en
×

分享给微信好友或者朋友圈

使用微信“扫一扫”功能。

引用本文: 张龙. 2024. 某露天钼矿采场边坡稳定性分析及监测技术[J]. 矿产勘查,15(S1):109-114.

Citation: Zhang Long. 2024. Study on slope stability analysis and monitoring technology of open-pit molybdenum mine[J]. Mineral Exploration,15(S1): 109-114.

作者简介:

张龙,男,1989年生,工程师,主要从事非煤矿山安全管理;E-mail:1449704698@qq.com。

中图分类号:X936

文献标识码:A

文章编号:1674-7801(2024)s1-0109-06

DOI:10.20008/j.kckc.2024s1017

参考文献
Fruneau B, Achache J, Delacourt C. 1996. Observation and modeling of the Saint-Etienne-de-Tine landslide using SAR interferometry [J]. Tectonophys, 265(3/4): 181-190.
参考文献
Kromer R A, Abellan A, Hutchinson D J. 2017. Automated terrestrial laser scanning with near-real-time change detection-monitoring of the Séchilienne landslide[J]. Earth Surface Dynamics, 5(2): 293-310.
参考文献
陈结, 朱超, 蒲源源, 崔义, 杨妮, 孟历德仁, 刘博, 张定山 . 2024. 降雨作用下露天矿山岩质边坡稳定性与声—力学特征研究[J/ OL]. 金属矿山, 1-13. http: //kns. cnki. net/kcms/detail/ 34. 1055. TD. 20230831. 1701. 004. html.
参考文献
杜志锦, 黄宁, 苏杰, 张茂微, 邵金虎, 张晓悟 . 2024. 基于 GeoStudio 的露天采场边坡稳定性研究[J]. 中国钼业, 48(1): 15-19.
参考文献
郝彦猛, 周建伟, 罗刚. 2022. 大型顺层岩质滑坡的空间分布及变形破坏演化模式[J]. 黑龙江科技大学学报, 32(5): 598-604.
参考文献
金爱兵, 陈帅军, 赵安宇, 孙浩, 张玉帅. 2021. 基于无人机摄影测量的露天矿边坡数值模拟[J]. 岩土力学, 42(1): 255-264.
参考文献
康森. 2023. 基于时移高密度电法的露天矿高边坡内灾害源探测与演化研究[D]. 包头: 内蒙古科技大学.
参考文献
缪海宾. 2020. 抚顺西露天矿高陡边坡蠕变—大变形综合预警及防治技术研究[D]. 阜新: 辽宁工程技术大学.
参考文献
任学锋, 黄科伟, 李营作 . 2023. GNSS 监测技术在露天矿边坡监测预警中的应用[J]. 露天采矿技术, 38(4): 46-48, 52.
参考文献
孙书伟, 刘流, 郑明新, 胡家冰, 丁辉, 仲淑姮, 纪玉石. 2024. 抚顺西露天矿区边坡灾害多源监测预警系统及工程应用[J/OL]. 岩石力学与工程学报, 1-16. https: //doi. org/10. 13722/j. cnki. jrme. 2023. 0915.
参考文献
万忠明, 王亚文, 范子义. 2022. 无人机倾斜摄影技术在边坡监测中的应用[J]. 测绘通报, (6): 170-172.
参考文献
王旭, 唐绍辉, 潘懿, 常江芳 . 2018. 基于三维激光扫描技术的高陡边坡监测预警研究[J]. 矿业研究与开发, 38(11): 75-78.
参考文献
韦家兴, 徐茂林, 修红玲. 2018. 多源信息融合的露天矿边坡监测方法研究[J]. 矿业研究与开发, 38(10): 29-33.
参考文献
吴飞, 黄英华, 胡静云. 2023. 基于测量机器人的高陡边坡变形测量精度研究与实践[J]. 矿业研究与开发, 43(2): 149-156.
参考文献
吴星辉, 璩世杰, 马海涛, 吴晓丹, 蓝宇. 2018. 边坡雷达系统在露天矿边坡监测中的应用[J]. 金属矿山, (2): 188-191.
参考文献
杨天鸿, 张锋春, 于庆磊, 蔡美峰, 李海洲. 2011. 露天矿高陡边坡稳定性研究现状及发展趋势[J]. 岩土力学, 32(5): 1437-1451, 1472.
参考文献
郁平, 任浩 . 2019. 露天矿山边坡深孔位移及地下水位监测系统设计及实施[J]. 矿业工程, 17(3): 20-23.
参考文献
仲淑姮, 姜喜迪, 王琪, 李锐彬 . 2023. 边坡多源监测协同预警教学实验平台开发与应用[J]. 实验技术与管理, 40(12): 122-130.
参考文献
朱建军, 胡俊, 李志伟, 孙倩, 郑万基. 2022. InSAR滑坡监测研究进展[J]. 测绘学报, 51(10): 2001-2019.
参考文献
朱万成, 徐晓冬, 李磊, 牟文强, 宋清蔚, 李荟 . 2024. 金属矿山地质灾害风险智能监测预警技术现状与展望[J]. 金属矿山, (1): 20-44.
目录contents

    摘要

    露天矿山边坡普遍存在稳定性安全隐患,为分析某露天钼矿采场边坡稳定性,采用现场勘察及数值模拟的方法,对该采场不良地质条件及边坡稳定性进行研究。结果表明:采场部分区域存在渗水点、裂缝、坍塌等不良地质条件,采场东帮边坡水位线较高,地下水是影响边坡稳定的主要因素;采场边坡整体较为稳定,局部区域存在隐患,采用边坡雷达及 GNSS监测设备形成双重动态实时监测系统,对边坡进行全天候实时监测,预报滑坡灾害,为矿山安全生产保驾护航。

    Abstract

    There are generally hidden safety hazards in the slope of open-pit mines. In order to analyze the slope stability of an open-pit molybdenum mine, the adverse geological conditions and slope stability of the stope were studied by means of field investigation and numerical simulation. The results show that there are some bad geological conditions such as seepage points, cracks and collapse in some areas of the stope. The water level line of the east slope of the stope is high, and groundwater is the main factor affecting the stability of the slope. The slope of the stope is relatively stable as a whole, and there are hidden dangers in some areas. The slope radar and GNSS monitoring equipment are used to form a dual dynamic real-time monitoring system, which can monitor the slope in real time all day and predict the landslide disaster, so as to escort the safe production of the mine.

  • 0 引言

  • 中国露天矿山数量较多、分布较广,据统计国内有 40% 的非煤矿山露天采场边坡存在稳定性安全隐患,对矿山的正常生产造成极大的困扰(杜志锦等,2024)。近年来,滑坡事故频发,2009年6月重庆武隆县鸡尾山铁矿发生大型岩体滑坡,造成74人死亡、8 人受伤(郝彦猛等,2022);2022 年 7 月甘肃白银泓胜露天矿发生重大边坡坍塌事故,造成10人遇难、6 人受伤,直接经济损失 2719.29 万元(康森, 2023);2023年2月内蒙古阿拉善新井煤业有限公司露天煤矿特别重大坍塌事故,造成53人死亡、6人受伤,直接经济损失 20430.25 万元(陈结等,2024)。由此可见露天矿边坡的稳定性直接影响露天矿安全生产。

  • 针对边坡失稳变形,许多学者提出采用边坡监测的方式来预测边坡滑动趋势(杨天鸿等,2011缪海宾,2020仲淑姮等,2023孙书伟等,2024)。目前常用的边坡变形监测手段包括地下位移监测和地表位移监测,常见的地表位移监测技术主要有三维激光扫描技术(Kromer et al.2017;王旭等,2018韦家兴等,2018)、测量机器人技术(吴飞等,2023)、 GNSS 监测技术(任学锋等,2023)、雷达监测技术 (Fruneau et al.1996;吴星辉等,2018朱建军等, 2022)、倾斜摄影测量技术(金爱兵,2021万忠明等,2022)监测技术等。地下位移监测包括地下测斜仪监测(郁平和任浩,2019)和地下 GPS定位监测 (朱万成等,2024)。

  • 本文以某钼矿采场边坡为研究背景,采用数值模拟方法对其进行稳定性分析评价,同时根据矿山实际情况,遵循经济合理、技术可行的原则,提出适用于当前矿山的边坡监测手段,建立合理的边坡监测系统,为矿山安全生产提供依据与指导。

  • 1 工程概况

  • 某露天钼矿露天开采境界内原生工业矿石资源储量为64060.8万 t,矿山年产原矿1500万 t/a,岩石 1650 万 t/a,采剥总量 3150 万 t/a,矿区属中温带大陆性季风气候区,气温多变,夏季短促温热,冬季漫长寒冷,年平均气温0.3℃,降雨多在7、8月份,年降水量平均 650 mm。矿区范围内地层以不同时代花岗岩体为主,地层呈捕掳体状零星分布于岩体中。矿床水文地质勘探类型是简单的裂隙充水矿床,是以基岩裂隙水为主,顶板直接充水。

  • 矿区采场南北方向长约 1500 m、东西方向宽约 1200 m,地表最高处标高约为+550 m、采场最低标高约为+360 m、采场深190 m,东端帮从上至下形成 11个台阶、西端帮从上至下形成5个台阶,矿区采场开采现状如图1所示。

  • 图1 采场开采现状图

  • 2 岩土体力学参数确定

  • 通过分析以往岩土力学试验研究成果、滑坡反分析成果,结合相似工程地质条件露天矿岩土物理力学指标以及现场实际情况(图2),最终确定本项目采场边坡岩土物理力学指标推荐值(表1)。

  • 3 边坡稳定性分析

  • 本节主要采用现场勘察及数值计算方法对采场边坡进行稳定性分析,通过现场勘察了解采场存在的不良地质条件,然后利用数值计算方法对边坡稳定性进行计算,得出边坡的稳定系数。

  • 表1 采场边坡岩土物理力学指标推荐值

  • 图2 采场边坡图

  • 3.1 不良地质条件调查

  • 本次地质条件调查期间矿区存在积雪覆盖,根据以往地质资料结合现场地质调查,主要发现该矿区存在如下的不良地质条件(图3)。

  • (1)滑坡

  • 通过对以往资料的搜集、整理与分析,在采场东端帮出现一处小面积滑坡,主要位于采场东端帮南侧区域,滑坡时间为 2014 年,现阶段处于稳定状态,滑坡原因主要为该区域岩体节理裂隙发育,岩体较为破碎。

  • (2)节理裂隙

  • 采场东帮、西帮边坡节理裂隙较发育。

  • (3)构造破碎带

  • 采场东帮存在多处构造破碎带,受破碎带影响其周围岩体极为破碎、破碎带宽度较大(1 m左右),在开挖作用下岩体长期暴露在空气中发生严重风化。

  • (4)风氧化层

  • 采场风氧化层主要集中在边坡上部区域,岩体呈全风化—强风化状态,岩体极为破碎,透水性较强,局部区域岩体呈松散状态,长期暴露空气中可能出现单台阶片帮或垮落现象。

  • (5)渗水点

  • 经现场工程地质调查,采场东帮存在 3 处出水点,采场西帮存在2处出水点。

  • (6)裂缝

  • 由于积雪覆盖,本次调查在采场东帮北部发现 1 条裂缝,宽度 10 cm,长度 3~5 m;采场西帮发现 1 条裂缝,宽度50 cm。

  • (7)坍落或片帮

  • 采场西帮存在1处片帮,片帮区上部标高+400,片帮区长度约30 m。

  • 图3 现场勘察点位及地质实况

  • a—采场地质调查区域及调查点分布图;b—不良地质条件现场实况

  • 3.2 边坡稳定性计算及分析

  • 采用 FLAC 3D 数值模拟软件,模型的左边界、右边界和底部边界分别以水平(X)和垂直(Z)方向的位移约束,从而构成位移边界条件,介质的弹塑性状态采用理想的弹塑性模型描述,以保持整个系统受力体系的平衡。本次稳定性计算确定采用摩根斯坦-普瑞斯法来确定边坡的安全系数。

  • 采场边坡稳定计算剖面选取矿坑东端帮边坡4 条剖面,分别为 DB-1、DB-2、DB-3和 DB-4、西端帮 1 条剖面为 XB-1(图4),结合工程地质简化模型建立计算模型(图5),边坡稳定性计算结果见表2。

  • 根据表2 边坡稳定计算统计结果可知:采场东端帮局部边坡稳定系数为 1.237~1.393,均满足安全储备系数 1.15 的要求,整体边坡稳定系数为1.20 9~1.581,均满足安全储备系数1.2的要求;采场西端帮局部边坡稳定系数为 1.318,满足安全储备系数1.15的要求,整体边坡稳定系数为1.629,满足安全储备系数 1.2 的要求。因此,目前采场边坡处于稳定状态。

  • 图4 边坡稳定性分析计算剖面

  • 表2 采场边坡稳定计算结果统计

  • 3.3 边坡渗流分析

  • 地表水和地下水是影响边坡稳定最重要最活跃的外在因素。地下水渗流对边坡稳定性的影响主要表现在:地下水在边坡中通过空隙、裂隙渗透形成孔隙水压力,裂隙水压力存在于边坡体之中,对边坡体产生静、动水压力。静水压力常使岩土体重度减少(浮重度)),从力学角度讲,它降低了岩土体之间的有效应力,从而减小了坡体的抗滑能力; 而动水压力则通过渗透作用增加了坡体的下滑力,两者均使边坡稳定性降低。因此,任何赋存有地下水的边坡稳定性的研究都必须进行地下水渗流场分析。本节采用数值模拟方法分析地下水渗流场,得出某钼矿露天采场地下水渗流场分布情况,为边坡稳定性分析提供基础依据。

  • 根据上述模型与边界、原理与方法的分析,最终获得某钼矿露天采场各剖面的渗流结果,其渗流场分析结果如图6所示。

  • 图5 采场不同剖面边坡稳定性计算

  • a—东帮DB-1剖面;b—东帮DB-2剖面;c—东帮DB-3剖面;d—东帮DB-4剖面;e—西帮XB-1剖面

  • 图6 采场不同剖面边坡渗流分析计算

  • a—东帮DB-1剖面;b—东帮DB-2剖面;c—东帮DB-3剖面;d—东帮DB-4剖面;e—西帮XB-1剖面

  • 由计算结果可知,在各剖面水平标高+370坡底流速较大,方向为沿坡面渗出。主要表现为地下水在边坡中通过空隙、裂隙渗透形成孔隙水压力,裂隙水压力存在于边坡体之中,对边坡体产生静、动水压力,导致边坡稳定性降低。采场东帮边坡水位线较高,对边坡稳定性影响较大,因此地下水是影响边坡稳定的主要因素。

  • 综上所述,采场部分区域存在渗水点、裂缝、坍塌等不良地质条件,对边坡稳定性有部分影响,地下水是影响边坡稳定的主要因素,采场东端帮、西端帮的最小稳定系数分别为1.209和1.318,均满足安全储备系数的要求,边坡较为稳定。

  • 4 边坡监测技术措施

  • 边坡安全是矿山安全生产中的重要环节,根据露天矿边坡变形具有持续时间长,变形量大,直接危害性大的特点,建立边坡动态监测系统,预报滑坡灾害,是指导矿山安全生产和边坡治理工程必不可少的重要手段。

  • 根据不良地质调查及数值模拟计算结果,结合目前采场最大深度约为 190 m,整体边坡角较小的情况,采用边坡雷达及 GNSS 对采场进行双重动态实时监测,整体采用边坡雷达监测,在稳定性系数最不利断面及历史出现过滑坡区域设置较多测点,具体布置情况如下:

  • 图7 边坡监测点位布置

  • a—边坡雷达点位布置;b—GNSS监测点位布置

  • 采场东帮最大采深约为 190 m,西端帮最大采深约为90 m,2014年生产过程中东端帮出现局部小面积滑坡情况;东帮北侧区域边坡角相对较大,同时北侧有外排土场存在。因此,东帮整体边坡采用边坡雷达进行全天候、远距离、大范围的面域监测,局部重点边坡区域采用 GNSS 固定点位监测,具体布点为:西帮顶部靠近公路侧布置2台边坡雷达;东帮 540 平盘从南到北布设 7 个监测点,对东帮上部边坡进行实时监测,东帮北侧靠近排土场 480 平盘布设 3 个监测点、450 平盘布设 2 个监测点,在东帮北侧形成两条监测线,实时监测东帮北侧区域边坡变形动态,东帮南侧 525平盘设置监 1个测点,对老滑体南侧上部进行监测,如图7所示。

  • 5 结论

  • (1)采用现场勘察及数值模拟方法对采场边坡进行稳定性分析,现场勘察发现采场部分区域存在渗水点、裂缝、坍塌等不良地质条件,数值计算结果得出采场东端帮、西端帮的最小稳定系数分别为 1.209 和 1.318,均满足安全储备系数的要求,边坡较为稳定。

  • (2)通过对边坡渗流计算分析发现各剖面水平标高+370 m 坡底处流速较大,方向为沿坡面渗出,其中采场东帮边坡水位线较高,对边坡稳定性影响较大,因此地下水是影响边坡稳定的主要因素。

  • (3)针对某露天钼矿边坡变形,提出采用两种监测设备进行边坡表面变形监测,东帮整体边坡采用边坡雷达监测,存在隐患的局部边坡采用 GNSS 监测,从而建立双重动态实时监测系统,对边坡进行全天候实时监测,预报滑坡灾害,为矿山安全生产保驾护航。

  • 参考文献

    • Fruneau B, Achache J, Delacourt C. 1996. Observation and modeling of the Saint-Etienne-de-Tine landslide using SAR interferometry [J]. Tectonophys, 265(3/4): 181-190.

    • Kromer R A, Abellan A, Hutchinson D J. 2017. Automated terrestrial laser scanning with near-real-time change detection-monitoring of the Séchilienne landslide[J]. Earth Surface Dynamics, 5(2): 293-310.

    • 陈结, 朱超, 蒲源源, 崔义, 杨妮, 孟历德仁, 刘博, 张定山 . 2024. 降雨作用下露天矿山岩质边坡稳定性与声—力学特征研究[J/ OL]. 金属矿山, 1-13. http: //kns. cnki. net/kcms/detail/ 34. 1055. TD. 20230831. 1701. 004. html.

    • 杜志锦, 黄宁, 苏杰, 张茂微, 邵金虎, 张晓悟 . 2024. 基于 GeoStudio 的露天采场边坡稳定性研究[J]. 中国钼业, 48(1): 15-19.

    • 郝彦猛, 周建伟, 罗刚. 2022. 大型顺层岩质滑坡的空间分布及变形破坏演化模式[J]. 黑龙江科技大学学报, 32(5): 598-604.

    • 金爱兵, 陈帅军, 赵安宇, 孙浩, 张玉帅. 2021. 基于无人机摄影测量的露天矿边坡数值模拟[J]. 岩土力学, 42(1): 255-264.

    • 康森. 2023. 基于时移高密度电法的露天矿高边坡内灾害源探测与演化研究[D]. 包头: 内蒙古科技大学.

    • 缪海宾. 2020. 抚顺西露天矿高陡边坡蠕变—大变形综合预警及防治技术研究[D]. 阜新: 辽宁工程技术大学.

    • 任学锋, 黄科伟, 李营作 . 2023. GNSS 监测技术在露天矿边坡监测预警中的应用[J]. 露天采矿技术, 38(4): 46-48, 52.

    • 孙书伟, 刘流, 郑明新, 胡家冰, 丁辉, 仲淑姮, 纪玉石. 2024. 抚顺西露天矿区边坡灾害多源监测预警系统及工程应用[J/OL]. 岩石力学与工程学报, 1-16. https: //doi. org/10. 13722/j. cnki. jrme. 2023. 0915.

    • 万忠明, 王亚文, 范子义. 2022. 无人机倾斜摄影技术在边坡监测中的应用[J]. 测绘通报, (6): 170-172.

    • 王旭, 唐绍辉, 潘懿, 常江芳 . 2018. 基于三维激光扫描技术的高陡边坡监测预警研究[J]. 矿业研究与开发, 38(11): 75-78.

    • 韦家兴, 徐茂林, 修红玲. 2018. 多源信息融合的露天矿边坡监测方法研究[J]. 矿业研究与开发, 38(10): 29-33.

    • 吴飞, 黄英华, 胡静云. 2023. 基于测量机器人的高陡边坡变形测量精度研究与实践[J]. 矿业研究与开发, 43(2): 149-156.

    • 吴星辉, 璩世杰, 马海涛, 吴晓丹, 蓝宇. 2018. 边坡雷达系统在露天矿边坡监测中的应用[J]. 金属矿山, (2): 188-191.

    • 杨天鸿, 张锋春, 于庆磊, 蔡美峰, 李海洲. 2011. 露天矿高陡边坡稳定性研究现状及发展趋势[J]. 岩土力学, 32(5): 1437-1451, 1472.

    • 郁平, 任浩 . 2019. 露天矿山边坡深孔位移及地下水位监测系统设计及实施[J]. 矿业工程, 17(3): 20-23.

    • 仲淑姮, 姜喜迪, 王琪, 李锐彬 . 2023. 边坡多源监测协同预警教学实验平台开发与应用[J]. 实验技术与管理, 40(12): 122-130.

    • 朱建军, 胡俊, 李志伟, 孙倩, 郑万基. 2022. InSAR滑坡监测研究进展[J]. 测绘学报, 51(10): 2001-2019.

    • 朱万成, 徐晓冬, 李磊, 牟文强, 宋清蔚, 李荟 . 2024. 金属矿山地质灾害风险智能监测预警技术现状与展望[J]. 金属矿山, (1): 20-44.

图1 采场开采现状图
图2 采场边坡图
图3 现场勘察点位及地质实况
图4 边坡稳定性分析计算剖面
图5 采场不同剖面边坡稳定性计算
图6 采场不同剖面边坡渗流分析计算
图7 边坡监测点位布置
表1 采场边坡岩土物理力学指标推荐值
表2 采场边坡稳定计算结果统计

相似文献

  • 参考文献

    • Fruneau B, Achache J, Delacourt C. 1996. Observation and modeling of the Saint-Etienne-de-Tine landslide using SAR interferometry [J]. Tectonophys, 265(3/4): 181-190.

    • Kromer R A, Abellan A, Hutchinson D J. 2017. Automated terrestrial laser scanning with near-real-time change detection-monitoring of the Séchilienne landslide[J]. Earth Surface Dynamics, 5(2): 293-310.

    • 陈结, 朱超, 蒲源源, 崔义, 杨妮, 孟历德仁, 刘博, 张定山 . 2024. 降雨作用下露天矿山岩质边坡稳定性与声—力学特征研究[J/ OL]. 金属矿山, 1-13. http: //kns. cnki. net/kcms/detail/ 34. 1055. TD. 20230831. 1701. 004. html.

    • 杜志锦, 黄宁, 苏杰, 张茂微, 邵金虎, 张晓悟 . 2024. 基于 GeoStudio 的露天采场边坡稳定性研究[J]. 中国钼业, 48(1): 15-19.

    • 郝彦猛, 周建伟, 罗刚. 2022. 大型顺层岩质滑坡的空间分布及变形破坏演化模式[J]. 黑龙江科技大学学报, 32(5): 598-604.

    • 金爱兵, 陈帅军, 赵安宇, 孙浩, 张玉帅. 2021. 基于无人机摄影测量的露天矿边坡数值模拟[J]. 岩土力学, 42(1): 255-264.

    • 康森. 2023. 基于时移高密度电法的露天矿高边坡内灾害源探测与演化研究[D]. 包头: 内蒙古科技大学.

    • 缪海宾. 2020. 抚顺西露天矿高陡边坡蠕变—大变形综合预警及防治技术研究[D]. 阜新: 辽宁工程技术大学.

    • 任学锋, 黄科伟, 李营作 . 2023. GNSS 监测技术在露天矿边坡监测预警中的应用[J]. 露天采矿技术, 38(4): 46-48, 52.

    • 孙书伟, 刘流, 郑明新, 胡家冰, 丁辉, 仲淑姮, 纪玉石. 2024. 抚顺西露天矿区边坡灾害多源监测预警系统及工程应用[J/OL]. 岩石力学与工程学报, 1-16. https: //doi. org/10. 13722/j. cnki. jrme. 2023. 0915.

    • 万忠明, 王亚文, 范子义. 2022. 无人机倾斜摄影技术在边坡监测中的应用[J]. 测绘通报, (6): 170-172.

    • 王旭, 唐绍辉, 潘懿, 常江芳 . 2018. 基于三维激光扫描技术的高陡边坡监测预警研究[J]. 矿业研究与开发, 38(11): 75-78.

    • 韦家兴, 徐茂林, 修红玲. 2018. 多源信息融合的露天矿边坡监测方法研究[J]. 矿业研究与开发, 38(10): 29-33.

    • 吴飞, 黄英华, 胡静云. 2023. 基于测量机器人的高陡边坡变形测量精度研究与实践[J]. 矿业研究与开发, 43(2): 149-156.

    • 吴星辉, 璩世杰, 马海涛, 吴晓丹, 蓝宇. 2018. 边坡雷达系统在露天矿边坡监测中的应用[J]. 金属矿山, (2): 188-191.

    • 杨天鸿, 张锋春, 于庆磊, 蔡美峰, 李海洲. 2011. 露天矿高陡边坡稳定性研究现状及发展趋势[J]. 岩土力学, 32(5): 1437-1451, 1472.

    • 郁平, 任浩 . 2019. 露天矿山边坡深孔位移及地下水位监测系统设计及实施[J]. 矿业工程, 17(3): 20-23.

    • 仲淑姮, 姜喜迪, 王琪, 李锐彬 . 2023. 边坡多源监测协同预警教学实验平台开发与应用[J]. 实验技术与管理, 40(12): 122-130.

    • 朱建军, 胡俊, 李志伟, 孙倩, 郑万基. 2022. InSAR滑坡监测研究进展[J]. 测绘学报, 51(10): 2001-2019.

    • 朱万成, 徐晓冬, 李磊, 牟文强, 宋清蔚, 李荟 . 2024. 金属矿山地质灾害风险智能监测预警技术现状与展望[J]. 金属矿山, (1): 20-44.