陕西
矿山尾矿库作为重大危险源，一直是矿山安全生产管控的重中之重。传统尾矿库管理多依靠人工定期巡检，巡检频次有限、数据采集滞后，难以全天候掌握库体位移、浸润线、降雨量、库水位、干滩长度等关键指标变化。遇到汛期、暴雨天气，滑坡、溃坝等隐患隐蔽性强，等到肉眼发现异常时风险往往已经扩大；人工记录的数据较为零散，缺少长期趋势分析、异常预判能力，隐患溯源难、风险预警被动，给尾矿库的安全运营带来极大管理痛点。
在感知层，系统集成GNSS北斗高精度定位、高精度传感器、三维测斜仪等地面监测设备，实时采集坝体位移、浸润线、库水位、干滩长度、降雨量等关键参数；同时部署高清摄像机和AI智能球机，运用计算机视觉算法实现干滩长度自动测量、坝体裂缝与渗漏点识别。在数据层，系统打破数据孤岛，汇聚地表位移、内部变形、渗流渗压、环境气象、视频监控等多维度海量数据，构建统一的数据中台。通过“自动监测+人工采集”双源数据融合机制，动态比对校验提升数据可信度。在分析层，平台基于改进的TCN-Transformer等深度学习模型进行异常检测，采用层次分析法建立多维监测预警模型，并制定基于关键指标突变的预警等级升级规则；同时通过数字孪生技术构建三维地质模型，融合实时监测数据动态修正模型参数，实现坝体稳定性的动态仿真与趋势推演。在应用层，系统根据风险等级自动触发“关注”“预警”“警报”等多级预警信息，通过平台、短信、广播等多渠道推送，构建“实时预警—现场确认—应急处置”全链条闭环，实现从数据采集、智能分析到预警处置的完整闭环。
开展尾矿库在线监测数据分析，对矿山安全长效运营具备极高的应用价值。一方面能够减少人工巡检工作量，降低人员现场作业安全风险，做到 24 小时无人值守实时监管；另一方面通过数据驱动风险管控，提升隐患识别的精准度，提前规避溃坝、滑坡等重大安全事故，满足矿山安全监管部门的规范要求。长期的监测数据分析成果，还可以帮助管理人员掌握尾矿库坝体的运行规律，科学制定库区运维计划，延长尾矿库服役周期，最终实现尾矿库从 “被动抢险” 转向 “主动预防” 的智慧化安全管理新模式。在线监测数据分析将分散的监测数据整合为系统性的安全评估，帮助管理人员理解各监测指标之间的内在关联，从整体上把握尾矿库的运行状态。
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