郑彬彬等：尾矿坝数字孪生内涵、系统架构与关键技术

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尾矿坝在线监测技术是提升尾矿坝安全风险感知能力的重要手段。通过实时监测和分析尾矿坝的各项数据，可以及时识别潜在风险点，并采取相应的预防措施，从而有效降低尾矿坝事故发生的概率。尾矿坝的安全状态不仅受其自身结构特性和材料属性的影响，还受到降雨、地震、土壤条件等外部环境因素的复杂作用，使得安全管理面临诸多挑战。目前尾矿坝安全监测仍然存在着数据孤立化、信息孤岛化和应用离散化等问题，导致风险信息感知片面、数据映射模糊、风险评估动态性滞后、预测预警精准度欠缺等实际难题。因此，亟需更加精准的风险感知与预警技术，结合先进的数据融合、智能分析与动态评估方法，提升尾矿坝安全管理的科学性和风险防控能力，从而构建更加高效、智能的尾矿坝安全管控体系。

数字孪生技术是一种集感知、建模、分析与控制于一体的体系化融合与创新技术。通过在虚拟空间中构建高保真映射模型，数字孪生能够基于监测数据精准反映物理实体的工程状态，从而实现对其全生命周期的智能管理。该技术最早应用于制造业的产品信息建模及产品全生命周期管理研究，并逐步扩展至航空航天、智能制造、城市管理、智能建造等多个领域。然而，在矿山安全领域，数字孪生的研究仍处于初步探索阶段，尤其是在尾矿坝安全管理方面，尚未形成成熟的应用体系，亟需深入研究和实践验证，以推动其在尾矿坝安全监测、风险评估与智能决策中的创新应用。

在国家自然科学基金项目（编号：52474136，51874268）资助下，山东工商学院郑彬彬副教授团队以尾矿坝的数字化安全管理为研究对象，总结了尾矿坝数字孪生（Digital Twin of Tailings Dam, DTTD）的内涵；建立了尾矿坝数字孪生SAFETY六维模型，总结其“形性关联、算测融合、虚实交互、两体一化”的特征，并从基础支撑层、模型构建层、仿真分析层和功能应用层4个层面搭建了尾矿坝数字孪生系统架构；最后剖析了尾矿坝数字孪生涉及的关键技术及应用场景，以期实现尾矿坝物理实体与虚拟模型的交互共融，达到安全风险智能感知与精准动态预警的目标。相关分析成果以《尾矿坝数字孪生：内涵、系统架构与关键技术》为题将于2025年第5期《金属矿山》杂志“矿业青年科学家专题（2025）”正式发表，全文已在中国知网在线发布。

本项研究主要成果包括：

（1）结合尾矿坝和数字孪生的特点，阐明尾矿坝数字孪生的内涵，并提出SAFETY六维模型，阐述尾矿坝数字孪生的特征，为尾矿坝的智能监测和安全管理提供了新的理论框架。

尾矿坝数字孪生是集成尾矿坝物理模型、传感器数据、运行历史数据等多源信息，在虚拟空间中构建尾矿坝及其运行环境的精确数字模型，实时动态反映尾矿坝实际运行状态、行为、功能和性能，实现对尾矿坝全生命周期过程的映射与仿真，从而支持对尾矿坝的动态监测、精准预警、优化决策和智能管理。

SAFETY 六维模型

根据SAFETY六维模型及其相互间的逻辑关系，提出尾矿坝数字孪生总体模型架构，该架构与尾矿坝的监测、管理和维护过程相结合，不同要素之间进行不同形式的信息交互，形成虚实结合的闭环控制。

尾矿坝数字孪生总体架构

尾矿坝数字孪生是将数字孪生技术应用于尾矿坝安全管理中的创新产物，也是岩土工程智能化背景下尾矿坝安全管理的实际需求。既具有数字孪生的技术的共性，又具有尾矿坝的特征，强调在虚拟空间中精确还原真实尾矿坝，实现对尾矿坝的感知、表达与仿真等，具有“形性关联、算测融合、虚实交互、两体一化”等特征。

（2）从系统架构设计角度，提出尾矿坝数字孪生的4层系统架构，包括基础支撑层、模型构建层、仿真分析层和功能应用层。

尾矿坝数字孪生系统架构

尾矿坝数字孪生系统的基础支撑层是建立数字孪生系统的基石，确保高质量、相关性强和实时性高的数据被采集、整合、管理和使用，主要涵盖两大核心领域：多源数据采集、数据整合与管理。

模型构建层根据尾矿坝特点，在基础支撑层的基础上，模型构建遵循“三维地形—几何模型—合并”的步骤，确保将工程结构体和复杂地质体整合为一个统一的、全面的数字模型。

仿真分析层依托基础支撑层和模型构建层，旨在通过数字模型和各种仿真技术，实现尾矿坝的运行状态监控、行为监测和风险评估。

功能应用层分为风险诊断与定位，应急管理决策辅助两部分。系统依据风险诊断与定位模型判别风险信息，宏观定位风险即将发生位置，再借助隐患辨识模型对尾矿坝实时监测数据进行计算分析，精确定位当前事故类型，实现对坝体的精细化诊断。

隐患辨识框架

（3）剖析了尾矿坝数字孪生涉及的4项关键技术：传感技术、数据传输技术、快速分析技术和模型更新技术，以期实现尾矿坝物理实体与虚拟模型的交互共融，达到安全风险智能感知与精准动态预警的目标。

传感技术是尾矿坝数据监测的主要手段，为确保虚拟尾矿坝能准确反映坝体实际状态，需布置一系列传感器，实时监控温度、湿度、位移、应力和裂缝扩展等多种参数，为尾矿坝数字孪生各个环节提供有效数据支撑。

数据传输技术是确保实时可靠地将现场监测数据传输至数字孪生系统中进行模拟仿真和分析的关键技术，为保证尾矿坝数字孪生系统内部数据流通具有较好的可行性和可靠性，本文提出了基于OPC UA的尾矿坝数字孪生物理信息融合系统架构。

尾矿坝数字孪生物理信息融合架构

快速分析技术是为满足尾矿坝数字孪生的实时性要求，引入几何形态和结构力学性能的关键技术，借助AI算法提升坝体在不同工况下的演变情况计算效率：针对尾矿坝在不同工况下的变化，确定关键变量（位移、应力、孔隙水压力等监测数据、环境因素、操作条件）；利用仿真模拟软件对尾矿坝进行不同工况下的模拟分析，结合历史数据和模拟数据，建立尾矿坝不同工况下变化情况的数据库；利用数据库对AI模型进行训练和优化，建立一个能够通过关键变量近似表达尾矿坝演变规律的数学模型。

尾矿坝实时仿真的快速分析框架

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模型更新技术通过持续校准虚拟尾矿坝，确保其与实际坝体状态同步，从而提高预测精度。数字孪生系统将尾矿坝实时监测数据和工况条件输入虚拟尾矿坝后，采用快速分析技术计算尾矿坝的整体演变情况，并提取监测点处对应位置的坝体位移计算值，比较分析仿真结果和位移实时监测数据：当误差超过限值时，说明当前AI模型无法满足坝体仿真需求，可将当前数据作为历史数据输入更新数据库，修正AI模型的相关参数并进行实时仿真计算，使仿真结果逐次逼近监测点的数据，不断优化并提高模型的适应性。

虚拟尾矿坝实时仿真与模型更新流程

作者简介

验室主任。《金属矿山》青年专家学术委员，《地质与勘探》、《成都理工大学学报（自然科学版）》青年编委，成都理工大学首届优秀研究生导师团队成员，“自然资源部西藏主要成矿带大型-特大型矿床勘查评价和研究科技创新团队”和“自然资源部高层次科技创新人才工程科技创新团队”骨干成员，主要从事青藏高原及周缘铜多金属矿床的研究与找矿勘查工作，先后参与多个大型-超大型矿床的勘查评价，主持国家自然科学基金、国家重点研发计划专题、四川省自然科学基金及各类横向项目10余项，发表文章70余篇，主编专著2部，参编教材2部

郑彬彬

山东工商学院管理科学与工程学院（山东应急管理学院）副院长，副教授，博士，硕士研究生导师，山东省青创人才引育计划团队带头人，山东省应急管理专家，山东省应急管理学会理事，中国岩石力学与工程学会露天边坡分委会委员，《中国安全科学学报》青年编委。主要从事安全与应急管理、智慧矿山工程管理等方向的教学与研究工作。主持国家自然科学基金2项，作为主研人员参与了国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目6项，发表学术论文30余篇，出版专著3部，申请或授权发明专利8项，登记计算机软件著作权4项，起草团体标准2部。

主要学术成果如下：

（1）围绕尾矿绿色安全堆存处置重大需求，提出了高浓度尾矿分级上游法堆坝工艺，研究了上游法堆存过程中尾矿的基础物理力学性质，设计了可控制提升速度的尾矿塌落度试验系统及流动性能测试系统。

（2）探明了高浓度尾矿沉积固结特性及孔隙结构演化特征，建立了微观孔隙结构与渗透特性的关联关系，提出了玄武岩纤维加筋增强尾矿力学性能的方法。

（3）研制了尾矿坝降雨模拟及灾变模拟实验平台、岩土材料三轴渗流多功能压力室等装置，形成了完善的尾矿堆坝物理模型试验方法，设计开发了尾矿库监测系统。

全文阅读

郑彬彬，杨阳，聂闻，王文松，杨永浩，王玉康.尾矿坝数字孪生：内涵、系统架构与关键技术[J/OL].金属矿山,1-13[2025-04-09].

《金属矿山》简介

《金属矿山》由中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司和中国金属学会主办，主编为中国工程院王运敏院士，现为北大中文核心期刊、中国科技论文统计源期刊（中国科技核心期刊）、中国精品科技期刊（F5000顶尖学术论文来源期刊）、中国百强报刊、RCCSE中国核心学术期刊（A）、中国期刊方阵双百期刊、国家百种重点期刊、华东地区优秀期刊，被美国化学文摘（CA）、美国剑桥科学文摘（CSA）、波兰哥白尼索引（IC）、日本科学技术振兴机构数据库（JST）等世界著名数据库收录。主要刊登金属矿山采矿、矿物加工、机电与自动化、安全环保、矿山测量、地质勘探等领域具有重大学术价值或工程推广价值的研究成果，优先报道受到国家重大科研项目资助的高水平研究成果。根据科技部中国科技信息研究所发布的《2024中国科技期刊引证报告（核心版）》，《金属矿山》核心总被引频次位列26种矿业工程技术学科核心期刊第1位；根据中国知网发布的《中国学术期刊影响因子年报》（2024版），《金属矿山》学科影响力位居73种矿业期刊第9位。

编排：戴颖熠

审核：王小兵

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发布于 2025-05-08 06:11:25

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