尾矿库是矿山企业用于储存选矿过程中产生的尾矿的设施，其建设与运行涉及地质、水文、结构力学、材料科学及环境工程等多个学科领域。随着全球矿产资源开发的持续增长，尾矿库的数量和规模不断扩大，其潜在的安全风险也日益凸显。近年来，尾矿库溃坝事故频发，如2019年巴西布鲁马迪纽尾矿库溃坝事件、2022年山西吕梁尾矿库溃坝事故等，造成了严重的人员伤亡和生态环境破坏。这些事故暴露出尾矿库在设计、施工、运行及管理等方面存在的诸多问题，亟需系统研究其溃坝机制与防控策略。从理论角度看，尾矿库溃坝机制的研究涉及多学科交叉的复杂问题，包括坝体稳定性分析、渗流场与应力场耦合、材料劣化机理、灾害链演化等。深入探讨这些机制，有助于完善尾矿库安全理论体系，推动相关学科的发展。从实践角度看，尾矿库溃坝事故具有突发性强、破坏力大、影响范围广等特点，其防控措施的科学性与有效性直接关系到矿区安全与社会稳定。因此，系统研究尾矿库溃坝机制与典型案例，对于提升尾矿库安全管理水平、制定科学的防控策略具有重要意义。近年来，国内学者围绕尾矿库溃坝机制与防控策略开展了大量研究。在物理模型试验方面，张力霆等[1].通过三维模型试验研究了排渗失效诱发的尾矿库溃坝过程，揭示了溃坝的渐进式破坏机理。孙少华[2]基于相似理论构建了尾矿库溃坝模型，分析了不同工况下的溃坝演化路径。在数值模拟方面，袁钰钦等[3]基于DEM和水动力模型模拟了贮灰场溃坝过程，验证了模型的适用性。在监测技术方面，孔祥云等[4]利用SBAS-InSAR技术监测尾矿库形变，结合降水数据进行小波分析，揭示了形变与降水的周期性耦合机制。在风险评估方面，陈虎等[5]基于ISM和因素频次法构建了尾矿库溃坝风险分级模型，提出了风险因素的层级划分与驱动力-依赖度关系图。马波等[6]研究了尾矿库事故隐患及风险表征方法，提出了基于变权综合层次分析法的风险模型。在环境影响方面，洪慧等[8]分析了尾矿库溃坝对土壤环境的损害机制，并提出了修复策略。国外在尾矿库溃坝机制与防控策略方面的研究起步较早，研究内容涵盖物理模型试验、数值模拟、风险评估、监测预警等多个方面。在物理模型试验方面，国外学者普遍采用缩尺模型试验与现场监测相结合的方法，研究尾矿库在不同工况下的溃坝过程。例如，文献[8]通过模型试验研究了堰塞坝漫顶溃决特征，揭示了溃坝的水力与结构响应机制。在数值模拟方面，国外学者广泛采用有限元法、离散元法等方法模拟尾矿库的渗流场与应力场。例如，文献[3]基于DEM和水动力模型模拟了贮灰场溃坝过程，验证了模型的适用性。在风险评估方面，国外学者提出了多种风险评估模型，如AISM-MICMAC模型、贝叶斯网络模型等，用于分析尾矿库溃坝因素的层级划分与相互作用关系。在监测技术方面，国外学者普遍采用遥感技术、GNSS、InSAR等手段监测尾矿库的形变与渗流情况。例如，文献[9]利用SBAS-InSAR技术监测尾矿库形变，结合降水数据进行小波分析，揭示了形变与降水的周期性耦合机制。总体来看，国内外在尾矿库溃坝机制与防控策略方面的研究已取得一定进展，但仍存在一些不足。首先，物理模型试验的周期较长，且受边壁效应影响较大，难以完全模拟实际工况。其次，数值模拟方法在尾矿库渗流场与应力场耦合分析方面仍存在一定的不确定性，需进一步优化模型参数与边界条件。再次，风险评估模型在实际应用中仍面临数据获取难、模型复杂度高等问题，需进一步简化与优化。最后，监测技术在尾矿库形变与渗流监测方面仍需提高精度与实时性，以满足风险预警的需求。（1）渗透破坏型。由于坝体内部渗透力作用，导致散浸、流土现象，最终引发溃坝。（2）剪切滑坡型。坝体因应力不平衡或材料疲劳产生裂缝，导致坝体失稳。（3）液化滑坡型。坝体因地震液化作用失稳，引发溃坝。（4）洪水漫顶型。由于强降雨或洪水导致库水位超过坝顶，引发溃坝。研究表明，渗透破坏型和洪水漫顶型是尾矿库溃坝的主要类型，占溃坝事故的80%以上[1]。
尾矿库溃坝的物理机制主要涉及渗透破坏、应力失衡、材料劣化、地震液化等。研究表明，排渗失效是导致尾矿库溃坝的重要因素之一。当尾矿库初期坝排渗失效时，堆积坝体浸润线会持续升高，导致坝体强度降低及应力不平衡，最终引发坝体溃决[1]。此外，库水位变动也是引发溃坝的关键因素，库水位的升高会增加坝体的渗透变形，导致坝体失稳[4]。尾矿库溃坝的影响因素可归纳为以下几类：
如暴雨、洪水、冰冻灾害等，会增加坝体孔隙水压力，降低坝体抗剪强度。如酸性废水、重金属渗透、冻融循环等，会影响坝体材料的化学稳定性。如坝体高度、尾矿饱和度、排水系统完善性等，直接影响坝体稳定性。如违规作业、设计缺陷、施工质量不佳等，是导致溃坝的重要诱因。研究表明，排洪设施能力不足或失效是最常见的不安全状态，占溃坝事故的48%[10]。此外，违规作业（权重0.38）和排洪设施能力不足（权重0.15）是主要直接原因，而安全生产责任制不健全（权重0.43）是根本原因[3]。
8 溃坝典型案例与演化路径
8.1 典型案例分析
8.1.1 巴西布鲁马迪纽尾矿库溃坝事件
2019年1月，巴西淡水河谷Feijo矿山发生尾矿库决口，造成200多人死亡或失踪。事故的主要原因是排洪设施能力不足或失效，导致库水位过高，最终引发溃坝[9]。该事故属于洪水漫顶型溃坝，其演化路径包括库水位快速上升、坝体浸润线升高、坝体失稳及最终溃决。
8.1.2 中国山西吕梁尾矿库溃坝事故
2022年3月，山西省吕梁市发生溃坝事故，主要原因是降水等因素使大坝的承载能力下降，事故直接掩埋了附近的企业设施和乡村道路[9]。该事故属于渗透破坏型溃坝，其演化路径包括坝体内部渗透力作用、散浸液化、坝体失稳及最终溃决。
8.2 溃坝演化路径
不同类型的溃坝具有不同的演化路径和关键驱动因素：
（1）剪切性滑坡。主要由坝体裂缝和滑坡引发，关键驱动因素包括坝体材料疲劳和施工质量不佳。（2）液化性滑坡。主要由地震液化引发，关键驱动因素包括坝体饱和度和地震活动。研究表明，剪切性滑坡的演化路径通常包括坝体裂缝的产生、裂缝扩展、坝体失稳和最终溃决[1]。液化性滑坡的演化路径则包括坝体饱和度的增加、地震液化的发生、坝体失稳和最终溃决[11]。
9 防控策略与风险评估
9.1 防控措施
针对尾矿库溃坝的风险，研究提出了以下防控措施：
确保排洪设施能力充足，定期检查和维护排洪设施，防止排洪设施堵塞或损毁[10]。采用合理的坝体设计和施工方法，确保坝体的稳定性和抗渗性[1]。利用SBAS-InSAR技术等先进监测手段，实时监测尾矿库的形变和渗流情况，及时发现潜在风险[9]。制定详细的应急预案，确保在极端情况下能够迅速采取措施，减少溃坝损失[6]。9.2.1 AISM-MICMAC模型
AISM-MICMAC模型用于分析尾矿库溃坝因素的层级划分和驱动力-依赖度关系。研究表明，尾矿库溃坝的69个因素可以划分为多个层级，其中排洪设施能力不足或失效是最常见的不安全状态，占48%[10]。驱动力-依赖度关系图显示，排洪设施能力不足或失效是导致溃坝的主要驱动力，而坝体裂缝和滑坡则是依赖度较高的因素[5]。
9.2.2 多源数据融合方法
多源数据融合方法结合遥感、GNSS、InSAR等技术，对尾矿库的形变与渗流情况进行实时监测。研究表明，该方法能够有效提高尾矿库风险评估的精度与实时性[12]。
10 当前面临的主要问题
10.1 模型试验与数值模拟的局限性
物理模型试验周期长、成本高，且受边壁效应影响较大，难以完全模拟实际工况。数值模拟方法在尾矿库渗流场与应力场耦合分析方面仍存在一定的不确定性，需进一步优化模型参数与边界条件。
10.2 风险评估模型的复杂性
风险评估模型在实际应用中仍面临数据获取难、模型复杂度高等问题，需进一步简化与优化。
10.3 监测技术的精度与实时性
监测技术在尾矿库形变与渗流监测方面仍需提高精度与实时性，以满足风险预警的需求。
参考文献
[1]张力霆,马文君,刘雅帆,等.排渗失效下尾矿库溃坝三维模型试验研究[J].水利学报,2024,55(06):735-743.
[2]孙少华.基于相似理论的尾矿库溃坝模型试验研究[J].矿业研究与开发,2022,42(09):129-132.
[3]袁钰钦,闵昌发,施泽平,等.基于DEM和水动力模型的贮灰场溃坝数值模拟[J].中国安全生产科学技术,2025,21(11):114-120.
[4]孔祥云,眭素刚,王光进,等.库水位变动条件下的尾矿库溃坝模型试验研究[J].有色金属工程,2021,11(06):101-108.
[5]陈虎,叶义成,王其虎,等.基于ISM和因素频次法的尾矿库溃坝风险分级[J].中国安全科学学报,2018,28(12):150-157.
[6]马波,陈聪聪,李仲学.尾矿库事故隐患及风险表征与防控方法[J].中国安全生产科学技术,2021,17(08):11-17.
[7]洪慧,张强,杨霞,等.尾矿库溃坝致土壤环境损害分析和修复研究[J].环境科学与技术,2024,47(S2):230-238.
[8]焦煦,廖海梅,杨兴国,等.堰塞坝漫顶溃决特征模型试验研究[J].人民长江,2025,56(11):250-260+268.
[9]卢玉玺,李梦华,尹谢兵.SBAS-InSAR技术在马家田尾矿库形变监测中的应用[J].遥感信息,2025,40(06):158-166.
[10]李海港,汪柳月,郑宇,等.基于“2-4模型”和变异系数法的尾矿库溃坝致因研究[J].有色金属(中英文),2025,15(12):2262-2273.
[11]袁华山,张明慧,陶霞,等.尾矿库环境事故因素分析及建议[J].环境工程技术学报,2024,14(03):1026-1033.
[12]胡航,王光进,莘英铭,等.不同溃坝条件下尾矿库溃坝试验与灾害影响研究[J].中国安全生产科学技术,2022,18(07):114-121.
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