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降雨影响下的动态加权贝叶斯尾矿库溃坝风险评估
文献摘要：
溃坝风险存在于尾矿库运行期的各个阶段,但传统的风险预测难以反映出尾矿库溃坝风险实时动态变化.为解决这一问题,本文首先构建了包含动态指标和静态指标的评价指标体系,并计算指标权重和时间权重,建立了嵌入时间权重和指标权重的动态加权贝叶斯网络尾矿库溃坝风险评估模型;然后通过区间数优度排序改进参数学习数据不足情况下条件概率的求取方法;最后对不同降雨持续时间和不同降雨量影响下尾矿库溃坝风险的动态贝叶斯网络进行概率推理.研究结果表明:当持续3d降雨量为A级(高风险)和B级(较高风险)时,降雨量造成尾矿库溃坝的风险概率分别从19.0％ 和9.1％ 上升到34.9％和20.4％.由此可见,引入时间权重的评估模型体现出了尾矿库溃坝的动态发展过程,动态评估更符合客观事实.
文献关键词：
尾矿库;贝叶斯网络;溃坝风险;模糊区间评价;时间权重
中图分类号：
作者姓名：
崔旭阳;胡南燕;叶义成;周栋;谭文侃;黄兆云
作者机构：
武汉科技大学资源与环境工程学院,湖北武汉430081;湖北省工业安全工程技术研究中心,湖北武汉430081;湖北景深安全技术有限公司,湖北宜昌443000
文献出处：
引用格式：
[1]崔旭阳;胡南燕;叶义成;周栋;谭文侃;黄兆云-.降雨影响下的动态加权贝叶斯尾矿库溃坝风险评估)[J].中国矿业,2022(06):93-100
A类：
模糊区间评价
B类：
降雨影响,动态加权,尾矿库溃坝,溃坝风险,运行期,各个阶段,风险预测,实时动态,动态指标,静态指标,计算指标,时间权重,风险评估模型,区间数,参数学习,学习数据,条件概率,求取,降雨量,动态贝叶斯网络,概率推理,3d,风险概率,动态发展,动态评估,客观事实
AB值：
0.243991
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