采矿与安全工程学报 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (5): 1153-1163.doi: 10.13545/j.cnki.jmse.2025.0039
田雨1,王知乐2,徐俣璠1,计楚柠2,雷少刚1,周伟3,陆翔2,宫传刚4
摘要： 露天煤矿边坡形态参数的精准识别与安全评价是保障矿山安全生产的核心环节。针对传统人工巡查与单点测量法效率低、覆盖面有限、难以实现边坡形态参数超限定量核查与综合安全评价问题,提出了一种基于无人机三维点云的露天矿边坡形态参数自动化提取与安全评价方法。以内蒙古自治区与陕西省交界处的51座露天煤矿为研究对象,利用无人机激光雷达获取各矿山高精度三维点云数据,通过坡度阈值分类、形态学骨架化及局部曲线拟合技术,实现了边坡地块分割、坡顶和坡底线提取及台阶高度、平台宽度、台阶坡面角与工作帮坡角的全覆盖网格化计算。参照国家矿山安全标准,构建了露天矿边坡形态安全综合评价指数(SMSI),量化了4类(台阶高度、平台宽度、台阶坡面角及工作帮坡角)超限风险的等级与权重。研究结果表明:51座露天煤矿中,绝大部分矿山存在边坡形态超限重大风险,其中不乏工作帮坡角超限现象,平台宽度严重超窄现象更为频发;矿群1 的SMSI平均值(12.05)和标准差(9.31)最大,边坡形态安全问题最为严峻且各矿差异较大;研究区内小型民营矿山边坡形态超限安全隐患较为突出,亟需集中监管。研究成果可大幅提高边坡形态参数提取效率,降低人工详查成本,为矿山企业及监管部门提供精准的边坡形态超限风险分级与监管优先级依据。
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