一种尾矿库安全风险分级预警方法技术

本发明专利技术公开了一种尾矿库安全风险分级预警方法，涉及尾矿库运行状态评估技术领域。本发明专利技术包括以下步骤：S1：构建尾矿库评价指标体系；根据尾矿库现状，确定影响尾矿库安全和环境的指标因素；S2：进行数据预处理；S3：基于熵权法确定各指标因素的权重；S4：计算各数据点的风险综合评分；S5：采用Kmeans++算法对各样本综合得分进行分级。本发明专利技术操作简便，采用熵权法确定各指标因素的权重，然后确定各数据点的综合评分，基于Kmeans++算法对各数据点的综合评分进行评价，确定各数据点的安全风险等级，能够有效地对尾矿库的安全风险进行预警。能够有效地对尾矿库的安全风险进行预警。能够有效地对尾矿库的安全风险进行预警。

【技术实现步骤摘要】
一种尾矿库安全风险分级预警方法


[0001]本专利技术涉及尾矿库运行状态评估
，特别涉及一种尾矿库安全风险分级预警方法。

技术介绍

[0002]尾矿库是矿山选矿厂生产中必不可少的组成部分，同时也是重大的危险源，其尾矿通常含有重金属、化学物质等有害物质，一旦发生溃坝将造成重大损失，严重影响当地的环境及人的生命和财产安全。近年来，因尾矿库事故引起的环境污染、人员伤亡、财产损失事件时有发生，尤其是2008年9月8日发生的襄汾尾矿库溃坝事故，造成277人死亡、4人失踪、33人受伤，直接经济损失达9619万元。我国尾矿库总体上呈现基数大、安全监管难度高的特点，尾矿库安全风险评估的重要性日益凸显。因此，对尾矿库各个时刻记录样本进行实时风险分级，对于尾矿库事故预防及控制具有重要意义。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种尾矿库安全风险分级预警方法，采用熵权法确定各指标因素的权重，然后确定各数据点的综合评分，基于Kmeans++算法对各数据点的综合评分进行评价，确定各数据点的安全风险等级，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一种尾矿库安全风险分级预警方法，以实时采集的化学需氧量COD、氢离子浓度指数PH、环境空气中空气动力学当量直径小于等于10微米的颗粒物PM10、环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物PM2.5，环境空气中空气动力学当量直径小于等于100微米的颗粒物TSP，库水位相对值、断面浸润线、电导率、表面位移、雨量为样本数据，包括以下步骤：
[0006]S1：构建尾矿库评价指标体系；根据尾矿库现状，确定影响尾矿库安全和环境的指标因素；
[0007]S2：进行数据预处理；
[0008]S3：基于熵权法确定各指标因素的权重；
[0009]S4：计算各数据点的风险综合评分；
[0010]S5：采用Kmeans++算法对各样本综合得分进行分级。
[0011]进一步地，所述步骤S2中，进行数据预处理的具体步骤如下：
[0012]首先，将缺失率高于80％的数据特征删除，对其余缺失的数据以本指标中位数进行填充；其次，对数据进行相关性分析，采用皮尔逊相关系数来反映指标之间的相关程度，其公式如下：
[0013][0014]其中，cov(X,Y)表示指标X和指标Y的协方差，σ
X
，σ
Y
分别表示指标X和指标Y的标准
差，相关系数r
X,Y
取值区间在
‑
1到1之间，r
X,Y
＝1表示指标X和指标Y完全线性相关，r
X,Y
＝
‑
1表示指标X和指标Y完全负相关，r＝0则表示指标X和指标Y之间不存在相关性。
[0015]进一步地，所述步骤S3中，确定各指标权重的具体步骤如下：
[0016](a)对m个评价对象，n个评价指标，令x
ij
为第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分(i＝1,2,
…
,m；j＝1,2,
…
,n)，
[0017](b)异质指标归一化处理：对极大型指标、中间性指标和极小型指标分别进行归一化处理，获取对应评价指标的评价得分，如公式(2)、公式(3)和公式(4)所示；
[0018]对于极大型指标：
[0019][0020]对于中间型指标：
[0021][0022]对于极小值指标：
[0023][0024]其中：x
ij
为原始数据；x
ij
′
为标准化数据，max(x
j
)、min(x
j
)分别为第j个指标的最大值和最小值，x
best
为某一中间型指标最佳的数值；
[0025](c)计算各评价指标的信息熵，计算第项指标的熵值：
[0026][0027]式中：E
j
表示第j个指标的信息熵；k＝1/ln(n)＞0，p
ij
为第j个指标下第i个样本的贡献度，若p
ij
＝0，则定义
[0028](d)计算信息熵冗余度
[0029]d
j
＝1
‑
E
j
(6)
[0030](e)计算各项评价指标的熵权W
j
：
[0031][0032]其中，W
j
为第j个指标的权重。
[0033]进一步地，所述步骤S4中，确定数据点的综合得分，其公式如下：
[0034][0035]其中，S
i
(W
j
,j)表示第i个样本映射的距离空间，即第i个样本对应的安全风险综合
评分。
[0036]进一步地，所述步骤S5中，基于Kmeans++算法对各样本综合得分进行分级，具体步骤如下：
[0037](a)从综合评分数据集S中随机选取一个样本S
i
作为初始聚类中心μ1；
[0038](b)计算数据集中每个样本到当前存在的聚类中心之间的距离，获取最短距离D(x)；接着计算数据集中每个样本被选作为下一个聚类中心的概率最后采用轮盘法选出下一个聚类中心；
[0039](c)重复步骤(b)直到选出k个聚类中心；
[0040](d)计算综合评分数据集S中的各个样本到各聚类中心的距离，并将其分配到距离其最小的聚类中心对应的簇C
i
中；
[0041](e)对于得到的每个簇，重新计算其聚类中心
[0042](f)重复步骤(d)和步骤(e)直至聚类中心μ
i
不再发生变化；
[0043](g)基于以上计算步骤，对尾矿库安全状况进行分级预警。
[0044]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0045]本专利技术的一种尾矿库安全风险分级预警方法，操作简便，弥补了kmeans算法的不足，采用熵权法确定各指标因素的权重，然后确定各数据点的综合评分，基于Kmeans++算法对各数据点的综合评分进行评价，确定各数据点的安全风险等级，能够有效地对尾矿库的安全风险进行预警。
附图说明
[0046]图1为本专利技术的方法流程图；
[0047]图2为本专利技术的聚类数K与戴维森堡丁指数函数的关系图。
具体实施方式
[0048]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0049]请参阅图1，本专利技术实施例中：一种尾矿库安全风险分级预警方法，采集安徽省某尾矿库的安全环境数据，进行数据预处理，得到归本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种尾矿库安全风险分级预警方法，其特征在于：以实时采集的化学需氧量COD、氢离子浓度指数PH、环境空气中空气动力学当量直径小于等于10微米的颗粒物PM10、环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物PM2.5，环境空气中空气动力学当量直径小于等于100微米的颗粒物TSP，库水位相对值、断面浸润线、电导率、表面位移、雨量为样本数据，包括以下步骤：S1：构建尾矿库评价指标体系；根据尾矿库现状，确定影响尾矿库安全和环境的指标因素；S2：进行数据预处理；S3：基于熵权法确定各指标因素的权重；S4：计算各数据点的风险综合评分；S5：采用Kmeans++算法对各样本综合得分进行分级。2.根据权利要求1所述的一种尾矿库安全风险分级预警方法，其特征在于：所述步骤S2中，进行数据预处理的具体步骤如下：首先，将缺失率高于80％的数据特征删除，对其余缺失的数据以本指标中位数进行填充；其次，对数据进行相关性分析，采用皮尔逊相关系数来反映指标之间的相关程度，其公式如下：其中，cov(X,Y)表示指标X和指标Y的协方差，σ
X
，σ
Y
分别表示指标X和指标Y的标准差，相关系数r
X,Y
取值区间在
‑
1到1之间，r
X,Y
＝1表示指标X和指标Y完全线性相关，r
X,Y
＝
‑
1表示指标X和指标Y完全负相关，r＝0则表示指标X和指标Y之间不存在相关性。3.根据权利要求1所述的一种尾矿库安全风险分级预警方法，其特征在于：所述步骤S3中，确定各指标权重的具体步骤如下：(a)对m个评价对象，n个评价指标，令x
ij
为第i个评价对象的第j个评价指标的评价得分(i＝1,2,
…
,m；j＝1,2,
…
,n)，(b)异质指标归一化处理：对极大型指标、中间性指标和极小型指标分别进行归一化处理，获取对应评价指标的评价得分，如公式(2)、公式(3)和公式(4)所示；对于极大型指标：对于中间型指标：对于极小值指标：...

【专利技术属性】
技术研发人员：于猜，许晖，吴欣乾，刘志远，费凡，陈超，余凯，
申请(专利权)人：华唯金属矿产资源高效循环利用国家工程研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：