基于贝叶斯网络(Bayesian Network)的寒区露天矿边坡风险评估模型构建与应用

《Geomatics, Natural Hazards and Risk》：Risk assessment of open pit slope in cold regions based on Bayesian network

为解决寒区露天矿边坡稳定性评估难题，来自国内的研究团队创新性地将贝叶斯网络(Bayesian Network)引入冻融循环作用下的边坡风险量化分析，构建了融合地质参数、气候因子与工程扰动的动态评估模型。该研究通过条件概率矩阵实现多源异构数据耦合，显著提升高纬度矿区滑坡预警准确率，为极地矿产资源开发提供关键决策工具。

　　

在冻土带露天采矿作业中，周期性冻融循环(freeze-thaw cycling)会显著改变岩土体力学特性，传统确定性评估方法难以捕捉这种动态变化。研究团队巧妙运用概率图模型中的贝叶斯网络(BN)，将温度梯度ΔT_soil、裂隙发育度F^*等12项核心参数构建为有向无环图(DAG)，通过期望最大化算法(EM algorithm)训练网络参数。特别值得注意的是，模型创新性地引入冰透镜体(ice lens)形成概率作为隐藏节点，使得在-30℃~15℃极端温度波动条件下仍能保持85.7%的预测精度。现场验证表明，该模型可提前72小时预警潜在滑动面(slip surface)的形成，较传统极限平衡法(LEM)的预警窗口延长了300%。研究还揭示了冻融损伤参数FD_index与边坡安全系数FS的非线性映射关系，为寒区矿业工程提供了全新的数字化风险管理范式。