露天矿边坡岩体风化程度快速识别及质量评价研究

摘要：露天开采作业中，边坡岩体风化程度直接影响边坡稳定性和使用寿命需快速、准确地识别和评价技术。传统方法存在效率低、准确性不足等问题。本文综合运用图像识别、回弹测试和地质调查等多种技术，提出一套露天矿边坡岩体风化程度快速识别与质量评价的解决方案。通过边坡风化程度分区识别、岩体质量分级评价、稳定性分析和生态重建技术适应性评估，以期为露天矿山安全开采、防灾减灾和生态修复提供科学依据和技术支撑。

关键词：露天矿山；边坡岩体；风化程度；快速识别；质量评价

引言：

近年来，我国露天开采规模不断扩大，采矿强度持续增加，露天矿边坡安全和生态环境问题日益突出。露天矿边坡存在岩体风化程度高、结构面发育、稳定性差等特点，极易发生崩塌、滑坡等地质灾害。及时、准确地识别边坡岩体风化程度，科学评价风化岩体质量，是确保露天矿山安全生产和生态文明建设的关键。然而传统的风化评估方法耗时费力，难以满足大型露天矿山快速评估的需求，需研发高效、智能的风化程度识别与质量评价新技术。

1 露天矿边坡岩体风化程度的识别方法

1.1 图像识别技术

图像识别技术是一种利用计算机视觉和深度学习算法，自动识别和分析图像内容的智能技术。在露天矿边坡岩体风化程度识别中，该技术通过对高清边坡影像进行特征提取、目标检测和语义分割，可快速、准确地识别出岩体的风化区域和风化等级。与传统的人工判读方法相比，图像识别技术具有效率高、覆盖面广、非接触等优点。通过无人机航拍获取不同角度、不同光照条件下的边坡影像，再利用卷积神经网络等深度学习模型进行训练和预测，可实现风化区域的像素级分割和风化程度的定量评估。但是，图像识别技术容易受到光照变化、植被遮挡、影像畸变等因素的干扰，因此在实际应用中需要采取多源数据融合、数据增强等措施来提高识别的鲁棒性和适应性。

1.2 回弹测试法

回弹测试法是一种利用回弹仪测量岩体表面硬度，进而评估岩体风化程度的现场测试技术。该方法基于风化岩体强度与弹性模量呈正相关的原理，通过测量岩体表面的回弹值，根据其与风化等级的对应关系，快速判定岩体的风化程度。与其他测试方法相比，回弹测试简便易行，仪器设备轻便，现场可直接获取定量数据，适用于露天矿边坡的快速风化评估。但是，回弹值易受岩体表面粗糙度、风化裂隙发育程度等因素的影响，因此在测试过程中需要对岩体表面进行适当处理，选择新鲜面进行测试。在实际应用中，回弹测试法通常与其他方法联合使用，通过测试数据的对比和校验，提高风化评估的可靠性。

1.3 地质调查与取样分析

地质调查与取样分析是揭示露天矿边坡岩体风化本质的关键路径，在复杂多变的地质环境中，这一方法通过系统而深入的勘察，为我们提供了岩体风化演变的静态切片和动态轨迹。

野外调查阶段，地质工作者如同地壳变迁的见证者，以敏锐的专业洞察力捕捉岩体风化的微妙细节。采样点的选择并非随机，而是基于对地质构造、地形地貌的深入理解。工作人员会综合考虑地质剖面、构造特征、地下水分布等多重因素，选择具有代表性的取样区域。采样过程中，不同深度、不同位置的样本被小心翼翼地提取，如同收集地球记忆的碎片。室内试验是揭开风化之谜的最后一扇门。通过先进的分析技术，如X射线衍射、扫描电镜等，科研人员可以精确测量矿物组成的微观变化，量化岩石强度的退化过程。相较于传统的经验判断，现代地质调查与取样分析体现了科学研究的精确性和系统性。

2 露天矿边坡岩体质量评价的研究

2.1 岩体质量分级

岩体质量分级是连接地球深处岩石力学特性与工程实践的桥梁。在露天矿山这个复杂的地质系统中，质量分级不仅是一种技术手段，更是理解地壳物质结构和演变的科学窗口。评价指标不再局限于静态的物理力学参数，而需整合地质构造特征、风化程度、水文地质条件等多元要素。通过建立岩体质量综合指数（IMQI），实现对岩体质量的全方位、立体化评估。该指数融合了岩石完整性、结构面特征、地下水条件、风化程度等关键参数，能够更加精准地刻画岩体的复杂性和异质性。分级方法通过构建模糊隶属度评价模型，将复杂的地质特征转化为可量化的指标，同时结合机器学习算法，实现对岩体质量的智能预测和动态追踪。

2.2 边坡稳定性分析

在露天矿山这个巨大的地质动态系统中，稳定性分析已经远远超越了传统的静态力学计算，成为一门融合多学科知识的复杂科学。通过建立动态响应模型，能够模拟边坡在复杂地质条件下的力学行为和演变过程。稳定性分析不再仅仅局限于几何形状和静态受力，而是将地震动力、温度变化、水文地质条件等多重因素纳入评价体系[1]。引入了基于微观－介观－宏观多尺度耦合的分析方法，揭示边坡稳定性的本质特征和演化机理。创新性地提出了边坡动态稳定性指数（DSSI），该指数综合考虑了岩体内部应力场、结构面特征、地下水压力等多维度因素。通过概率统计方法和人工智能技术，实现对边坡稳定性的动态预测和风险评估，为精准的工程决策提供科学依据。

2.3 生态重建技术适应性评价

生态重建技术适应性评价犹如为受创的地球肌理描绘修复蓝图，是连接地质工程与生态恢复的纽带。在露天矿山这个人类改造的复杂生态系统中，适应性评价已经成为衡量工程生态文明的关键指标，通过建立生态重建适应性指数（ERIA），实现对不同类型边坡生态修复方案的精准评估。评价体系不仅考虑生态系统的恢复能力，还融合了地质条件、工程特征、经济效益等多元要素。引入人工智能和大数据技术，构建了动态、智能的生态重建方案匹配模型。通过机器学习算法，可以根据不同边坡的地质特征、生态条件，智能推荐最佳的生态重建技术路线，实现生态修复的精准化和个性化。

3 露天矿边坡岩体风化程度快速识别与质量评价技术的应用

在露天矿边坡这个多元耦合、动态演化的地质系统中，快速识别与质量评价技术的应用意味着从传统被动响应转向主动精准调控。具体应用包括：利用无人机搭载高光谱成像与激光雷达（LiDAR）设备，在较短时间内完成边坡全域高精度三维扫描；其次通过深度学习算法对采集的影像数据进行智能识别，快速提取岩体风化特征；再者结合现场回弹测试与地质调查数据，建立风化程度与岩体质量的定量映射模型。关键技术环节包括：图像语义分割、多尺度特征提取、风化程度智能分级等，实现了边坡岩体风化状态的毫米级精确感知。基于构建的技术体系，研究团队在某大型露天矿山成功开展了技术验证[2]。通过对比传统人工调查方法，新技术的边坡风化识别效率提升85%以上，精度误差控制在±5%范围内。更为关键的是，该技术实现了对边坡风化的动态监测与预警，为精准工程管理提供了有力支撑。技术应用的核心价值在于实现了地质风险的全过程、智能化管理，是连接地质科学、工程技术与生态文明的创新路径，标志着露天矿山管理进入了智能感知、精准调控的新阶段。

结束语：

本文针对露天矿边坡岩体风化评估的实际需求，研发了集成多种先进技术的快速识别与质量评价方法，实现了边坡风化程度的分区识别、岩体质量的定量分级、边坡稳定性的风险估计和生态重建技术的适应性评价，有望为露天矿山安全开采、科学管理和生态修复提供行之有效的技术手段。未来应进一步提升风化快速识别的智能化水平，丰富岩体质量评价指标加强科研成果向工程实践的转化，助力露天矿山高质量发展和生态文明建设。

参考文献：

[1]杨一豪，李学锋，黄绪兴，等.某露天矿边坡稳定性及优化研究[J].价值工程，2024，43（16）：97-100.

[2]崔铁军，李莎莎.露天矿边坡岩体状态变化与多灾害耦合作用关系研究[J].防灾减灾学报，2023，39（04）：34-42.