目前尾矿库安全监测存在两个突出的问题:

1、重“硬”轻“软”，投资建立了大量现场监控系统，采集的数据是单一的，相关参数处于独立状态;

2、“软”“硬”分离，安全评估中大量数值分析结果和现场监测数据处于分离状态。

Q4．那对于安全评估中“软”“硬”分离这一现象，我们应该如何处理呢？

梁教授：采用数据融合处理，“数据信息融合”这一概念产生于20世纪70年代的军事领域，即将多种传感器获得的数据进行融合处理，以得到比单一传感器更加准确和有效的信息，又称为“多源数据信息融合”。

数据融合处理技术包含了如决策论、信号处理、模式识别、人工智能、估计理论等多种传统学科和新技术学科。因此数据信息融合的方法也比较的丰富，应用于工程中的主要数据信息融合算法包括:加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯网络、模糊理论、D-S证据理论、神经网络、粗糙集、小波变换、遗传算法、随机集、支持向量机等。

目前，主要的研究工作集中在传感器的多源数据信息融合理论和方法上，如对桥梁工程健康监测、大坝安全监控、边坡监测中多源数据信息融合技术的研究、尾矿库传感器多源数据信息融合及预警系统设计等，这些工作主要是对硬件系统数据的底层融合，尚处于基本概念的设计，多层次数据融合研究的研究仍相对缺乏，尤其是土木土木工程安全评估问题，单一数据的比较分析及单层次的数据融合均无法准确和有效地进行土木工程的安全评估和预警。

进一步的工作:分析数值计算中大量数据的特征规律，建立关键点与特征值的数据库(或称为基因库)，从而采用自适应数据融合的理论和方法将传统的数值分析结果与现场的监测数据有机结合，再从多层次融合分析的基础上对土木工程安全稳定问题进行全面和综合评估。

Q5．数据融合的方法在尾矿库工程中的应用有哪些呢？

梁教授：主要有尾矿库安全稳定相关参数及多源敏感因素融合特性、尾矿库在线监测传感器优化设置和多源特征数据融合、决策层自适应数据融合与尾矿库综合安全评估预警三个方面的应用。

1、尾矿库安全稳定相关参数及多源敏感因素融合特性

在大量尾矿库安全稳定数值分析的基础上，研究不同类型尾矿库主要指标参数的特征规律，分析影响尾矿库安全的敏感因素及关键点;

建立不同类型尾矿库失稳判定关键点与特征值的参考数据库，确定安全等级与破坏类型(即多源因素影响下失稳与破坏的不同组合)，从而形成尾矿库安全评估的先验信息。

2、尾矿库在线监测传感器优化设置和多源特征数据融合

监测传感器布局优化及数据融合处理是尾矿库安全评估的重要部分，针对尾矿库特殊的工程条件，在尾矿库安全影响敏感因素及关键点分析的基础上解决的具体问题:

合理和优化布置监测点，其中包括位移、浸润线、库水位、高度、干滩长度、坡度、降水量、孔隙水压力、渗透水量、浑浊度及环境参数等;

对传感器采集的原始数据进行数据层信息统计和提取，采取分布式融合检测系统结构，为决策层次的数据融合提供有效数据。

3、决策层自适应数据融合与尾矿库综合安全评估预警

a、建立数值分析数据和监测监控数据的“安全态势关联”，包括空间关联和时间关联，对两者的要素数据进行分组，给出安全态势要素的特征向量，确定相应的危险类型和等级;

b、在“安全态势关联”的基础上，实时自适应地记录、分析和表达尾矿库的动态安全态势，进而完成对尾矿库的安全评估与预测预警。

Q6．梁教授可以给我们推荐几篇有关尾矿库工程的学术论文么？

*“尾矿坝稳定性影响因素贝叶斯网络模型分析”

*“基于变权综合层次分析法的尾矿库溃坝风险评估模型”

*“现代BIM技术在尾矿库工程中的应用研究”

*“基于二维云模型的风险评价原理及方法研究”

小编总结

数值计算模拟技术和监测监控技术在土木工程安全评估的应用上取得了一定的成果，但对大数据以及数据融合分析问题的研究则相对缺乏，必须加快步伐，解决这一关键问题;

目前土木工程安全稳定分析因素单一化、缺乏多源因素耦合与综合安全等级及类型的分析研究，对土木工程安全评估的效果并不能令人满意，亟需解决多源因素耦合条件下土木工程安全稳定综合评估问题;

虽然监测监控技术和数值计算模拟技术在安全评估领域的应用中分别取得了较大的进步，但安全评估中两者数据的分离化问题较突出，必须解决两者数据有机融合问题，建立结构的“大数据基因库”;

采用多源数据融合理论与方法，针对土木工程的特点，通过多源因素耦合以确定综合安全等级及类型，进一步将人工智能技术应用到数据融合分析，是最终实对现土木工程安全综合评价和预测预警的有效途径。

最后，再次感谢梁力教授接受52监测网的本次技术专访，我们期待分享更多监测技术。