离子型稀土矿采用原地浸矿工艺开采时，需往山体中注入大量溶浸液，溶浸液中置换离子与稀土离子发生交换反应，不仅改变了矿土的化学配分，还改变了矿土的微观孔隙结构，注入的溶浸液使山体饱和，改变了山体有效孔隙水压的分布，使山体的抗滑力减小，更容易发生山体滑坡事故^[1]。原地浸矿工艺又不得不往山体里注入溶浸液，使山体达到饱和状态，以更多更快地析出稀土离子，所以离子型稀土的开采必然存在安全隐患^[2]。滑坡灾害预警是防止大事故发生的一个重大举措，是预防滑坡灾害的重要途径之一。

选用哪些参数作为滑坡灾害预警指标以及预警等级的划分是滑坡预警研究的一个重点。采用单参数预警，还是多参数综合预警，都是值得去探讨的问题^[3]。单参数预警技术的难点是在单参数预警阈值的确定，此问题可通过分析类似矿山的监测情况得到，也可根据目标矿山的前期监测数据得到^[4-5]。单参数预警的缺点为：其中一个传感器由于电子系统原因出现单个参数剧烈波动，造成预警不准确及误报的问题^[6]。多参数综合预警的关键在于建立一套既科学、合理，又能反映实际状况的预警指标体系，关键在于确定体系各指标的权重^[7]。因此本次研究结合离子型稀土原地浸矿工艺特点，选择坡体表面位移和坡体内部孔内水位、土压力作为滑坡单参数，同时构建由这几个参数及日降雨量、日降水量组成的综合预警体系，进行预警模型研究^[7-8]。

1 采场滑坡单参数预警 1.1 地质环境条件

安远西坑稀土矿主要赋存于条痕状混合岩形成的全风化层中，类型为典型的全覆式，采场底部无隔水底板。岩石呈花岗变晶结构、交代结构及残留结构，条带~条痕状、眼球状、块状构造及不明显的片麻状构造。岩石多呈砖红色、浅黄褐色，局部稍带灰白色，结构松散。基体原岩为变粒岩、片岩等，矿物成分由长石、石英和黑云母，局部见白云母以及星点状的黑色矿物等组成。风化壳中长石大部分已被高岭土所取代，呈土状产出，手搓具滑腻感，石英颗粒细小均一且含量少，因此其矿土渗透性极差。通过生产勘探，按边界品位0.035%圈定，矿块面积3 640.82 m²，矿体厚度10.82 m，平均品位0.08%，矿体体积39 399 m³，121b矿块REO储量47.46 t。安远西坑稀土矿现场及采场收液工程，见图 1、图 2。

矿区属低山丘陵地貌，地势较为平坦，地形相对西高东低，但起伏不大，相对高差一般为50~120 m。区内地处亚热带季风气候，四季分明，无霜期长，雨量充沛，水系发育，地表水资源丰富。矿山周围地表沟谷发育，在周边开采区由于以往堆浸采矿留下较多的尾砂堆，尾砂堆多沿沟谷山坡坡面堆积，在降雨的时候大量的尾砂流入沟谷至溪沟，导致溪沟淤积，水流面出现分枝复合现象。矿山范围内，受开采区段尾砂影响的沟谷，其泥石流易发程度均为中易发，其他的多为低易发。矿山环境地质条件为中等类型，矿山地质条件具有普适性，对于其他矿山的滑坡预警具有重要参考价值。

1.2 滑坡单参数预警

试验矿块采用原地浸矿工艺开采，以1%~2%硫酸铵水溶液为浸矿液，在原山布设注液网络，注液和收液工程布置，见图 3。注液孔网度采用1.5 m×2 m，即排距2.0 m，孔距1.5 m，交错布置，孔径18 cm，注液孔调整为1.5~2.0 m深。根据试验矿块各探矿孔所获得的矿块赋存情况，山形地貌以及利于施工等情况，以集液巷道及鱼骨状小巷道为主，环山集液沟为辅的方式收液。大集液巷道和小断面巷道作为主要收液工程。同时兼作地下水第一级防护措施。在原山布置5条测线，每条测线根据测线长短布置3~5个测点，形成边坡在线监测系统。试验采用注液和收液工程布置见图 3。测线布置见图 4。

注液半个多月后，日均注液量逼近250 m³经验限定值，导致1月20日前后，在3线下部地表，出现了较大位移的裂缝，详细监测数据及现场情况，见图 5。3-2位移在此期间监测数据出现较大波动。3-4水位明显升高，说明下部土体含水量增加，3-2土压显著增大，该段时间稀土矿山无论是山体内部，还是地表均发生了较大变化。

在9月13日，安远西坑稀土矿在监测3线附近发生了第2次滑动，详细监测数据及现场情况，见图 6。3-2位移、3-2水位和3-2土压均出现急剧增加，各参数增速超出经验预设阈值，发出预警信息。山体滑动后，山体内部出现裂隙贯通，导致监测孔内水迅速流失；山体内部出现滑动，导致山体内部土压力释放，水位值及土压力值均急速下降。

参照普通山体滑坡预警划分等级，根据坡体的破坏情况、发展趋势以及影响大小，将稀土矿边坡滑坡的预警等级分为：Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级（正常），并将各预警等级进行评分，评分等级设置为3，5，7，9，预警等级越危险，发生滑坡的概率越大，评分越低。各等级的具体含义及需要采取的应急措施，如表 1所列。

原地溶浸边坡的预警阈值，目前尚无公认的方法，本文对各项预警指标对应于4个预警等级的取值范围界定主要是结合现场实际调研、在现场建立在线监测系统，通过分析开采初期的监测数据等综合确定^[9-10]。根据初期监测结果，可将此数据作为预警等级划分标准，安远西坑稀土矿的水位增速达到20~70 cm/d，坡内土压增速2~5 kPa/d或位移增量0~66 mm/d时，当监测数据达到这一范围时，坡面会出现裂缝，滑坡的可能性大；水位增速达到70~150 cm/d，坡内土压增速5~12 kPa/d或位移增量大于66 mm/d时，当监测数据达到这一范围时，小范围土体滑坡，滑坡的可能性非常大，坡体会有滑坡风险。当预警阈值无法确定其上限值时，则根据实际情况，选取一个较大的数值代替，坡面位移增速上限值取100 mm/d，3 h降雨量（为采集值换算为3 h降雨量）上限值取150 mm，注液量上限值取275 m³。该矿滑坡单参数的预警等级，见表 2。

2 基于熵权的采场滑坡综合预警 2.1 综合预警体系的建立

能够反映滑坡的预警指标，针对稀土矿边坡的实际情况，主要可以从坡体参数变化和外在干扰2方面进行分析，建立的原地浸矿滑坡预警体系，见图 7。滑坡土体在临滑前，坡体参数必然会由于能量积累，导致坡体内部土压力变化；在坡体表面则会由于表土运动出现微小的位移；坡内水位则会随着内部土体结构破坏，出现急剧的变化^[11]。外在干扰则包括注入的溶浸液与吸附稀土离子的黏土矿物发生离子交换反应，改变土体结构，也会影响坡体稳定性，增加滑坡概率；南方雨水较多，若开采期间遇到大雨，雨水经过地表入渗坡体，增加土体含水量，影响坡内水位，同样会增大滑坡概率。

2.2 熵权的确定

熵权法被许多学者用来作为多元综合评价中权重的确定方法^[12]。一般地，决策中某项指标的指标值变异程度越大，信息熵越小，该指标提供的信息量越大，该指标的权重也应越大；若某项指标的指标值变异程度越小，该指标的权重也应越小^[13-15]。

a）根据实测数据构造评价指标特征值矩阵X：

(1)

b）各个预警指标的量纲不同，需对各个不同的预警指标进行归一化处理，构建标准化的评价矩阵。

对于正向指标：

(2)

对于负向指标：

(3)

c）计算第j个评价指标下第i个待评价样本特征值比重。

(4)

d）计算第j个评价指标的熵。

(5)

e）计算第j个评价指标的权重。

(6)

3 工程实例应用

安远西坑稀土矿滑坡监测系统在开采期间，实现了对试验采场坡体表面位移、孔隙水压力、土压力等物理量的远程在线监测，对滑坡预警提供支持^[16]。根据安远西坑稀土矿远程在线监测系统采集的数据，选取10组具有代表性的监测数据，见表 3。

根据每个参数与预警等级之间的关系，本文所选单参数指标，均为负向指标，实际数值越小，评分越高^[17-18]。根据单参数指标的实际数值，确定该指标隶属于某一等级^[19]，该等级评分范围为（a, b）；参数上下限范围为（u, v），实际数值为x，则该数值评分y的计算公式为：

(7)

根据熵权法，计算5个预警指标的权重值W_i为（0.117 3，0.223 5，0.239 7，0.205，0.214 5）。令稀土矿滑坡综合预警评分由5个指标的评分加权总和计算，综合评分计算计算公式：

(8)

通过式（8），计算该组监测数据的综合评分，确定最终综合预警等级^[20]，安远西坑监测预警结果，见表 4。

在表 3的基础上，新增5组监测数据，见表 5。

重新计算5个预警指标的权重值W_i为（0.116 3，0.2335，0.229 7，0.209 3，0.211 2）。通过式（8），安远西坑监测综合预警结果，见表 6。

4 结束语

本文结合矿区地质环境条件，构建滑坡在线监测系统采集坡体水位、土压、坡面位移、矿区降雨量的参数实时数据，记录每天注液强度。通过分析注液前期各参数的变化及山体破坏情况，确定了以各参数的增速作为预警指标及各预警等级的指标阈值。基于熵权理论，编写算法，根据采集的数据，不断优化各指标权重，确定每一组数据的综合预警等级。通过实例，验证了2组监测数据的综合预警等级，表明该预警方法具有良好的适用性。

1）通过分析监测数据，结合采场现场实际情况，明确了单个预警指标的阈值。安远西坑的水位增速达到20~70 cm/d，坡内土压增速2~5 kPa/d或位移增速0~66 mm/d时，坡面会出现裂缝；水位增速达到70~150 cm/d，坡内土压增速5~12 kPa/d或位移增速大于66 mm/d时，坡体会有滑坡风险。

2）基于熵权理论，给出了多指标综合评分的计算方法，通过实例，验证了监测数据的预警等级，与实际情况相吻合，对矿山安全生产有重大意义。

3）可将综合预警算法集成到数据处理平台端，随着采集数据的累积，算法不断优化各指标的熵权，预警的准确性会越来越高。