尾矿库是由筑坝拦截谷口或围地构成,是矿山工程中重要的生产设施和重大危险源,其安全稳定运行对于矿山企业的运营管理和生态环境至关重要。尾矿库一旦发生溃坝事故,极大程度上影响下游地区人民生命财产安全问题,同时导致水土流失和重金属污染等生态环境问题。构建尾矿库监测预警系统实时监测尾矿库运行状态,对其潜在的隐患进行预警预报,对尾矿库安全运行具有重要的现实意义。目前对于尾矿库预警主要是针对浸润线、库水位等单个因素,忽略了这些因素之间的内在联系,缺少对于综合危险等级的评价与预测。本文研究的主要内容和结论如下:(1)综合分析了国内外尾矿库监测预警的研究现状和尾矿库工程特点,在此基础上,通过相关性分析法,建立了尾矿库溃坝风险指标体系。提出了基于结构方程模型和模糊综合评价的尾矿库溃坝风险评价方法,利用结构方程模型确定了漫顶溃决、失稳溃决、渗流破坏、结构破坏、安全基础管理这5大类影响因素之间的关联性以及各个影响指标的权重大小,再通过模糊综合评价方法对尾矿库进行风险评价。结果表明评价结果与尾矿库实际情况相符,为尾矿库监测预警提供了技术支持。(2)建立了基于贝叶斯网络和支持向量机的尾矿库溃坝风险预警模型,利用贝叶斯网络确定尾矿库溃坝的关键影响因素之间的关系,在此基础上,结合支持向量机模型学习和训练样本数据集,并预测溃坝影响因素。最后,综合评价尾矿库溃坝风险等级,发出对应等级的预警。结果表明,降水量、库水位、浸润线埋深、坝体位移、干滩长度、渗流量和泄流量之间相互影响,共同作用于尾矿库坝体稳定性。针对不同影响因素,SVM的预测精度不同,其中库水位预测精度最大,泄流量预测精度最小,平均预测精度超过95%,整体预测精度高、预测稳定性强。因此,集成贝叶斯网络和支持向量模型的尾矿库溃坝风险预警方法为尾矿库溃坝风险预警提供了一种有效的方法途径。(3)基于ASPNET3.5架构,在Visual Studio 2010 Web Developer环境下,采用C#语言开发构建了由监测模块、分析模块、评价模块三大模块组成的预警系统。实现了对在线监测数据的自动化采集、存储、管理以及溃坝风险等级的预测、评估。