东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报:自然科学版 ›› 2017, Vol. 38 ›› Issue (10): 1464-1467.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2017.10.019

• 资源与土木工程 • 上一篇    下一篇

基于GA-AHP和云物元模型的尾矿库溃坝风险评估

王训洪， 顾晓薇， 胥孝川， 王青   

  1. (东北大学 资源与土木工程学院， 辽宁 沈阳110819)
  • 收稿日期:2016-10-16 修回日期:2016-10-16 出版日期:2017-10-15 发布日期:2017-10-13
  • 通讯作者: 王训洪
  • 作者简介:王训洪(1990-)，男，江西鄱阳人，东北大学博士研究生； 顾晓薇(1971-)，女，辽宁凤城人，东北大学教授，博士生导师; 王青(1962-)，男，内蒙古兴和人，东北大学教授，博士生导师.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(51474049， 51674062)； 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51604061)； 辽宁省自然科学基金资助项目(201202075， 2014020040)； 教育部博士点博导类基金资助项目(20130042110012)； 辽宁省教育厅重点实验室基础研究项目(LZ2014020)； 沈阳市科技计划项目(F14-231-1-07).

Risk Evaluation of Break-Dam in Mine Tailings Pond Based on GA-AHP and Cloud-Matter Element Model

WANG Xun-hong， GU Xiao-wei， XU Xiao-chuan， WANG Qing   

  1. School of Resources & Civil Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819， China.
  • Received:2016-10-16 Revised:2016-10-16 Online:2017-10-15 Published:2017-10-13
  • Contact: GU Xiao-wei
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摘要： 为准确评估尾矿库溃坝风险等级，建立了GA-AHP和云物元评估模型.采用德尔菲法对尾矿库溃坝风险因素进行识别，构建了尾矿库溃坝风险评估指标体系;利用遗传层次分析法计算尾矿库溃坝风险指标的权重;对评估指标进行分级，建立了基于GA-AHP和云物元模型的尾矿库溃坝风险评估模型.将所建立的模型运用到实际案例中，利用Matlab软件计算了各评估指标的隶属度和综合隶属度，结果表明，该尾矿库溃坝风险等级为“正常库”，评估结果与尾矿库实际情况吻合.

关键词: 尾矿库, 溃坝风险评估, 遗传层次分析法, 云物元模型, 隶属度

Abstract: For the accurate evaluation on risk level of break-dam in mine tailings pond， a GA-AHP and cloud-matter element model was established. The major risk factors on break-dam were identified by using the Delphi method， and the risk evaluation index system of break-dam was established. The index weights of break-dam in mine tailings pond were calculated by using GA-AHP. The evaluation index was classified to establish the risk assessment model based on the GA-AHP and cloud-matter element model. The established model was applied to practical case， and the Matlab software was used to calculate the subordinate degree. The results showed that the risk of break-dam in the mine tailings pond is normal and the evaluation results are consistent with the practice.

Key words: mine tailings pond, break-dam risk evaluation, GA-AHP, cloud-matter element model, subordinate degree

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