中国安全科学学报

作者：蒋水华, 曾绍慧, 黄劲松, 姚池

单位：1.南昌大学 建筑工程学院,江西 南昌 330031; ；2.江西省尾矿库工程安全重点实验室,江西 南昌 330031

关键词：尾矿坝,渗透系数,序贯概率反演,贝叶斯更新,不确定性

基金：江西省自然科学基金资助(20181ACB20008,2018ACB21017,20192BBG70078,20181BCD40003);江西省研究生创新专项基金资助(CX2018061)。

为保证尾矿库坝体渗流分析的准确性,推断尾矿材料渗透系数概率分布并减少其不确定性,提出基于贝叶斯更新的尾矿材料参数序贯概率反演方法,建立尾矿坝水位代理模型及似然函数,并以大黑山尾矿坝为工程背景,利用不同时刻从不同监测点测得的尾矿坝水位值,对多层尾矿材料的渗透系数进行序贯概率反演分析。结果表明:提出的基于贝叶斯更新的序贯概率反演方法能够有效推断大黑山尾矿材料渗透系数及概率分布,降低渗透系数变异系数,与水位监测点位置距离较近土层渗透系数的变异系数缩减了18.25%;单独利用尾矿坝水位监测值不能准确推断尾矿材料渗透系数及表征其真实不确定性,需要进一步收集多源监测信息并融合到参数概率反演分析中。

来源：2020年第6期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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