随着世界范围内露天矿开采深度不断增大,矿山边坡高度逐渐增加,局部边坡的失稳破坏、滑坡等地质灾害时常发生。近年来,物联网、云计算、数据等新一代信息技术在采矿工程中的深度应用,如何构建边坡工程物理信息融合空间,使之能够与边坡实体之间建立数据自动流动的关联,实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行等功能,进而为解决边坡演化过程中的复杂性和不确定性问题奠定基础,是提升边坡稳定性分析及地质灾害预测的重要发展趋势。本文以首钢矿业公司水厂铁矿为工程背景,围绕高陡边坡稳定性分析问题,首先开展工程地质分析和地应力场测试,分析了高陡边坡失稳机理与爆破荷载扰动下边坡变形特征,提出融合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析方法,形成信息空间与物理空间融合的稳定性分析技术体系,并基于云加端技术构建了试验验证平台。主要研究内容包括:1)调查矿山边坡水文地质和工程地质构造等影响边坡稳定性的基础环境,完成了边坡工程地质分区,开展地应力测量,掌握了矿区边坡地应力场规律,建立了相似物理模型,分析了不同开挖顺序和边坡角设计下边坡失稳过程,数值模拟分析了爆破荷载作用下边坡变形特征,建立的数值仿真模型能够有效模拟边坡结构的失稳规律,反映了边坡结构稳定性演化特征。2)提出了基于物联网的边坡监测系统架构和信息融合方案,针对边坡表面位移、深部位移、应力等物理参数的量测终端与步署方法,设计了终端智能化解决方案,开发了双网络混合异构通信技术,实现了高效近距离通信,提高了通信效率。物联网监测系统的应用,采用直接量测的方式对边坡实体进行状态描述,量测用的端具备计算、存储和通信等智能特征。3)提出并比较了六种综合人工智能方法在边坡稳定性预测的分类问题应用。结果表明基于ML算法和FA的集成AI方法能够有效应用于边坡稳定性预测分类问题,且能够使用混淆矩阵,ROC曲线和AUC值进行验证。研究还表明优化的SVM模型在预测结果可靠性上具有最优值。4)提出一种混合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析方法,并建立了软件原型,将虚拟仿真模型作为人工智能训练数据的生成器,利用单分类支持向量机方法实现对结构异常状态的检测,同时基于该人工智能模型,将物联网实测数据作为输入,对物理空间真实环境下的边坡结构进行异常态检测,通过一个子模型的仿真和实时监测实例验证,结果表明该方法能够较早对结构的异常状态进行预警。该方法弥补了矿山开采应用数据驱动方法是历史数据不足的缺点,同时又能够实现在线实时预测。5)利用Hadoop平台搭建了基于云计算的边坡稳定性分析数据管理平台,采用HDFS、HBase与Hive建立数据存储与数据管理系统,搭建和应用MapReduce进行并行计算,利用Spark内存并行化计算平台作为数据分析计算系统,构建虚拟边坡数据模型,对边坡稳定性数据进行分析。本文的研究结果基于物理信息空间融合思想,利用新一代信息技术构建了混合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析技术架构,建立了云加端试验验证平台,为大型矿山等边坡结构的稳定性分析与预测提供了新的方法。